5 Gründe, warum Process Mining Projekte scheitern und wie man sie überwindet

Process Mining hat sich zu einem unverzichtbaren Instrument für Unternehmen entwickelt, die ihre Prozesse optimieren, die Effizienz steigern und die Kosten senken wollen. Doch nicht jedes Process Mining Projekt ist eine Erfolgsgeschichte.

In diesem Artikel erörtern wir die fünf häufigsten Fehler bei Process Mining Projekten und wie man sie überwinden kann. Wenn Sie diese Herausforderungen verstehen und die vorgeschlagenen Lösungen umsetzen, können Sie die Erfolgschancen Ihrer Process Mining Initiativen erheblich verbessern.

Was ist Process Mining?

Process Mining ist eine fortschrittliche process intelligence Technik, die Wissen aus Ereignisprotokollen in IT-Systemen von Unternehmen nutzt, um Einblicke in die Art und Weise zu gewinnen, wie Prozesse und Arbeitsabläufe in einem Unternehmen ausgeführt werden. Dies hilft Unternehmen, ihre aktuelle betriebliche Leistung zu verstehen, Ineffizienzen zu erkennen und Möglichkeiten für Verbesserungen zu finden.

Process Mining Software kombiniert Data Mining, Prozessmodellierung und Prozessanalyse, um einen umfassenden Überblick über Geschäftsprozesse zu erhalten. Sie können Process Mining als die Anwendung der Datenwissenschaft auf die Kunst der Prozessanalyse betrachten. Geschäftsprozessmanagement (BPM)Process Mining verwendet Process Mining Algorithmen, um den tatsächlichen Prozessablauf zu analysieren und zu rekonstruieren, so dass Unternehmen verstehen können, wie ihre Prozesse wirklich funktionieren.

Process Mining spielt in vielen wettbewerbsorientierten Bereichen der digitalen Arbeit eine entscheidende Rolle, da sie Unternehmen dabei hilft, Engpässe, Ineffizienzen und Compliance-Probleme zu erkennen. Durch die Bewältigung dieser Herausforderungen können Unternehmen ihre Prozesse rationalisieren, Kosten senken und die Gesamtleistung verbessern.

Steigende Popularität von Process Mining im Unternehmen

Process Mining ist die am weitesten verbreitete Softwarelösungprocess intelligence - und wird in Unternehmen immer beliebter. Jüngsten Untersuchungen von Deloitte zufolge haben 63 % der Unternehmen weltweit begonnen, Process Mining zu nutzen, und die meisten Unternehmen weltweit planen, Process Mining in naher Zukunft zumindest als Pilotprojekt einzusetzen.

Die Begeisterung für Process Mining ist weitgehend gerechtfertigt. Eine große Umfrage von HFS Research unter Entscheidungsträgern in Unternehmen ergab kürzlich, dass über 90 % der Befragten process intelligence (Kombination aus Process Mining und process discovery) als äußerst wertvoll für die Steigerung des Geschäftswerts ansehen.

Trotz der potenziellen Vorteile scheitern viele Process Mining Projekte aus einer Vielzahl von Gründen. Dieselbe Studie von HFS Research ergab, dass mehr als 2 von 3 process intelligence Lösungen, die auf Process Mining und Discovery basieren, zu enttäuschenden Ergebnissen führten oder ihre Versprechen nicht erfüllten.

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Vorteile und Nachteile von Process Mining

Für ein führendes Unternehmen ist Process Mining oft eine fortschrittliche Lösung für einen wohl erkannten Geschäftsbedarf. Die meisten Unternehmen nutzen irgendeine Form der Prozessanalyse, um operative Spitzenleistungen zu unterstützen und Geschäftsprozessmanagement (BPM). Zu diesen eher traditionellen Methoden gehören process discovery Workshops, Prozessanalyse-Audits oder Zeit- und Bewegungsstudien, die entweder von Fachberatern oder Geschäftsprozessanalysten durchgeführt werden.

Im Vergleich zur manuellen Prozessanalyse bietet Process Mining viele Vorteile und hat einige Nachteile.

