Im Zuge der Digitalisierung sollen vor allem Geschäftsprozesse optimiert und automatisiert werden. Zudem sorgen Entwicklungen wie Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen oder Big Data für eine nachhaltige Veränderung des aktuellen Geschäfts. Um jedoch eine erfolgreiche digitale Transformation zu durchlaufen, müssen die grundlegenden Geschäftsprozesse analysiert und im Optimalfall optimiert werden. Hierbei spielen Ansätze wie der kontinuierliche Verbesserungsprozess oder das Business Process Reengineering (BPR) eine entscheidende Rolle. Einen generellen Überblick über sämtliche Prozesse und Abläufe verschafft das Process Mining.
Was ist Process Mining?
Beim Process Mining handelt es sich um einen Ansatz des Geschäftsprozessmanagements, mit dessen Hilfe Geschäftsprozesse in IT-Systemen rekonstruiert und analysiert werden können. Mithilfe einzelner Prozessschritte, welche in den Systemen gespeichert sind, lässt sich der gesamte Prozess zusammenfügen und als Gesamtbild visualisieren. Durch diesen Ansatz kann Process Mining dazu beitragen, dass Prozesswissen, welches in Daten verborgen ist, zu modellieren. Diese Technik des Prozessmanagements kommt insbesondere dann zum Einsatz, wenn andere Herangehensweisen keine formale Prozessbeschreibung erlauben oder die Qualität der Prozessaufzeichnungen eher unterdurchschnittlich ist.
Process Mining lässt sich immer dann einsetzen, wenn einzelne Schritte eines Prozesses in chronologischer und rekonstruierbarer Weise in einem IT-System abgespeichert wurden. Mithilfe eines Prozess- oder Ablaufprotokolls kann diese Rekonstruierbarkeit gewährleistet werden. Bei Workflows, welche in einem Workflow-Management-System gespeichert sind und durch dieses verwaltet werden, ist diese Reproduzierbarkeit in besonderem Maße gewährleistet. Hierbei spielen die Benutzerschnittstellen eine besonders wichtige Rolle, denn diese dienen zur Interaktion mit dem System. Bei einer Betrachtung sämtlicher Schritte wird der gesamte Prozess abgebildet.
Das Process Mining wird insbesondere im Rahmen der Prozessharmonisierung sowie der Prozessoptimierung angewendet. Bei letzterem Anwendungsgebiet geht es insbesondere um optimierte Durchlaufzeiten, reduzierte Prozesskosten, die Sicherung der Compliance-Anforderungen sowie eine verbesserte Prozessstabilität. Im Vergleich zum bekannten Data Mining setzt das Process Mining auf implizites Wissen, welches in den Daten enthalten ist. Hierdurch wird der Blick auf den ganzheitlichen Prozess und nicht auf einzelne Kennzahlen fokussiert.
Process Mining – die drei Typen
Basierend auf der „IEEE Task Force on Process Mining“ werden drei verschiedene Typen beim Process Mining unterschieden:
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Der erste Typ wird als „Discovery“ bezeichnet und ist zudem der wohl Bekannteste. Hierbei werden vorhandene Ablaufprotokolle und die darin enthaltenden Daten verwendet, um Prozesse zu rekonstruieren. Im Vorhinein stehen noch keine Informationen oder Prozessmodelle zur Verfügung. Ziel dieses Process-Mining-Typs ist die reine Erhebung von vorhandenen Prozessen.
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Der zweite Typ wird als „Conformance“ bezeichnet und greift auf ein bereits existierendes Modell eines Prozessablaufs zurück. Im Rahmen des Process Mining werden die vorhandenen Daten nun mit der Basis des Modells verglichen. Hierbei sollen vor allem die Daten der Ablaufprotokolle auf Konformität zum bestehenden Modell untersucht und entsprechende Abweichungen verdeutlicht werden.
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Der letzte Typ des Process Mining wird als „Enhancement bezeichnet. Auch in diesem Fall stehen sowohl Ablaufprotokolle als auch Prozessmodelle zur Verfügung. Im Gegensazu zum „Conformance“-Typ sollen jedoch nicht nur theoretische und praktische Defizite analysiert werden. Vielmehr sieht dieser Ansatz eine Anpassung und Erweiterung des bestehenden Modells vor. Der ideale Anwendungsfall sieht eine Etablierung eines neuen und besseren Prozesses vor.
Einsatz im Rahmen der Digitalisierung
Die Digitalisierung bietet umfangreiche Herausforderungen für Unternehmen. Um diesen zu begegnen und den sich ändernden Anforderungen der Kunden gerecht zu werden, müssen Unternehmen über ein tiefgreifendes Prozessverständnis verfügen. Im Fokus sollten hier vor allem die unternehmensinternen Prozesse stehen. Ein Weg zur Analyse der eigenen Prozesse ist das Process Mining, denn im Gegensatz zum Data Mining basiert das Process Mining auf der Prozessebene. Durch diesen Ansatz kann jeder Schritt eines Prozesses nachvollziehbar gestaltet werden. Ein besonderer Fokus sollte in diesem Rahmen auf sich ergebende Abweichungen und Engpässe geworfen werden, denn diese sorgen für eine Ineffizienz im Rahmen des Ablaufs und sind der Ausgangspunkt für Optimierungen.
