Anwendung von Agentic AI Process Automation (APA)
38 dokumentierte Automatisierungsprojekte für einen führenden Flughafenbetreiber in Indien — vom Finanzreporting über AOCC-Flugdaten bis zur SAP-Integration. Jede Studie zeigt Herausforderung, Lösung und messbare Ergebnisse.
Alle dokumentierten Automatisierungsprojekte für die Aviation Infrastructure Arm eines indischen Konglomerats — realisiert mit Automation Anywhere, SAP, SharePoint, Excel und weiteren Systemen. Klicken Sie auf den Prozessnamen, um zur Detailstudie zu springen.
| # | Prozessname | Bereich | TAT-Reduktion | Automatisierung | Volumen | Eingespart |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 01 | Non-Aero Fixed Rental Billing | Finance | 83% | 85% | 800–1.200 Verträge/Monat | 10 Std./Monat |
| 02 | PO Payment Status | Engineering & Maintenance | 83% | 100% | 2.000 Flugdaten/Tag | 15 Std./Monat |
| 03 | Extension of Time (EOT) | Engineering & Maintenance | 75% | 100% | 100 Parameter/Tag | 30 Std./Monat |
| 04 | Utility Electricity Unit | Finance | 85% | 100% | 150–250 Datensätze/Monat | 15 Std./Monat |
| 05 | PO Download | IT | 83% | 100% | 200 Berichte/Monat | 90 Std./Monat |
| 06 | Free Cash Flow Metrics | Engineering & Maintenance | 85% | 100% | 30 Berichte/Monat | 8 Std./Monat |
| 07 | ATFM Block Time | AOCC – Airport Operations Control Center | 179,7% | 100% | 500 Flugdatensätze/Tag | 1 Std./Tag |
| 08 | List of Operating International Flights | AOCC – Airport Operations Control Center | 66,7% | 100% | 1.000 Flugdaten/Tag | 30 Std./Monat |
| 09 | SCADA Reporting | Engineering & Maintenance | 25% | 100% | 500 Maschinenmesswerte/Tag | 30 Std./Monat |
| 10 | Departure Delay | AOCC – Airport Operations Control Center | >70% | 100% | 4.000–5.000 Flugdaten/Tag | 1 Std./Tag |
| 11 | NSOP OTP (On-Time Performance) | Engineering & Maintenance | 83% | 100% | 2.000 Flugdaten/Tag | 30 Std./Monat |
| 12 | Base Departure Flight Delay | AOCC – Airport Operations Control Center | 83,3% | 100% | 4.000 Flugdatensätze/Tag | 30 Std./Monat |
| 13 | International Arrival Delay >15min | Engineering & Maintenance | 85% | 100% | 4.000 Flugdaten/Tag | 30 Std./Monat |
| 14 | List of Operated Flights | AOCC – Airport Operations Control Center | 70% | 100% | 3.000–5.000 Datensätze/Monat | 15 Std./Monat |
| 15 | KPI Reporting (Inventory Ageing) | Engineering & Maintenance | 37,5% | 100% | 12.000 Datensätze/Tag | 45 Std./Monat |
| 16 | Movement and PAX Details | AOCC – Airport Operations Control Center | 85% | nicht spezifiziert | 3.000–5.000 Flugdaten/Monat | 30 Std./Monat |
| 17 | Peak Hour PAX Data | AOCC – Airport Operations Control Center | 85% | nicht spezifiziert | 500–1.000 Flugdaten/Monat | 30 Std./Monat |
| 18 | Delay Notification | Finance | 83% | 100% | 2.000 Flugdaten/Tag | 100 Std./Monat |
| 19 | WBS Creation & Budgeting | Engineering & Maintenance | 83% | 100% | 100 WBS-Elemente/Monat | 30 Std./Monat |
| 20 | Expense Capitalization | Finance (CSD) | 97,9% | 100% | 2.000 Datensätze/Monat | 100 Std./Monat |
| 21 | PAX Count | IT (TRV Airport) | 83% | 100% | 30 Berichte/Monat | 15 Std./Monat |
| 22 | Inative Application Report (Dashboard) | AOCC – Airport Operations Control Center | 83% | nicht spezifiziert | 2.000 Datensätze/Woche/Monat | 8 Std./Monat |
| 23 | SES Process Part 1 | IT | 83% | 100% | 200 Berichte/Monat | 60 Std./Monat |
| 24 | Plan Movement Report | AOCC – Airport Operations Control Center | 90% | 100% | 400.000–500.000 Datensätze | 15 Std./Monat |
| 25 | Actual Movement Report | AOCC – Airport Operations Control Center | 85% | nicht spezifiziert | 50.000–60.000 Datensätze/Monat | 15 Std./Monat |
