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Geht es um die Optimierung von Prozessen in einem Unternehmen, stößt man heute vielerorts auf den Begriff „Process Mining“. Während die übergeordnete Bezeichnung des Data Minings vielen Unternehmern geläufig ist, liegt das Geheimnis des Process Minings für zahlreiche Firmenentscheider noch im Verborgenen. Dieser Beitrag widmet sich deshalb neben einer Definition den Vorteilen und den vielfältigen Varianten, die die hochgelobte Komponente firmeninterner Abläufe mitbringt.
Der laufende Geschäftsbetrieb von Firmen basiert auf einer Vielzahl von Daten, die einander queren und an einem zentralen Punkt zusammenlaufen. Hierdurch entsteht ein komplexes Netz aus Datenverknüpfungen. Zugunsten einer erhöhten unternehmerischen Betriebseffizienz gilt es, diese Datenkonstrukte tiefgründig zu analysieren.
Eine solche Analyse bildet die Basis für eine Verbesserung der Datenqualität. Das Process Mining, wie es heute vielerorts gelobt wird, beschreibt diesen Ansatz, Betriebsprozesse zu optimieren. Doch warum wurde Process Mining überhaupt ins Leben gerufen? Die auch als Big Data bekannten Mega-Datenmengen stellen an Firmen jeglicher Größe mitunter immense Herausforderungen. Prozessdatenanalyse bildet einen Lösungsansatz, sie zu bewältigen.
Da Process Mining digital stattfindet, kann es in jeden digitalen Geschäftsprozess eingreifen. Dabei ist es unerheblich, in welcher Branche diese Lösung angewendet und für welche Unternehmensabteilung sie avisiert wird. Dennoch haben sich in den Firmen einige Ressorts herauskristallisiert, in denen die Erkennung von Schwachstellen in Prozessen mittlerweile von unschätzbarem unternehmerischem Wert ist. Einige Beispiele hierfür sind die:
- Verbesserte Budgetplanung im Bereich der Finanzen
- Optimierung von Entwicklungsprozessschritten in der Fertigung
- Unterstützung bei der Überprüfung von Konformitäten im Compliance-Ressort
- Erhöhung der Servicestandards beim technischen Support
- Anpassung aller Geschäftsprozesse hinsichtlich logistischer Vorhaben in der Abteilung Beschaffung
Wer glaubt, dass die Auswertung von Arbeitsprozessen eine rein neuzeitliche Erfindung ist, der irrt. Noch vor der Jahrtausendwende trat das Effizienztool auf globaler Ebene erstmalig in Erscheinung. Da die Automatisierung des Workflows in den 90er Jahren nicht vollumfänglich realisiert werden konnte, galt es, hierzu mittels Process Mining einen wirksamen, effizienten Lösungsansatz zu schaffen.
Die Anfänge von Process Mining gehen auf Wil van der Aalst, einen Professor der Informatik aus den Niederlanden, zurück. Zu Beginn des neuen Jahrtausends war er es, der die „Recyclingfähigkeit“ sowie Transformierbarkeit digitaler Systemhinterlassenschaften in Business-Process-Analysen entdeckte und hoffähig machte. Dabei nutzt Datengetriebene Prozessanalyse im Wesentlichen Daten aus digitalen Ereignisprotokollen.
Prozessanalyse hat für Firmen eine Vielzahl von Vorteilen im Gepäck. So zementiert es in erster Linie die Systemstabilität. Mithilfe des Prozesstools lassen sich die Abläufe innerhalb des Geschäftsbetriebes bedeutend transparenter gestalten und eventuelle Problematiken zielgerichtet beseitigen.
Auf dem Weg zu einer effizienteren Verwendung von Ressourcen können Unternehmen die Kosten per Process Mining reduzieren. Gleichzeitig gestaltet sich die Einsparung zeitlicher Prozessabschnitte ebenfalls in hohem Maße nutzbringend. Darüber hinaus ermöglicht die Intelligente Prozessanalyse bei notwendigen Absprachen eine lösungsorientierte Abstimmung zwischen den verschiedenen Gremien innerhalb der Unternehmenshierarchie.
Nicht zuletzt lässt die Variante des Data Minings Innovationen und verbesserte Prozessschritte in den Bereichen Compliance und Controlling zu.
Für eine Auswertung der bestehenden Daten sind die Attribute der Ereignisprotokolle und Log-Dateien relevant. Hierbei stehen Unternehmen im Wesentlichen drei Varianten des Process Minings zur Wahl.
Bei der sogenannten Enhancement-Lösung werden Bestandsmodelle adaptiert und gegebenenfalls erweitert. Die Konformitätsvariante gestattet die Überprüfung der Gleichheit bei einem spezifischen Prozess-Modell. Wer eine Visualisierung und Rekonstruktion von Prozessmodellen wünscht, kann sich für die Discovery-Methode entscheiden.
Für das erfolgreiche Betreiben einer Datenbasierten Prozessverbesserung ist es hilfreich, eine leistungsstarke Software zur einfachen Umsetzung zu verwenden. Hierfür empfiehlt es sich, auf einen Anbieter zu setzen, der den ganzheitlichen Ansatz des Process Minings im Blick hat.
Während es zu jedem Zeitpunkt entscheidend ist, die Daten korrekt aufzubereiten, stehen Unternehmen insbesondere bei einem anspruchsvollen Datensetting vor Herausforderungen. Diese gilt es mithilfe einer Visualisierung in Echtzeit zu meistern.
Mittels Verständnis von Arbeitsprozessen mit Daten erhalten Unternehmen die Gelegenheit, digital neue Wege zu gehen und ihre Business Performance auszubauen, auf Basis von Daten, die dem eigenen Geschäft zugrunde liegen.
