Bei der Entwicklung des zunehmend digitalen Arbeitsplatzes ist es von entscheidender Bedeutung, die uns zur Verfügung stehenden Tools zu verstehen und zu nutzen, um die Effizienz und Produktivität zu maximieren.
Eine dieser Technologien ist Automated Process Discovery (APD), eine breite Palette von Tools und Methoden, die die Arbeitsweise von Unternehmen revolutionieren können. Sehen wir uns an, was sie sind, wie sie funktionieren und welche Tipps es für den Einstieg gibt.
Was ist automatisiert process discovery?
Automated process discovery (APD) ist ein weites Feld innerhalb Geschäftsprozessmanagement (BPM) das alle Werkzeuge oder Automatisierungsmethoden umfasst, die Ihnen helfen, den "Ist"-Zustand von Geschäftsprozessen zu ermitteln, um sie zu verbessern.
Mit der automatisierten process discovery lassen sich viele der Einschränkungen der manuellen process discovery verbessern. In der Vergangenheit wurde process discovery entweder durch direkte Beobachtung der Arbeit oder durch process discovery Workshops oder Interviews mit den wichtigsten Beteiligten durchgeführt. In all diesen Fällen handelte es sich um ein zeitaufwändiges Verfahren, das erhebliche Anstrengungen erforderte und häufig zu subjektiven oder fehlerhaften Ergebnissen führte.
Heute gibt es über 20 verschiedene automatisierte process discovery Tools auf dem Markt. Zu den gängigen APD-Tools gehören Process Mining Software, task mining Tools und selbst erstellte Prozessanalysen, die Business Intelligence-Plattformen nutzen.
APD-Tools verwenden häufig Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) und Process Mining , um Geschäftsprozesse zu identifizieren, zu analysieren und zu visualisieren. Diese Technologie verfolgt und kartiert automatisch die digitalen Spuren, die verschiedene Aktivitäten innerhalb eines Systems hinterlassen, und erstellt so ein genaues Bild der Geschäftsabläufe in Echtzeit.
Wichtige process discovery Schritte, die automatisiert werden können
Ein Unternehmen process discovery kann entweder vollständig automatisiert werden, oder Sie können die Automatisierung in wichtigen Schritten des process discovery Prozesses nutzen. Lassen Sie uns skizzieren, wie sich die Automatisierung auf jeden Schritt von process discovery auswirkt.
Datenerhebung
Process discovery Tools wie Process Mining oder task mining können die Datenerfassung automatisieren. Diese Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, darunter Systemprotokolle, Mitarbeiterbefragungen und direkte Beobachtungen. Ziel ist es, so viele Daten wie möglich über die einzelnen Schritte zu sammeln, die an jedem Prozess beteiligt sind, wer sie durchführt und in welcher Reihenfolge.
Entdeckung von "Ist-Prozessen"
APD-Tools eignen sich hervorragend, um den tatsächlichen Zustand von Prozessen auf datengestützte Weise zu ermitteln. Dabei kann es sich um jeden Prozess handeln, der für Ihre Geschäftsabläufe von entscheidender Bedeutung ist, z. B. die Auftragsabwicklung, Interaktionen mit dem Kundendienst oder Produktentwicklungsprozesse - oder es kann sich um Schattenprozesse oder Workflows handeln, die nicht abgebildet oder dokumentiert sind.
Process mapping
Nachdem Sie die Prozessdaten automatisch extrahiert und gesammelt haben, besteht der nächste Schritt darin, eine visuelle Darstellung des Prozesses zu erstellen. Während Sie Prozesslandkarten und Visualisierungen von "dircetly-follows" manuell erstellen können, gibt es viele Softwarelösungen, die sowohl Ist- als auch Soll-Prozesse und Prozessmodelle automatisch abbilden. Diese Visualisierungen können den Beteiligten helfen, den Prozess zu verstehen und verbesserungswürdige Bereiche zu identifizieren.