| 26 | AOS Report | AOCC – Airport Operations Control Center | 80% | nicht spezifiziert | 4.000–5.000 Flugdaten/Monat | 30 Std./Monat |
| 27 | Aero Operational Performance | Airport Holding / CEO Office | 53,3% | 100% | 16 Einträge/Monat | 1 Std./Monat |
| 28 | Projects: CAPEX | Engineering & Maintenance | 83% | 100% | 1.000 Flugdaten/Tag | 3 Std./Monat |
| 29 | Non-Aero Operational Performance | Operations | 83% | 75% | 5.000 Datensätze/Monat | 12–16 Std./Monat |
| 30 | Financial Operational Performance | Operations | 90% | nicht spezifiziert | 300 Datensätze/Tag | 1 Std./Monat |
| 31 | Cargo Operational Performance | Airport Holding / CEO Office | 83% | 100% | 2.000–5.000 Datensätze | 1 Std./Monat |
| 32 | Fuel Farm | Airport Holding | 85% | nicht spezifiziert | 250–500 Datensätze/Monat | 2 Std./Monat |
| 33 | GTB – Car Parking Revenue Reconciliation | Airport Holding | 70% | 50% | 3.000–5.000 Datensätze/Monat | 15 Std./Monat |
| 34 | Key Strategic CAPEX Projects | Engineering & Maintenance | 66,7% | 100% | 5 Einträge/Tag | 1 Std./Monat |
| 35 | Digital KPI | Airport Holding | 80% | 100% | 200 Datensätze | 5 Std./Monat |
| 36 | PRM Consolidation | Airport Holding | 85% | 100% | 100 Datensätze/Monat | 15 Std./Monat |
| 37 | PRM Consolidation to Database | Airport Holding | 95% | 100% | 100 Datensätze/Monat | 16 Std./Monat |
| 38 | Regulatory – OPEX and CAPEX | Airport Holding | 83% | 100% | 20 Datensätze/Monat | 2 Std./Monat |
Jede Studie folgt demselben strukturierten Format: Prozessbereich, Systemlandschaft, quantitative Kennzahlen, Herausforderung, implementierte Lösung und messbare Ergebnisse.
Hochgradig repetitiver manueller Prozess in SAP: Erstellung von Posting-IDs und Rechnungen für qualifizierte Verträge – bisher vollständig manuell, zeitaufwändig und fehleranfällig über mehrere Geschäftsbereiche hinweg.
Der Bot identifiziert qualifizierte Verträge, erstellt Posting-Einträge, generiert Rechnungen für jede Vertragspartei und versendet diese automatisch. Erfolgs- und Fehlerstatus werden an die Fachnutzer zurückgemeldet.
Tägliches manuelles Zusammenführen von PO-Nummern, SAP-Transaktionen und Zahlungsstatusberichten – fehleranfällig, zeitverzögert und hinderlich für zeitgerechte Entscheidungen.
Der Bot ruft PO-Nummern aus SharePoint ab, meldet sich in SAP an, lädt die PO-Datei via T-Code ZME2N hoch und stellt den täglichen Zahlungsstatusbericht automatisch auf SharePoint bereit.
Manuelle Verwaltung und Dokumentation von Projektzeitverlängerungen über mehrere Projekte – fehleranfällig, zeitaufwändig, compliancekritisch und mit erheblichem Administrationsaufwand verbunden.
Der Bot extrahiert EOT-Anfragen aus SharePoint, validiert das Template gegen vordefinierte Regeln und entscheidet automatisch, ob die Anfrage zur HOD-Genehmigung weitergeleitet wird.
Manuelle Aktualisierung von Zählerständen in SAP – zeitaufwändig, fehleranfällig, mit aufwändigen Validierungen und anschließender Stakeholder-Kommunikation.
Automatische Validierung der Zählerstände gegen Vorperiodenwerte, Aktualisierung der Konditionstypen basierend auf Vertragsnummern und Verteilung der aktualisierten Dateien an Stakeholder.
Täglicher PO-Zahlungsstatus musste manuell aus E-Mails extrahiert, in SAP abgerufen und als Serviceauftrag mit vollständigen Lieferantendetails weitergeleitet werden.
Bot extrahiert PO-Nummer aus eingehenden E-Mails, ruft Details via T-Code ME23E aus SAP ab, lädt den Serviceauftrag herunter und sendet ihn automatisch an den zuständigen Empfänger.
