Process Mining

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.

Gleichzeitig ist der Druck, Prozesse effizienter zu machen, allgegenwärtig. Optimieren lassen sich Prozesse aber nur, wenn man sie genau kennt – denn wie man so schön sagt:

You can’t fix what you can’t see.“

Und genau hier kommt Process Mining ins Spiel, die automatisierte Analyse von Geschäftsprozessen auf Basis digitaler Spuren in IT-Systemen. Solche Spuren hinterlässt zum Beispiel die Bearbeitung einer Kundenbeschwerde vom elektronischen Eingang über die Erstellung des Tickets und dessen Bearbeitung bis zur Rückmeldung per E-Mail an den Kunden. Process-Mining-Werkzeuge visualisieren den Gesamtprozess mittels der Auswertung von entsprechenden Ereignisprotokollen und darin enthaltenden Informationen wie Fall-IDs, Aktivitätsbezeichnungen, Zeitstempel, Lieferanteninformationen etc.

Wie die rote Pille öffnet Process Mining den Anwendern die Augen für Geschäftsprozesse, wie sie wirklich sind. Dieses Sehen der Wahrheit versetzt Unternehmen dann in die Lage, Ineffizienzen und Optimierungspotenziale zu identifizieren. In der Folge können Massnahmen umgesetzt werden, um die Geschäftsabwicklung zu verbessern.

So funktioniert Process Mining

Nachdem Unternehmen definiert haben, welche Prozesse analysiert werden sollen, erfolgt das Process Mining in der Regel in fünf Schritten:

  • Prozessdatenaufnahme

    Relevante Ereignisdaten werden aus Ereignisprotokollsystemen eines Unternehmens extrahiert und in die Process-Mining-Software integriert. Im einfachsten Fall erfolgt die Extraktion eines Ergebnisprotokolls in Form einer CSV-Datei. Fortschrittliche Lösungen ermöglichen die kontinuierliche Synchronisierung von Prozessdaten.

  • Prozessvisualisierung

    Die einzelnen Ereignisse vom Beginn des Prozesses bis zu dessen Ende werden abgebildet. Es entsteht eine End-to-End-Visualisierung des Gesamtprozesses als Flussdiagramm inklusive aller Varianten – ein originalgetreues Modell der Prozessrealität im Unternehmen.

  • Prozessanalyse

    Die abgebildeten Prozesse werden nach unterschiedlichen Fragestellungen untersucht, um die Ursachen von ineffizienten Prozessen zu verstehen und deren Auswirkungen auf Key Performance Indicators zu quantifizieren. „Wo sind die Engpässe?“, „Welche Ressourcen sind überlastet?“, „Wie wirkt sich eine bestimmte Variante auf einen Prozess-KPI (z. B. Betriebskosten) aus?“ sind typische Beispiele.

  • Prozess-Benchmarking

    Die bestehenden Prozesse können mit Sollvorgaben respektive gegeneinander (zum Beispiel auf Länderebene) verglichen werden. Anschliessend wird bewertet, wie stark der Istprozess von diesem Ideal- bzw. Vergleichsprozess abweicht und ob diese Abweichungen akzeptabel sind oder es sinnvoller ist, Anpassungen vorzunehmen.

  • Prozessoptimierung

    Aus dem Wissen, wie und wie gut die Prozesse laufen, leiten Unternehmen Optimierungsmassnahmen ab, die auf Ziele wie die Steigerung der Preiseffizienz, die Beschleunigung der Prozessabwicklung oder die Optimierung der Produktivität ausgerichtet sind.

Dabei ist Process Mining kein einmaliges Projekt, sondern ein Kreislauf aus Analyse, Verbesserung und Überwachung von Prozessen. Unternehmen müssen ihre Geschäftsabläufe kontinuierlich überprüfen, um fortlaufend Optimierungspotenziale nutzen zu können. Umso wichtiger ist es, Technologie einzusetzen, die unkompliziert und ohne hohen Zeitaufwand in allen Phasen des Process Mining einsetzbar ist.

Process Mining auf Basis von Business Intelligence

Besonders stark setzt sich bei Unternehmen, die ihre Prozesse optimieren wollen, Process Mining auf Basis von Business Intelligence durch. BI-Technologien versetzen Unternehmen in die Lage, Prozesse interaktiv und unkompliziert im Selfservice-Verfahren zu analysieren. Sie können:

  • Ereignisdaten aus heterogenen Systemlandschaften extrahieren, zusammenführen und hinsichtlich ihrer Qualität prüfen,
  • ein effizientes, Data-Governance-konformes Management von Daten sicherstellen,
  • mittels KPI-Analysen bewerten, in welchem Umfang Prozesse von Relevanz für strategische Unternehmensziele in Form von KPI-Vorgaben sind,
  • KPIs leicht verständlich und ansprechend visualisieren,
  • Daten ad hoc auswerten und über Simulationsanalysen die Auswirkung von Prozessveränderungen vorab überprüfen und vergleichen und - Prozesse nach ihrer Bedeutung und ihrem Nutzen hierarchisieren und ausserdem priorisieren, für welche Prozesse Optimierungsmassnahmen wie die Automatisierung nutzenstiftend und kosteneffizient sind.

