©gerdaltmann_mark/Pixabay

Process Mining – Antrieb für den digitalen Wandel

Das zwangsläufig stark zunehmende Interesse an Daten, die durch Computer generiert und verfügbar gemacht werden, lässt die Experten mittlerweile von Datenwissenschaft sprechen. Die Bedeutung von Daten, deren Volumen, Verwendung und Auswertung wird zukünftig für Menschen und Organisationen weiter dramatisch zunehmen.

Es haben sich dementsprechend auch Lösungen zur Datenanalyse, z. B. im Bereich „Business Intelligence“ oder „Data Mining“ entwickelt. Hierbei geht es hauptsächlich um die Zusammenstellung und Betrachtung von reinen Daten sowie deren Auswertung und Erscheinung z. B. in „Dashboard Applikationen“. Es bestehen keine direkten Zusammenhänge zwischen den dazugehörigen Prozessen.

Aber auch die Gebiete des Process Modelling und Re-Engineering haben schon eine längere Geschichte und bieten viele Methoden und Ansätze zur Prozessanalyse und Erstellung optimierter Prozessabläufe. Oft basieren BusinessProcessManagement Lösungen auf idealisierten, statischen Prozessmodellen.

Process Mining, als relativ neues Element der Datenwissenschaft, schließt die Lücke zwischen reiner Datenanalyse und reiner Prozessanalyse. Ziel ist die Verbindung von Daten, wie sie heute z. B. von „Event Logs“ generiert werden, mit den involvierten Geschäftsprozessen.

Process Mining verspricht Transparenz der Zusammenhänge zwischen Daten aus „Event Logs“ und den dazugehörigen Prozessschritten.

Vorhandene Prozessdaten werden in vielerlei Dimensionen zusammengestellt und ausgewertet. Hieraus entsteht tiefe Einsicht und Verständnis für den Ist-Zustand von Abläufen, basiert auf Fakten, weniger auf Annahmen.

Die Zuordnung und Integration von Daten in Modellprozessen erzeugt eine datengestützte Aussagekraft. Process Mining ermöglicht Konformitätsparameter zu überprüfen, Abweichungen zu KPIs festzustellen oder unerwünschte Entwicklungen im Ablauf vorherzusehen. Die gewonnene Transparenz liefert Erkenntnisse, die ein großes Optimierungs- und Anpassungspotential der Ablauf- und Prozesslandschaft von Unternehmensbereichen eröffnen. Process Mining stellt also eine wichtige Quelle für Empfehlungen dar, die der Entscheidungsfindung im Unternehmen dienen.

Um als Unternehmen langfristig am Markt erfolgreich zu sein, muss es sich den entscheidenden, grundsätzlichen Herausforderungen stellen:

  • Ständige Veränderungen von Marktbedürfnissen, Geschäftsmodellen und Arbeitsweisen
  • Schnelleres Reagieren auf Veränderungen

Die letzten Jahrzehnte haben gezeigt, dass erfolgreiche Unternehmen auch flexible und vorausschauende Unternehmen sind. Der Umgang mit Änderungen von Anforderungen oder dem Hinzukommen neuer Anforderungen ist dabei wesentlich.

Process Mining entfaltet dann seinen größten Nutzen, wenn es nicht für einmalige Schnappschüsse von Prozessen verwendet wird, sondern für deren kontinuierliche Analyse und Optimierung

Die Fähigkeit zielorientierter Anpassung bestehender operativer Abläufe setzt ganz klar die notwendige Transparenz über den Ist-Zustand voraus. Da Prozesse selbst sich auch dynamisch verhalten – darüber gibt Process Mining Auskunft – ist der Ist-Zustand eigentlich eine Momentaufnahme. Erst die Zusammenführung von Prozessschritten mit geeigneten Daten, erlaubt eine stabilere Beurteilung. Durch die genauen Kenntnisse des aktuellen Prozesses, wird die Reaktion auf Veränderung entscheidend unterstützt. Für das Unternehmen ist somit erkennbar, welche Prozessanpassungen neuen Anforderungen entsprechen, sie erfüllen oder unterstützen, und welche Auswirkungen durch die Anpassungen in der end-to-end-Betrachtung zu erwarten sind. Ohne Process Mining würde eine detaillierte Analyse sehr viel aufwändiger sein und dadurch vielleicht gar nicht erst durchgeführt werden.

