Überblick

 

Process Mining ist eine neuere Technologie und Methodik, die darauf abzielt, Geschäftsprozesse durch die Analyse von Event-Logs (Ereignisprotokollen) in IT-Systemen zu entdecken, zu überwachen und zu verbessern. Diese Event-Logs werden in verschiedenen Unternehmenssystemen wie ERP-, CRM- und BPM-Systemen generiert und enthalten detaillierte Informationen über jede einzelne Prozessaktivität, einschließlich Zeitstempel und Beteiligte. Process Mining hilft Unternehmen, verborgene Prozesse sichtbar zu machen, Ineffizienzen und Engpässe zu identifizieren und datengestützte Entscheidungen zur Prozessoptimierung zu treffen.

Process Mining kombiniert Ansätze aus der Datenanalyse, dem Prozessmanagement und der Geschäftsanalyse, um ein detailliertes Bild der tatsächlichen Abläufe im Unternehmen zu liefern. Es ermöglicht eine objektive, faktenbasierte Analyse von Geschäftsprozessen, die über die traditionellen Methoden der Prozessanalyse und -modellierung hinausgeht.

 

Konzept

 

Das Konzept hinter Process Mining basiert auf der Nutzung von Event-Logs, um ein detailliertes und objektives Bild der realen Geschäftsprozesse zu erstellen. Die Methodik umfasst drei Hauptarten des Process Minings: Process Discovery, Conformance Checking und Enhancement.

 

Process Discovery ist der erste und grundlegendste Schritt im Process Mining. Es geht darum, ein Prozessmodell direkt aus den Event-Logs zu extrahieren, ohne dass vorherige Informationen über den Prozess vorhanden sind. Dieser Schritt umfasst folgende Schritte:

  1. Datensammlung: Die Event-Logs werden aus den verschiedenen IT-Systemen des Unternehmens gesammelt. Diese Logs enthalten Daten zu verschiedenen Prozessereignissen, wie z.B. Start- und Endzeitpunkte von Aktivitäten, beteiligte Ressourcen und durchgeführte Aktionen.

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  2. Datenvorbereitung: Die gesammelten Daten werden bereinigt und in ein für die Analyse geeignetes Format gebracht. Dies umfasst das Entfernen von Duplikaten, das Korrigieren von Fehlern und das Vereinheitlichen von Zeitstempeln und anderen Datenformaten.
  3. Modellgenerierung: Mit speziellen Process Mining-Algorithmen wird aus den vorbereiteten Daten ein Prozessmodell generiert. Dieses Modell visualisiert die tatsächlichen Abläufe und zeigt die Reihenfolge der Aktivitäten, die beteiligten Ressourcen und die Durchlaufzeiten.
  4. Visualisierung: Das generierte Prozessmodell wird visualisiert, um eine einfache Interpretation und Analyse zu ermöglichen. Diese Visualisierung kann in Form von Flussdiagrammen, Netzwerken oder anderen grafischen Darstellungen erfolgen.

 

Conformance Checking vergleicht das aus den Event-Logs generierte Prozessmodell mit einem vorhandenen, idealen oder vorgeschriebenen Prozessmodell. Ziel ist es, Abweichungen zu identifizieren und zu analysieren, um sicherzustellen, dass die tatsächlichen Prozesse den definierten Standards und Richtlinien entsprechen. Dieser Schritt umfasst:

  1. Vergleich der Modelle: Das tatsächlich ablaufende Prozessmodell wird mit dem idealen Prozessmodell verglichen. Abweichungen und Übereinstimmungen werden identifiziert.
  2. Analyse der Abweichungen: Abweichungen werden detailliert analysiert, um die Ursachen für Nichtkonformität zu verstehen. Dies kann auf ineffiziente Arbeitspraktiken, Systemprobleme oder andere Faktoren hinweisen.
  3. Berichterstattung: Die Ergebnisse der Conformance-Analyse werden dokumentiert und visualisiert, um eine klare Kommunikation der Abweichungen und ihrer potenziellen Auswirkungen zu gewährleisten.

