Process Mining in der Energiewirtschaft

Die Energiewirtschaft sieht sich mit komplexer werdenden Prozessen mit einer wachsenden Anzahl an Teilnehmern und neuen Abrechnungsszenarios konfrontiert. Gleichzeitig mit der Kundenzufriedenheit sind Kostenoptimierung und Compliance-Anforderungen im Auge zu behalten. 

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Process Mining ermöglicht es, aus den reichlich vorhandenen digitalen Daten das tatsächliche Geschehene für alle Vorgänge zu rekonstruieren. Die Vorgänge werden in einen gemeinsamen Zusammenhang gestellt, Abweichungen vom Erwarteten und Erlaubten werden identifiziert und den Ursachen kann auf den Grund gegangen werden.

Mit iVIEW.Process Mining wird die Prozess-Perspektive im Kontext bewährter BI-Tools wie Power BI und Qlik Sense verfügbar, so dass Mitarbeiter keine neuen Werkzeuge erlernen müssen und die Aufwände für die Anbindung von Quellsystemen niedrig gehalten werden.

Use Cases in der Energiewirtschaft

Generell ermöglicht Process Mining eine prozessbasierte Analyse von:

  • Falschablesungen

  • Mehrfachanlagen

  • Abrechnungsstornierungen

  • Nicht abgerechneten Anlagen

Im Prozessbereich Meter-To-Cash bietet sich beispielsweise eine Erweiterung des BI um die Prozess-Perspektive an, um:

  • ineffizienzen und Clearing-Fälle mit hohem manuellen Bearbeitungsaufwand aufzudecken

  • die Stornoquote zu reduzieren

  • Durchlaufzeiten vom Eingang des Zählerstands bis zur Forderungsbegleichung zu analysieren und Flaschenhälse aufzudecken

In Buchhaltung oder Purchase-to-Pay-Prozessen ermöglicht Process Mining u.a.

  • die Steigerung der Skontoquote

  • die Abbildung von Kostenströmen bei monatlichen Abschlussprozessen

  • Fraud-Detection und Complicance-Checks

Daneben ist Process Mining bei der Überprüfung der Wirksamkeit der Kontrollsysteme bei internen Revisionsprüfungen äusserst hilfreich!

iVIEW.PROCESS MINING

Mit iVIEW.process mining geben wir Ihnen nun eine Funktionsbibliothek an die Hand, um aus Ihrer bestehenden Business Intelligence Suite – Qlik Sense oder Microsoft Power BI – ein intuitives Werkzeug für eine professionelle Prozessanalyse zu machen. So ergänzen Sie Ihre geschäftlich relevanten Key Performance Indikatoren um die Prozessperspektive und können so den digitalen Wandel optimal zur Gestaltung Ihrer Wettbewerbsvorteile nutzen.

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Fazit

Viele Prozesse werden heute mit Hilfe von externen Dienstleistern ausgeführt. Mit Process Mining kann die Performance von Dienstleistern in allen Bereichen (z.B. Smart-Metering) analysiert werden, um Effektivität, Antwortzeiten und Qualität der Arbeit in unterschiedlichen Prozessschritten vergleichbar zu machen (Benchmarking).

Zusätzlich bietet Process Mining eine ideale Unterstützung für die Automatisierung der Prozesse über Robotic Process Automation (RPA). Hierzu werden mithilfe von Process Mining zunächst die für RPA geeigneten Prozesse und Prozessschritte identifiziert. Anschließend wird der optimale Umfang und Prozessablauf für eine Automatisierung, auch unter Berücksichtigung der bestehenden Systeme, festgelegt.  

Mit Process Mining wird nun eine kontinuierliche Erfolgskontrolle möglich, um auch kurzfristig nachsteuern zu können.

Process Mining – Wissen, wie was wirklich läuft

Unternehmen kennen ihre Geschäftsprozesse – meist jedoch eher theoretisch. Tatsächlich mangelt es häufig an voller Prozesstransparenz.

Die Gründe sind vielfältig – Arbeitsabläufe werden subjektiv wahrgenommen, Schritte unbewusst hinzugefügt. Und Kenntnis haben die Mitarbeitenden in der Regel nur über mit ihrer Arbeit verbundene Teilprozesse. Zudem ändern sich Prozesse, beispielsweise aufgrund neuer Compliance-Vorgaben oder veränderter Kundenbedürfnisse. Und schliesslich passt der vorgesehene Prozessablauf nicht immer, etwa bei besonderen, nicht dem Standard entsprechenden Produktionserfordernissen.

Und genau hier kommt Process Mining ins Spiel, die automatisierte Analyse von Geschäftsprozessen auf Basis digitaler Spuren in IT-Systemen. 

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