Manuelle Konsolidierung von Festgeld, Investmentfonds und Bankguthaben aus SAP und manuellen Quellen für den Revenue-MIS-Bericht – aufwändig und fehleranfällig.
Automatisierte Währungsnormierung via YSPOT, Kategorisierung nach Geschäftseinheiten sowie Integration manueller Nicht-SAP-Eingaben zur vollständigen Cashflow-Konsolidierung.
Tägliche manuelle Erfassung und Verarbeitung grosser Flugbetriebsdaten für den ATFM-Bericht (Air Traffic Flow Management) – kritisch für Luftraumeffizienz und strategische Entscheidungen.
Der Bot erstellt automatisch einen strukturierten ATFM-Bericht mit separaten Tabellen für Inland- und Internationale Flüge und übermittelt diesen täglich an alle Stakeholder.
Häufige Verzögerungen und Inkonsistenzen bei der manuellen Erstellung und Verteilung von Flugdatenberichten – bei hohem Volumen fehleranfällig und arbeitsintensiv.
Bot extrahiert Rohdaten aus SSRS, wendet Geschäftsfilter und Bereinigungsregeln an und verteilt den finalen Bericht automatisch an alle AOCC-Stakeholder.
Manuelle Extraktion und Berechnung täglicher Energiemetriken für 21 Dienste am T2-Terminal – fehleranfällig und zeitverzögert bei hohem Datenvolumen.
Bot lädt tägliche XLT-Dateien aus Outlook, extrahiert Energiedaten für alle 21 Dienste und berechnet KWH-Einheiten, Gesamtverbrauch, kumulierten KWH sowie tagesweise Abweichungen.
AOCC-Prozess litt unter Ausführungsverzögerungen und Genauigkeitsproblemen durch hohes Anrufaufkommen vom Bodenpersonal – Datenzuverlässigkeit nur 70–80%.
Der Bot extrahiert täglich zweimal native Applikationsdaten, berechnet Verspätungen über 15 Minuten pro Schicht, organisiert Ergebnisse in einem monatlichen Workbook und speichert Reports auf SharePoint.
Manuelles Filtern von Flugdaten und Berechnung von Verspätungen unter mehreren Bedingungen – komplex, repetitiv und fehleranfällig mit negativen Auswirkungen auf die Betriebsplanung.
Bot extrahiert Flugdaten, filtert nicht-geplante Flüge des Vortages und berechnet Verspätungen über 30 Minuten zwischen Inland- und Internationale Flüge für den Performance-Bericht.
Manuelles Filtern und Berechnen von Inland-Flugverspätungen zwischen 04:00–07:00 Uhr – komplex, zeitaufwändig und hinderlich für die operative Planung im AOCC.
Bot extrahiert Flugdaten, filtert aktuelle Inlandsflüge nach Zeitfenster (STD 04–07 Uhr), berechnet STA-STD-Differenzen und aktiviert bei >180 Min. zusätzliche Off-Chocks-Verspätungsprüfungen.
Manuelle Identifikation von internationalen Ankunftsverspätungen >15 Minuten – aufwändig, fehleranfällig und hinderlich für proaktives Monitoring und operative Reaktionsfähigkeit.
Bot extrahiert täglich zweimal Flugdaten, berechnet Verspätungen basierend auf ON CHOCKS und ATA, organisiert Ergebnisse in einem monatlichen Workbook und verteilt Reports automatisch.
Zeitaufwändiges und fehleranfälliges manuelles Herunterladen, Zusammenführen und Formatieren mehrerer Dateien – mit Versionskontrollproblemen und Abhängigkeit von einzelnen Personen.
Bot lädt wöchentliche Dateien von SharePoint, führt sie zu einer Master-Inputdatei zusammen, bereinigt und sortiert Daten via SQL und verteilt den finalen Bericht an alle Stakeholder.
Manuelle Generierung und Analyse grosser SAP-Berichte zur Ableitung von KPI-Parametern – zeitaufwändig, fehleranfällig und hinderlich für zeitgerechte Wartungsplanung.
Bot meldet sich in SAP an, generiert den Inventory Ageing Report, extrahiert kritische Materialien, Wiederbeschaffungsmengen und Statusinfos und stellt diese als KPI-Übersicht für das E&M-Team bereit.
Manuelle Extraktion und Erfassung von ATM- und PAX-Daten aus der nativen Anwendung in Running Files – repetitiv, fehleranfällig und zeitverzögert.
