Warum Process Mining verwenden?

Process Mining ist ein Werkzeug für das moderne Business Process Management (BPM). Es befindet sich an der Schnittstelle von Data Science und Management Science. Process Mining besteht aus einer Gruppe von Strategien mit einem gemeinsamen Ziel – nämlich durch die Auswertung von Ereignisprotokollen Einblicke in die Prozesse von Informationssystemen zu gewinnen.

Welche Technik ein Unternehmen für das Process Mining verwendet, hängt davon ab, in welchem Stadium sich seine Prozessmodelle befinden. Hier sind die drei wichtigsten Process-Mining-Techniken:

• Process Discovery: Das ist die gängigste Technik und dient gleichzeitig als Baustein. Discovery liefert ein Prozessmodell, das zur Überprüfung der zukünftigen Konformität und Verbesserungen verwendet werden kann. Man kann sich Process Discovery als das „Herausfinden von Vorgängen“ vorstellen.
• Conformance Checking: Beim Conformance Checking erkennen Algorithmen alle Abweichungen von den erwarteten Ergebnissen des Prozessmodells. Man kann diese Technik als eine Art „Herausfinden, wo wir vom Kurs abkommen“ betrachten.
• Model Enhancement: Nachdem die Erkennung und Konformitätsprüfung eingerichtet sind, können Sie mit dem Model Enhancement noch eine Ebene tiefer gehen, die mit der Modellverbesserung beginnt. Man kann diese Technik als eine Möglichkeit betrachten, „Verbesserungsmöglichkeiten zu finden“.

Gemeinsam helfen diese Data-Mining-Techniken Unternehmen, ein hohes Maß an Standardisierung, Vorhersagbarkeit und kontinuierlicher Verbesserung aufrechtzuerhalten. Unternehmen können Process Mining zur Optimierung eines einzelnen Prozesses, einer einzelnen Abteilung oder der gesamten Organisation einsetzen.

Unternehmen, die ihre Prozess-KPIs identifiziert haben und diese verfolgen können, haben den Vorteil einer tieferen Prozessanalyse. Sie können Schwachstellen in ihren Geschäftsprozessen aufspüren und risikoarme Wege zur Verbesserung finden, wodurch sie auf der Plattform flexibler und wettbewerbsfähiger werden.

Und so hilft Process Mining ihnen, diese Agilität und diesen Wettbewerbsvorteil zu erreichen und aufrechtzuerhalten:

• Steigerung der Business Intelligence: Datengestützte Erkenntnisse und Verbesserungsvorschläge helfen den Stakeholdern, eine gemeinsame Basis zu finden und schneller Entscheidungen über den Geschäftsbetrieb zu treffen.
• Identifikation von Prozessengpässen: Process Mining hilft Unternehmen, ein Gefühl dafür zu gewinnen, wo bisher unentdeckte Engpässe liegen, damit sie die Ursache angehen und Effizienzen in gängigen Prozessen wiederherstellen können.
• Aufdeckung von Prozessabweichungen: Unternehmen wissen, wie ein Geschäftsprozess ablaufen sollte, aber bei jedem Prozess besteht das Potenzial für Abweichungen, die dazu führen, dass der Workflow aus der Reihe gerät. Process Mining deckt reale Prozesse und tatsächliche Prozessschritte auf – einschließlich aller Abweichungen. Dies sind Möglichkeiten zur Verbesserung.

Process Mining wendet Algorithmen auf proprietäre Protokolldatensätze aus IT-Systemen an. Die Genauigkeit der Logdaten (von fein bis grob) bestimmt, wie leicht sie analysiert und genutzt werden können (wobei grobe Daten leichter zu analysieren und zu nutzen sind als feine Daten).

Ein systemübergreifender Process-Mining-Ansatz könnte Ereignisdaten aus dem gesamten Unternehmen umfassen. Daher ist es möglich, dass die Datenquellen sowohl Systeme (z. B. Enterprise Risk Planning (ERP) und Kundenbeziehungsmanagement (CRM)) als auch Abteilungen (z. B. Personalwesen) sind.

Was ist ein Ereignisprotokoll?

