Process Mining

Der digitale Wandel und die sich schnell entwickelnden Kundenerwartungen zwingen Unternehmen zu einer ständigen Anpassung ihrer Geschäftsprozesse. Infolgedessen werden Compliance-Regeln häufig verletzt und gut gemeinte Behelfslösungen zur Behebung von Ausnahmen werden zur Norm. Daher sind Prozessoptimierungen – nur auf der Grundlage der dokumentierten Prozessmodelle – schwer zu erreichen.

Was ist Process Mining und wie funktioniert es?

Process Mining ist eine relativ junge Disziplin und ist - vereinfacht ausgedrückt - ein datenbasierter Prozessmanagement-Ansatz. Trotz seines jungen Alters werden die damit verbundenen Vorteile und Potenziale in allen Sektoren und von Organisationen aller Größenordnungen allgemein anerkannt. Insbesondere seit dem Process-Mining-Manifest, das 2011 von führenden akademischen Experten auf diesem Gebiet veröffentlicht worden ist, nimmt das weltweite Bewusstsein für diese junge Management Disziplin stetig zu. Organisationen, die bereits Process-Mining-Tools implementiert haben, berichten von einem noch nie dagewesenen Wissen über ihre Prozesslandschaft. Aber wie werden solche beachtlichen Ergebnisse erreicht?

In Zeiten von Big Data sind Organisationen bei der Durchführung einzelner Prozessschritte auf verschiedene Informationssysteme angewiesen. Sei es ein ERP-System zur Verfolgung von Produktionsprozessen oder ein CRM-System zur Koordinierung von Vertriebs- und Kundendienstprozessen. Heutzutage gibt es kaum einen Prozess, der nicht von mindestens einem IT-System unterstützt wird. Diese Systeme sammeln kontinuierlich große Datenmengen, zum Beispiel bei jeder Bestellung oder Lieferung einer Dienstleistung – sogenannte digitale Fußabdrücke des Geschäftsprozesses.

In einer typischen Organisation führt dies dazu, dass jeden Tag mehrere tausende Ereignisse aufgezeichnet werden. Wertvolle Informationen, die nur darauf warten, verwendet zu werden. Und genau hier kommt das Thema Process Mining ins Spiel. Es nutzt die von IT-Systemen gesammelten Daten, die so genannten Event Logs, für eine tiefergehende Prozessanalyse. Im Gegensatz zu traditionelleren Business Intelligence Ansätzen deckt es nicht nur Probleme auf, sondern ermöglicht es dem Benutzer auch herauszufinden, "warum" etwas schiefgelaufen ist. Mit Hilfe von Process-Mining-Tools können Organisationen von einem "vertrauensbasierten" Ansatz zu einem "datengesteuerten" Ansatz übergehen, bei dem ihre Optimierungsmaßnahmen auf Basis von Echtzeitdaten getroffen werden.

Die vier wichtigsten Process-Mining-Techniken

Process Mining ermöglicht es Organisationen, ihre IST-Prozesse mit mikroskopischer Präzision zu überwachen, zu analysieren und zu verbessern. Die tatsächliche Prozessausführung wird mit Leichtigkeit aufgedeckt, wodurch es noch einfacher wird, den Überblick über wichtige KPIs zu behalten. Die verschiedenen Techniken konzentrieren sich dabei auf die Event Logs und lassen sich in vier Gruppierungen unterteilen:

Den Anfang bildet die automatische Prozesserkennung. Diese verwendet die oben beschriebenen Log-Dateien, um mithilfe von künstlicher Intelligenz autonom ein Prozessmodell zu entwerfen. Diese Nachkonstruktion des IST-Modells trägt zu einem faktenbasierten Verständnis des Prozessablaufs bei und bildet die Grundlage für jede weitere Analyse. Darüber hinaus kann das neue Prozessmodell auch das zugrundeliegende soziale Netzwerk abbilden und alle an den verschiedenen Prozessschritten beteiligten Ressourcen aufzeigen.
Die zweite Technik umfasst die Konformitätsprüfungen. Sie verwendet das von der Prozesserkennung erstellte Modell und prüft seine Übereinstimmung mit einem vorgegebenen Regelwerk. Ziel ist die Überprüfung, ob der im Event Log aufgezeichnete Prozess einem vorgeschriebenen oder erwarteten Verhalten entspricht, z. B. einem bestimmten Prozessmodell oder verschriftlichten Konformitätsregeln. Ein gängiges Beispiel für eine solche Compliance-Regel ist das "Vier-Augen-Prinzip", das häufig in Beschaffungsprozessen verwendet wird.
Drittens ermöglicht eine Process-Mining-Software Unternehmen den einfachen Vergleich von zwei oder mehr Varianten eines Geschäftsprozesses - die Variantenanalyse. Zu diesem Zweck wird der Event Log in mehrere, kleinere Event Logs unterteilt, wobei einer meist all die Fälle enthält, die zu einem positiven Ergebnis geführt haben, während der zweite Event Log die Fälle beinhaltet, die negativ ausgegangen sind. Auf diese Weise können Unternehmen die Unterschiede der Arbeitsabläufe im Detail analysieren und datengetriebene Verbesserungsvorschläge ableiten.
Schließlich gibt es noch die Möglichkeit zum Performance Mining. Diese Technik extrahiert eine Reihe von Statistiken über die Prozessleistung, um ein tiefergehendes Verständnis über den zugrunde liegenden Prozess zu ermöglichen. Das Ergebnis ist ein Prozessmodell, das Engpässe, Nacharbeiten, Wartezeiten und Prozessschleifen deutlich hervorhebt und somit zuvor verborgene Ineffizienzen im gesamten Prozessablauf sichtbar macht.

Das Kernstück: Event Logs

Wie bereits erwähnt, verwendet ein Process-Mining-Tool die aus unterstützenden Informationssystemen extrahierten Daten - die Ereignisdaten. Dementsprechend ist es für den Erfolg einer solchen Implementierung oder eines solchen Projekts von entscheidender Bedeutung, dass die Datenidentifikation und -erfassung sorgfältig durchgeführt wird. Dazu müssen zunächst alle IT-Systeme identifiziert werden, die zur Ausführung der Prozesse verwendet werden. Einige Prozesse werden möglicherweise nur von einem System unterstützt, während andere auf mehreren verschiedenen Softwarelösungen beruhen. Eine bestehende Prozess- und IT-Landschaft kann zum Beispiel helfen, diesen Schritt zu beschleunigen.

Anschließend müssen die Daten in die Software übertragen werden. Für eine dauerhafte Lösung kann ein automatisierter Konnektor implementiert werden, der einen konstanten Informationsfluss zwischen den beiden Systemen gewährleistet. Wie beim Data Mining analysiert und gruppiert der Algorithmus der Software dann die einzelnen Datenereignisse und erstellt eine End-to-End-Sicht der Prozessausführung. Dazu ist es notwendig, dass jeder Ereignisdatensatz aus mindestens einer klar definierbaren Fall-Identifikation, einem Zeitstempel und einer Aufgabendefinition besteht. Selbstverständlich können zusätzliche Informationen wie Ressourcen, Kosten und weitere Beschreibungen in den Event Log aufgenommen werden, um detailliertere Analysen zu ermöglichen. Insbesondere das Performance Mining sowie Variantenanalysen profitieren von zusätzlichen Attributen.

Geschäftsfall ID	Zeitstempel	Aktivitäten	Ressourcen	Darlehensziel	Angeforderte Anzahl	Angebotene Anzahl
C001	18-04-2020:10:00:02	Vollständigkeit prüfen	Sue	Hypothek	100.000	-
C001	19-04-2020:11:15:12	Kredit-Historie prüfen	Sue	Hypothek	100.000	-
C001	19-04-2020:15:09:00	Calculate risk score	Bob	Hypothek	100.000	-
C001	20-04-2020:09:13:34	Angebot erstellen	Mike	Hypothek	100.000	70.000
C001	25-04-2020:09:00:03	Angebot erstellen	Mike	Hypothek	100.000	80.000
C002	20-04-2020:09:20:00	Vollständigkeit prüfen	Sue	Auto	15.000	-
C002	20-04-2020:09:23:06	Kredit-Historie prüfen	Sue	Auto	15.000	-
C002	22-04-2020:10:09:01	Risiko Score berechnen	Elsa	Auto	15.000
C002	24-04-2020:08:35:03	Anwendung ablehnen	Elsa	Auto	15.000

