Systemabhängigkeiten in der Dokumentenverarbeitung und ihr Einfluss auf die Automatisierung

Moderne Umgebungen zur Dokumentenverarbeitung in Unternehmen sind längst keine isolierten Erfassungssysteme mehr, die Dokumente lediglich scannen, klassifizieren und Daten daraus extrahieren. Die heutigen Plattformen für die intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) sind Teil eines weitaus umfassenderen Unternehmensökosystems, zu dem ERP-Systeme (Enterprise Resource Planning), Finanzanwendungen, operative Datenbanken, Workflow-Tools, Content-Repositorien, Analyseplattformen und kundenorientierte Anwendungen gehören.

Da Unternehmen ihre Initiativen zur digitalen Transformation vorantreiben, hängt die Leistungsfähigkeit von Dokumentenverarbeitungsumgebungen zunehmend davon ab, wie effektiv diese miteinander vernetzten Systeme miteinander kommunizieren und sich untereinander abstimmen.

Diese Abhängigkeit hat insbesondere angesichts der Bestrebungen von Unternehmen, einen höheren Automatisierungsgrad zu erreichen, an Bedeutung gewonnen. Eine durchgängige Verarbeitung (Straight-Through-Processing) lässt sich nicht allein dadurch erreichen, dass Unternehmen intelligente Erfassungstechnologien einsetzen. Der Erfolg der Automatisierung hängt von der Qualität, Geschwindigkeit, Verfügbarkeit und Synchronisation der Systeme ab, die das Dokumentenverarbeitungsumfeld umgeben.

Wenn vorgelagerte Systeme unvollständige, verspätete oder inkonsistente Informationen liefern, leidet der Dokumentenworkflow darunter. Wenn nachgelagerte Systeme die extrahierten Daten nicht effizient verarbeiten können, entstehen Engpässe, die den Geschäftsbetrieb verlangsamen und Ausnahmen verursachen. In vielen Unternehmen wird die Leistungsfähigkeit der Automatisierung nicht durch die Dokumentenverarbeitungsplattform selbst eingeschränkt, sondern durch die Komplexität der damit verbundenen Unternehmenssysteme.

Infolgedessen konzentrieren sich Unternehmen zunehmend darauf, die Abstimmung, Integration und Koordination im gesamten Ökosystem der Dokumentenverarbeitung zu verbessern.

Dieser Artikel befasst sich mit den Abhängigkeiten, die in Dokumentenverarbeitungsumgebungen von Unternehmen bestehen, mit den Auswirkungen vor- und nachgelagerter Systeme auf die Automatisierungsleistung, mit den Stellen, an denen häufig Engpässe auftreten, sowie damit, wie Unternehmen mithilfe von Lösungen wie ibml Coretex die Integration und die Effizienz ihrer Arbeitsabläufe verbessern können.

Erfahren Sie mehr über die Dokumentenverarbeitungsdienste von IBML

Welche Abhängigkeiten bestehen in Umgebungen zur Dokumentenverarbeitung in Unternehmen?

Unternehmensweite Dokumentenverarbeitungssysteme arbeiten selten eigenständig.

Stattdessen fungieren sie als Orchestrierungsschichten in stark vernetzten Geschäftsumgebungen, in denen Daten kontinuierlich zwischen zahlreichen Systemen und Anwendungen fließen.

Typische Umgebungen für die Dokumentenverarbeitung in Unternehmen basieren auf:

• ERP-Systeme
• Plattformen für die Kreditorenbuchhaltung (AP)
• Systeme zum Kundenbeziehungsmanagement (CRM)
• Systeme zur Kreditvergabe
• Schadensbearbeitungssysteme
• Repositorien für Enterprise Content Management (ECM)
• Finanzsysteme
• Plattformen zur Workflow-Orchestrierung
• Systeme zur Identitäts- und Zugriffsverwaltung
• Tools zur Überwachung der Einhaltung von Vorschriften
• Analyse- und Berichtsplattformen

Jedes dieser Systeme liefert entweder Informationen an die Dokumentenverarbeitungsplattform oder nutzt die von dieser generierten Informationen.

In einer AP-Umgebung können beispielsweise vorgelagerte ERP-Systeme Lieferantenstammdaten, Informationen zu Bestellungen (PO), Genehmigungshierarchien und Kodierungsstrukturen bereitstellen, die bei der Validierung von Rechnungsdaten während der Bearbeitung helfen.