Lassen Sie uns einen Schritt zurücktreten und einen Blick auf unsere Quelle werfen: das Ereignisprotokoll. Ein Ereignisprotokoll ist ein digitaler Datensatz, der Unternehmen dabei hilft zu verstehen, was innerhalb eines Netzwerks geschieht. In vielerlei Hinsicht ist es wie eine Momentaufnahme, die einen Augenblick oder eine bestimmte Handlung festhält.

Eine andere, einfache Betrachtungsweise: Etwas ist zu einem bestimmten Zeitpunkt (Zeitstempel) passiert (ein Ereignis). An dieses Datum und diese Uhrzeit können weitere nützliche Informationen angehängt werden. Zum Beispiel versucht jemand, sich bei einer SaaS-Anwendung anzumelden, aber scheitert. Neben dem Ereignis und dem Zeitstempel wird dem Protokoll auch ein Vorfall zugeordnet. In Verbindung mit den Analysen und Visualisierungen, die die Process-Mining-Technologie bieten kann, kann das Ereignisprotokoll dabei helfen, ein vollständigeres Bild davon zu vermitteln, was bei einer komplexen Transaktion passiert ist.

Process Mining kann auf jedes Unternehmen (in jeder Branche) angewendet werden, das Geschäftsprozesse einsetzt und protokolliert. Nachfolgend sind einige gängige Anwendungsfälle für Process Mining aufgeführt:

• Herstellung und Vertrieb: Der Prozess der Markteinführung von Produkten wurde noch nie so genau unter die Lupe genommen wie heute. Die Gesundheit und Produktivität der Menschen weltweit hängen von der Geschwindigkeit der Herstellung und Verteilung von Impfstoffen und zugehöriger Ausrüstung ab. Process Mining kann Engpässe zwischen den vielen verteilten Akteuren beseitigen, mit entscheidenden Ergebnissen für alle.
• Vertrieb: Process Mining kann Verkaufszyklen auf Abweichungen und andere Ineffizienzen untersuchen. Dies kann Unternehmen helfen, Ressourcen besser zuzuweisen und Prozessverbesserungen vorzunehmen, die Metriken wie Tage bis zum Abschluss stärken – ein Vorteil für B2B-Unternehmen, deren Zyklen von drei bis neun Monaten reichen können, was Wettbewerbern die Möglichkeit gibt, ihren Marktanteil zu erhöhen.
• Finanzwesen: Process Mining kann Finanzabteilungen dabei helfen, Geschäftsprozesse wie die Rechnungsprüfung effizienter zu gestalten, indem Abweichungen identifiziert werden, wie z. B. individuelle Einkäufe, bei denen Waren und Dienstleistungen außerhalb eines etablierten Beschaffungsprozesses gekauft werden.
• E-Commerce: Process Mining kann Unternehmen helfen, besser zu verstehen, wie ein bestimmter Kundenprozess funktioniert, um den Umsatz zu steigern und das Kundenerlebnis zu verbessern. Ein E-Commerce-Unternehmen kann beispielsweise Modelle erstellen, die schnell wichtige Metriken aufzeigen, wie etwa die Beziehung zwischen Webseiten, entscheidende Pfade zum Kauf, die Zeit von der Bestellung bis zur Zahlung und die Zeit bis zur Problemlösung (auf der Supportseite).
• Gesundheitswesen: Process Mining kann die Effizienz von Patientengesprächen sowie die Effizienz und die Kosten verbessern, die mit abteilungsübergreifenden Workflows im Gesundheitswesen verbunden sind. Die Auswirkungen erstrecken sich auch auf den Patienten/Nutzer – kürzere Arztbesuche und Wartezeiten sind in der Regel sowohl für Patienten als auch für Gesundheitsdienstleister von Vorteil. Es hilft dem Unternehmen beispielsweise auch bei kostenintensiven Workflows.

Wenn Sie darüber nachdenken, Process Mining in Ihre Geschäftsverbesserungen einzubauen, empfehlen wir, mit IBM Process Mining zu beginnen. Es handelt sich um eine Low-Code-Lösung, die Kunden geholfen hat, die Zeit für manuelle Prozesse um 90 % zu reduzieren.

Weitere Informationen zur Nutzung von Process Mining und anderen Arten intelligenter Automatisierung wie RPA finden Sie im Artikel Process Mining and RPA: Meet the Ultimate Automation Power Couple.