Wie unterstützt Process Mining das Prozessmanagement?

Entscheider sind sich einig: Big Data und Künstliche Intelligenz sind mit die wichtigsten Trends der Zukunft – zu diesem Ergebnis kommt eine Studie von PwC. Vor dem Hintergrund von starken Veränderungen aller Märkte müssen Unternehmen aller Branchen die eigenen Prozesse in den Blick nehmen. Process Mining spielt hierbei eine wesentliche Rolle.


Neue Marktbedingungen verlangen effizientere Prozesse

Durch die digitale Transformation verändern sich die Bedingungen für Unternehmen in allen Branchen. Zum einen führt der Siegeszug digitaler Plattformen zu einer Aufspaltung von Wertschöpfungsketten. Gleichzeitig sinken die Barrieren für den Markteintritt. Viele digitale Geschäftsmodelle sind heute ohne große Mengen Kapital oder Produktionsmittel realisierbar. Unternehmen, die ihre Wertschöpfungskette vollständig kontrollierten, müssen sich nun gegenüber neuen Mitbewerbern behaupten.

Daher stehen die bestehenden Prozesse auf dem Prüfstand. Unternehmen müssen Ineffizienzen identifizieren und Maßnahmen einleiten, um sie zu optimieren. Klassische Business Intelligence und datenbasierte Methoden stoßen hierbei an Ihre Grenzen.

Woran die Prozessmodellierung scheitert

Klassische Business Intelligence beschäftigt sich mit den Prozessen innerhalb eines Unternehmens. Allerdings bildet Business Intelligence reale Prozesse ab, indem sie ein bestimmtes Modell in die Prozesse legt.

Damit sind modellierte Prozesse immer nur eine mehr oder weniger genaue Annäherung an die Realität. In der Praxis kommt es aber immer wieder zu Abweichungen:

  • Mitarbeiter umgehen den Soll-Prozess, weil er im Alltag unpraktisch oder nicht realisierbar ist
  • Prozesslaufzeiten sind zu hoch, weil der Durchlauf länger dauert, als das Modell annimmt
  • Prozesse sind effizient, weil einzelne Prozessschritte automatisiert werden könnten

Lange waren Prozessmodellierungen ausreichend. Durch die Digitalisierung strömen allerdings neue Mitbewerber in alle Branchen, die effizienter und agiler aufgestellt sind.

Für ein zukunftsfähiges Prozessmanagement ist die modellorientierte Prozessbetrachtung daher nicht mehr ausreichend.

Wie funktioniert Process Mining?

Wie beim klassischen Prozessmanagement geht es beim Process Mining um die Visualisierung von Prozessen. Dabei geht Process Mining allerdings einen anderen Weg. Statt ein Modell in die realen Prozesse hineinzulegen, ist der reale Prozess sein eigenes Modell.

Dafür macht sich Process Mining eine Eigenschaft der digitalisierten Welt zunutze. Alle Prozesse sind IT-gestützt. IT-gestützte Prozesse hinterlassen in den betreffenden Systemen immer Spuren. Beim Process Mining geht es darum, diese Spuren zu identifizieren, zu visualisieren und zu einem stimmigen Gesamtbild zusammenzufügen, das den Prozess vollständig abbildet. Jeder einzelne Prozessschritt und alle Abweichungen lassen sich dann in einem einzigen Diagramm visualisieren.

3 Techniken des Process Mining

Process Mining besteht aus 3 Phasen:

1. Event Collection

Jede Handlung in einem digitalen System hinterlässt Spuren auf diesem System. Je nach Umgebung werden zum Beispiel Benutzer, Nutzungszeit und Aktivität dokumentiert. Software legt solche Informationen in Log-Files ab. Diese Logfiles waren lange Zeit uninteressant. Nur bei einem Bug oder Absturz wurden sie von der zuständigen IT-Abteilung relevant. Aber für die moderne Steuerung des Unternehmens sind diese Logs unerlässlich, um ein vollständiges, daten-basiertes Bild von den realen Prozessen zu bekommen. Sie bilden das beobachtbare Verhalten realer Anwender ab und bieten dadurch einen realitätsgetreuen Blick in die Prozessrealität.

2. Discovery

Daten haben an sich keine Aussage. Erst die Interpretation macht aus den gesammelten Daten ein nützliches Werkzeug. Durch Process Discovery werden die gesammelten Daten in einer interaktiven und dynamischen Umgebung visualisiert.

Algorithmen fügen die Daten anhand vorher festgelegter Regeln zusammen und erzeugt so genau das Bild von den Prozessen, das sie brauchen.

