Die Stärke von Process Mining

Prozesse sind das Lebenselixier jedes Unternehmens. Egal, ob sie manuell und/oder automatisiert ausgeführt werden: Die meisten Prozesse hinterlassen digitale Spuren. Process Mining verwendet diese digitalen Spuren (Ereignisprotokolle), um den Vergleich zwischen Ist- und Soll-Prozess zu visualisieren. Die Prozessmanagement-Technik hilft also dabei, die tatsächlichen Abläufe in Ihrem Unternehmen aufzuzeigen. 

Durch das Mining von Ereignisprotokolldaten – anstatt unzuverlässige Informationen zu nutzen – zeigt Process Mining Prozessabweichungen, Schattenprozesse, Engpässe und Compliance-Probleme auf. Es spielt damit eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung Ihres Geschäftsbetriebs und der Reduzierung von Risiken. Weitere Informationen zum Potenzial von Process Mining finden Sie in unserem Process Mining Guide

Process-Mining-Begriffe, die Sie kennen sollten

Bevor wir auf einige allgemeine Fragen zum Process Mining eingehen, finden Sie nachfolgend die Definition von Process Mining und einiger zugehöriger Begriffe:

Business Intelligence Im Kontext von Process Mining bezieht sich Business Intelligence auf Strategien und Technologien, die Unternehmen dabei unterstützen, einen Mehrwert durch datengestützte Entscheidungen zu erzielen.
Process Discovery (Prozesserkennung) Die Tools und Techniken, die zur Definition, Abbildung und Analyse bestehender Prozesse verwendet werden. Dazu gehören Process Mining und Process Modelling.
Process Mining Analyse von Daten auf Unternehmensebene, um die tatsächliche Funktionsweise aller Prozesse aufzudecken.
Process Modelling (Prozessmodellierung) Eine Methode zur Visualisierung von Prozessen, wie z. B. eine Prozessabbildung. Wird auch als Geschäftsprozessmodellierung bezeichnet.
Task Mining Analyse von Daten auf Desktop-Ebene, um Erkenntnisse über die Aufgaben zu gewinnen, die Mitarbeitende außerhalb der Prozesse auf Unternehmensebene ausführen. (Der Signavio-Partner FortressIQ ist in diesem Bereich sehr stark.)
Data Mining Analyse großer Datenmengen, um Muster aufzudecken. Data Mining ist eine Technik, die im Process und Task Mining verwendet wird.
KI und maschinelles Lernen Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf den Einsatz von Technologie, um menschliche Intelligenz nachzuahmen. Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich von KI, die es Maschinen ermöglicht, aus Informationen zu lernen. Diese Technologie kann mit Process Mining kombiniert werden, um selbstoptimierende Prozesse zu erstellen.
RPA (Robotic Process Automation) Der Einsatz von Software für sich wiederholende Aufgaben durch Nachahmung menschlicher Handlungen. RPA kann beispielsweise verwendet werden, um Prozesse zu rationalisieren und Teammitglieder von repetitiven Aufgaben zu entlasten. Jedoch müssen Prozesse vor der Automatisierung verstanden und optimiert werden. Die Automatisierung „fehlerhafter Prozesse“ wird den Mehrwert von RPA einschränken. 

Wie ist Process Mining zu einem wichtigen Faktor für moderne Unternehmen geworden?

Process Mining nahm vor etwa einem Jahrzehnt an Fahrt auf. 2009 wurde eine Arbeitsgruppe gegründet und 2011 veröffentlichte Professor Wil van der Aalst, „der Vater des Process Mining“, sein erstes Buch zu diesem Thema.

Seither sind Unternehmen zunehmend auf digitale Technologien angewiesen, um Prozesse zu unterstützen oder sogar vollständig zu automatisieren. Diese Digitalisierung moderner Organisationen hat die Zahl verfügbarer Daten exponentiell gesteigert und damit auch den Nutzen, der aus diesen mithilfe von Process Mining gewonnen werden kann. 

Neben dem Datenwachstum hat vor allem Cloud-Computing Process Mining zugänglicher gemacht, sodass immer mehr Unternehmen Daten zur Entscheidungsfindung nutzen können. Process Mining zur Unterstützung datengestützter Entscheidungen ist für moderne Organisationen daher ein natürlicher nächster Schritt. 

Warum sollten Unternehmen Process Mining nutzen? 

Wenn Ihr Unternehmen bereits über Prozessabbildungen und -dokumentationen verfügt, fragen Sie sich vielleicht: „Warum überhaupt noch Process Mining nutzen?“

Die Antwort auf diese Frage lautet: Weil Process Mining den Unterschied zwischen Soll und Ist aufdeckt. Die meisten Anwender sind über die gewonnene transparente Sicht auf ihre Ist- und Soll-Prozesse durch Process Mining überrascht. Selbst manuelle Prozesse hinterlassen erkenntnisreiche digitale Spuren.

Die bisherige Methode der Nutzen- oder Prozessabbildung beruht auf Schätzungen und kann „unbeabsichtigt Tendenzen und Missverständnisse ihrer Ersteller widerspiegeln“, wie Jung Paik und John Silver es in Mining for Value with intelligent Process Analytics formulieren. Sie sagen weiter: „Process Mining löst mehrere große Herausforderungen. Es sorgt für Geschwindigkeit, Analysefähigkeit und Fakten bei der Aufdeckung von Ressourcenverschwendung, Ineffizienz und Wertverlust im Geschäftsbetrieb.“

Was kann Process Mining verbessern? 

