Process Mining 101

Die meisten Unternehmen verfügen über einige Methoden zur Analyse und Verbesserung von Geschäftsprozessen. Zunehmend nutzen Unternehmen fortschrittliche Data-Science-Techniken wie Process Mining , um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Was ist Process Mining und warum sollten Unternehmen es nutzen? Das alles erfahren Sie in Process Mining 101.👇

Was ist Process Mining?

Process Mining ist eine Technik zur Entdeckung, Analyse und Verbesserung von Geschäftsprozessen mit Hilfe von Data-Mining-Methoden. Process Mining wird als objektiver und datengesteuerter Weg zur Bewertung des tatsächlichen Zustands von Prozessen und Arbeitsabläufen in einem Unternehmen angesehen.

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Process Mining kann als Schnittpunkt von Geschäftsprozessmanagement (BPM) und Data Science gesehen werden. Process Mining Werkzeuge interagieren mit Unternehmenssoftwaresystemen, um Prozessinformationen zu extrahieren, typischerweise in Form von Ereignisdaten oder Geschäftsobjekten, zum Zweck der process discovery und der Verbesserung von Geschäftsprozessen.

Process Mining verschafft Einblick in die End-to-End-Prozesse und liefert Unternehmen damit wertvolle Daten, die zur Verbesserung der tatsächlichen Geschäftsprozesse und zur Steigerung der Unternehmensleistung genutzt werden können. Man spricht in diesem Zusammenhang auch von einem Röntgenblick auf wichtige Arbeitsabläufe und Geschäftsprozesse.

Warum Geschäftsprozesse abbauen?

Die Geschäftsprozessanalyse ist kein neues Konzept. In der Vergangenheit konnte die Analyse von Geschäftsprozessen auf der Grundlage von Zeit- und Bewegungserhebungen erfolgen, process mapping oder process discovery Befragungen von Schlüsselpersonen. Das Ergebnis der manuellen Analyse wurde dann möglicherweise in Business-Intelligence-Initiativen zusammengefasst, als Teil von Audit-Ergebnissen oder als Teil einer Prozessvisualisierung betrachtet.

Man kann die Prozessanalyse als eine Methode zur Bewertung des Ist-Zustands von Geschäftsprozessen und als eine Methode zur Gestaltung und Modellierung des Soll-Zustands von Prozessen betrachten. Viele Unternehmen haben zwar ein perfektes Prozessmodell und Standardarbeitsanweisungen (SOPs), aber die Realität der Geschäftsprozesse entspricht oft nicht diesen Erwartungen.

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Wie Process Mining dazu passt Geschäftsprozessmanagement (BPM)

Während die Prozessanalyse ein bewährter und etablierter Bestandteil der effektiven Geschäftsprozessmanagement (BPM)Process Mining hat einige der wichtigsten Einschränkungen der manuellen Analyse beseitigt:

• Die manuelle Prozessanalyse beruht auf den subjektiven Ansichten der Befragten oder der Umfrageanalysten,
• sie benötigen erhebliche Zeit-, Kosten- und Teamressourcen für die Durchführung von Analysen,
• Sie erhalten nur eine einmalige Momentaufnahme der Prozesse - anstelle von kontinuierlichen Ergebnissen, die Sie verfolgen und verbessern können.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Process Mining eine automatisierte Lösung ( process discovery ) bietet, die Unternehmen eine datengesteuerte Möglichkeit zur Verwaltung von Initiativen zur Prozessverbesserung bietet.

Ist Process Mining nur automatisiert process discovery?

Es wäre eine grobe Vereinfachung zu sagen, Process Mining sei nur eine automatisierte Lösung process discovery . In Wirklichkeit bietet die Lösung einen datengesteuerten Weg zur kontinuierlichen Verbesserung von Geschäftsprozessen und kann flexibel eingesetzt werden, um nicht nur Prozesse zu entdecken, sondern auch die Auswirkungen von Prozessverbesserungen zu modellieren und vorherzusagen.

Es gibt auch andere automatisierte process discovery Lösungen, die kein Data Mining von Ereignisdaten erfordern. Zum Beispiel, task mining Lösungen können effektiv eingesetzt werden, um Ist-Prozesse anhand der Aktivitäten der Benutzeroberfläche zu ermitteln.
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Warum ist Process Mining so beliebt?

Process Mining hilft dabei, Ineffizienzen im Geschäftsbetrieb, Engpässe in der Verarbeitung und Möglichkeiten zur Automatisierung systematischer und in größerem Umfang aufzudecken als die auf Interviews basierende Prozessanalyse. Darüber hinaus ist Process Mining schneller und in der Regel zuverlässiger bei der Verwaltung großer Datenmengen und liefert folglich genauere Erkenntnisse.

Heute ist Process Mining einer der aktivsten Bereiche der Unternehmenssoftwareentwicklung. In einer kürzlich durchgeführten Umfrage unter Führungskräften in den Global 5000-Unternehmen stellte HFS Research fest, dass Process Mining und Discovery die Nummer 1 unter den neuen Technologien ist, in die investiert werden soll. Laut Deloitte verwenden 63 % der Unternehmen die SoftwareProcess Mining oder planen, sie in naher Zukunft einzusetzen. 