3. Conformance Checking

Process Mining steht nicht im Gegensatz zu klassischen, datenbasierte Analysemethoden. Modellgetriebene Auswertungen haben auch weiterhin ihren Nutzen in Marketing, Vertrieb, Kundenservice und Buchhaltung. Process Mining ist das vermittelnde Glied zwischen beiden Daten- und Prozessanalyse. Mit einem Conformance Checking wird ermittelt, inwiefern die Event-Logs mit diesem Referenzmodell übereinstimmen. Anders formuliert: Mit Conformance Checking finden Sie heraus, ob bestehende Modelle mehr als ein Papiertiger sind. Es macht übersprungene oder zusätzliche Pfade sichtbar.

Mit Process Mining zu effizienten Prozessen im ganzen Unternehmen

Nach dem Process Mining wissen Sie, welche Prozesse im Unternehmen ablaufen und wie diese genau aussehen. Damit steht das Grundgerüst für die Analyse und Auswertung dieser Prozesse:

  • Wo gibt es Ineffizienzen?
  • Wo kommt es zu Redundanzen?
  • Sind Mitarbeiter ausreichend geschult?
  • Sind die definierten Prozesse adäquat zu den geltenden Regeln im Unternehmen oder verschwenden Mitarbeiter Zeit damit, interne Regeln zu umgehen?

Prozesse optimieren

Nachdem das Process Mining abgeschlossen ist, ergibt sich ein vollständiges Bild über die Prozesse. Die Verantwortlichen entwickeln nun eine Strategie, um die Prozesse systematisch zu optimieren. Ineffiziente Prozesse finden sich häufig in allen Abteilungen, sodass die möglichen Anwendungsfälle vielfältig sind.

Betroffen sind häufig die Prozesse, die mehrere Abteilungen und Verantwortliche betreffen und die nicht wesentlich durch bestehende Systeme vor-strukturiert sind.

  • Rechnungen werden verspätet gezahlt, weil die Laufzeit der Dokumente zu lang ist und Adressen manuell abgeglichen werden
  • Neue Bestellungen dauern zu lange, weil die Freigabe unnötig kompliziert gestaltet ist
  • Die Kundenzufriedenheit leidet unter einem ineffizienten Order-to-Cash-Process, der ohne Process Mining für keinen der Beteiligten vollständig einsehbar ist

Besonders interessant ist Process Mining allerdings wegen seiner explorativen Natur. Die Stärke der Technik liegt in der Identifikation von Ineffizienzen und Fehlern, wo kein menschlicher Mitarbeiter Fehler vermutet.

Prozesse implementieren & überwachen

Nach der Optimierung müssen die neuen Prozesse implementiert werden. Ob die Optimierungen wirksam sind, lässt sich dann anhand eines Abgleichs der Event-Logs ermitteln. Einmal integriert ist das Process Mining wesentlich für die Überwachung der Prozessperformance. Es bildet ab, ob die Prozesse korrekt ausgeführt werden und konsistente Ergebnisse erzeugen. So entsteht eine tragfähige Basis für einen iterativen Ansatz im Prozessmanagement, bei dem Prozesse laufend optimiert werden können.

Prozesse automatisieren: Robotic Process Automation

Die Prozessautomatisierung hat eine zentrale Voraussetzung: Der automatisierte Prozess muss bis in das letzte Detail bekannt und standardisierbar sein. IT-gestützte Prozesse sind oft so komplex, dass niemand einen vollständigen Überblick über den Prozess hat. Ausgehend vom Process Mining lassen sich auch jene Prozesse identifizieren, die sich für Robotic Process Automation eignen. Wie Process Mining die Prozessautomatisierung unterstützt

Das Process Mining hilft dabei, die Prozessautomatisierung zu priorisieren. Unternehmen können anhand der Analyse die Prozesse identifizieren, deren Automatisierung den größten Return on Investment verspricht. Das sind häufig die Prozesse, die besonders häufig auftreten. Um solche Prozessarten zu identifizieren, können die Prozesse harmonisiert werden.

Von der Daten- zur Prozessanalyse: Big Data, Predictive Analytics und die Zukunft des Prozessmanagements

Process Mining ist unerlässlich für ein modernes und zukunftsfähiges Prozessmanagement. Es bildet die Basis für die iterative Optimierung zentraler Geschäftsprozesse und für die Automatisierung von Standardprozessen. Daher sollte sich jedes Unternehmen mit der Einführung eines Process-Mining-Systems beschäftigen.

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