Was ist Process Mining?

Durch die Kombination von Data Mining und Prozessanalyse können Unternehmen Protokolldaten aus ihren Informationssystemen auswerten, um die Leistung ihrer Prozesse zu verstehen und Engpässe und andere verbesserungswürdige Bereiche zu identifizieren. Process Mining nutzt einen datengestützten Ansatz zur Prozessoptimierung, der es Managern ermöglicht, bei ihren Entscheidungen bezüglich der Ressourcenzuweisung für bestehende Prozesse objektiv zu bleiben.

Informationssysteme wie ERP-Tools (Enterprise Resource Planning) oder CRM-Tools (Customer Relationship Management) bieten einen Prüfpfad für Prozesse mit ihren jeweiligen Protokolldaten. Beim Process Mining werden diese Daten aus IT-Systemen verwendet, um ein Prozessmodell oder einen Prozessgraphen des realen Prozesses zu erstellen. Von hier aus wird der End-to-End-Prozess untersucht und die Details und eventuelle Abweichungen werden skizziert.

Spezialisierte Algorithmen können auch Erkenntnisse über die Ursachen von Standardabweichungen liefern. Mit diesen Algorithmen und Visualisierungen kann das Management erkennen, ob seine Prozesse wie beabsichtigt funktionieren. Wenn nicht, erhalten die Mitarbeiter die Informationen, die sie benötigen, um die Optimierung der Prozesse zu rechtfertigen und die erforderlichen Ressourcen zuzuweisen. Sie können außerdem Möglichkeiten zur Integration von Robotic Process Automation (RPA) in Prozessen aufzeigen und so alle Automatisierungsinitiativen für ein Unternehmen beschleunigen.

Process Mining konzentriert sich auf verschiedene Perspektiven, wie Kontrollfluss, organisatorische Aspekte, Fälle und Zeitstempel. Während sich ein Großteil der Arbeit rund um das Process Mining auf die Abfolge von Aktivitäten – d. h. die Steuerung – konzentriert, liefern auch andere Perspektiven wertvolle Informationen für Managementteams. Die organisatorische Perspektive hebt die an einem Prozess beteiligten Ressourcen hervor, einschließlich Stellenrollen oder Abteilungen, während die Zeitperspektive Engpässe identifiziert, indem sie die Bearbeitungszeit verschiedener Ereignisse innerhalb eines Prozesses misst.

Im Jahr 2011 veröffentlichte das Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) das Process Mining Manifesto, um die Nutzung von Process Mining für die Neugestaltung von Geschäftsabläufen voranzubringen. Während Befürworter des Process Mining, wie das IEEE, die Einführung vorantreiben, stellt Gartner fest, dass auch Marktfaktoren eine Rolle bei der Beschleunigung spielen werden. Die Bemühungen zur digitalen Transformation fördern mehr Untersuchungen rund um Prozesse, was die Akzeptanz neuer Technologien wie künstliche Intelligenz, Aufgabenautomatisierung und Hyperautomatisierung verbessert.

Das Tempo dieser organisatorischen Veränderungen erfordert von Unternehmen auch eine gewisse operative Belastbarkeit, um sich anpassen zu können. Infolgedessen setzen Unternehmen zunehmend auf Process-Mining-Tools, um ihre Geschäftsziele zu erreichen.

Wil van der Aalst, ein niederländischer Informatiker und Professor, ist für einen wesentlichen Teil der akademischen Forschung im Bereich Process Mining bekannt. Sowohl seine Forschung als auch das oben erwähnte Manifest beschreiben drei Arten von Process Mining: Entdeckung, Konformität und Verbesserung.

Entdeckung (Discovery): Die Prozessentdeckung verwendet Ereignisprotokolldaten, um ein Prozessmodell ohne äußeren Einfluss zu erstellen. Bei dieser Klassifizierung gibt es keine früheren Prozessmodelle, die als Grundlage für die Entwicklung eines neuen Prozessmodells dienen könnten. Diese Art des Process Mining ist die am weitesten verbreitete.