Gleichzeitig sind nachgelagerte Systeme darauf angewiesen, dass die extrahierten Rechnungsdaten präzise und zügig übermittelt werden, damit Rechnungen genehmigt, verbucht, abgeglichen und bezahlt werden können.

In einer Umgebung zur Bearbeitung von Hypothekendarlehen können Dokumentenverarbeitungssysteme von vorgelagerten Systemen zur Kundenaufnahme, Tools zur Bonitätsprüfung und Plattformen zur Kreditvergabe abhängig sein. Zu den nachgelagerten Systemen können Kreditprüfungssysteme, Servicing-Plattformen, Compliance-Repositorien und Analyseanwendungen gehören.

Diese Abhängigkeiten führen zu stark vernetzten Verarbeitungsketten, bei denen Verzögerungen oder Inkonsistenzen in einem System die Leistung im gesamten Arbeitsablauf beeinträchtigen können.

Je mehr Automatisierungsebenen Unternehmen hinzufügen, desto komplexer werden diese Abhängigkeiten.

Initiativen zur Cloud-Migration, API-basierte Integrationen, hybride Umgebungen, Infrastrukturen für das Arbeiten im Homeoffice sowie verteilte Unternehmensarchitekturen haben die Anzahl der Berührungspunkte in modernen Ökosystemen der Dokumentenverarbeitung weiter erhöht.

Folglich geht es bei der Unternehmensautomatisierung nicht mehr lediglich um die Genauigkeit der Dokumentenerfassung. Vielmehr geht es darum, mehrere Systeme in hochdynamischen Betriebsumgebungen in Echtzeit aufeinander abzustimmen.

Wie sich vorgelagerte Systeme auf die Leistung der Dokumentenverarbeitung auswirken

Vorgelagerte Systeme spielen eine grundlegende Rolle für die Leistungsfähigkeit der Dokumentenverarbeitung in Unternehmen, da sie häufig die Kontextinformationen liefern, die für Automatisierungsentscheidungen erforderlich sind.

Ohne präzise vorgelagerte Daten können selbst hochentwickelte IDP-Plattformen Schwierigkeiten haben, eine durchgängige Verarbeitung zu gewährleisten.

Eines der häufigsten Beispiele betrifft Abhängigkeiten bei Stammdaten.

Dokumentenverarbeitungssysteme sind häufig auf vorgelagerte ERP- oder Betriebssysteme angewiesen, um:

• Lieferantenstammdaten
• Informationen zum Kundenkonto
• Einkaufsbestelldaten
• Vertragsbedingungen
• Produktkataloge
• Kontenplan-Strukturen
• Mitarbeiterdaten
• Regeln zur Überprüfung der Einhaltung von Vorschriften

Sind diese Informationen unvollständig, veraltet, inkonsistent oder nicht zugänglich, kommt es in Dokumenten-Workflows vermehrt zu Ausnahmen und manuellen Eingriffen.

Wenn die Lieferantenstammdaten beispielsweise doppelte Lieferanten, veraltete Bankverbindungen oder uneinheitliche Namenskonventionen enthalten, sinkt die Genauigkeit des Rechnungsabgleichs erheblich. Die Plattform zur Dokumentenverarbeitung kann zwar Rechnungsdaten erfolgreich extrahieren, doch die Validierungsworkflows schlagen fehl, da das vorgelagerte System unzuverlässige Informationen enthält.

Ebenso kann eine verzögerte Synchronisation zwischen den Systemen zu erheblichen Herausforderungen bei der Automatisierung führen.

Viele Unternehmen arbeiten in hybriden Umgebungen, in denen lokale Systeme, Cloud-Anwendungen, Altsysteme und Dienste von Drittanbietern miteinander kombiniert werden. Verzögerungen bei der Datensynchronisation zwischen diesen Systemen können dazu führen, dass Workflows zur Dokumentenverarbeitung auf der Grundlage veralteter Informationen ablaufen.