Vorteile von Process Mining

1. Detaillierte Prozesstransparenz: Process Mining bietet eine klare und genaue Visualisierung des tatsächlichen Prozessablaufs, was Unternehmen hilft, ihre Prozesse besser zu verstehen und Bereiche mit Verbesserungspotenzial zu identifizieren.
2. Automatisierte Engpassanalyse: Durch die Analyse von Ereignisprotokollen kann Process Mining Engpässe und Ineffizienzen im Prozessablauf aufzeigen, so dass sich Unternehmen auf Bereiche konzentrieren können, die verbessert werden müssen.
3. Leistungsmessung in Echtzeit: Process Mining bietet quantitative Metriken wie Zykluszeit, Durchsatz und Ressourcennutzung, um die Prozessleistung zu messen. Dies hilft Unternehmen, Fortschritte zu verfolgen und die Wirksamkeit von Prozessverbesserungen zu bewerten.
4. Überwachung der Einhaltung von Vorschriften: Process Mining kann Abweichungen von Standardverfahren erkennen und so die Einhaltung interner Richtlinien und externer Vorschriften sicherstellen.
5. Objektive Entscheidungsfindung: Im Gegensatz zu Prozessanalysen, die auf Umfragen oder Expertenmeinungen beruhen, nutzt Process Mining datengestützte Erkenntnisse, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen und die Abhängigkeit von subjektiven Ansichten und Bauchgefühlen zu verringern.

Nachteile von Process Mining

1. Datenqualität und -verfügbarkeit: Process Mining ist in hohem Maße auf genaue und vollständige Daten in den Quellsystemen des Unternehmens angewiesen. Wenn die Daten von schlechter Qualität oder nicht verfügbar sind, können die Ergebnisse von Process Mining irreführend oder unvollständig sein.
2. Komplexität der Integration: Process Mining kann komplex sein, insbesondere wenn es um große und komplizierte Prozesse geht, die mehr als ein IT-System umfassen. Dies kann fortgeschrittene Integrationskenntnisse erfordern, was für einige Unternehmen ein Hindernis darstellen kann.
3. Kosten des Betriebs: Die Implementierung von Process Mining Lösungen kann teuer sein, insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen. Die Kosten können Softwarelizenzen, Integration, Wartung und Beratungsdienste umfassen.
4. Analyseumfang: Process Mining bietet einen detaillierten Überblick über Prozessdaten aus Unternehmenssystemen wie ERP oder CRM, ist aber nicht in der Lage, Prozess- und Workflow-Aktivitäten über die breite Palette der heute verwendeten Geschäftsanwendungen hinweg zu überwachen. Für diese Einschränkung bieten viele Process Mining Lösungen task mining Funktionalität.

Wenn Sie Process Mining und task mining in Ihrer process intelligence Lösung kombinieren möchten, lesen Sie das WhitepaperWork API .

Häufige Fehler in Process Mining Projekten

Nach einer berühmten Studie von McKinsey scheitern 70 % der Transformationsprogramme. Scheitern ist nicht ungewöhnlich bei intelligenter Automatisierungssoftware und bei Process Mining.

Hier sind einige häufige Gründe für das Scheitern von Projekten Process Mining :

1. Unzureichende Datenqualität

Eine schlechte Datenqualität ist einer der Hauptgründe für das Scheitern von Process Mining Projekten. Ungenaue oder unvollständige Daten können zu irreführenden Ergebnissen führen, wodurch das gesamte Projekt unwirksam wird. Einer der häufigsten Gründe für eine schlechte Datenqualität ist, dass die Ereignisprotokolldaten in den vom Unternehmen verwendeten Systemen nicht verfügbar oder unzuverlässig sind. Dies gilt insbesondere für Unternehmen, die nicht SAP als ihr zentrales ERP-System verwenden.