Herkömmliche Prozessanalyse und -modellierung ist aufwändig und kostenintensiv. Es fehlt an Detailwissen, objektiven Validierungstechniken und allgemein gültiger Formalisierung.

Wenn ohne genaue Kenntnisse des Ist-Zustandes Prozessveränderungen herbeigeführt werden, steigt das Risiko, die Auswirkungen zu unterschätzen oder gar nicht zu erkennen. Mit jeder Veränderung kann allerdings auch neues Verbesserungspotential im Gesamtablauf entstehen. Process Mining ermöglicht solche Betrachtungen.

Die Entscheidung für die Einführung und Anwendung von Process Mining im Unternehmen hat also strategischen Charakter. Wer mit dem „online Monitoring“ bestehender Prozesse, der Analyse von Verbesserungspotential und der Simulation von möglich Alternativ-Prozessen arbeitet, schafft so für sein Unternehmen ein wertvolles Werkzeug für die kontinuierliche Verbesserung und Anpassung der operativen Unternehmensabläufe.

Eine Umfrage von Gartner bestätigt die Anwendungsgebiete und „Use Cases“ für „Process Mining“ und deren Verteilung. Neben der klassischen Prozessoptimierung weisen RPA (Robotic Process Automation) und Digital Transformation einen klaren Anstieg auf und verdeutlichen, dass Process Mining bei der Unterstützung des Trends zur weiteren Digitalisierung eine wichtige Rolle spielt.

Zusammenfassend lässt sich Process Mining als Methodik beschreiben, die darauf zielt, echte Prozesse (nicht basierend auf Annahmen) kennenzulernen, in ihrem Ablauf zu beobachten und zu verbessern, indem „Event Logs“ aus bestehend IT Systemen extrahiert und ausgewertet werden.

Process Mining ermöglicht und unterstützt:

  • Das Identifizieren von Automatisierungspotential. Vor dem Einsatz von Automatisierungssoftware (RPA, IOT) steht die Erfassung und Analyse der Prozessschritte, die aktuell von Menschen ausgeführt werden.
  • Die Durchführung von Compliance/Conformance Checks durch Abweichungsanalyse von Event Log und Referenz-Prozessmodell (Soll-Ist Vergleich).
  • Die Transparenz des sozialen Netzwerks der prozessbeteiligten Ressourcen, z. B. welche Kontakte und deren Häufigkeit zwischen einzelnen Ressourcen über den Prozess bestehen.
  • Die Simulation von Prozessen mit integrierten, potentiell zukünftigen Veränderungen und somit deren Auswirkungen.
  • Das Erkennen von Prozessproblemen (Root-Cause Analyse) und deren Behebung, z. B. Umstellung des Prozessschrittes „Reihenfolge“ zur Optimierung von Durchlaufzeiten oder Vermeidung unerwarteter Varianten.
  • „Lessons Learned“, Empfehlungen basierend auf historischen Werten, um frühere Fehler nicht zu wiederholen.

„Das Interesse an Process Mining wird nicht schwinden. Vielmehr wird es, zusammen mit Prozessmodellierung und -automatisierung, in Zukunft ein integraler Bestandteil jeder modernen Prozess-Management-Initiative sein,“ bewertet Gero Decker, CEO von Signavio, den Trend auf Computerwoche.de.

In 2018 schätzte Gartner das weltweite Marktvolumen für Software Lizenzen zur Unterstützung von Process Mining auf 160 Mio $. In diesem Jahr erwachte der Markt in den USA und viele Organisationen erkannten den Nutzen und die Vorteile von Process Mining. Die Vorhersage des Marktvolumens verdreifachte sich deshalb für 2020. Dabei berücksichtigen die Zahlen noch nicht die Dienste für Beratung und Implementierung der Software. Bei der geographischen Verteilung fällt auf, dass das aktuelle Marktpotential in Europa im Vergleich zu den USA deutlich geringer ist. Für Deutschland und Europa allgemein wird in 2020 jedoch ein deutlicher Anstieg des Bedarfes an Diensten und Produkten für Process Mining erwartet. Die Herausforderung dabei liegt auch bei Lieferanten und Dienstleistern, die Kapazitäten und Expertise zeitnah zur Verfügung zu stellen.

Bildnachweise: ©gerdaltmann_mark/Pixabay

Das könnte Sie auch interessieren

Bleiben Sie informiert:

bcs-people hilft Ihnen...

Weitere Blogthemen: