Process Mining vs. Process Modeling vs. Process Mapping: Was ist der Unterschied?

Process Mining ist eine Form des Business Process Management, die Unternehmen hilft, Workflows zu entdecken, zu bewerten und zu verbessern. Beim Process Mining wird ein Algorithmus auf das Ereignisprotokoll eines IT-Systems angewendet, wie etwa einem Kundenbeziehungsmanagement (CRM) oder Buchhaltungssoftware. Der Algorithmus entdeckt Trends in den Ereignisprotokolldaten und nutzt diese Trends, um ein Prozessmodell zu erstellen, das die Workflows innerhalb dieser Systeme visualisiert. Process-Mining-Algorithmen können auch verwendet werden, um bestehende Prozessmodelle zu verbessern, Prozessmodelle mit tatsächlichen Workflow-Instanzen zu vergleichen und Prozessänderungen zu simulieren.

Der Hauptvorteil von Process Mining liegt in den Daten, die es liefert. Es hilft Unternehmen, Ereignisprotokolldaten als Leitfaden für die Ressourcenzuweisung, Workflow-Optimierung, Automatisierungsinitiativen und andere wichtige Geschäftsentscheidungen zu verwenden.

Ein Prozessmodell ist eine visuelle Darstellung eines Workflows, die durch die Anwendung von Data-Mining-Algorithmen auf Ereignisprotokolldaten erstellt wird. Prozessmodelle bieten quantitative, objektive Illustrationen von Geschäftsprozessen. Diese Modelle enthalten eine Fülle von Workflow-Daten, darunter Ereignisse, ein Protokoll darüber, wer für diese Ereignisse verantwortlich ist oder sie initiiert, Pfade innerhalb des Workflows, Zeitleisten für jeden Schritt, Erfolgsquoten und mehr. Prozessmodellierung kann als Unterkomponente des Process Mining verstanden werden – insbesondere als die Phase, in der der Algorithmus Ereignisprotokolldaten verwendet, um ein Workflow-Modell zu erstellen.

Der Hauptvorteil der Prozessmodellierung besteht darin, dass sie ein Bild von Prozessen so zeichnet, wie sie existieren, anstatt wie das Unternehmen sie vielleicht denkt. Durch die Nutzung von Ereignisprotokolldaten erstellen Process Mining-Algorithmen quantitative Modelle, die einen bisher unerreichten Grad an Transparenz in die Workflow von Unternehmen bringen.

Wie die Prozessmodellierung bezieht sich die Prozessabbildung auf die Erstellung einer visuellen Darstellung eines Geschäftsprozesses. Ein Prozessmodell ist datengesteuert und quantitativ, eine Prozesslandkarte hingegen subjektiv und qualitativ. Das Prozessmapping beginnt in der Regel damit, dass ein Unternehmensanalytiker oder Stratege Workshops und Interviews mit den an einem Zielprozess beteiligten Personen durchführt. Der Analyst oder Stratege verwendet dann die gesammelten Informationen, um eine Prozesslandkarte zu erstellen, entweder von Hand oder mit einer Prozessabbildungssoftware.

Der Hauptvorteil der Prozessabbildung besteht darin, dass sie Workflows auf eine stärker auf den Menschen ausgerichtete Weise visualisiert. Anstatt objektive Metriken zu erfassen, beschreiben Prozesslandkarten in erster Linie, wie verschiedene Personen und Teams innerhalb eines Unternehmens an einem bestimmten Prozess beteiligt sind.

Hinweis: Sowohl Prozessmodelle als auch Prozesslandkarten stellen Prozesse visuell dar, aber sie sind nicht austauschbar. Stattdessen heben sie verschiedene Aspekte derselben Workflows hervor. Prozessmodelle sind eher quantitativ ausgerichtet, während Prozesslandkarten eher qualitativ ausgerichtet sind.

Stellen Sie sich ein Unternehmen vor, das mehr Klarheit in seinen unternehmensweiten Beschaffungsprozess bringen möchte. Wann wäre es sinnvoll, Process Mining, Prozessmodellierung oder Prozessmapping einzusetzen?

• Prozessmodellierung: Wenn das Unternehmen genau verstehen möchte, was in den einzelnen Schritten des Beschaffungsprozesses passiert, verwendet es die Prozessmodellierung. Durch die Anwendung eines Data-Mining-Algorithmus auf die Ereignisprotokolldaten des Beschaffungsprozesses würde das Unternehmen ein umfassendes Prozessmodell erstellen, das eine objektive Perspektive auf den gesamten Workflow bietet.
• Process Mining: Wenn das Unternehmen bereits seinen Beschaffungsprozess modelliert hat und spezifische Verbesserungs- und Optimierungsmöglichkeiten identifizieren möchte, wäre Process Mining die beste Wahl. Process Mining kann tatsächliche Workflows mit bestehenden Modellen vergleichen und so Möglichkeiten aufzeigen, Prozesse zu rationalisieren und die Modellgenauigkeit zu verbessern. Wenn das Unternehmen potenzielle Verbesserungen testen möchte, bevor es sie implementiert, kann es auch Process Mining einsetzen, um ein hypothetisches Modell zu erstellen, das auf genauen Ereignisprotokolldaten basiert.
• Prozessabbildung: Wenn das Unternehmen klären möchte, welche Abteilungen welche Teile des Beschaffungsprozesses besitzen, wäre eine Prozesskarte die richtige Wahl, da sie auf qualitativen Daten und Mitarbeitererfahrungen basiert. Eine Prozesslandkarte würde auch dazu beitragen, zu verdeutlichen, wie die Beschaffung abteilungsübergreifend abläuft.