Überprüfung der Konformität
Nachdem der Prozess abgebildet wurde, ist es wichtig, ihn regelmäßig zu validieren, um die Übereinstimmung mit dem Plan zu gewährleisten. Dazu gehört, dass die Prozessabbildung mit den Beteiligten und denjenigen, die den Prozess durchführen, geteilt wird, um sicherzustellen, dass sie die Realität genau wiedergibt. Die automatische Konformitätsprüfung ist ein reguläres Merkmal vieler Lösungen von task mining und Process Mining .
Automatisierte Einblicke
Der letzte Schritt auf process discovery besteht darin, die gewonnenen Erkenntnisse zur Verbesserung des Prozesses zu nutzen. Dies könnte die Beseitigung unnötiger Schritte, die Automatisierung manueller Aufgaben oder die vollständige Neugestaltung des Prozesses beinhalten. Einige Lösungen von process intelligence , wie z. B. Workfellow, bieten präskriptive Analysen und automatisierte Einblicke als Teil von process discovery.
Vorteile der automatisierten process discovery
Durch die Automatisierung von Process Discovery entfällt die zeitaufwändige und fehleranfällige manuelle process mapping. Durch die Automatisierung können sich die Unternehmen auf die Verbesserung der Prozesse konzentrieren, anstatt sie zu identifizieren.
Wie bei jeder manuellen Aufgabe ist auch process mapping anfällig für menschliche Fehler. APD verringert dieses Risiko, indem es die Prozesse genau erfasst, während sie stattfinden, was zu genaueren Daten und Erkenntnissen führt.
APD ermöglicht es Unternehmen, ihre process discovery Bemühungen mit Leichtigkeit zu skalieren. Wenn ein Unternehmen wächst, wachsen auch seine Prozesse. APD kann mit diesem Wachstum Schritt halten, indem es konstante und genaue Prozesslandkarten und zeitnahe Prozessanalysen liefert.
Beispiele für process discovery Werkzeuge
Das Feld der automatisierten process discovery ist breit gefächert, und Sie können viele Lösungen für verschiedene Organisationstypen, Geschäftsprozesse und wichtige Anwendungsfälle finden.
Process Mining
Process Mining Werkzeuge verwenden Ereignisprotokolle von Informationssystemen, um Prozesse zu erkennen. Sie bieten eine genaue und objektive Sicht der Prozesse, erfordern aber saubere und umfassende Daten, um effektiv zu sein. Process Mining Werkzeuge bieten Geschäftsanwendern eine tiefe Analyseebene zur Prozessverbesserung, die oft Tausende oder sogar Millionen von Prozessvarianten abdeckt. Process Mining Werkzeuge können sowohl für process discovery als auch für die kontinuierliche Verbesserung von Geschäftsprozessen verwendet werden.
Task Mining
Task mining ist eine weitere Form der APD, bei der Aufgabenerfassung und KI eingesetzt werden, um Benutzerinteraktionen zu analysieren und Prozesse zu entdecken. Sie ist vorteilhaft für Prozesse, die viel menschliche Interaktion beinhalten, und kann Einblicke in die Art und Weise liefern, wie Aufgaben ausgeführt werden. Task mining Tools sind besonders wertvoll bei der Suche nach automatisierbaren Prozessen, da sie die manuellen Aufgaben in den Arbeitsabläufen detailliert identifizieren und Ineffizienzen aufzeigen können, die nicht in den Ereignisprotokollen der IT-Systeme erfasst werden.
Selbst erstellte Prozessanalytik
Die dritte Option für die Automatisierung von process discovery ist die Verwendung von Process Mining Algorithmen und Data Science, um Ihre eigenen process discovery Dashboards und Modelle innerhalb von Business Intelligence-Plattformen zu erstellen. Heute gibt es viele Open-Source-Bibliotheken, z. B. Process Mining Algorithmen, die es Ihnen ermöglichen, Ihre eigenen process discovery mit Programmiersprachen wie Python und Standard-BI-Visualisierungstools wie Tableau oder Power BI zu erstellen.
Der Bedarf an einem process discovery Rahmen
Heute gibt es viele Möglichkeiten zur Automatisierung von Geschäftsprozessen process discovery. Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass die Entdeckung nur der Anfang der Geschäftsprozessanalyse ist. Für dauerhafte Ergebnisse erfordert die Prozessoptimierung eine kontinuierliche Datenanalyse und Iteration, um bestehende Prozesse in effektivere Prozessmodelle oder automatisierte Arbeitsabläufe zu verwandeln.
Es hilft, ein process discovery Rahmenwerk zu nutzen, um zu klären und zu kommunizieren, wie process discovery als Startrampe für Prozessoptimierung und digitale Transformation dienen kann. Mit einem klaren Rahmen und Betriebsmodell kann process discovery eine Quelle von Wettbewerbsvorteilen sein, um Kosteneinsparungen zu erzielen, Automatisierungsmöglichkeiten zu identifizieren und wichtige Prozessschritte und Arbeitsabläufe zu standardisieren.
Ein Argument für process discovery? Lesen Sie eine Fallstudie darüber, wie ein Wirtschaftsprüfungsunternehmen durch automatisierte process discovery Prozessverschwendung im Wert von über 2 Millionen Dollar feststellte.
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Automatisierte Process Discovery Q&A
Process discovery ist der Akt der Definition, der Abbildung und des Verständnisses eines Geschäftsprozesses. Dies ist ein wichtiger erster Schritt in jeder Initiative zur Prozessverbesserung. Die beste process discovery Methode hängt von den spezifischen Bedürfnissen und Ressourcen einer Organisation ab. Manuelle process discovery kann für kleine oder einfache Prozesse effektiv sein, während automatisierte process discovery eher für große oder komplexe Prozesse geeignet ist.
Process discovery ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, da sie ein klares Verständnis ihrer Geschäftsprozesse ermöglicht, was der erste Schritt zur Prozessverbesserung ist. Sie zeigt die tatsächliche Abfolge der durchgeführten Aufgaben, identifiziert, wer sie ausführt, und deckt Ineffizienzen, Engpässe und Bereiche mit Verschwendung oder Risiken innerhalb eines Prozesses auf. Dieses detaillierte Verständnis hilft Unternehmen, ihre Abläufe zu rationalisieren, die Produktivität zu steigern und Fehler zu reduzieren, was zu einer verbesserten Leistung und Wettbewerbsfähigkeit führt. Darüber hinaus bildet process discovery die Grundlage für andere strategische Initiativen wie Robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA) und Geschäftsprozessmanagement (BPM) (BPM) und ist damit eine wichtige Komponente auf dem Weg zur digitalen Transformation eines Unternehmens. Durch die kontinuierliche Überwachung und Aktualisierung ihrer Prozesslandkarten können Unternehmen auch sicherstellen, dass sie sich an veränderte Geschäftsumgebungen anpassen und die betriebliche Effizienz aufrechterhalten.
Process discovery spielt eine entscheidende Rolle bei Robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA), indem es ein klares Verständnis der Aufgaben und Prozesse vermittelt, die potenziell automatisiert werden können. Sie ermöglicht es Unternehmen, ihre Geschäftsprozesse genau abzubilden, Redundanzen zu erkennen, Engpässe auszumachen und Abweichungen zu beobachten. Auf diese Weise hilft process discovery bei der Identifizierung geeigneter Kandidaten für die Automatisierung und schafft so eine solide Grundlage für RPA Initiativen. Darüber hinaus dienen die detaillierten Erkenntnisse von process discovery als Leitfaden für das Design, die Implementierung und die Wartung von Bots, um sicherzustellen, dass sie die gewünschten Aufgaben genau nachbilden können. Dies führt zu einer effektiveren Automatisierung, verbesserter Effizienz, weniger Fehlern und einer höheren Rendite der Investitionen in RPA Technologie.