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Wie genau funktioniert Process Mining ?

Process Mining kann als eine vierstufige Methode von der Datenextraktion bis zur Datenanalyse betrachtet werden.

1. Daten extrahieren - ein Process Mining Tool wird verwendet, um Prozessdaten aus IT-Systemen zu extrahieren.
2. Daten rekonstruieren - Prozessdaten werden gesammelt und zur Vorbereitung der Analyse harmonisiert.
3. Daten visualisieren - Process Mining Algorithmen werden verwendet, um den Ist-Zustand von Prozessen anzuzeigen.
4. Daten analysieren - Prozessdaten werden analysiert, um Möglichkeiten zur Prozessverbesserung zu ermitteln.

Wichtige Anwendungsfälle Process Mining

Bislang haben wir das Was, Wie und Warum von Process Mining erörtert. Nun können wir uns einige konkretere Beispiele dafür ansehen, wie Process Mining für verschiedene Abteilungen/Rollen innerhalb einer Organisation von Nutzen sein kann.

1. Process discovery. Dies ist der typischste und allgemeinste Anwendungsfall für Process Mining ist process discovery - in dem es darum geht, den "Ist-Zustand" von Geschäftsprozessen zu ermitteln.‍
2. Analyse der Grundursache. Ein weiterer wichtiger Anwendungsfall ist die einfache Quantifizierung und Identifizierung der Grundursache von wichtigen Prozessherausforderungen anhand von realen Prozessdaten.‍
3. Konformitätsprüfung. Process Mining ermöglicht Ihnen die Überwachung und kontinuierliche Verfolgung der Anpassung von Prozessen an SOPs und Prozessmodelle durch Konformitätsprüfung.
4. Identifizierung von Gelegenheiten. Process Mining deckt Möglichkeiten zur Rationalisierung oder Automatisierung von Prozessen auf, zum Beispiel mit Robotergesteuerte Prozessautomatisierung ( RPA).‍
5. Prozessoptimierung. Bei der Prozessoptimierung besteht der Endzustand einer effektiven Process Mining darin, dass die Prozesse kontinuierlich überwacht und verbessert werden.‍

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Jedes der oben genannten Anwendungsbeispiele kann auf ein Team, eine Geschäftseinheit oder die gesamte Organisation angewendet werden.

Einige häufige Anwendungsfälle für Process Mining im Unternehmensbereich sind:

• Finanzen - Verbesserung des Betriebskapitals, Steigerung der Produktivität des Finanzteams oder Gewährleistung der Einhaltung von Vorschriften im Finanzbereich.
• Beschaffung - Vereinfachung von Genehmigungsverfahren, Verringerung von Fehlkäufen oder Identifizierung von Fehlern in der Lieferantenleistung.
• Kundendienst - Verkürzung der Vorlaufzeit für Kundenreaktionen, Ermittlung von Problemursachen, Verbesserung der Kundenzufriedenheit.
• Logistik - Gewährleistung der Versorgungssicherheit, Optimierung der Bestände und Verbesserung der Produktivität in Logistik und Transport.
• Human Relations - einschließlich Personalbeschaffung, Einarbeitung und Gehaltsabrechnung.

Vorteile von Process Mining

Es gibt eine Reihe von offensichtlichen Vorteilen für die Auswertung von Prozessdaten. Zu den sieben wichtigsten Vorteilen gehören:

• Reduzierung der Kosten. Die Automatik process discovery findet die manuellsten, sich wiederholenden und im Allgemeinen ineffizienten Prozesse, die in der Regel die höchsten Kosten für die verschiedenen Einheiten verursachen.
• Verkürzung der Durchlaufzeit. Für die meisten Unternehmen ist Zeit Geld - und ein Hauptvorteil von Process Mining ist die Verkürzung der Vorlauf- oder Durchlaufzeit bei wichtigen Prozessen.
• Verbesserung der Qualität. Process Mining kann dazu beitragen, Fehler, Verzögerungen oder Irrtümer aufzudecken, die die Qualität von Waren oder Dienstleistungen mindern.‍
• Verbesserung der Kundenzufriedenheit. Die Qualität des Kundendienstes hängt direkt von der Effizienz der kundenorientierten Prozesse ab. ‍
• Prozessautomatisierung ermöglichen. In Verbindung mit Automatisierungstools wie RPA hilft Process Mining bei der Optimierung bisher ineffizienter Prozesse.
• ‍Treffen Sie datengestützte Entscheidungen. Process Mining fördert die datengestützte Entscheidungsfindung, indem es die Datenlücken in den Rohdaten schließt und die neu erstellten Prozesse analysiert.‍
• Mehr Transparenz. Die meisten Entscheidungen in großen Unternehmen beruhen auf erfahrenen Führungskräften und deren Fachwissen und Bauchgefühl. Mit Process Mining ist es möglich zu sehen, wie die Prozesse de facto ablaufen.