Beispielsweise:

• Es kann vorkommen, dass Bestellungen zum Zeitpunkt des Rechnungseingangs noch nicht im ERP-System erscheinen
• Möglicherweise haben die Kunden-Onboarding-Systeme die Kontoeröffnung noch nicht abgeschlossen
• Kreditverwaltungssysteme geben möglicherweise nicht die aktuellen Statusaktualisierungen wieder
• Compliance-Systeme erkennen möglicherweise neu zugelassene Unternehmen noch nicht

Diese zeitlichen Lücken führen zu vermeidbaren Ausnahmen, die die Automatisierungsraten verringern und den Betriebsaufwand erhöhen.

Die Leistung des vorgelagerten Systems wirkt sich ebenfalls auf die Geschwindigkeit der Dokumentenerfassung aus.

Unternehmen, die große Dokumentenmengen verarbeiten, sind häufig auf vorgelagerte Poststellen-Systeme, E-Mail-Weiterleitungstools, Dateiübertragungssysteme und Unternehmensintegrationsplattformen angewiesen, um Dokumente effizient in die Erfassungsumgebung zu überführen.

Sollten die Erfassungs-Pipelines überlastet oder instabil werden, kommt es in den nachgelagerten Arbeitsabläufen zu Verzögerungen, noch bevor die Dokumentenverarbeitung überhaupt beginnt.

Während Unternehmen ihre Automatisierungsinitiativen ausweiten, stellen viele fest, dass die Verbesserung der Leistung bei der Dokumentenverarbeitung oft nicht nur eine Verbesserung der Extraktionsgenauigkeit selbst erfordert, sondern in gleichem Maße auch eine Verbesserung der vorgelagerten Datenverwaltung, -synchronisation und -koordination.

Die Rolle nachgelagerter Systeme für die Effizienz des Dokumenten-Workflows

Während vorgelagerte Systeme den für eine intelligente Automatisierung erforderlichen Kontext bereitstellen, entscheiden nachgelagerte Systeme darüber, ob verarbeitete Informationen effizient durch die betrieblichen Arbeitsabläufe geleitet werden können.

Umgebungen zur Dokumentenverarbeitung schaffen nur dann einen geschäftlichen Mehrwert, wenn die extrahierten Informationen erfolgreich in die Systeme gelangen, die sie nutzen.

Zu den nachgelagerten Abhängigkeiten gehören häufig:

• ERP-Buchungsabläufe
• Genehmigungssysteme
• Plattformen für den Finanzabgleich
• Anwendungen im Kundenservice
• Systeme zur Schadenbearbeitung
• Compliance-Repositorien
• Analyseplattformen
• Berichtsumgebungen
• Archivierungssysteme
• Operative Dashboards

Wenn nachgelagerte Systeme ineffizient arbeiten, können die bei der Dokumentenerfassung erzielten Automatisierungsgewinne schnell zunichte gemacht werden.

Eine häufige Herausforderung betrifft die Anforderungen an die Datenformatierung und -umwandlung.

Viele nachgelagerte Unternehmenssysteme erfordern streng strukturierte Datenformate, Validierungsregeln und Feldzuordnungen. Wenn die aus Dokumenten extrahierten Daten nicht ordnungsgemäß mit den Anforderungen der nachgelagerten Systeme übereinstimmen, treten Ausnahmen auf, die eine manuelle Korrektur erfordern.

Dies wird insbesondere in Umgebungen problematisch, in denen mehrere nachgelagerte Systeme dieselben Dokumentdaten nutzen.

Beispielsweise kann eine Rechnung gleichzeitig in folgende Systeme eingelesen werden:

• Ein ERP-System
• Eine Plattform zur Kostenanalyse
• Ein Beschaffungssystem
• Eine Engine für Zahlungsabläufe
• Ein Compliance-Archiv

Jedes System erfordert möglicherweise unterschiedliche Formatierungen, Validierungslogik und Metadatenstrukturen.

Ohne ein effektives Koordinations- und Integrationsmanagement entstehen in Unternehmen häufig fragmentierte Arbeitsabläufe, bei denen Daten manuell neu formatiert oder zwischen den Systemen abgeglichen werden müssen.

Verzögerungen führen zudem zu erheblichen Ineffizienzen in den nachgelagerten Arbeitsabläufen.

Selbst wenn Dokumentenverarbeitungsplattformen Daten zügig extrahieren, kann es vorkommen, dass nachgelagerte Systeme Transaktionen aufgrund von Zeitplänen für die Stapelverarbeitung, API-Einschränkungen, Genehmigungsengpässen oder infrastrukturellen Einschränkungen nur langsam verarbeiten.

Dies führt zu betrieblichen Diskrepanzen, bei denen Dokumente zwar technisch verarbeitet werden, die geschäftlichen Arbeitsabläufe jedoch weiterhin verzögert verlaufen.

Auch nachgelagerte Abhängigkeiten wirken sich unmittelbar auf die Transparenz aus.

Unternehmen erwarten zunehmend operative Einblicke in Echtzeit hinsichtlich des Rechnungsstatus, der Schadenbearbeitung, der Kundenanbindung und der Workflow-Leistung. Wenn nachgelagerte Systeme Informationen nicht zügig verarbeiten und aktualisieren können, leidet die operative Transparenz.

Während Unternehmen eine höhere Automatisierungsreife anstreben, erkennen viele, dass die Effizienz der Dokumentenverarbeitung nicht nur von der Leistungsfähigkeit der Erfassung abhängt, sondern auch von der Reaktionsfähigkeit und Interoperabilität der nachgelagerten Systeme.

Ermittlung von Engpässen in miteinander verbundenen Verarbeitungssystemen

Eine der größten Herausforderungen bei der Dokumentenautomatisierung in Unternehmen besteht darin, festzustellen, wo es zu Engpässen im Arbeitsablauf kommt.

Unternehmen gehen häufig davon aus, dass Probleme bei der Dokumentenverarbeitung ihren Ursprung in der Erfassungsplattform selbst haben. Engpässe treten jedoch häufig an anderen Stellen innerhalb des gesamten Verarbeitungsökosystems auf.

Zu den häufigsten Engpässen zählen:

• Verzögerungen bei der Datensynchronisation. Getrennte Systeme arbeiten häufig mit unterschiedlichen Aktualisierungszyklen, Synchronisationsplänen und Aktualisierungsmechanismen. Diese zeitlichen Inkonsistenzen führen zu Unterbrechungen im Arbeitsablauf und erhöhen den Aufwand für die Ausnahmebehandlung. Selbst kurze Synchronisationsverzögerungen können in Umgebungen mit hohem Dokumentenaufkommen, in denen nachgelagerte Arbeitsabläufe von der Verfügbarkeit von Echtzeitdaten abhängen, einen Dominoeffekt auslösen. Im Laufe der Zeit sehen sich Unternehmen möglicherweise gezwungen, diese Lücken durch manuelle Umgehungslösungen zu schließen, die den Automatisierungsgrad verringern und die Betriebskosten erhöhen.
• Leistungsbeschränkungen von APIs. Moderne Dokumenten-Workflows stützen sich zunehmend auf APIs für die Echtzeit-Integration. Schlecht optimierte APIs, Ratenbeschränkungen, Authentifizierungsverzögerungen oder instabile Integrationen können die Transaktionsverarbeitung erheblich verlangsamen. Wenn Unternehmen ihre Automatisierungsinitiativen ausweiten, steigt das API-Datenverkehrsvolumen oft erheblich an, was die Integrationsinfrastruktur zusätzlich belastet. Ohne proaktive Überwachung und Optimierung können API-bedingte Verzögerungen unbemerkt zu einem der größten Hemmnisse für die Effizienz des gesamten Workflows werden.
