Mit Process Mining Geschäftspotenziale erschliessen: Eine datengesteuerte Revolution

Erfolgreiche Unternehmen basieren auf starken, klar definierten Prozessen. So wie Daten die Entscheidungsfindung vorantreiben, sorgen effektive Prozesse für operative Effizienz, Skalierbarkeit und kontinuierliche Verbesserung. Der Unterschied zwischen leistungsstarken Unternehmen und solchen, die um Wachstum kämpfen, liegt oft in der Reife und Anpassungsfähigkeit ihrer Prozessrahmenwerke. Viele Unternehmen stehen jedoch vor einer entscheidenden Herausforderung: Bei dem Versuch, Arbeitsabläufe zu automatisieren oder zu optimieren, stellen sie fest, dass die Prozessdokumentation entweder fehlt, veraltet oder zu vage ist, um umsetzbar zu sein. Diese Lücke führt zu Ineffizienzen, Verzögerungen und unnötigen Kosten.

Hier bieten Process Mining und BPMN (business process model and notation) leistungsstarke Lösungen. Process Mining hilft bei der Analyse bestehender Arbeitsabläufe, indem es Erkenntnisse aus Ereignisprotokollen extrahiert, während BPMN eine standardisierte Methode zur Modellierung und Verbesserung von Prozessen bietet. Zusammen ermöglichen sie es Unternehmen, Engpässe zu identifizieren, Abläufe zu rationalisieren und datengesteuerte Optimierungen umzusetzen. Bevor diese Methoden eingeführt werden, ist es wichtig, ihre Prinzipien, Anwendungsbereiche und Vorteile zu verstehen. In den folgenden Abschnitten werden wir untersuchen, wie diese Tools funktionieren und wie sie Ihre Geschäftsprozesse verändern können.

Was ist Process Mining?

Prozess-Mining hilft Ihnen, reale Prozesse zu entdecken, zu überwachen und zu verbessern, indem es Informationen aus Ereignisprotokollen extrahiert, die in jedem heutigen Informationssystem verfügbar sind. Es fungiert als Brücke zwischen modellbasierter Prozessanalyse (z. B. BPMN) und datenzentrierter Analyse wie Machine Learning und Data Mining.

Wie funktioniert Prozess-Mining?

Sie können sich Prozess-Mining als eine Maschine vorstellen, die aus verschiedenen Teilen besteht, darunter

• Ereignisprotokolle

• Prozesserkennung

• Konformitätsprüfung

• Verbesserung

Wir werden alle diese Teile im Detail erklären, damit Sie die Nutzung von Process Mining besser verstehen können.

Ereignisprotokolle

Bevor Sie das Prozessdiagramm neu erstellen, ist es wichtig, den Lebenszyklus des Prozesses zu verstehen. Sie müssen Informationen aus Ereignisprotokollen zu allen Aufgaben sammeln, die an dem Prozess beteiligt sind. Ereignisprotokolle enthalten Details zu jedem Ereignis, das in einem Unternehmen auftritt, darunter Informationen wie die Fall-ID, den Namen der Aktivität, den Zeitstempel und einige zusätzliche Attribute.

Die Fall-ID, der Name der Aktivität und die Zeitstempel sind einige der wichtigsten Attribute, die im Process Mining von entscheidender Bedeutung sind. Diese Protokolle können mithilfe von APIs, Datenbanken oder Systemschnittstellen aus ERP-Systemen (z. B. SAP, Oracle), CRM-Plattformen (z. B. Salesforce) oder Workflow-Management-Tools extrahiert werden.

Nach der Extraktion der Protokolle ist die Arbeit noch nicht beendet. Die Protokolle müssen aufbereitet werden, indem doppelte Informationen entfernt, fehlende Werte ergänzt und Ungenauigkeiten beseitigt werden, um die Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Die Protokolle müssen wichtige Komponenten enthalten, darunter eine eindeutige Fall-ID, den Namen der Aktivität, Zeitstempel, Ressourceninformationen oder Leistungskennzahlen. Kurz gesagt: Der Grad der Datenbereinigung steht in direktem Zusammenhang mit dem Erfolg des Process Mining.

Prozessermittlung

Sobald wir über die Ereignisprotokolle verfügen, kann der Prozess mithilfe der Prozesserkennungstechnik nachgebildet werden. Bei dieser Technik wird aus den Ereignisprotokollen ein Prozessmodell erstellt, indem die Abfolge und die Beziehungen zwischen den Aktivitäten mithilfe verschiedener Algorithmen analysiert werden, z. B. dem Alpha-Algorithmus in Kombination mit heuristischem Mining oder induktivem Mining, um umfassende Prozessmodelle zu visualisieren.

Die Visualisierung bietet einen Weg zu Verarbeitungskarten, einfachen Flussdiagrammen, die einen Überblick über die Abfolge der Aktivitäten geben. Ein BPMN-Diagramm hingegen bietet eine detaillierte Darstellung der Prozesse. Für eine weitergehende Analyse können Petri-Netze eine sinnvolle Lösung sein.

