Ohne Kenntnisse der Prozesse ist die Prozessautomatisierung ein riskantes Unterfangen

Warum Process Mining und Task Mining für den Automatisierungserfolg so wichtig sind

 Prozessanalyse

Unter Experten ist es ausgemachte Sache, dass ein ausgeprägtes Verständnis von Geschäftsprozessen für Automatisierungsinitiativen unerlässlich ist. Nur wer seine Prozesse kennt, kann sie auch erfolgreich automatisieren. Aber die Geschäftsprozesse haben mittlerweile einen Umfang und eine Komplexität erreicht, die es den Verantwortlichen schwer macht, alle Prozesse und ihre Funktion im Unternehmen vollumfänglich zu verstehen und die zur Automatisierung geeigneten Prozesse herauszufiltern. Neben Robotic Process Automation (RPA) Tools sind daher Process Mining-Technologien zu einem Schlüsselelement einer erfolgreichen, digitalen Transformation geworden. Über Erfolg und Misserfolg der Prozessautomatisierung entscheidet das Verständnis für die internen Arbeitsabläufe.

Process Mining schließt Verständnislücken

In aller Regel verlassen sich Unternehmen überwiegend auf Menschen (interne Teams oder auch externe Berater), um Geschäftsprozesse zu überprüfen und zu bewerten. Der Einsatz interner Teams und Berater impliziert hinsichtlich des Verständnisses von Geschäftsprozessen und bei der Ermittlung von Verbesserungs- und Automatisierungsmöglichkeiten eine Lücke in ansonsten datengesteuerten Unternehmen. Process Mining füllt diese Lücke und hilft, das Geschäftsproblem zu lösen. Der Einsatz der Process Mining Technologie sorgt für eine höhere Akzeptanz und einen größeren Erfolg von Automatisierungsprojekten.

Das Risiko suboptimaler Ergebnisse

Immer mehr Unternehmen erkennen, dass sie einen besseren Einblick in geschäftskritische und kundenorientierte Prozesse benötigen. Wer seine Prozesse vor der Automatisierung nicht versteht, riskiert nach der Automatisierung höchstwahrscheinlich suboptimale Ergebnisse wie betriebliche Ineffizienzen und schlechte Kundenerfahrungen und im schlimmsten Fall einen kompletten Ausfall des Prozesses.

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Automatisierter Ansatz statt manuelle Prozessaufnahme

Die Ermittlung des aktuellen Ist-Zustands der Geschäftsprozesse eines Unternehmens durch Process Mining schafft die Grundlage für eine erfolgreiche Prozessautomatisierung. Im Gegensatz zu herkömmlichen Tools zur Prozessermittlung, die sich größtenteils noch manueller Techniken bedienen, stellt Process Mining einen automatisierten Ansatz dar, der Verbesserungsmöglichkeiten auf der Prozessebene sowie den gesamten Prozessablauf und die Abweichungen aufzeigen kann.

Die Konstruktion von Prozessmodellen

Einer der entscheidenden Vorteile der Process Mining-Technologie ist die Fähigkeit, mit Datensystemen im gesamten Unternehmen zu arbeiten und dabei problemlos auch sehr große Datenmengen zu verarbeiten. Seinen grundlegenden Wert für eine erfolgreiche Automatisierungsinitiative unterstreicht Process Mining auch mit seiner Fähigkeit, Erkenntnisse zu liefern, die Prozessverbesserungen ermöglichen, wodurch die Produktivität gesteigert und die Kosten gesenkt werden. Das Ziel des Process Minings ist die Konstruktion von Prozessmodellen auf der Grundlage verfügbarer Protokollierungsdaten. Ein Prozessmodell wiederum ist eine grafische Darstellung eines Geschäftsprozesses, die die Abhängigkeiten zwischen Aktivitäten beschreibt, die gemeinsam ausgeführt werden müssen, um ein bestimmtes Geschäftsziel zu erreichen.