Bot generiert den Daily Tracking Report, filtert ATM- und PAX-Schlüsseldaten und pflegt diese systematisch in einer Running File für alle relevanten Kategorien.
Manuelle Extraktion und Kategorisierung von Peak-Hour- und PAX-Count-Daten – repetitiv, skalierungsproblematisch und abhängig von einzelnen Mitarbeitenden.
Bot wendet regelbasierte Filter auf native Applikationsdaten an und aktualisiert automatisch die Peak Hours PAX Data Running File mit korrekter Kategorisierung nach Flugtyp.
Manuelle Benachrichtigung der Abteilungsleiter bei SES-Genehmigungen, die länger als 48 Stunden im Bucket der Genehmiger liegen – führte zu Prozessverzögerungen.
Bot prüft automatisch alle SES-Einträge auf Wartezeiten >48 Stunden und sendet zeitgerechte Benachrichtigungen an die zuständigen HODs der Genehmiger.
Manuelle Erstellung von WBS-Elementen in SAP – zeitaufwändig, fehleranfällig und verursachte Verzögerungen im Finanzreporting und in der Projektverfolgung.
Bot liest Input-Daten aus SharePoint, konsolidiert diese und erstellt WBS-Elemente vollautomatisch in SAP – ohne menschliche Intervention und Fehlerrisiko.
Monatliche manuelle Umbuchung von Kostenstellen auf WBS-Elemente – ohne Lohn-, Verwaltungs- und Vorbauleistungskosten – zeitaufwändig, fehleranfällig und ursächlich für Verzögerungen im Finanzreporting.
Bot führt monatlich die Ausgabenübertragung via T-Code FBL3N durch, schliesst definierte Kostenkategorien gezielt aus und stellt konsistente Kostenstellenbuchungen sicher.
Manuelles Herunterladen des PAX-Count-Reports aus dem PaxControl-Portal und E-Mail-Verteilung an Empfänger – repetitiv, zeitaufwändig und fehleranfällig.
Bot lädt den PAX-Count-Report automatisch aus dem PaxControl-Portal herunter und versendet ihn direkt per E-Mail an alle zuständigen Empfänger.
Kein zentralisierter Überblick über wöchentliche und monatliche Performance-Trends, fehlende Erkennung von Wiederholungsursachen und kein Vergleich von Service-Levels über Zeit.
Bot filtert Daten aus dem nativen Applikationsbericht und erstellt automatisch grafische Dashboards mit wöchentlichem/monatlichem Status, Alterungsanalyse und Trendvergleichen.
Manuelle Extraktion von SES-Nummern aus E-Mails, SAP-Login, Abruf von SES-Details, Download der Rechnungen und Weiterleitung an PM – repetitiv, zeitaufwändig und fehleranfällig.
Bot extrahiert SES-Nummer aus eingehender E-Mail, ruft Details via T-Code ML81N aus SAP ab, lädt Rechnung herunter und sendet alle Informationen automatisch an den zuständigen Projektmanager.
Manuelle Berechnung von Flugbewegungen für den Folgetag – aufwändig, fehleranfällig und nicht skalierbar bei wachsendem Datenvolumen.
Bot normalisiert und validiert operierende Flugdaten, berechnet stündliche Ankunfts- und Abflugzahlen und stellt den Plan Movement Report automatisch dem AOCC zur Verfügung.
Manuelle Prüfung stündlicher Flugzahlverletzungen über 24 Stunden – skalierungsproblematisch, fehleranfällig und zeitverzögert bei wachsenden Flugvolumina.
Bot prüft automatisch stündliche Flugzahlen, validiert Daten und erstellt den Actual Movement Report in 5–7 Minuten statt 30 Minuten manuell.
Manuelle Überwachung und Verwaltung von Verspätungen bei Inland- und Internationale Flügen – zeitaufwändig, fehleranfällig und nicht skalierbar.
Bot automatisiert die Erstellung des AOS-Reports, validiert Flugbetriebsdaten und versendet den finalen Output-Bericht sofort an alle relevanten Nutzer.
Manuelle Navigation durch Power-BI-Dashboards, Anwendung von Filtern und Übertragung von KPI-Daten in mehrere Templates – repetitiv, fehleranfällig und zeitaufwändig.
Bot meldet sich in Power BI an, wendet Filter an, lädt Reports herunter, extrahiert KPIs (ATM, PAX, Slot-Auslastung) und befüllt PRM- und Kapazitäts-Templates automatisch.