Konformität: Die Konformitätsprüfung bestätigt, ob sich das beabsichtigte Prozessmodell in der Praxis widerspiegelt. Diese Art des Process Mining vergleicht eine Prozessbeschreibung mit einem bestehenden Prozessmodell, das auf den Ereignisprotokolldaten basiert, und identifiziert alle Abweichungen vom beabsichtigten Modell.

Verbesserung: Diese Art des Process Mining wird auch als Erweiterung (Extension), Organizational Mining oder Performance Mining bezeichnet. Bei dieser Art des Process Mining werden zusätzliche Informationen verwendet, um ein bestehendes Prozessmodell zu verbessern. Die Ergebnisse der Konformitätsprüfung können beispielsweise bei der Identifizierung von Engpässen innerhalb eines Prozessmodells helfen und es Managern ermöglichen, einen bestehenden Prozess zu optimieren.

Process Mining befindet sich an der Schnittstelle zwischen Business Process Management (BPM) und Data Mining. Während sowohl Process Mining als auch Data Mining mit Daten arbeiten, unterscheidet sich der Umfang der einzelnen Datensätze. Beim Process Mining werden insbesondere Ereignisprotokolldaten verwendet, um Prozessmodelle zu erstellen, die zur Analyse, zum Vergleich oder zur Optimierung von Prozessen eingesetzt werden können.

Der Anwendungsbereich von Data Mining ist breiter und erstreckt sich auf verschiedene Datensätze. Es wird zur Beobachtung und Vorhersage von Verhaltensweisen verwendet, mit Anwendungen in den Bereichen Kundenabwanderung, Betrugserkennung, Warenkorbanalyse und mehr.

Process Mining verfolgt einen stärker datengesteuerten Ansatz für BPM, der in der Vergangenheit manuell verwaltet wurde. Beim BPM werden Daten in der Regel eher informell durch Workshops und Befragungen gesammelt und dann eine Software verwendet, um diese Workflows in Form einer Prozesszuordnung zu dokumentieren. Da die Daten, die diesen Prozesszuordnungen zugrunde liegen, qualitativ sind, bietet Process Mining einen eher quantitativen Ansatz für ein Prozessproblem, bei dem der tatsächliche Prozess anhand von Ereignisdaten detailliert beschrieben wird.

Die Steigerung des Umsatzes ist nicht die einzige Möglichkeit, Einnahmen zu generieren. Six-Sigma- und Lean-Methoden veranschaulichen auch, wie die Senkung der Betriebskosten Ihre Kapitalrendite (ROI) erhöhen kann.

Process-Mining-Lösungen helfen Unternehmen, diese Kosten zu senken, indem sie die Ineffizienzen in ihren Betriebsmodellen quantifizieren. Auf dieser Grundlage können Führungskräfte objektive Entscheidungen über die Ressourcenzuweisung treffen. Die Entdeckung dieser Engpässe kann nicht nur Kosten senken und Prozessverbesserungen beschleunigen, sondern auch zu mehr Innovation, Qualität und einer besseren Kundenbindung führen.

Da Process Mining noch eine relativ neue Disziplin ist, sind noch einige Hürden zu überwinden. Zu diesen Herausforderungen gehören:

• Datenqualität: Um Process Mining zu ermöglichen, müssen in der Regel Daten gefunden, zusammengeführt und bereinigt werden. Daten können über verschiedene Datenquellen verteilt werden. Dabei können die Daten auch unvollständig sein oder verschiedene Bezeichnungen oder Detailstufen enthalten. Die Berücksichtigung dieser Unterschiede ist wichtig für die Informationen, die ein Prozessmodell liefert.

• Konzeptdrift: Manchmal ändern sich Prozesse, während sie analysiert werden, was zu einer Abweichung vom Konzept – Konzeptdrift – führt.