Konformitätsprüfung

Die Visualisierung eines Prozesses bietet die Möglichkeit, die Konformitätsprüfung anzuwenden. Bei dieser Technik wird das beobachtete Verhalten mit dem im Prozessmodell definierten erwarteten Verhalten verglichen. Der Vergleich liefert wichtige Informationen, z. B. ob die Prozesse wie vorgesehen ablaufen oder ob Abweichungen aufgetreten sind, sowie Informationen über häufige Muster der Nichteinhaltung.

Zu den Vorteilen der Konformitätsprüfung gehören:

• Einhaltung von Richtlinien und Vorschriften

• Identifizierung von Abweichungen

• Verbesserung der Prozesseffizienz

• Verbesserung der Prozessqualität

Für die Konformitätsprüfung können verschiedene Techniken verwendet werden, darunter tokenbasierte Wiederholung, abgleichbasierte Prüfung und Log-Skeleton-Analyse. Lassen Sie uns kurz auf jede dieser Techniken eingehen.

• Token-basierte Wiederholung: Diese Technik simuliert die Ausführung des Prozessmodells und verfolgt Abweichungen mit intuitiver Visualisierung, ist jedoch für große Datensätze nicht effektiv.

• Ausrichtungsbasierte Prüfung: Diese Technik bietet eine detaillierte und präzise Analyse und misst die Kosten von Abweichungen, indem sie das beobachtete Verhalten mit den erwarteten Ergebnissen abgleicht. Die einzige Einschränkung besteht in der erforderlichen hohen Rechenleistung.

• Log-Skelette: Diese Technik hilft bei der Erkennung und Analyse von Diskrepanzen und bietet sowohl visuelle als auch mathematische Darstellungen des Prozessverhaltens.

Um eine effektive Prozessanalyse zu gewährleisten, sollten Sie ein genaues und aktuelles Modell pflegen, kritische Aktivitäten priorisieren und anhand des Feedbacks der Stakeholder iterativ verfeinern. Achten Sie auf ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Rechenleistung und Analysetiefe, um eine kontinuierliche Verbesserung und optimale Implementierung zu erreichen.

Verbesserung

Nach Abschluss der Konformitätsprüfung beginnt die Verbesserungsphase. In dieser Phase liegt der Schwerpunkt auf der Verbesserung bestehender Prozessmodelle mithilfe von Daten aus Ereignisprotokollen. Die Verbesserung umfasst die Leistungsanalyse mithilfe von Leistungskennzahlen sowie die prädiktive Analyse. Die prädiktive Analyse nutzt historische Daten, um mithilfe von Vorhersagemodellen zukünftige Verhaltensweisen vorherzusagen. Die Genauigkeit der historischen Daten ergänzt das Training der Machine-Learning-Modelle und sorgt so für effektive Vorhersagemodelle.

Prozess-Mining und seine Herausforderungen

Prozess-Mining ist eine datengesteuerte Technik, bei der Ereignisprotokolle analysiert werden, um Geschäftsprozesse zu entdecken, zu überwachen und zu verbessern, indem sie mit vordefinierten Modellen verglichen werden. Erinnern Sie sich an die prädiktiven Modelle, die wir im vorherigen Abschnitt besprochen haben? Obwohl es sich um eine effektive Technik handelt, bringt sie doch einige einzigartige Herausforderungen mit sich. Beispielsweise hängt die Genauigkeit stark von der Qualität der Ereignisprotokolle ab, sodass für genaue Schlussfolgerungen eine hohe Datenqualität erforderlich ist. Zweitens erfordert die Komplexität realer Geschäftsprozesse ausgefeilte Tools und Techniken. Und nicht zuletzt erfordert die Umsetzung von Verbesserungen auf der Grundlage von Process-Mining-Erkenntnissen effektive Change-Management-Praktiken.

End-to-End-Transparenz erreichen

Process Mining nutzt reale Ereignisdaten, um aufzudecken, wie Prozesse tatsächlich funktionieren, und hilft Unternehmen so, Ineffizienzen zu erkennen, Arbeitsabläufe zu verbessern und Compliance sicherzustellen. Es liefert klare, unverfälschte Einblicke und durchgängige Transparenz und ermöglicht so eine kontinuierliche Optimierung und bessere Entscheidungsfindung.

Die Erstellung eines BPMN ist das wichtigste Ergebnis der Prozessermittlung. Es ist äußerst kompatibel mit einer BPMN-Engine, beispielsweise Flowable. Flowable unterstützt die Modellierung und Verwaltung komplexer Prozesse, die einen fallbasierten Ansatz erfordern. Flowable kann auch in Lösungen für künstliche Intelligenz integriert werden und so in kurzer Zeit zur Prozessoptimierung beitragen.