5.000 Anlagen, keine Schnittstelle: Wie ein Umweltamt seine Datenmigration automatisierte
Ein Systemwechsel klingt nach einem Projekt für die IT. In der Praxis landet die Arbeit oft beim Fachbereich – Datensatz für Datensatz. Wie ein deutscher Landkreis diesen Engpass mit Robotic Process Automation aufgelöst hat.
Es gibt Projekte, die niemand sieht und die trotzdem über Wochen den Arbeitsalltag bestimmen. Die Migration von Bestandsdaten beim Wechsel eines Fachverfahrens gehört dazu. Genau vor dieser Aufgabe stand das Umweltamt eines deutschen Landkreises: Die Anlagendaten zu wassergefährdenden Stoffen sollten vom Altsystem Komvor in das neue Fachverfahren PROSOZBau umziehen. Auf dem Papier eine Routineaufgabe. In der Realität ein Berg aus rund 5.000 Anlagen – und keine technische Brücke zwischen den beiden Systemen.
Der Auslöser: ein Systemwechsel ohne Brücke
Das Umweltamt überwacht Anlagen mit wassergefährdenden Stoffen – Tankstellen, Heizölanlagen und vieles mehr. Zu jeder Anlage gehören nicht nur Stammdaten, sondern Unteranlagen, Volumina, Gefahrenklassen, Prüfdaten und Kontakte. All das musste vollständig und korrekt in das neue System überführt werden.
Das eigentliche Problem war dabei nicht die Datenmenge, sondern das Fehlen jeder Schnittstelle. Weder der Anbieter des Altsystems noch der des Neusystems stellte eine Export- oder Importfunktion bereit. Ein sauberer technischer Datentransfer war schlicht nicht vorgesehen. Damit blieb auf den ersten Blick nur eine Option: abtippen. Von Hand. Alle 5.000 Anlagen.
Den Anstoß, es anders zu lösen, gab kein Lastenheft, sondern ein RPA-Awareness-Workshop, den die Digitalisierungsstelle des Landkreises gemeinsam mit Lunatec durchführte. Dort wurde die Datenmigration als idealer erster Automatisierungsfall identifiziert.
Das Problem: 5.000 Anlagen, von Hand
Rechnet man mit rund 30 Minuten pro Anlage für das manuelle Übertragen und Prüfen, ergeben sich etwa 2.500 Arbeitsstunden. Diese Zeit hätte das Team zusätzlich zum laufenden Betrieb aufbringen müssen – ohne Puffer, parallel zu allen anderen Aufgaben einer Wasserbehörde.
Hinzu kommt das Risiko: Wer 5.000 Datensätze mit Volumina, Gefahrenklassen und Prüfterminen abtippt, macht Fehler. Bei sicherheitsrelevanten Umweltdaten ist das kein kosmetisches Problem, sondern ein echtes. Drei Zahlen fassten die Ausgangslage zusammen: 5.000 Anlagen, keine Exportfunktion, kein Zeitpuffer.
Die Lösung: drei Bots, eine Queue, eine Citrix-Sitzung
Lunatec automatisierte die Migration mit Robotic Process Automation auf Basis von UiPath – in einer Architektur aus drei zusammenspielenden Bots, gesteuert über die Queues des UiPath Orchestrator.
Der erste Bot liest eine Excel-Tabelle mit allen Aktenzeichen ein und übergibt jede Anlage als einzelnes Queue-Item an den Orchestrator. Der zweite Bot nimmt sich Item für Item vor, öffnet die jeweilige Anlage in Komvor und extrahiert sämtliche Daten – inklusive aller Unteranlagen. Der dritte Bot liest diese aufbereiteten Daten und legt jede Anlage vollautomatisch in PROSOZBau an.
Die technische Hürde lag in der Umgebung: Beide Fachsysteme sind ausschließlich innerhalb einer Citrix-Umgebung verfügbar. Der Bot läuft deshalb auf einer virtuellen Maschine, startet die Citrix-Sitzung über den Browser und greift per UiPath Remote Runtime direkt auf die Oberflächen zu – so, wie es auch ein Mitarbeiter täte. Die gesamte Verarbeitung bleibt damit On-Premises; keine Daten verlassen die Infrastruktur des Landkreises.
Zwei Details machen dabei den Unterschied zwischen „Daten umkopieren“ und „Daten sauber migrieren“. Erstens die Datenbereinigung: Stillgelegte Anlagenteile werden gezielt herausgefiltert, das Gesamtvolumen jeder Anlage automatisch neu berechnet. Zweitens die Qualitätssicherung: Der Bot prüft jedes ausgelesene Feld auf Plausibilität – Vorhandensein, Textlänge, Datentyp, Adressvalidierung. Alles, was auffällt, wird in der Quelltabelle protokolliert und kann gezielt nachbearbeitet werden.
Warum klassisches RPA hier die richtige Wahl ist
Dieser Fall ist bewusst kein KI-Projekt. Die Migration folgt klaren, wiederholbaren Regeln: Welches Feld gehört wohin, wie wird das Volumen berechnet, welche Teile sind aktiv. Wo die Logik eindeutig ist, ist klassisches RPA die richtige Wahl – weil es prüfbar, nachvollziehbar und auditierbar arbeitet. Der Roboter tut exakt das, was sonst ein Mensch täte, nur schneller, rund um die Uhr und ohne Übertragungsfehler.
Die Ergebnisse
Die Wirkung ist eindeutig. Rund 2.500 Stunden manueller Arbeit entfallen für das Team – der gesamte Migrationsaufwand wandert auf den Bot. Pro Anlage sinkt die Bearbeitungszeit von etwa 30 auf rund 10 Minuten, also auf ein Drittel. Die Übertragungsfehlerquote liegt bei null Prozent.
Bemerkenswert ist zudem ein Nebeneffekt: Beim Auslesen deckte der Bot bestehende Fehler im Altbestand auf, die über Jahre unbemerkt geblieben waren. Der Fachbereich konnte sie gezielt korrigieren – ein Qualitätsgewinn, der gar nicht eingeplant war.
Wichtig ist auch, was die eingesparte Zeit nicht ist: kein Freizeitgewinn, sondern eine Entlastung von einer Sonderaufgabe, die sonst zusätzlich zum Tagesgeschäft hätte gestemmt werden müssen. Genau das überzeugte das Amt. Nach der erfolgreichen ersten Phase – der Migration der Heizölanlagen – wurde die Automatisierung direkt auf alle weiteren Anlagentypen ausgeweitet. Diese zweite Phase läuft derzeit.
Was öffentliche Verwaltungen daraus mitnehmen können
Systemwechsel sind im öffentlichen Sektor keine Seltenheit, und fast immer ist die Datenmigration der Engpass – besonders dann, wenn zwei proprietäre Fachverfahren keine Schnittstelle teilen. Der hier beschriebene Ansatz, zwei nicht verbundene Citrix-Anwendungen über eine Queue und feste Regeln zu verbinden, ist über diesen einen Fall hinaus übertragbar.
Die Lehre ist dabei weniger technisch als organisatorisch: Eine Migration, für die ein Team monatelang Sonderschichten gefahren wäre, lässt sich als einmaliger, automatisierter Lauf abbilden – mit besserer Datenqualität am Ende als beim Abtippen. Und sie beginnt selten mit einem Großprojekt, sondern oft mit einer einzigen Frage im richtigen Workshop: Welche Aufgabe frisst hier eigentlich die meiste Zeit?