Wie Process Mining die Prozess-automatisierung unterstützt

Wie Process Mining die Prozessautomatisierung unterstützt
Georgios Charames, Partner, Advisory at Business Consulting House

von Georgios Charames
Partner | Advisory

Organisationen sind mehr und mehr zu komplexen Konstrukten geworden und haben auch deshalb komplexe Prozesslandschaften vorzuweisen. Um in diesem Umfeld effektive Entscheidungen treffen zu können, braucht das Management ein klares Verständnis dafür, wie ihre Geschäftsprozesse ablaufen. Dazu bedarf es jedoch einer Transparenz, die oft nicht gegeben oder noch häufig eine Illusion ist. Es ist in der Tat kein Geheimnis, dass Process Mining eine faszinierende Lösung für dieses Dilemma bietet. Unter Verwendung von Daten aus IT-Systemen, die den Geschäftsprozessen zugrunde liegen, rekonstruiert Process Mining die wahren Ist-Prozesse und deckt Schwachstellen innerhalb dieser auf. Nicht ohne Grund wird diese Technologie manchmal als Röntgentechnologie für Organisationen bezeichnet.

Auf diese Weise bietet Process Mining hochmoderne Transparenz, um eine bessere und datengesteuerte Entscheidungsfindung zu ermöglichen. Dies hat auch positive Auswirkungen auf die Automation Journey in Unternehmen. Obwohl sich Unternehmen im Allgemeinen für die Automatisierung entscheiden, beginnen sie oft mit Prozessen, die auf ihre eigene Wahrnehmung beschränkt sind, ohne deren Gesamtwirkung zuerst zu evaluieren. Da die Daten jedoch leicht verfügbar und mit einem rekonstruierten Prozess verbunden sind, ist es jetzt einfach, effektive Entscheidungen darüber zu treffen, was zuerst automatisiert werden sollte.

Grundlagen für Robotic Process Automation (RPA)

RPA ist sicherlich einer der Favoriten heutiger Unternehmen, wenn es um die Automatisierung von Geschäftsprozessen geht, und funktioniert am besten bei standardisierten, digitalisierten und repetitiven Prozessen. Während RPA nicht zur Automatisierung des gesamten End-to-End-Prozesses eingesetzt werden muss und auch nur dazu dienen kann, kleinere, aber anstrengende Aufgaben zu automatisieren, werden umfangreiche Automatisierungen höchstwahrscheinlich vorherige Prozessanalysen benötigen, um Optimierungspotenziale zu finden. Die Implementierung von Process Mining als Sparringspartner für Automatisierungsinitiativen wird dazu beitragen, die nötige Transparenz für eine effektive Analyse der betrachteten Prozesse zu gewinnen. Process Mining ist daher eine komplementäre Technologie, die Automatisierung dabei unterstützt, ihr gesamtes Potenzial aufzudecken.

Herausforderungen der traditionellen Prozessanalyse

Gewöhnlich werden Prozesse analysiert, indem zunächst der Ist-Prozess aufgezeichnet wird (falls dies nicht schon vorher geschehen ist) und dann ein Soll-Prozess abgeleitet wird, bevor die Lücke zwischen den beiden untersucht und konkrete Maßnahmen ergriffen werden. Dies geschieht traditionell über Workshops und Interviews mit einer oder mehreren beteiligten Personen. Andere Methoden sind Work Shadowing oder, der modernere Ansatz, Screen Recording (Bildschirmaufnahmen).Bei der Anwendung dieser Methoden ergibt sich ein bestimmtes Problem. Die Menschen sehen den Prozess mit ihren eigenen Augen und sind in den meisten Fällen voreingenommen gegenüber einer bestimmten Durchführung des Prozesses. Häufig verhindert dies die Aufzeichnung aller Variationen und deckt dadurch einige der größten Kostentreiber innerhalb des Prozesses nicht auf. Zwar können einzelne Verzerrungen durch die Durchführung von Workshops mit mehreren Prozessteilnehmern etwas verringert werden, doch in Wirklichkeit leidet der Prozess immer noch darunter, da einige Meinungen stärker wiegen und dominanter sind als andere. Daher wäre ein stark datengestützter Ansatz erforderlich, um eben diese Verzerrungen aufzulösen. Ein zweites Problem bei der traditionellen Prozessaufzeichnung ist, dass diese Methoden in vielen Fällen zeitaufwendig sind, ohne eine fest gegebene Erfolgsgarantie.