Im Grundsatz analysiert das Process Mining nun sämtliche Aktivitäten im Prozess, die in Form eines Logs gespeichert wurden. Sämtliche Aktivitäten sind dabei einer definierten Prozessinstanz zugeordnet. Somit kann der Ablauf eines Prozesses als chronologischer Pfad anhand sämtlicher Aktivitäten dargestellt werden. Als ergänzende Informationen können etwa die Rollen der Nutzer, Zeitstempel der Exekution oder verarbeitete Objekte dargestellt werden. Mithilfe dieses Vorgehens können die aktuellen Ist-Prozesse analysiert und mit den bestehenden Soll-Prozessen verglichen werden. Im nächsten Schritt können Maßnahmen zur Behebung der bestehenden Differenzen definiert werden.
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Process Mining bei der Implementierung von Robotic Process Automation
Digitalisierung wird oftmals als kurzfristiges Projekt innerhalb des Unternehmens verstanden. Mitarbeiter erwarten den schnellen digitalen Wandel und die sofortige Veränderung. Insbesondere die disruptive Veränderung der bestehenden Geschäftsmodelle steht im Fokus der Mitarbeiter. Dabei muss nicht immer ein Business Process Reengineering vorgenommen werden. Vielmehr kann auch ein kontinuierlicher Verbesserungsprozess gelebt werden, welcher durch den Einsatz von Business Process Mining optimiert wird.
Eine besondere Relevanz gewinnt das Process Mining im Rahmen der Prozessanalyse. Wurden zu früheren Zeitpunkten vor allem Kennziffern zu Bewertung einzelner Prozesse und Schritte herangezogen, so kann heute jeder einzelne Schritt eines Prozessschritts bis ins kleinste Detail visualisiert werden. Dieser Ansatz ermöglicht somit die Identifikation von Abweichungen zwischen dem aktuellen Ist-Prozess und dem gewünschten Soll-Prozess. Zudem lassen sich somit Engpässe analysieren. Die Abweichungen und Engpässe bieten wiederrum einen Spielraum für Prozessoptimierungen. Im Rahmen dieser Prozessoptimierungen sollte ein besonderer Fokus auf die Kundenanforderungen geworfen werden. Mithilfe geeigneter Maßnahmen können diese Optimierungen realisiert und der Ist-Prozess angepasst werden.
Eine besondere Relevanz nimmt dieses Vorgehen im Rahmen der Robotic Process Automation (RPA) ein. Mithilfe eines solchen Software-Roboters lassen sich reproduzierbare und standardisierte Prozesse automatisieren. Der Einsatz einer solchen Software bietet viele Vorteile für Unternehmen, denn einerseits lassen sich Kosten sparen, Fehler minimieren und Kapazitäten für wichtigere Aufgabenfelder schaffen. Auf der anderen Seite müssen jedoch gewisse Voraussetzungen geschaffen sein. Grundsätzlich müssen die Prozesse standardisiert sein. Um die gewünschte Standardisierung zu realisieren, kann das Process Mining angewendet werden. Bei Abweichungen zwischen dem benötigten Soll-Bild und dem aktuellen Ist-Stand können die geeigneten Maßnahmen implementiert werden. Sämtliche Maßnahmen sollten zur Nachvollziehbarkeit in Form von Key Performance Indikatoren (KPIs) festgehalten werden. Somit ist auch in Zukunft eine bessere Nachvollziehbarkeit der Entwicklung möglich.
Weissenberg – der richtige Partner für Process Mining und RPA-Implementierung
Die digitale Transformation und die Automatisierung von bestehenden Prozessen ist keine leichte Aufgabe. Insbesondere der Prozessanalyse und -optimierung sollte eine besonders hohe Relevanz beigemessen werden. Aus diesem Grund hat die Weissenberg Group eine Lösung zur Analyse von Kern-, Unterstützungs- und Managementprozessen mittels Process Mining entwickelt. Neben der reinen Analyse der einzelnen Prozesse werden zudem die dazugehörigen KPIs definiert. Eine besondere Relevanz nimmt die Prozessanalyse im Rahmen der Prozessautomatisierung mit Robotic Process Automation ein und trägt zur Beschleunigung der Implementierung von RPA bei. Vor allem hilft Ihnen dieser Ansatz beim frühzeitigen Erkennen von Ineffizienzen und Risiken. Das Process Mining ist somit eine valide Grundlage zur Prozessbewertung. Somit lässt sich eine regelbasierte Entscheidung über den Einsatz von Software-Robotern treffen.
Unsere Experten beraten Sie gern zu den vielfältigen Möglichkeiten des Process Minings im Rahmen der Prozessanalyse und -optimierung sowie zum zielführenden Einsatz dieser Technologie bei der Implementierung der Robotic Process Automation.
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