Der Einsatz von fortschrittlichen Process-Mining-Lösungen ist der Schlüssel zur Erschließung von Effizienzpotenzialen und zur Förderung der organisatorischen Transformation.

1. Erhöhte Transparenz: Process Mining bietet eine datengestützte Sicht auf betriebliche Prozesse, die über die traditionelle Prozesszuordnung von Geschäftsprozessen hinausgeht. Diese tiefgreifende Transparenz ist entscheidend, um Ineffizienzen und Compliance-Probleme zu identifizieren und den tatsächlichen Prozessfluss zu verstehen.

2. Vereinfachte Prozessanalyse und verbesserte Effizienz: Process Mining nutzt Ereignisprotokolldaten, um Geschäftsprozesse schnell zu analysieren. Dies ermöglicht die Visualisierung mehrerer Varianten und die Rationalisierung von Abläufen zur Reduzierung von Zykluszeiten und Kosten. Dieser Ansatz vereinfacht die Verwaltung und erleichtert die Automatisierung von Routineaufgaben.

3. Datengestützte Entscheidungsfindung: Process Mining erleichtert objektive Entscheidungen auf der Grundlage von IT-Systemdaten. Dieser Ansatz ist der Schlüssel zur genauen Identifizierung und Lösung von Problemen wie Engpässen und Abweichungen.

4. Prozessoptimierung: Durch die kontinuierliche Überwachung von Prozessleistungsmetriken wie KPIs und SLAs identifiziert Process Mining über verschiedene Abläufe hinweg Möglichkeiten zur Optimierung und Automatisierung.
   

5. Kundenorientierte Prozessansicht: Dies bietet detaillierte Einblicke in Customer Journeys, indem externe Kundeninteraktionen mit internen Abläufen abgeglichen und Bereiche für Verbesserungen der Customer Experience aufgezeigt werden.

6. Prozessstandardisierung: Dies unterstützt die Standardisierung von Prozessen innerhalb eines Unternehmens durch die Identifizierung von Variationen. Anschließend werden sie an das optimale Prozessmodell angepasst, um eine konsistente Leistung und Qualität aufrechtzuerhalten.

7. Bessere Customer Experience: Die Optimierung von Prozessen und die Steigerung der Effizienz führen zu einer verbesserten Servicebereitstellung und damit zu größerer Kundenzufriedenheit und -treue.

1. Datenqualität und -verfügbarkeit: Effektives Process Mining basiert auf hochwertigen, vollständigen Daten. Ungenauigkeiten können Prozessmodelle verzerren und zu falschen Erkenntnissen führen. Durch die Einbindung von Datenanalysten in der Anfangsphase kann die Integrität und Vollständigkeit der für Process Mining verwendeten Daten sichergestellt werden.

2. Unfähigkeit zur Erfassung von Aufgaben: Process Mining übersieht möglicherweise manuelle Aufgaben außerhalb von IT-Systemen, die nicht in Ereignisprotokollen aufgezeichnet werden, was den Anwendungsbereich bei der Workflow-Optimierung einschränkt. Integration von Task Mining mit Process-Mining-Organisationen, um diese Lücke zu schließen, die Analyse von Workflows zu verbessern und Optimierungen auf Aufgabenebene vorzunehmen.

3. Integrationshürden: Einige IT-Systeme stellen die Integration von Process Mining aufgrund fehlender Konnektoren oder Datenformatproblemen vor Herausforderungen. Vorkonfigurierte Lösungen, die für bestimmte Systeme oder Prozesse entwickelt wurden, können die Integration vereinfachen und den Prozess reibungsloser gestalten.

4. Konzeptdrift: Angesichts der sich entwickelnden Prozesse kann es schwierig sein, die Process-Mining-Modelle auf dem neuesten Stand zu halten. Bei veralteten Modellen besteht ein größeres Risiko veralteter Analysen. Fortschrittliche Process-Mining-Lösungen analysieren Prozesse nahezu in Echtzeit, um Modelle auf dem neuesten Stand und relevant zu halten.