Process Mining in der Praxis

Vom Einsatz der Process-Mining-Technologie profitieren Unternehmen durch die mögliche

  • Realisierung von Kosteneinsparungen,
  • Optimierung der betrieblichen Effizienz,
  • Steigerung der Produktivität der Mitarbeitenden,
  • Verbesserung der Kundenzufriedenheit.

Process Mining eignet sich insbesondere für Unternehmen mit grossen, prozessrelevanten Datenmengen, bei denen ineffiziente Geschäftsprozesse deutliche negative Konsequenzen haben.

Process Mining in der PRaxis

 

Branchenbezogene Use-Cases Process Mining

  • Einzelhandel:

    effiziente, reibungslose E-Commerce-Abläufe für die Optimierung der Customer Journey und Kundenzufriedenheitssteigerung

  • Finanzdienstleistungen:

    kontinuierliche und automatisierte Aufdeckung anormaler Verhaltensweisen, etwa bei Kreditantragsprozessen

  • Gesundheitswesen:

    durchgängige, effiziente, digital gestützte Patientenbegleitung vom Erstkontakt bis zum Behandlungsabschluss 

  • Telekommunikation:

    optimierte Prozesse von der Beauftragung bis zur Aktivierung

Funktionsbezogene Use-Cases Process Mining

Typische Einsatzszenarien in zentralen Unternehmensbereichen sind:

  • VERTRIEB

    Lead-To-Order

    • Identifikation der Gründe für zu lange Lead-to-Order-Zeiten
    • Überprüfung, ob die Marketingmassnahmen zur Steigerung der Konversionsraten geeignet sind

    Order-to-Cash

    • Analyse der Gründe für verspätete Lieferungen
    • Identifizierung von Ursachen für Auftragsstornierungen und -änderungen durch Kunden
  • BESCHAFFUNG

    Purchase-to-Pay

    • Identifizierung von automatisierbaren Schritten, um die Fehlerquote und die Nachbearbeitungszeit zu reduzieren
    • Identifikation von Lieferanten, Produkten oder Abteilungen, die Lieferverzögerungen verursachen
  • LOGISTIK / SUPPLY CHAIN

    • Analysen von Lieferketten, -quoten und Materialbeschaffung
    • Analyse der geografischen Reichweite von Lagerhäusern
    • Identifizierung der Ursachen von Lieferungsverzögerungen
    • Retouren-/Beschwerdemanagement
  • PRODUKTION

    • Aufdeckung von Ineffizienzen innerhalb der Produktionsprozesse
    • prozessbegleitende Warnmeldungen bei Abweichungen der Fertigung von der Norm
  • FINANZEN

    Debitorenbuchhaltung

    • Analyse der Ursachen für unpünktliche Zahlungen seitens der Kunden
    • Prüfung des Zahlungsverhaltens zur Gewährung von Skonto
    • Identifikation der Engpässe im Rechnungsstellungsprozess
    • Identifikation von Gründen für den Versand unnötiger Zahlungserinnerungen

    Kreditorenbuchhaltung

    • Identifikation der Gründe für Zahlungsverzögerungen
    • Analyse der Ursachen für fehlerhafte Rechnungen

    Audit

    • Analyse von Endkundenprozessen
    • Risikoerkennung
  • IT-SERVICEMANAGEMENT

    • Identifikation von Fehlern oder Lücken in den IT-Systemen
    • Aufdeckung der Ursachen für lang laufende Tickets
    • Überprüfung der Servicequalität des Call-Centers

Process Mining auf dem Vormarsch

Dass immer mehr Unternehmen sich für die „rote Pille“ entscheiden, wenn es um Prozessoptimierung geht, zeigen die steigenden Investitionen in Process-Mining-Technologie: Laut der Everest Group verzeichnet der weltweite Markt für Process-Mining-Software ein jährliches Wachstum von 60 bis 70 Prozent und erreichte 2020 ein Volumen von 320 bis 340 Millionen US-Dollar*. Auch die Zahl der verfügbaren Lösungen ist in den letzten Jahren deutlich gewachsen – und stellt Unternehmen damit vor die „Qual der Wahl“. Wie Informatec als praxiserfahrener BI- und Process-Mining-Experte dabei unterstützen kann, Process Mining mit den passenden Technologien erfolgreich für die nachhaltige Prozessoptimierung einzusetzen? Das lässt sich am besten in einem persönlichen Gespräch klären.

*Everest Group, Complimentary Abstract “Enabling Data-based Process DNA Analysis – Process Mining State of the Market Report 2021” - Link

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