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Die Wahl der richtigen Process Mining Software

Es gibt mehr als 35 verschiedene Process Mining Lösungen auf dem Markt, die für unterschiedliche Arten von Organisationen und Kunden geeignet sind. Unabhängig von Ihren spezifischen Anforderungen sollten Sie einige wichtige Punkte beachten:

• Benutzerfreundlichkeit - Process Mining muss nicht schwer zu bedienen sein. Schauen Sie sich Screenshots oder eine Produktdemonstration an, um zu sehen, ob es einfach zu bedienen oder zu navigieren ist.
• Konfigurierbarkeit - einige Lösungen sind nur für bestimmte Anwendungsfälle geeignet oder erfordern einen erheblichen Aufwand bei der Konfiguration oder Integration mit verschiedenen Quellsystemen.
• Analysen und Berichte - wenn Sie eine Lösung für Unternehmen suchen, benötigen Sie wahrscheinlich fortschrittliche und zuverlässige Analyse- und Berichtsfunktionen.
• End-to-End-Transparenz (E2E) - da immer mehr Arbeit digitalisiert wird, benötigen Sie eine vollständige E2E-Transparenz der gesamten Prozesskette über verschiedene Tools und Systeme hinweg.
• Grad der Unterstützung - Unabhängig davon, ob Sie zum ersten Mal einen Prozess analysieren oder ein erfahrener Prozessarchitekt sind, werden Sie wahrscheinlich unterschiedliche Anforderungen an die Unterstützung und das Onboarding haben.
• Gesamtbetriebskosten - Process Mining Lösungen gibt es in verschiedenen Kosten- und Leistungsstufen. Es ist ratsam, die Gesamtbetriebskosten zu berücksichtigen, einschließlich der Implementierungskosten und der Kosten für die laufende Prozessanalytik.

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Häufige Einschränkungen der Tools von Process Mining

Obwohl Process Mining Wunder für Unternehmen bewirken kann und dies schon seit vielen Jahren unter Beweis stellt, gibt es immer noch Bereiche, in denen Process Mining nicht ausreicht.

Laut einer aktuellen Studie von HFS Research sind 91 % der Führungskräfte in Unternehmen der Meinung, dass die Technologie von process intelligence für die Steigerung des Geschäftswerts von enormer Bedeutung ist. Gleichzeitig sind jedoch 2 von 3 Befragten der Meinung, dass die Technologie von process intelligence wie Process Mining zu komplex ist, um sie in ihrem Unternehmen effektiv einzusetzen.

Analyse aktueller Daten, aber nicht in Echtzeit

Process Mining analysiert die neuesten Daten aus den Informationssystemen, aber das garantiert noch kein vollständiges Bild der aktuellen Leistung eines Unternehmens. Die Daten aus Ereignisprotokollen werden zunächst zu einem bestimmten Zeitpunkt abgeleitet, bereinigt und erst dann analysiert. Auf diese Weise liefert der Mining-Prozess niemals vollständige Echtzeitdaten.

Hohe Anfangskosten

Die Einführung von Process Mining Lösungen erfordert oft viel Aufwand und Input von mehreren Abteilungen und Teams, was zu sehr hohen Kosten führt. So muss beispielsweise ein IT-Team im Vorfeld einige Entwicklungsarbeiten und Software-Integrationen vornehmen, bevor die Software in Betrieb genommen werden kann. In vielen Fällen müssen Integrationen zu allen Unternehmensressourcensystemen erstellt und gepflegt werden, und die Kosten summieren sich schnell.

Starke Abhängigkeit von menschlichen Analytikern

Obwohl Process Mining letztlich darauf abzielt, die Automatisierung der Prozesse zu erleichtern, ist es immer noch sehr stark auf das menschliche Gehirn und die Arbeit von Geschäftsanalysten, Datenanalysten und IT-Mitarbeitern angewiesen. Zwei große Bereiche, in denen Menschen für Process Mining absolut notwendig sind, sind:

1. Interpretation der Daten: Nach der Analyse reichen die Erkenntnisse allein nicht aus. Ein Unternehmensanalytiker ist erforderlich, um die Daten zu interpretieren und konkrete Anwendungsfälle zu finden, die den ursprünglichen Zielen entsprechen.
2. Datenbereinigung und -extraktion: Daten aus Ereignisprotokollen können unvollständig, fehlerhaft oder doppelt vorhanden sein, und Datenanalysten müssen sich Zeit nehmen und die Daten bereinigen, um sie für die weitere Verwendung vorzubereiten.

Lange Time-to-Value

Je nach ihrer Komplexität benötigen verschiedene Systeme viel "Vorbereitungszeit", bevor sie überhaupt Ereignisprotokolle liefern können. Da die meisten Lösungen von Process Mining eine umfangreiche Datenintegration erfordern, ist es nicht ungewöhnlich, dass Implementierungen zwischen 12 und 18 Monaten dauern.

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