• Einschränkungen durch Altsysteme. Viele Unternehmen stützen sich nach wie vor auf veraltete ERP- und Betriebssysteme, die nicht für moderne Echtzeit-Automatisierungsumgebungen konzipiert wurden. Diese Systeme haben unter Umständen Schwierigkeiten, hohe Transaktionsvolumina zu verarbeiten oder dynamische Integrationsanforderungen zu erfüllen. In einigen Fällen unterstützen Altsysteme möglicherweise nur Batch-Verarbeitungsfenster, was die Fähigkeit einschränkt, Workflow-Aktualisierungen und Automatisierungsentscheidungen in Echtzeit bereitzustellen. Unternehmen stoßen zudem häufig auf Integrationsbeschränkungen, die es erschweren, neuere Technologien zur intelligenten Dokumentenverarbeitung mit älteren Unternehmensanwendungen zu verknüpfen.
• Fragmentierung der Arbeitsabläufe. Unternehmen bauen Automatisierungsmaßnahmen häufig schrittweise im Laufe der Zeit auf, wodurch unzusammenhängende Arbeitsabläufe über Abteilungen und Systeme hinweg entstehen. Infolgedessen durchlaufen Dokumente möglicherweise mehrere unabhängige Anwendungen, ohne dass eine zentrale Koordination oder Transparenz gewährleistet ist. Diese Fragmentierung führt oft zu uneinheitlichen Verarbeitungsabläufen, Doppelarbeit und einem erhöhten Aufwand bei der Ausnahmebehandlung, wenn Dokumente zwischen den Systemen weitergeleitet werden. Zudem erschwert sie die Fehlerbehebung erheblich, da den Betriebsteams eine einheitliche Übersicht darüber fehlt, wo innerhalb des Workflow-Lebenszyklus Verzögerungen oder Fehler auftreten.
• Inkonsistente Geschäftsregeln. Verschiedene Systeme wenden häufig unterschiedliche Validierungslogik, Genehmigungsregeln und Verfahren zur Ausnahmebehandlung an. Diese Inkonsistenz führt zu Nacharbeiten und erhöht den manuellen Aufwand. So kann beispielsweise ein Dokument, das die Validierung in einem System besteht, in einem nachgelagerten Schritt durchfallen, weil eine andere Anwendung andere Formatierungsanforderungen oder Konformitätsprüfungen anwendet. Im Laufe der Zeit untergraben diese Inkonsistenzen das Vertrauen in die Automatisierung und zwingen die Mitarbeiter dazu, mehr Zeit mit der manuellen Überprüfung und Korrektur von Transaktionen zu verbringen.
• Herausforderungen bei der Skalierbarkeit der Infrastruktur. Umgebungen mit hohem Verarbeitungsvolumen erfordern eine skalierbare Infrastruktur, die die Bereiche Datenerfassung, Erfassung, Workflow, Speicherung, Analyse und nachgelagerte Integrationen abdeckt. Wenn eine Komponente nicht effektiv skaliert werden kann, verlangsamt sich der gesamte Workflow. Einschränkungen bei der Skalierbarkeit treten häufig besonders deutlich bei saisonalen Spitzen, Fusionen und Übernahmen, regulatorischen Ereignissen oder Phasen raschen Geschäftswachstums zutage, wenn das Transaktionsvolumen unerwartet ansteigt. Unternehmen, denen eine flexible Infrastruktur fehlt, können in diesen Zeiten hoher Nachfrage mit Rückständen im Workflow, verzögerten Verarbeitungszeiten und verminderten Servicelevels konfrontiert sein.