2. Mangelnde Akzeptanz der Interessengruppen

Process Mining Projekte sind oft mit erheblichen organisatorischen Veränderungen verbunden, die die Zustimmung sowohl der Geschäfts- als auch der IT-Führung erfordern. Wenn die wichtigsten Interessengruppen nicht mit an Bord sind, kann das Projekt auf Widerstand stoßen und letztendlich scheitern. Es kann auch sein, dass Process Mining während eines Proof-of-Concept von einigen Aspekten der operativen Führung unterstützt wird, aber für den vollen Erfolg braucht es ein Buy-in, um effektiv im gesamten Unternehmen eingeführt zu werden.

3. Nicht abgestimmte Erwartungen und Zeitvorgaben

Viele Unternehmensleiter haben berichtet, dass die Einführung von Process Mining viel Zeit und Ressourcen erfordert. Es ist nicht ungewöhnlich, dass eine Implementierung von Process Mining 12 bis 24 Monate dauert, in großen Unternehmen sogar noch länger. Unrealistische Erwartungen hinsichtlich der Ergebnisse von Process Mining Projekten können zu Enttäuschungen und zum Scheitern des Projekts führen.

4. Unzureichend definierter Projektumfang

Viele Initiativen von Process Mining beginnen mit einem Proof-of-Concept in einem klar definierten Geschäftsanwendungsfall, z. B. bei der Analyse von P2P-Prozessen oder sogar bestimmten Prozessen innerhalb der Beschaffung. Während diese "Quick-Win"-Projekte unmittelbare Ergebnisse liefern, finden es manche Unternehmensleiter schwierig, den Umfang der Analyse auf andere Kernarbeitsabläufe und -funktionen auszuweiten. Das Fehlen klarer Ziele und eines klaren Umfangs kann zu einem unfokussierten Projekt führen, das keine sinnvollen Ergebnisse liefert.

5. Unzureichende Fähigkeiten und Ressourcen

Process Mining erfordert eine Kombination aus technischem, analytischem und fachlichem Know-how. Ein Mangel an diesen notwendigen Fähigkeiten kann zum Scheitern von Projekten führen, weshalb viele größere Unternehmen auf die Einstellung von Teams von Datenwissenschaftlern innerhalb eines speziellen Kompetenzzentrums (CoE) zurückgreifen. Jüngste Untersuchungen von Deloitte ergaben, dass das durchschnittliche Process Mining CoE aus 15 Vollzeitäquivalenten (FTE) besteht, wobei das größte CoE für Process Mining aus über 150 qualifizierten Mitarbeitern besteht.

Wie man Process Mining Projektmisserfolge überwindet

Indem sie die häufigsten Ursachen für Misserfolge beseitigen, können Unternehmen die Erfolgswahrscheinlichkeit ihrer Process Mining Projekte erheblich steigern.

Verbessern der Datenqualität

Für ein erfolgreiches Process Mining Projekt ist es unerlässlich, dass Ihre Daten korrekt, vollständig und aktuell sind. Investieren Sie Zeit und Ressourcen in die Datenbereinigung und -validierung und schaffen Sie ein solides Data Governance Framework.

Unterstützung von Interessengruppen gewinnen

Engagieren Sie sich schon früh im Projekt mit den Beteiligten und pflegen Sie während des gesamten Prozesses eine offene Kommunikation. Stellen Sie die Vorteile von Process Mining klar heraus und zeigen Sie auf, wie damit bestimmte Probleme im Unternehmen gelöst werden können. Dies wird dazu beitragen, die Zustimmung und Unterstützung der Interessengruppen für das Projekt zu gewinnen.

Erwartungen und Zeitpläne abstimmen

Legen Sie realistische Erwartungen für Ihr Process Mining Projekt fest, indem Sie den Umfang, die Ziele und die gewünschten Ergebnisse klar definieren. Teilen Sie diese Erwartungen allen Beteiligten mit und überprüfen Sie regelmäßig den Fortschritt, um die Abstimmung sicherzustellen.

Projektumfang und Ziele klären

Entwickeln Sie einen klar definierten Projektumfang, der die zu analysierenden Prozesse, die erwarteten Ergebnisse und die erforderlichen Ressourcen umreißt. Dies trägt dazu bei, dass das Projekt fokussiert und auf Kurs bleibt, und erhöht die Erfolgswahrscheinlichkeit.

