Process Mining: 7 zentrale Fragen für Einsteiger

Diese Vorteile und Herausforderungen bringt der neue Trend im Prozessmanagement

Die Verbesserung interner Abläufe steht bei vielen Unternehmen ganz oben auf der Tagesordnung. Immer mehr Unternehmen setzen dabei auf Process Mining. Worum es dabei geht und was es zu beachten gilt, das haben wir hier übersichtlich für Sie zusammengefasst.

Hohe Prozessqualität und operative Exzellenz sind Ziele jedes Unternehmens. Für 42 Prozent, so eine Studie von teknowlogy | PAC in unserem Auftrag, hat die Steigerung der Mitarbeiterproduktivität sogar Top-Priorität, gefolgt von der Optimierung der Prozesse auf Platz zwei. Lösungsansätze dafür liefert Process Mining. Für alle, die gerade erst beginnen, sich damit zu befassen, geben wir hier Antworten auf sieben zentrale Fragen.

Wie wir das Thema Process Mining mit unserem Kooperationspartner GBTEC umsetzen, das zeigen wir Ihnen in diesem Artikel. Gleich weiterlesen!

1. Was genau ist Process Mining?
   Bei dieser Methode des Business Process Management (BPM) erkennt und analysiert eine Software die Abläufe im Unternehmen. Anschließend werden diese auf ihre Effizienz analysiert und optimiert. Dazu wertet die Anwendung die Log-Dateien derjenigen IT-Systeme aus, die an einem Geschäftsprozess beteiligt sind und erstellt daraus ein Prozessmodell. Process Mining macht somit sichtbar, was tagtäglich in den Systemen – und damit im Unternehmen – abläuft.
    
2. Was unterscheidet es von klassischem Business Process Management?
   Einer der wesentlichen Unterschiede ist die Art der Erfassung der Ist-Prozesse. Anstatt diese in aufwendigen Workshops zu erfragen und zu dokumentieren, bildet die Software den Status quo automatisiert aus den Log-Daten aller relevanten Systeme ab. Das Process Mining Tool leitet daraus direkt die einzelnen Arbeitsschritte, Arbeits- und Wartezeiten ab – und visualisiert sie in einem standardisierten Flussdiagramm.
    
3. Wo liegen die Vorteile dieses technologischen Ansatzes?
   Process Mining deckt mögliche Schwachstellen, Fehleranfälligkeiten und Engpässe auf. Zudem lässt sich damit die Einhaltung von Vorschriften und rechtlichen Vorgaben überprüfen. Es unterstützt also die Compliance. Insgesamt steigert das Verfahren die Qualität der Abläufe, erhöht die Produktivität und senkt so die Prozesskosten. Bei Abläufen, die eine Schnittstelle zu Kunden haben, lässt sich auch die Customer Experience verbessern.
    
4. Welche Voraussetzungen müssen gegeben sein?
   Ein entscheidender Erfolgsfaktor liegt in den Daten. Das beginnt beim Zugang zu den Log-Daten aller in einem Prozess involvierten Systeme. Dazu kommt: Sie müssen stets einheitlich, vollständig und bei mehreren Quellen vor allem auch vergleichbar sein. Eventuell ist daher beim Zusammenführen der Daten eine Harmonisierung nötig.
   
   
5. Wer profitiert davon?
   Grundsätzlich lassen sich alle IT-gestützten Abläufe in einem Unternehmen analysieren – von der Buchhaltung bis zum Service. Je standardisierter diese bereits ablaufen, umso besser. Allerdings muss das Unternehmen einen gewissen digitalen Reifegrad haben. Denn: Die zu analysierenden Prozesse dürfen keine manuellen Arbeitsschritte enthalten. Schließlich ist die Arbeit von Mitarbeitern, die etwas ausdrucken und in eine andere Abteilung tragen, technisch weder analysier- noch messbar.
    
6. Was bringt Process Mining für den ERP-Einsatz?
   Process Mining beschleunigt die Aufnahme aller digitalen Schritte eines Ist-Prozesses. Die toolgestützte Analyse ermöglicht zudem, Schwachstellen oder Zeitfresser aufzudecken. So lassen sich ERP-Abläufe optimieren. Process Mining ist daher kein Einmal-Projekt. Da sich Rahmenfaktoren immer wieder ändern, lohnen sich ein fortlaufendes Monitoring und eine regelmäßige Analyse – und damit auch der Einrichtungsaufwand für die Software.
    
7. Worauf ist bei der Toolauswahl zu achten?
   Die ersten Process-Mining-Werkzeuge konzentrierten sich rein auf Erfassung und Analyse. Die daraus abgeleiteten Workflow-Verbesserungen mussten mit anderen Automatisierungstools umgesetzt werden. Process-Mining-Lösungen der neuen Generation haben bereits umfassende Automatisierungsmöglichkeiten an Bord. Sie nutzen außerdem Algorithmen mit künstlicher Intelligenz für Prognosen zum weiteren Prozessverlauf. Diese werden in Echtzeit in Dashboards visualisiert und machen potenzielle Gefahren frühzeitig sicht- und vermeidbar.