Manuelle Extraktion und Konsolidierung von WBS-Elementen aus SAP-Transaktionen CJI3 und KOB1 – zeitaufwändig, fehleranfällig und inkonsistent in Formatierung und Kategorisierung.
Bot automatisiert die End-to-End-Extraktion von WBS-Daten aus SAP, integriert und verfeinert diese und bereitet den Upload in das PRM-Sheet vor.
Manuelle, zeitaufwändige Umsatzberechnung über mehrere Webapplikationen und Flughäfen – fehleranfällig und mit erheblichem Validierungsaufwand für das Management.
Bot berechnet Non-Aero-KPIs (Belegung, Penetration, ATV), extrahiert Verkaufs- und Buchungsdaten aus nativen Applikationen und konsolidiert mit manuellen SharePoint-Inputs im PRM-Sheet.
Manuelle SAP-Datenextraktion, Währungskonvertierung und Kapitalstrukturberechnungen – aufwändig, fehleranfällig besonders an Börsenruhetagen.
Bot integriert Finanzdatenquellen, wendet Formeln für Schulden- und Eigenkapitalwerte an, normiert Währungen und generiert automatisch Finanzberichte.
Manuelle Integration von SQL-Frachtdaten mit manuell gepflegten Blue-Dart-Werten, Summierung und Konvertierung in Tonnen für das PRM-Sheet.
Bot ruft Frachtdaten via SQL aus Kales Datenbank ab, integriert Blue-Dart-Werte für ausgewählte Flughäfen, konvertiert Summen in Tonnen und befüllt das PRM-Sheet automatisch.
Manuelles tägliches Erfassen des Treibstoffverbrauchs in mehreren Airport-Sheets, monatliche Konsolidierung und Abgleich mit Budgetwerten – fehleranfällig und skalierungsproblematisch.
Bot automatisiert den gesamten Workflow: Verarbeitung in 5–7 Minuten statt 60 Minuten, fehlerfreie Berechnung und automatische Bereitstellung für das Airport-Holding-Team.
Manuelle Berechnung und Abstimmung der Parkeinnahmen an Flughäfen – zeitaufwändig, repetitiv und fehleranfällig durch manuellen Input und Cross-Referencing.
Bot liest Input-Dateien von SharePoint, führt Berechnungen durch, erstellt den finalen Revenue-Reconciliation-Report und stellt diesen für das Management bereit.
Manuelle Extraktion und Abstimmung von Dashboard-Daten mit Nutzereingaben – zeitaufwändig, fehleranfällig und verursachte Verzögerungen bei der PRM-Berichterstellung.
Bot meldet sich in Power BI an, wendet Filter an, lädt Dashboard-Daten herunter, stimmt diese mit Nutzereingaben ab und befüllt das PRM-Excel-Template automatisch.
Fehlende zeitgerechte Datenaktualisierungen, manuelle Follow-ups und keine zentrale Datenverfügbarkeit – führte zu Inkonsistenzen und ineffizienter Kommunikation.
Bot sendet automatisch E-Mail-Benachrichtigungen und Erinnerungen für fehlende Dateneinträge, überprüft Vollständigkeit und stellt zentrale Datenzugänglichkeit über SharePoint sicher.
Manuelle Konsolidierung von KPIs aus mehreren Bots in eine einzige PRM-Excel-Datei – zeitaufwändig, fehleranfällig und ohne einheitliche Versionskontrolle.
Zentralisierter Bot konsolidiert alle Bot-Outputs automatisch in das PRM-Sheet, standardisiert Formate und verbessert Datensichtbarkeit und Performance-Tracking.
Manuelle Extraktion aus dem PRM-Excel-Sheet mit komplexer Filterung über Kategorien, Unterkategorien und KPIs – verzögert Reporting und verhindert Echtzeit-BI-Dashboards.
Bot kategorisiert und lädt Daten automatisch in eine zentrale SQL-Datenbank, die dynamisch mit Power-BI-Dashboards verbunden ist.
Manuelle Extraktion von YTD-Budget- und Ist-Werten aus mehreren Dateien (Budget, CAPEX, Flughafen-OPEX) – zeitaufwändig und fehleranfällig.
Bot navigiert automatisch zu den relevanten Dateipfaden, extrahiert YTD-Werte für CAPEX und OPEX aller regulatorischen Prozesse und befüllt das PRM-File für die Dashboard-Erstellung.
Synnexus realisiert messbare Automatisierungserfolge — von der ersten Prozessanalyse bis zum produktiven Bot. Sprechen Sie uns an für ein unverbindliches Orientierungsgespräch.