Was ist Process Mining?

Process Mining ist eine Technik, die darauf abzielt, Geschäftsprozesse zu analysieren, zu optimieren und zu überwachen, indem digitale Ereignisdaten aus Informationssystemen extrahiert und ausgewertet werden. Diese Technik hilft Unternehmen, ein genaues Bild ihrer tatsächlichen Prozessabläufe zu erhalten, Engpässe zu identifizieren und Verbesserungsmöglichkeiten aufzuzeigen. Process Mining kann als eine Art "Röntgenaufnahme" der Geschäftsprozesse verstanden werden, die es ermöglicht, Abläufe transparent und datenbasiert darzustellen.

Wie funktioniert Process Mining?

Process Mining extrahiert Informationen aus den Ereignisprotokollen (Event Logs) verschiedener Informationssysteme wie ERP (Enterprise Resource Planning) und CRM (Customer Relationship Management). Diese Logs enthalten detaillierte Daten über die Abfolge von Aktivitäten innerhalb eines Prozesses. Process Mining-Software nutzt spezielle Algorithmen, um diese Daten zu analysieren und visuell darzustellen, wie die Prozesse tatsächlich ablaufen.

Der Prozess umfasst typischerweise folgende Schritte:

1. Datenextraktion: Ereignisdaten werden aus den IT-Systemen extrahiert.

2. Datenverarbeitung: Die extrahierten Daten werden in ein lesbares Format gebracht.

3. Prozessmodellierung: Mithilfe von Algorithmen werden die Daten analysiert und in ein visuelles Prozessmodell überführt.

4. Analyse und Optimierung: Das Modell wird auf Ineffizienzen und Optimierungspotenziale untersucht.

Arten von Process Mining

Process Mining lässt sich in drei Haupttypen unterteilen:

1. Discovery (Entdeckung): Hierbei wird ein Prozessmodell ausschließlich auf Basis der vorhandenen Ereignisdaten erstellt, ohne auf vorherige Modelle zurückzugreifen. Diese Methode ist besonders nützlich, um bestehende Prozesse vollständig neu zu entdecken.

2. Conformance (Konformität): Diese Methode vergleicht das reale Prozessmodell mit einem Soll-Modell, um Abweichungen und Übereinstimmungen zu identifizieren. Sie hilft dabei, Regelverstöße und ineffiziente Abläufe aufzudecken.

3. Enhancement (Erweiterung): Ziel dieser Methode ist es, bestehende Prozessmodelle durch zusätzliche Informationen zu verbessern und zu optimieren. Hierbei können auch externe Datenquellen herangezogen werden, um ein umfassenderes Bild zu erhalten.

Vorteile von Process Mining

Process Mining bietet zahlreiche Vorteile für Unternehmen:

• Objektive Erkenntnisse: Bietet faktenbasierte Einblicke in die tatsächlichen Abläufe.

• Schnelligkeit und Genauigkeit: Schnellere und präzisere Analyse im Vergleich zu manuellen Methoden.

• Integration: Funktioniert mit bestehenden IT-Systemen und erfordert keine grundlegenden Änderungen der Infrastruktur.

• Transparenz: Macht komplexe Prozesse verständlich und nachvollziehbar.

• Effizienzsteigerung: Identifiziert Engpässe und Optimierungspotenziale, was zu einer effizienteren Ressourcennutzung führt.

• Compliance: Hilft bei der Einhaltung von Vorschriften und internen Standards.

Anwendungsszenarien und Branchen

Process Mining kann in einer Vielzahl von Branchen und Anwendungsfällen eingesetzt werden:

• Produktion: Optimierung der Produktionsprozesse und Ressourcenzuweisung.

• Bildung: Überwachung und Bewertung von Schülerleistungen.

• Gesundheitswesen: Verbesserung der Patientenversorgung und -verwaltung.

• Öffentliche Verwaltung: Effizientere Bearbeitung von Anträgen und Rechnungen.

• Finanzen: Optimierung von Finanzprozessen und Betrugserkennung.

• E-Commerce: Analyse des Kundenverhaltens und Verbesserung des Einkaufsprozesses.

• Softwareentwicklung: Optimierung von Entwicklungs- und Deployment-Prozessen.

Process Mining Tools und Technologien

Es gibt verschiedene Tools und Technologien, die Process Mining unterstützen, darunter:

• Disco: Ein benutzerfreundliches Tool für die schnelle Analyse und Visualisierung von Prozessen.

• ProM: Eine Open-Source-Plattform mit umfangreichen Funktionen für die akademische und kommerzielle Nutzung.

• Celonis: Eine führende Process Mining-Plattform, die fortschrittliche Analysen und Integrationen bietet.

• Python: Mit Bibliotheken wie pm4py können maßgeschneiderte Process Mining-Analysen durchgeführt werden.

Process Mining in der Praxis

Ein erfolgreiches Process Mining-Projekt umfasst mehrere Phasen:

1. Datenerhebung: Sammeln und Vorbereiten der Ereignisdaten aus den relevanten Systemen.

2. Modellierung und Analyse: Erstellen eines Prozessmodells und Identifizieren von Optimierungspotenzialen.

3. Implementierung von Verbesserungen: Umsetzen der identifizierten Maßnahmen zur Prozessoptimierung.

4. Monitoring: Kontinuierliche Überwachung der Prozesse, um den Erfolg der Verbesserungen zu messen und weitere Anpassungen vorzunehmen.

Beispiel: IT-Incident Management

Im Bereich IT-Incident-Management wird Process Mining schon länger erfolgreich angewendet. Dieser Management-Bereich befasst sich mit der ungeplanten Unterbrechung eines IT-Services. Dies führt entweder zu vollständigem Arbeitsstillstand oder zumindest zu einer reduzierten Qualität der Arbeitsergebnisse.