Um einen möglichst umfassenden Überblick über den Beschaffungsprozess zu erhalten, würde das Unternehmen eine Kombination aus allen dreien verwenden: Prozessmodellierung zur Erfassung quantitativer Daten, Prozessmapping zur Erfassung qualitativer Daten und Process Mining zur Ermittlung von Verbesserungsmöglichkeiten:

Process Mining macht das Business Process Management zu einer Wissenschaft – aber bevor es angewendet werden kann, müssen bestimmte Voraussetzungen erfüllt sein:

• Pro: Process Mining extrahiert die Daten aus IT-Systemereignisprotokollen und macht sie für Unternehmensteams praktisch und nutzbar.
• Pro: Process-Mining-Algorithmen können bestehende Prozessmodelle genauer machen und hypothetische Modelle darüber erstellen, was passieren würde, wenn ein Prozess geändert würde.
• Pro: Process Mining bietet einen datengestützten Überblick über tatsächlich bestehende Workflows und deren Ergebnisse, liefert das Unternehmen mit objektivere Business Intelligence, um die Ressourcen, Automatisierung, Workflow-Optimierung und andere wichtige Geschäftsentscheidungen zu steuern.
• Contra: Unternehmen müssen spezielle Tools verwenden, um Process Mining bereitzustellen, da die Methode auf fortschrittlichen Data-Mining-Algorithmen beruht. Allerdings benötigen Mitarbeiter nicht unbedingt einen Data-Science-Hintergrund, um Process Mining durchzuführen, da die meisten Process-Mining-Tools die Anwendung von Algorithmen und die Generierung von Modellen automatisieren.

Die Prozessmodellierung ist nützlich, um Unternehmen einen objektiveren Überblick über die Workflows zu verschaffen, die ihren Betrieb antreiben. Es gibt jedoch einige Arten von Daten, die diese Modelle nicht erfassen können:

• Pro: Prozessmodelle bieten objektiv genaue Darstellungen von Prozessen, eliminieren menschliche Fehler und gehen über Annahmen hinaus, um aufzudecken, wie Workflows in der Praxis aussehen.
• Pro: Prozessmodelle stellen quantitative Prozessdaten wie Zeit, Erfolgsraten, Fehlerraten und objektiv messbare Ergebnisse visuell dar, was eine fundiertere Analyse der Geschäftsprozesse und der Geschäftslogik ermöglicht. Ohne ein Prozessmodell sind Teams darauf beschränkt, Workflows unter qualitativen Gesichtspunkten zu erörtern, die nicht unbedingt die Realität widerspiegeln.
• Pro: Prozessmodelle erleichtern die Verbreitung und Diskussion von Prozessen, indem sie abstrakte Workflows in konkrete Bilder umwandeln.
• Nachteil: Prozessmodelle können keine qualitativen Daten darüber erfassen, wie Mitarbeiter die Workflows in der realen Welt erleben; sie können nur Daten wiedergeben, die in einem Ereignisprotokoll aufgezeichnet wurden.

Das Prozessmapping ist eine schnelle und flexible Methode, um einen umfassenden Überblick über Prozesse zu erstellen, aber Abbildungen können manchmal ungenau sein, weil sie auf qualitativen Berichten von Mitarbeitern beruhen:

• Pro: Prozesskarten können qualitative Daten darüber erfassen, wie sich Workflows in realen Aktivitäten und Interaktionen von Mitarbeitern manifestieren.
• Pro: Prozessmaps benötigen nicht viele spezialisierte Werkzeuge und können relativ schnell und einfach erstellt werden. 
• Contra: Da Prozessmaps auf Mitarbeiter-Workshops und Interviews basieren, sind sie weniger objektiv als Prozessmodelle und können fehlerhafte, unvollständige oder ungenaue Informationen enthalten.

Geschäftsautomatisierung ist ohne ein klares Verständnis der Geschäftsprozesse nicht möglich. Mit anderen Worten: Ein Unternehmen muss genau wissen, was in einem Workflow passiert, bevor es einen der Schritte effektiv automatisieren kann. Process Mining-, Modellierungs- und Mappingtechniken liefern quantitative und qualitative Daten, die einem Unternehmen eine beispiellose Transparenz in den Workflows bieten. Mit einem umfassenden Überblick über ihre bestehenden Prozesse können Unternehmen problemlos groß angelegte Automatisierung durchführen.

IBM Cloud Pak® for Business Automation verfügt über integrierte Geschäftsprozessfunktionen, die Organisationen helfen, ein genaues Verständnis ihrer Prozesse im Zustand zu gewinnen. Durch die Anwendung von Prozessabbildung, Modellierung und Mining auf die Kerngeschäft-Workflows können Unternehmen Ineffizienzen oder Hotspots im Betrieb digitalisieren und lokalisieren.

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