Erfassung alltäglicher Informationen aus IT-Systemen

Theoretisch sammeln alle IT-Systeme Daten, die für das Process Mining und die Prozessrekonstruktion verwendet werden können, jedoch werden die transaktionalen Systeme in den meisten Fällen die größte Datenmenge liefern. Transaktionale Systeme sind Datenbanken, die die täglichen Transaktionen eines Unternehmens aufzeichnen. Zu den drei wichtigsten transaktionalen Datenbanken gehören CRM (Customer Relationship Management), HRM (Human Resources Management) und ERP (Enterprise Resource Planning). Beispielsweise würde eine Verkaufstransaktion aufgezeichnet und Daten in einer CRM-Datenbank wie Salesforce gespeichert werden. Oder ERP-Systeme wie SAP und Oracle helfen bei der Planung, Budgetierung, Prognose und Berichterstattung von Finanzergebnissen.

Automatisierung identifizieren und überwachen

Die Identifizierung von Schwachstellen in Prozessen kann bereits als Ermöglichung zur Automatisierung angesehen werden, da die Automatisierung selbst eine der Lösungen für das ursprüngliche Problem sein kann. So ist die Schaffung von Prozesstransparenz zur besseren Analyse des Geschäftsprozesses an sich schon ein Treiber der Automatisierung, insbesondere wenn höher als erwartete Kosten anfallen, und damit Prozessschritt, welchen es gilt zu automatisieren. Manchmal sind jedoch, wie Bill Gates beobachtet, Fortschritte bei den Prozessen die beste Vorgehensweise, bevor sie automatisiert werden. Während Process Mining dabei hilft, diese Ineffizienzen zu identifizieren, können einzelne Aufgaben dennoch parallel automatisiert werden, um die Betriebseffizienz effektiver und schneller zu verbessern.

Automation applied to an efficient operation will magnify the efficiency. Automation applied to an inefficient operation will magnify the inefficiency.

Bill Gates

Es ist wichtig, die Geschäftsprozesse zu verbessern, bevor der End-to-End-Prozess automatisiert wird; wesentliche Aufgaben können jedoch automatisiert werden, auch wenn noch keine Verbesserungen am Prozess vorgenommen wurden.

Die obige Aussage ist daher nur teilweise richtig und berücksichtigt nur End-to-End-Prozesse. Darüber hinaus bietet das für die Überwachung von Prozessen eingesetzte Process Mining eine Möglichkeit, die Automatisierungsraten für einzelne Aktivitäten zu verfolgen. Beispielsweise verfolgen einige IT-Systeme die User und verifizieren nicht-menschliche User gleichermaßen. Diese Informationen werden dann im rekonstruierten Prozess verwendet, um den Automatisierungsgrad innerhalb des Prozesses zu verfolgen. In komplizierteren Fällen, in denen nicht-menschliche Benutzer nicht direkt im System beobachtet werden können, ist es notwendig, den Benutzer auf der Grundlage von Verhaltensmustern vorzudefinieren und im Programm zu hinterlegen, z.B. durch Beobachtung der Rate der bearbeiteten Fälle oder der Ausführungsgeschwindigkeit. Im Einklang mit den allgemeinen Aussichten für Process Mining bietet auch dies volle Transparenz und einen „Röntgenblick“ durch den Geschäftsprozess und legt alle aktuellen Stärken und Schwächen offen. Die Überwachung der Automatisierungsergebnisse mit Process Mining ermöglicht es darüber hinaus, den Erfolg früherer Implementierungen zu verfolgen und zu bewerten.

Es wurde festgestellt, dass Process Mining Verbesserungspotential identifiziert, was wichtig ist, um Prozesse vor der Anwendung von Automatisierung zu optimieren, und dass es Automatisierungsraten überwachen und Automatisierungserfolge bewerten kann. Ein dritter Weg, auf dem die Transparenz des Process Mining Automatisierungspotentiale identifiziert, ergibt sich aus der ursprünglichen Definition von RPA aus der Einleitung. Sich wiederholende, fehleranfällige und standardisierte Aktivitäten lassen sich in der Process-Mining-Umgebung leicht beobachten, indem man die häufigsten Varianten analysiert und die am stärksten standardisierten Aktivitäten innerhalb dieser Umgebung berücksichtigt. Die Investitionen in die Automatisierung können dann effektiv in Automatisierungen für bestimmte Aktivitäten gesteuert werden, die sicher durchgeführt werden müssen und die oben genannten Kriterien erfüllen.

Schlussfolgerung

Die heute verfügbaren Technologien haben Organisationen neue Möglichkeiten eröffnet. Wenn sie richtig eingesetzt werden, können sie den Weg zu „superfluiden“ Organisationen im 21. Jahrhundert weisen – der gegenwärtigen Grenze der Möglichkeiten zur Effizienz, wo Prozesse vollkommen transparent und verständlich sind und Mitarbeiter sich auf produktive und angenehme Arbeit konzentrieren, anstatt anstrengende Aufgaben zu erledigen. Wenn es um Prozessautomatisierung geht, hilft Process Mining durch Transparenz und Monitoring und entlarvt damit verfügbare Potentiale, Ihr Unternehmen an die neue Grenze der organisatorischen Effizienz zu führen.


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