5. Komplexität in großen Unternehmen: In größeren Unternehmen können das Volumen und die Komplexität der Prozesse die Herausforderungen des Process Mining verstärken und die Gewinnung von Erkenntnissen beeinträchtigen. Durch den Einsatz von objektzentrierten oder mehrstufigen Process Mining-Techniken können Unternehmen komplexe Prozesse besser verwalten und analysieren.

6. Potenzieller Widerstand gegen Veränderungen: Signifikante Änderungen im Prozessmanagement aufgrund von Process Mining können auf den Widerstand von Mitarbeitern stoßen, die an die bisherigen Workflows gewöhnt sind. Ein effektives Change Management ist entscheidend für eine erfolgreiche Implementierung und Akzeptanz. Die Implementierung effektiver Change-Management-Strategien, einschließlich der Schulung und Einbindung der Mitarbeiter, kann einen reibungsloseren Übergang und eine reibungslosere Einführung ermöglichen.

Process-Mining-Techniken werden zur Verbesserung der Prozessabläufe in verschiedenen Branchen eingesetzt. Da Prozesszuordnungen die wichtigsten Leistungsindikatoren (KPIs) aufzeigen, die sich auf die Leistung auswirken, spornen sie Unternehmen dazu an, ihre betrieblichen Ineffizienzen zu überprüfen. Die folgenden Anwendungsfälle veranschaulichen den Wert und die Vielseitigkeit von Process-Mining-Lösungen:

• Bildung: Process Mining kann dabei helfen, effektive Lehrpläne zu identifizieren, indem die Leistungen und das Verhalten der Studierenden überwacht und ausgewertet werden, z. B. wie viel Zeit die Studierenden mit dem Betrachten der Unterrichtsmaterialien verbringen.

• Finanzen: Finanzdienstleister, Institutionen und Beschaffungsunternehmen nutzen Process Mining Software, um organisationsübergreifende Prozesse und die Rechnungsprüfung zu verbessern, ihre Einnahmen zu steigern und ihren Kundenstamm zu erweitern.

• Öffentliche Arbeiten: Process Mining wird eingesetzt, um den Rechnungsprozess für öffentliche Bauprojekte zu rationalisieren, an denen verschiedene Stakeholder beteiligt sind, z. B. Bauunternehmen, Reinigungsfirmen und Umweltschutzbehörden.

• Softwareentwicklung: Engineering-Prozesse können unorganisiert sein und Process Mining kann dabei helfen, einen klaren, dokumentierten Prozess zu identifizieren. Es kann den IT-Administratoren auch bei der Überwachung des Prozesses helfen, sodass sie überprüfen können, ob das System wie erwartet läuft.

• Gesundheitswesen: Process Mining liefert Empfehlungen für die Verkürzung der Behandlungszeiten von Patienten.

• E-Commerce: Process Mining kann Einblicke in das Käuferverhalten und konkrete Empfehlungen zur Umsatzsteigerung liefern.

• Fertigung: Process Mining verbessert die Geschäftsabläufe in der Lieferkette und in der Fertigung, indem auf der Grundlage von Produktattributen geeignete Ressourcen zugewiesen werden. Erkenntnisse über die Produktionszeiten und die Ressourcenzuweisung, wie z. B. Speicherflächen, Maschinen oder Mitarbeiter, ermöglichen eine effizientere Verwaltung und betriebliche Transformation.

• IT-Service-Management (ITSM): Das Process Mining kann die Servicebereitstellung und das Vorfallsmanagement optimieren. Es ermöglicht IT-Teams, Service-Workflows zu analysieren, Ineffizienzen zu erkennen und Reaktionszeiten zu verbessern. Dies trägt dazu bei, den IT-Support zu optimieren und die Kundenzufriedenheit insgesamt zu steigern.