An diesem Punkt fragen Sie sich vielleicht: "Was ist, wenn wir immer noch Altsysteme verwenden? Ist unsere Datenqualität gut genug?" Vereinfacht ausgedrückt: Ja, es ist möglich Daten aus fast jedem Unternehmenssystem zu beziehen. Und Sie stehen nicht alleine da. Viele Organisationen verlassen sich immer noch auf ihre Altsysteme. Process Mining ist damit längst noch nicht vom Tisch! Allerdings ist es vorteilhaft, sowohl interne Datenexperten als auch Experten von Seiten des Process Mining Anbieters einzubeziehen, um die Datenqualität und die ersten Schritte zu bestimmen.

Vorteile von Process Mining

Nachdem wir darüber gesprochen haben, was Process Mining ist und wie es durchgeführt wird, ist es nun wichtig das "Warum" zu klären - warum sollten Sie diese Technologie implementieren? Es gibt zahlreiche Gründe und Anwendungsfälle für den Einsatz einer Process-Mining-Lösung. Insgesamt schafft der Einsatz einer solchen Lösung eine enorme Transparenz und ermöglicht es Organisationen ihre KPIs zu überwachen sowie die Prozesskonformität zu überprüfen. Dank dieses Know-hows bietet es operative Unterstützung, um bessere prozessbezogene Entscheidungen zu treffen und Soll-Prozesse neu zu definieren. Unabhängig davon, ob Sie bereits über ein etabliertes Geschäftsprozessmanagement verfügen oder ob Sie gerade mit dem Prozessmanagement oder der digitalen Transformation beginnen, kann Process Mining Sie in Ihrem Vorhaben optimal begleiten. Insbesondere dank der automatisierten Geschäftsprozesserkennung kann es einen schnellen Einstieg in das BPM (Business Process Management) eröffnen. Darüber hinaus ermöglicht es Unternehmen Prozesse vollständig zu erfassen und unterstützt daher viele Digitalisierungsvorhaben, wie zum Beispiel:

Kontinuierlicher Prozessverbesserungszyklus – Verstehen Sie Ihre realen End-to-End-Prozesse und implementieren Sie Optimierungsmaßnahmen auf der Grundlage von Echtzeitdaten.
Steigern Sie die Prozess-Effizienz – Analysieren Sie Engpässe, Prozessschleifen und Doppelarbeiten, die ansonsten unentdeckt bleiben.
Erhöhen Sie Ihre Agilität – Identifizieren Sie in der Business-Process-Discovery-Phase Geschäftsprozesse, die effizienter als der "Standard" sind und führen Sie diese unternehmensweit ein.

Verbessern Sie die Kundenzufriedenheit – Verringern Sie unnötige Wartezeiten und Wiederholungen und verbessern Sie die gesamte Customer Journey.
Unterstützen Sie Ihr GRC-Management – Nutzen Sie die Konformitätsprüfung, um zu analysieren, ob Ihre Prozesse mit allen erforderlichen Regeln und Vorschriften konform sind und identifizieren Sie schnell und einfach nicht Compliance-konforme Fälle.
Digitale Prozessautomatisierung / RPA – Erkennen und bewerten Sie Möglichkeiten für Robotic Process Automation und beschleunigen Sie so Ihre Automatisierungs-Projekte.

Das Tool Ihrer Wahl -
BIC Process Mining by Apromore

BIC Process Mining by Apromore ist eine leistungsstarke und einfach zu bedienende Process Intelligence Lösung, die ihren Benutzern eine breite Palette von Analysetechniken bietet. Basierend auf dem weltweit führenden Split Miner Algorithmus erkennt das Tool parallele Prozessschritte und ermöglicht es dem Benutzer, nahtlos zwischen Prozesskarte und BPMN 2.0-Modell zu wechseln. Durch die Aufdeckung von realen Prozessen werden lange Zykluszeiten, Engpässe, Rückschleifen und fehleranfällige Prozesse problemlos erkannt und das notwendige Wissen für Optimierungen zur Verfügung gestellt. Das umfassende und anpassbare Dashboard ermöglicht Business und Data Analysten die Bewertung von Prozessdurchführungen und erleichtert die Einbindung der Führungsebene in den Verbesserungsprozess.

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