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Process Mining verbessert die Erfolgsrate und verhindert Automatisierungsflops

Es gibt mehrere Gründe, warum Prozess-Abbildung, -Analyse und -Neugestaltung für eine effektive RPA-Implementierung wesentlich sind. Der vorhandene Geschäftsprozess ist häufig zu komplex oder erfordert unnötige Schritte, die vor der Implementierung von Robotic Process Automation (RPA) beseitigt werden müssen. RPA beinhaltet die Kodifizierung von Geschäftsregeln, aber in vielen Fällen wurden Geschäftsregeln seit vielen Jahren nicht mehr geprüft und sind im aktuellen Umfeld oftmals nicht mehr sinnvoll.

Process Mining verbessert die Erfolgsrate der Automatisierung durch die Visualisierung und das Verständnis des Prozesskontextes, so dass sich die automatisierten Prozesse bei Prozessänderungen anpassen können, ohne ihre Relevanz zu verlieren. Darüber hinaus hilft das Process Mining dabei, Möglichkeiten für die Automatisierung auf Prozessebene zu erkennen und zu priorisieren. Process Mining liefert die tatsächlichen Betriebsdaten, bevor es in die Automatisierung geht, und unterstützt die Erstellung eines genaueren Geschäftsmodells zur Verbesserung der Geschäftsergebnisse und das Entdecken und Bewerten der Möglichkeiten der Prozessautomatisierung.

Mit Process Mining bekommen Unternehmen ihre Prozesse besser in den Griff. Das Verständnis für die wichtigsten Geschäftsprozesse hilft bei der Optimierung von Workflows durch Automatisierung und verhindert teure Automatisierungsflops. Mit Process Mining gewinnen Unternehmen die volle Kontrolle über die Automatisierung von Prozessen und können bessere Entscheidungen zur Automatisierung von Prozessen treffen auf der Grundlage von Fakten und nicht von Intuition.

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Task Mining für die Aufgabenebene

Was auf der Prozessebene das Process Mining ist auf der Aufgabenebene das Task Mining. Process Mining interessiert sich hauptsächlich für die Reihenfolge, in der einzelne Aufgaben auf einem Desktop ausgeführt oder ausgewertet werden. Task Mining zielt auf eine Aufgabe ab, die aus verschiedenen Aktionen oder Schritten besteht. Die Granularität ist ein Mausklick, ein Tastendruck, eine Dateneingabe oder eine Desktop-Operation wie Kopieren und Einfügen. Task Mining interessiert sich nicht nur für den Kontrollfluss, also die Abfolge der Schritte, sondern auch für den Datenfluss.

Einblicke in die Verbesserung von Aufgaben

Task Mining bietet Transparenz und Verständnis für die tatsächlichen Schritte einer Aufgabe, das Wechseln zwischen diesen Schritten sowie das Wechseln zwischen Aufgaben und Aktivitäten. Neben der Ermittlung von Ineffizienzen bei den Aufgaben liefert diese Technik Einblicke in die Verbesserung von Aufgaben und zielgerichtetere Ergebnisse. Durch die Unterstützung der Effizienz und Effektivität von Aufgaben sind Task Mining-Tools wichtige Faktoren für Initiativen zur Aufgabenverbesserung im Zuge von RPA-Projekten.

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Task Mining deckt Verletzungen der Ausführungsregeln auf

Erkenntnisse zu Leistung, Produktivität und Häufigkeit von Aufgaben liefern Hinweise auf Automatisierungsmöglichkeiten und helfen unproduktive, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren. Protokollanalysen decken Bereiche auf, in denen die erforderlichen Prozessausführungsregeln verletzt werden, einschließlich der Reihenfolge, in der die Aufgaben und Prozessschritte ausgeführt werden sollen.

Fazit:

Rund 50 Prozent aller Automatisierungsprojekte scheitern. Der Grund hierfür liegt in den meisten Fällen in einem vollkommen falschen Verständnis der Prozesse und Aufgaben im Unternehmen. Aus dem oftmals vermeintlichen großen Wurf wird ein teurer Flop, weil eine angemessene Chancenbewertung, welche Prozesse und welche Aufgaben überhaupt das Potenzial zur Automatisierung haben, selten stattfindet. Process Mining und Task Mining liefern Unternehmen hier einen visuellen und faktenbasierten Nachweis für Automationsmöglichkeiten und sind damit für den Erfolg jeder Automatisierungsinitiative essenziell.

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