Process-Mining-Software kann zur Verbesserung der Unternehmensleistung beitragen und Organisationen dabei unterstützen, Kosten zu senken und die Produktivität zu steigern.

Denn mithilfe von Process Mining können die Ursachen leistungsschwacher Prozesse aufgedeckt, Compliance-Verstöße erkannt und visualisiert, Prozesse überwacht und Problemen vorgegriffen werden. Die Vorteile sind vielfältig, können aber besonders für fundamentale Prozesse wie Order-to-Cash und Procure-to-Pay von Bedeutung sein. 

Ein Beispiel: Der Signavio-Kunde Sterlite Technologies konnte seinen P2P-Zyklus durch Process Mining um 80 Prozent reduzieren und sich eine Reihe von High-Tech-Aufträgen sichern, die einen agilen Zahlungsansatz erforderten. 

Die wertvollen Erkenntnisse, die Unternehmen durch Process Mining gewinnen, ermöglichen es, die Compliance durch Konformitätsprüfungen zu verbessern, Prozesse zu optimieren und die Organisation in ein widerstandsfähiges und anpassungsfähiges Unternehmen zu verwandeln.

Erfahren Sie mehr darüber, wie Process Mining bahnbrechende Erkenntnisse liefern kann mit unserem

Wie verbessert Process Mining die Customer Journey?

Process Mining kann auch auf das Customer Journey Mapping angewendet werden, um die Punkte zwischen Ihrer Customer Journey und den zugehörigen Teammitgliedern, Prozessen, Entscheidungen und IT-Systemen zu verbinden.

Durch Transparenz können Sie ein besseres Verständnis darüber gewinnen, wie interne Prozesse das Kundenerlebnis beeinflussen. Dank dieser kundenorientierten Sicht können Sie Prozesse für eine nahtlose Customer Journey und neue Möglichkeiten zur Kundenbegeisterung verbessern.

In Branchen, in denen die Kundenbindung von großer Bedeutung ist, können die durch Process Mining gewonnenen Erkenntnisse zur Verbesserung des Kundenerlebnisses einen erheblichen Wettbewerbsvorteil bieten. Ein Beispiel hierfür ist die Customer Excellence für Telekommunikationsunternehmen als strategischer Wettbewerbsfaktor.

Wann sollten Sie Process Mining nutzen?

Unternehmen nutzen Process Mining, um herauszufinden, wo und wie Mehrwert in ihrem Unternehmen generiert wird. Process Mining hilft bei der Beantwortung der Fragen, die im täglichen Betrieb auftreten:

  • Warum wurde diese Kundenrechnung falsch versendet?
  • Warum hat eine Gruppe von Kunden in diesem Bereich ihre Bestellungen mit zwei Wochen Verspätung erhalten?
  • Warum stimmt die „Anzahl der verkauften Produkte“ nicht mit der „Anzahl der gelieferten Produkte“ überein?

Process Mining bietet nicht nur Antworten auf diese unmittelbaren Fragen, sondern auch langfristige Vorteile. Die Fähigkeit, die inneren Abläufe Ihres Unternehmens transparent darzustellen, steigert Ihre Operational Resilience. Denn so können Sie Probleme besser antizipieren, sich schnell anpassen und die Auswirkungen dieser Änderungen erkennen.

In den letzten Jahren haben vor allem Banken und Finanzinstitute, die Gastronomie-Branche und die Telekommunikationsbranche auf Process Mining für umfangreiche Veränderungen Ihrer Arbeitspraxis gesetzt. Diese Beispiele können als Roadmap in der neuen Normalität dienen, um als stärkeres und widerstandsfähigeres Unternehmen aus der Pandemie hervorzugehen. 

Vier Schritte für Ihre erfolgreiche Process-Mining-Initiative

Process Mining analysiert anhand von Daten die aktuelle Funktionsweise Ihrer Prozesse und bietet Ihnen damit die notwendigen Informationen, um diese zu verbessern. Dabei besteht eine erfolgreiche Process-Mining-Initiative aus vier Schritten:

  1. Definieren Sie den Umfang: Bringen Sie alle Beteiligten zusammen, um sich auf Projektziel, Prozess und Datenanforderungen zu einigen. Denken Sie daran, dass Sie diese im Laufe der Zeit ändern und verfeinern können.
  2. Sammeln Sie Daten: Prozessverantwortliche halten diesen Schritt oft für sehr arbeitsintensiv, aber die richtigen Data-Mining-Tools machen es relativ einfach. In fast allen Fällen wird das Process-Mining-Tool über einen Standard-Software-Connector mit Ihren Systemen verbunden. 
  3. Gewinnen Sie Erkenntnisse: Dies ist der wirklich spannende Teil von Process Mining. Denn anhand eines auf Daten basierenden Prozessmodells können Sie analysieren, was wirklich bei jedem Schritt passiert. 
  4. Optimieren und messen Sie Ihre Ergebnisse: Jetzt können Sie Leistungskennzahlen für die Kernprozesse festlegen und datengestützte Änderungen einleiten. 

Weiterführende Informationen zu den einzelnen Phasen Ihrer Process-Mining-Initiative finden Sie in unserem Whitepaper:

Veröffentlicht am: 5. Juli 2021 - Letzte Änderung am: September 10th, 2021
Themen: Process Mining