Der Incident Management-Prozess strebt nach einer schnellen Wiederaufnahme des normalen Betriebs, um die Auswirkungen auf den Geschäftsablauf zu minimieren. Alles in allem ist Incident Management ein komplexer Prozess: Tritt ein Incident auf, müssen häufig mehrere Mitarbeiter aus unterschiedlichen Teams Feedback geben.

Herausforderungen und Lösungsansätze

Bei der Implementierung von Process Mining können verschiedene Herausforderungen auftreten, darunter:

• Datenqualität: Sicherstellen, dass die Daten vollständig und korrekt sind.

• Komplexität der Integration: Nahtlose Integration der Process Mining-Tools in die bestehende IT-Infrastruktur.

• Änderungsmanagement: Akzeptanz und Unterstützung der Mitarbeiter für die identifizierten Verbesserungen sicherstellen.

Lösungsansätze:

• Datenbereinigung: Systematische Bereinigung und Validierung der Daten vor der Analyse.

• Schulung und Schulung: Schulung der Mitarbeiter im Umgang mit Process Mining-Tools und -Methoden.

• Stakeholder-Engagement: Einbeziehung aller relevanten Stakeholder in den Prozess, um Akzeptanz und Unterstützung zu gewährleisten.

Zukunft von Process Mining

Die Zukunft von Process Mining ist vielversprechend. Mit der zunehmenden Digitalisierung und der Verfügbarkeit großer Datenmengen wird Process Mining weiter an Bedeutung gewinnen. Die Integration mit Technologien wie künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen wird die Analysemöglichkeiten erweitern und neue Optimierungspotenziale erschließen.

Process Mining und die digitale Transformation

Process Mining spielt eine Schlüsselrolle in der digitalen Transformation, indem es Unternehmen ermöglicht, ihre Prozesse datenbasiert zu verstehen und zu verbessern. Durch die Integration von Process Mining in eine Low-Code-Entwicklungsumgebung können Unternehmen schnell und effizient neue Anwendungen und Automatisierungen entwickeln, die auf den tatsächlich ablaufenden Prozessen basieren.

Process Mining und Robotic Process Automation (RPA)

Process Mining kann auch in Kombination mit Robotic Process Automation (RPA) eingesetzt werden, um repetitive und manuelle Aufgaben zu automatisieren. Durch die Analyse der Prozesse mit Process Mining können die besten Kandidaten für die Automatisierung identifiziert werden. Dies führt zu einer effizienteren und fehlerfreien Durchführung dieser Aufgaben.

Fazit

Process Mining ist ein mächtiges Werkzeug zur Analyse, Optimierung und Überwachung von Geschäftsprozessen. Es bietet Unternehmen die Möglichkeit, ihre Prozesse auf der Grundlage objektiver Daten zu verbessern und somit Effizienz, Compliance und Kundenzufriedenheit zu steigern. Mit den richtigen Tools und einer durchdachten Implementierung kann Process Mining einen erheblichen Mehrwert für jede Organisation bieten. Durch die umfassende Analyse und Visualisierung der Prozesse können Unternehmen Ineffizienzen gezielt angehen, was zu einer besseren Ressourcennutzung und gesteigerter Produktivität führt. Die Kombination mit modernen Technologien wie RPA und Low-Code-Entwicklung verstärkt die Wirkung von Process Mining zusätzlich, indem sie Automatisierungspotenziale aufzeigt und die Umsetzung beschleunigt.

Häufig gestellte Fragen (FAQs)

Was versteht man unter Process Mining?

Process Mining ist eine Methode, um bestehende Geschäftsprozesse anhand digitaler Ereignisdaten zu analysieren und zu optimieren. Durch die Untersuchung von Event Logs aus verschiedenen IT-Systemen erhält man ein präzises Bild der tatsächlichen Prozessabläufe und kann ineffiziente Bereiche identifizieren.

Welche Haupttypen von Process Mining gibt es?

Die drei wesentlichen Arten von Process Mining sind:

1. Discovery: Erstellung eines neuen Prozessmodells ausschließlich auf Basis vorhandener Daten, ohne Rückgriff auf vorherige Modelle.

2. Conformance: Vergleich des aktuellen Prozessmodells mit einem Soll-Modell, um Abweichungen und Regelverstöße aufzudecken.

3. Enhancement: Verbesserung eines bestehenden Prozessmodells durch zusätzliche Informationen und Optimierungsdaten.

Warum ist Process Mining für Unternehmen wertvoll?

Process Mining hilft dabei, betriebliche Ineffizienzen wie Engpässe oder unnötige Prozessschritte aufzudecken. Unternehmen können dadurch ihre Arbeitsabläufe auf Basis objektiver Daten reorganisieren, um effizientere Ressourcennutzung und bessere Workflows zu erreichen.

Wie unterstützt Process Mining die digitale Transformation?

Durch Process Mining können Unternehmen ihre Workflows detailliert analysieren und verstehen, welche Prozesse gut funktionieren und welche verbessert werden müssen. Dies ermöglicht datenbasierte Entscheidungen zur Optimierung und Neugestaltung von Workflows im Rahmen der digitalen Transformation.

Welche Synergien gibt es zwischen Process Mining und Low-Code-Entwicklung?

Process Mining kann aufzeigen, welche Prozesse sich für die Umsetzung in einer Low-Code-Entwicklungsum

gebung eignen. Es hilft, Prioritäten zu setzen und sicherzustellen, dass automatisierte Aufgaben effizient und ohne Rückstände erledigt werden.