Um diese Engpässe zu erkennen, ist eine weitaus größere Transparenz der Betriebsabläufe erforderlich, als sie in vielen Organisationen derzeit gegeben ist.

Infolgedessen setzen Unternehmen zunehmend auf zentralisierte Überwachungs-, Workflow-Analyse- und Orchestrierungstools, die einen Überblick über miteinander vernetzte Verarbeitungssysteme statt über isolierte Anwendungen bieten.

Das Ziel ist eine koordinierte Automatisierung im gesamten Unternehmensökosystem.

Bewährte Verfahren zur Überwindung von Abhängigkeiten bei der Dokumentenverarbeitung

Die Verbesserung der Integration in diesen Umgebungen umfasst in der Regel mehrere zentrale Strategien.

• Zentralisierung der Workflow-Steuerung. Unternehmen profitieren von zentralisierten Steuerungsschichten, die den Datenfluss, die Validierung, Genehmigungen und die Ausnahmebehandlung systemübergreifend koordinieren. Dies verbessert die Transparenz und reduziert gleichzeitig fragmentierte Verarbeitungsabläufe.
• Standardisierung von Integrationsrahmenwerken. Die Standardisierung von APIs, gemeinsame Datenmodelle und wiederverwendbare Integrationsdienste tragen dazu bei, die Komplexität in unternehmensweiten Arbeitsabläufen zu verringern. Standardisierte Integrationen erleichtern zudem die Skalierung von Automatisierungsinitiativen über Geschäftsbereiche hinweg, ohne dass für jede Abteilung oder Anwendung neue Arbeitsabläufe erstellt werden müssen.
• Verbesserung der Echtzeit-Synchronisation. Moderne Automatisierungsumgebungen erfordern zunehmend eine Synchronisation zwischen Systemen in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit, um Unterbrechungen im Arbeitsablauf und Abhängigkeiten von veralteten Daten zu minimieren. Eine schnellere Synchronisation verbessert die Reaktionsfähigkeit im Betrieb und hilft Unternehmen gleichzeitig dabei, manuelle Eingriffe zu reduzieren, die häufig durch veraltete oder inkonsistente Systeminformationen verursacht werden.
• Erweiterung der betrieblichen Transparenz. Mithilfe von Workflow-Analysen und zentralisierten Überwachungstools können Unternehmen Verzögerungen, Engpässe und Integrationsfehler über den gesamten Verarbeitungszyklus hinweg erkennen. Eine höhere Transparenz versetzt die operativen Teams zudem in die Lage, Arbeitsabläufe proaktiv zu optimieren, bevor sich kleinere Leistungsprobleme zu größeren Betriebsstörungen ausweiten.
• Reduzierung der manuellen Ausnahmebehandlung. Durch künstliche Intelligenz (KI) gestützte Klassifizierung, Validierung und Workflow-Intelligenz helfen Unternehmen dabei, die Anzahl der Ausnahmen zu verringern, die ein menschliches Eingreifen erfordern. Die Reduzierung der Ausnahmebehandlung beschleunigt nicht nur die Bearbeitungszeiten, sondern ermöglicht es qualifizierten Mitarbeitern zudem, sich auf wertschöpfendere Tätigkeiten zu konzentrieren, anstatt sich mit sich wiederholenden Dokumentenkorrekturen und der Fehlerbehebung im Workflow zu befassen.

So verbessern Sie die Integration der Dokumentenverarbeitung mit ibml

Um die Leistungsfähigkeit der Dokumentenverarbeitung in Unternehmen zu verbessern, reicht der Einsatz schnellerer Erfassungstechnologien allein nicht aus. Unternehmen müssen die Koordination, Interoperabilität, Transparenz und Synchronisation im gesamten Unternehmensumfeld verbessern. Hier unterstützt ibml Coretex Unternehmen bei der Modernisierung ihrer Dokumentenverarbeitungsprozesse.

ibml Coretex wurde entwickelt, um komplexe Dokumente aus nahezu jeder Quelle schnell zu erfassen, zu klassifizieren und zu indexieren und sich dabei sicher in Unternehmensanwendungen und betriebliche Arbeitsabläufe zu integrieren.

Es ist von entscheidender Bedeutung, dass moderne, intelligente Plattformen zur Dokumentenverarbeitung in stark verteilten Unternehmensumgebungen effektiv funktionieren.

Unternehmen benötigen zunehmend Lösungen, die folgende Anforderungen erfüllen:

• Integration in ERP-Systeme
• Abstimmung mit Workflow-Engines
• Unterstützung von Hybrid-Cloud-Architekturen
• Verarbeitung strukturierter und unstrukturierter Dokumente
• Dynamische Skalierung entsprechend dem Transaktionsvolumen
• Verbesserung der betrieblichen Transparenz
• Ausnahmebehandlung reduzieren
• Die nachgelagerte Verarbeitung beschleunigen

ibml bietet sichere Integrationsmöglichkeiten, die den Datenzufluss in zentrale Geschäftsanwendungen beschleunigen. Dies ist insbesondere in Branchen mit hochkomplexen Arbeitsabläufen von Bedeutung, darunter:

• Finanzdienstleistungen
• Gesundheitswesen
• Versicherung
• Regierung
• BPO-Aktivitäten
• Abwicklung von Überweisungen

Unternehmen in diesen Umgebungen verwalten häufig enorme Dokumentenmengen in eng miteinander vernetzten betrieblichen Ökosystemen.

Fazit

Da Unternehmen weiterhin ein höheres Maß an Automatisierung anstreben, werden Dokumentenverarbeitungsumgebungen noch stärker mit ERP-Systemen, operativen Anwendungen, Analyseplattformen und KI-gesteuerten Orchestrierungsebenen vernetzt sein. Die Unternehmen, die den größten Erfolg bei der Automatisierung erzielen, werden koordinierte, intelligente und unternehmensweite Verarbeitungsökosysteme aufbauen, die in der Lage sind, Arbeitsabläufe in immer komplexeren Umgebungen zu synchronisieren.

# # #