 

Enhancement zielt darauf ab, bestehende Prozessmodelle zu verbessern und zu erweitern, indem zusätzliche Informationen aus den Event-Logs integriert werden. Dies kann die Einbeziehung von Leistungskennzahlen, Kosteninformationen oder anderen relevanten Daten umfassen. Die Schritte im Enhancement-Prozess sind:

  1. Integration zusätzlicher Daten: Leistungskennzahlen, Kosteninformationen und andere relevante Daten werden in das Prozessmodell integriert, um ein umfassenderes Bild der Prozessleistung zu erhalten.
  2. Analyse der Leistungskennzahlen: Die integrierten Daten werden analysiert, um Engpässe, Ineffizienzen und Verbesserungspotenziale zu identifizieren. Dies umfasst die Analyse von Durchlaufzeiten, Wartezeiten, Ressourcenengpässen und anderen Leistungskennzahlen.
  3. Modellaktualisierung: Das Prozessmodell wird basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen aktualisiert und verbessert. Ziel ist es, die Prozesse effizienter und effektiver zu gestalten.

 

Mehrwert

 

Process Mining bietet eine Vielzahl von Vorteilen für Unternehmen, die ihre Geschäftsprozesse optimieren möchten:

  1. Transparenz: Process Mining schafft Transparenz über die tatsächlichen Abläufe im Unternehmen. Es ermöglicht eine objektive, datenbasierte Sicht auf die Prozesse, die oft von den subjektiven Wahrnehmungen und Annahmen der Beteiligten abweichen kann.
  2. Identifikation von Ineffizienzen: Durch die detaillierte Analyse der Event-Logs können Engpässe, Wartezeiten und andere Ineffizienzen identifiziert und adressiert werden. Dies führt zu einer besseren Ressourcennutzung und einer Reduzierung von Kosten und Durchlaufzeiten.
  3. Verbesserung der Compliance: Conformance Checking hilft Unternehmen sicherzustellen, dass ihre Prozesse den internen und externen Standards und Vorschriften entsprechen. Dies minimiert das Risiko von Regelverstößen und verbessert die Prozessqualität.
  4. Datenbasierte Entscheidungen: Process Mining liefert fundierte, datenbasierte Einblicke in die Prozesse, die die Grundlage für strategische Entscheidungen und kontinuierliche Verbesserungsmaßnahmen bilden. Dies fördert eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung und Innovation.
  5. Steigerung der Kundenzufriedenheit: Durch die Optimierung der Prozesse können Unternehmen schneller und effizienter auf Kundenanforderungen reagieren. Dies führt zu einer besseren Servicequalität und einer höheren Kundenzufriedenheit.

 

Trotz der vielen Vorteile gibt es auch Herausforderungen bei der Implementierung von Process Mining:

  1. Datenqualität: Die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Ergebnisse hängt von der Qualität der Event-Logs ab. Unvollständige oder fehlerhafte Daten können zu falschen Schlussfolgerungen führen.
  2. Datenschutz und Sicherheit: Die Verarbeitung und Analyse großer Mengen sensibler Daten erfordert strenge Datenschutz- und Sicherheitsmaßnahmen, um die Integrität und Vertraulichkeit der Daten zu gewährleisten.
  3. Komplexität der Integration: Die Integration von Process Mining in bestehende IT-Systeme und Geschäftsprozesse kann komplex sein und erfordert sorgfältige Planung und Umsetzung.
  4. Schulung und Akzeptanz: Die erfolgreiche Implementierung von Process Mining erfordert Schulungen und die Akzeptanz der beteiligten Mitarbeiter. Es ist wichtig, eine Kultur des Wandels und der kontinuierlichen Verbesserung zu fördern.

 

Process Mining ist ein innovatives Werkzeug, das Unternehmen dabei hilft, ihre Geschäftsprozesse durch die Analyse von Event-Logs zu entdecken, zu überwachen und zu verbessern. Durch die Schaffung von Transparenz, die Identifikation von Ineffizienzen und die Sicherstellung der Compliance bietet Process Mining erhebliche Vorteile für die Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. Trotz der Herausforderungen, die mit der Implementierung verbunden sind, bietet Process Mining eine solide Grundlage für datengestützte Entscheidungen und kontinuierliche Verbesserungen. Mit der richtigen Planung und Umsetzung kann Process Mining einen wesentlichen Beitrag zur Erreichung von Operational Excellence und zur Schaffung einer Kultur der kontinuierlichen Verbesserung leisten. Allerdings wird Process Mining auch schnell als alleiniger Heilsbringer verstanden. Dabei ist es gerade die Kombination aus IT-basierter Prozessanalyse und den klassischen Lean-basierten Ansätze, welche einen größtmöglichen Wirkungshebel erzeugt.