Automatisierte Methoden process discovery nutzen Technologien, um Geschäftsprozesse automatisch zu verfolgen und abzubilden und so den Zeit- und Arbeitsaufwand für die manuelle Erfassung zu verringern process mapping. Ein Beispiel dafür ist Process Mining, das von Unternehmenssystemen generierte Ereignisprotokolle nutzt, um eine detaillierte visuelle Darstellung eines Prozesses zu erstellen. Es identifiziert die Abfolge von Aufgaben, ihre Abhängigkeiten und Variationen und bietet so eine objektive Sicht des Prozesses auf der Grundlage von Sachdaten. Ein weiteres Beispiel ist Task Mining, das KI und maschinelles Lernen auf Benutzerinteraktionsdaten wie Bildschirmaufzeichnungen oder Tastenanschläge anwendet, um Prozesse abzubilden. Diese Methode ist besonders nützlich für Prozesse mit vielen menschlichen Interaktionen. Automatisierte Methoden process discovery bieten einen genaueren, effizienteren und objektiveren Ansatz für process discovery im Vergleich zu herkömmlichen manuellen Methoden.
Die Implementierung von process discovery Tools in einer Organisation umfasst in der Regel die folgenden Schritte, die sich an den Zyklen der Prozessanalyse orientieren:
- Setzen Sie Ziele. Definieren Sie den Umfang und die Ziele des Projekts, einschließlich der zu analysierenden Prozesse und der gewünschten Ergebnisse.
- Werkzeug auswählen. Wählen Sie ein process discovery Tool, das den Anforderungen und Zielen Ihres Unternehmens entspricht.
- Bestimmen Sie die Datenquellen. Identifizieren und bereiten Sie die notwendigen Daten für die Analyse vor und stellen Sie sicher, dass sie korrekt und vollständig sind.
- Konfigurieren Sie das Tool. Konfigurieren Sie das Tool process discovery , geben Sie die gesammelten Daten ein und richten Sie alle erforderlichen Integrationen ein.
- Visualisieren und Analysieren. Generieren Sie Prozessmodelle und führen Sie Analysen durch, um Bereiche mit Verbesserungsbedarf zu identifizieren.
- Ergreifen Sie Maßnahmen. Entwickeln Sie einen Aktionsplan zur Beseitigung der festgestellten Ineffizienzen und zur Optimierung der Prozesse.
- Überprüfung und Wiederholung. Überwachen Sie die Ergebnisse und nehmen Sie gegebenenfalls Anpassungen an den Prozessmodellen und Optimierungsstrategien vor.
Der Zeitrahmen für die Implementierung hängt von Faktoren wie der Komplexität der Unternehmensprozesse, der Qualität der Daten und dem gewählten Tool ab. In der Regel können Unternehmen jedoch innerhalb weniger Wochen bis Monate erste Ergebnisse sehen. Sehen Sie sich die Fallstudie an, in der ein mittelständisches BPO-Unternehmen mit Workfellow innerhalb von 30 Tagen über 2 Millionen Euro (2,17 Millionen Dollar) an Prozessverschwendung aufdeckte.
Zu den Herausforderungen und Einschränkungen von process discovery gehören unter anderem:
- Datenqualität: Die Tools von Process discovery sind auf genaue und vollständige Daten angewiesen, um Prozessmodelle zu erstellen. Ungenaue oder unvollständige Daten können zu irreführenden Ergebnissen führen.
- Kompliziertheit: Einige Tools können eine steile Lernkurve aufweisen oder schwierig zu konfigurieren und zu verwenden sein, insbesondere für technisch nicht versierte Benutzer.
- Integration: Die Integration der Tools von process discovery in bestehende Systeme und Plattformen kann zusätzlichen Aufwand und Ressourcen erfordern.
- Widerstände gegen Veränderungen: Einige Mitarbeiter sind möglicherweise nicht bereit, neue Tools anzunehmen und etablierte Prozesse zu ändern, was die erfolgreiche Einführung von process discovery behindern kann.
Herkömmliche process mapping Methoden, wie manuelle Flussdiagramme und Swimlane-Diagramme, beruhen auf menschlichen Eingaben und sind anfällig für Fehler und Subjektivität. Process discovery Tools hingegen generieren automatisch Prozessmodelle auf der Grundlage tatsächlicher Daten und gewährleisten so Genauigkeit und Objektivität. Darüber hinaus bieten diese Tools fortschrittliche Analyse- und Visualisierungsfunktionen, die es einfacher machen, verbesserungswürdige Bereiche zu identifizieren und datengestützte Entscheidungen zu treffen.