Entwicklung der erforderlichen Fähigkeiten

Investieren Sie in den Aufbau des notwendigen technischen, analytischen und fachlichen Know-hows innerhalb Ihres Teams. Bieten Sie Schulungs- und Entwicklungsmöglichkeiten an, damit Ihr Team die für erfolgreiche Process Mining Projekte erforderlichen Fähigkeiten erwerben kann.

Erwägen Sie eine Alternative - Hybrid process intelligence

Wenn Sie Bedenken haben, dass für erfolgreiche Process Mining Projekte ein hohes Maß an Engagement erforderlich ist, ist es vielleicht interessant zu wissen, dass es eine Alternative gibt.

Hybrid process intelligence ist eine neue Option, die von Workfellow entwickelt wurde und Process Mining task mining auf eine Art und Weise kombiniert, die 10x schneller und bis zu 3x günstiger in den Gesamtbetriebskosten ist als herkömmliche Process Mining.

Hybrid process intelligence ist besonders beliebt bei wissensintensiver digitaler Arbeit, z. B. bei Versicherungsansprüchen, Finanzgeschäften und Banken. Typischerweise entdecken Unternehmenskunden ~20% Einsparungen innerhalb von 30 Tagen nach der Plug-and-Play-Installation von Workfellow.

Lesen Sie eine Fallstudie darüber, wie ein mittelständisches Wirtschaftsprüfungsunternehmen über 2 Millionen Euro (2,17 Millionen Dollar) an Prozessverschwendung aufdeckte.

Schlussfolgerung

Process Mining Projekte können Unternehmen erhebliche Vorteile bringen, wenn sie richtig umgesetzt werden. Indem sie die häufigsten Ursachen für Misserfolge verstehen und angehen, können Unternehmen ihre Erfolgschancen bei Process Mining Initiativen erheblich steigern. Durch die Verbesserung der Datenqualität, die Unterstützung der Interessengruppen, die Abstimmung der Erwartungen, die Klärung des Projektumfangs und die Entwicklung der erforderlichen Fähigkeiten können Unternehmen die Herausforderungen überwinden, die häufig zu Process Mining Projektfehlern führen, und das volle Potenzial dieser leistungsstarken Technik ausschöpfen.

FAQs

Was ist Process Mining?

Process Mining ist eine Technik zur Analyse von Geschäftsprozessen durch Extraktion von Wissen aus Ereignisprotokollen, die von IT-Systemen während der Ausführung von Prozessen aufgezeichnet werden.

Warum ist Process Mining wichtig?

Process Mining hilft Unternehmen dabei, Engpässe, Ineffizienzen und Probleme bei der Einhaltung von Vorschriften in ihren Prozessen zu erkennen, so dass sie ihre Abläufe rationalisieren, Kosten senken und die Gesamtleistung verbessern können.

Was sind die häufigsten Gründe für das Scheitern von Process Mining Projekten?

Unzureichende Datenqualität, mangelnde Akzeptanz der Beteiligten, falsch abgestimmte Erwartungen, ein schlecht definierter Projektumfang und unzureichende Fähigkeiten sind häufige Gründe für das Scheitern von Process Mining Projekten.

Wie können Organisationen die Misserfolge von Projekten Process Mining überwinden?

Unternehmen können Process Mining Projektfehler überwinden, indem sie die Datenqualität verbessern, die Unterstützung der Beteiligten gewinnen, die Erwartungen abstimmen, den Projektumfang klären und die erforderlichen Fähigkeiten entwickeln.

Welche Fähigkeiten sind für erfolgreiche Process Mining Projekte erforderlich?

Erfolgreiche Process Mining Projekte erfordern eine Kombination aus technischen, analytischen und fachlichen Kenntnissen. Investitionen in Schulungs- und Entwicklungsmöglichkeiten können dazu beitragen, diese notwendigen Fähigkeiten in Ihrem Team aufzubauen.