Process Mining: Die Zukunft der Prozessoptimierung
Unternehmensprozesse erfolgreich und nachhaltig optimieren
Process Mining: Der Schlüssel für die erfolgreiche Digitalisierung und Automatisierung von Geschäftsprozessen
Wussten Sie, dass laut IDG Research Services mehr als 90 Prozent der Unternehmen in Deutschland Process Mining als entscheidenden Hebel für die Digitalisierung sehen?
Warum? Ganz einfach: Process Mining geht über das klassische Prozessmanagement, das sogenannte BPM (Business Process Management) hinaus. Während BPM einen ganzheitlichen Überblick über die Geschäftsprozesse ermöglicht, dringt Process Mining tiefer in einzelne Prozesse und Details ein. Denn: Erst wenn Unternehmen einen detaillierten Einblick in bestehende Einzelprozesse gewonnen haben, können sie Lösungen zur Optimierung einsetzen und beispielsweise eine fehlerfreie Basis für automatisierte Technologien schaffen. Die geschaffene Transparenz erleichtert die Digitalisierung, auch in Form von Robotic Process Automation (RPA).
Arvato Systems ist Ihr kompetenter Partner rund um die Optimierung Ihrer Unternehmensprozesse: Wir ebnen gemeinsam Ihren Weg zur erfolgreichen Umsetzung von Process Mining. Profitieren Sie von den Vorteilen der innovativen Technologie.
Process Mining: BPM next Level
Beim Process Mining handelt es sich um eine Prozessmanagement-Technik, die Unternehmen durch vollautomatisierte Aufbereitung von Einzelprozessen eine nachhaltige Optimierung erlaubt.
Anders als bei herkömmlichen Methoden des Prozessmanagements, analysiert Process Mining auch bisher unerforschte Regionen Ihrer Prozesslandschaft. Der entscheidende Vorteil von Process Mining: Mit Hilfe der Technologie werden Extremfälle, Ausreißer, Schleifen und Ineffizienzen in einzelnen Prozessabläufen identifiziert, die bisher in statistisch gemittelten KPIs untergegangen sind oder ungeklärt blieben.
Stellen Sie sich Process Mining als eine Art Röntgenbild realer Prozessdaten vor, das eine große Anzahl an Prozessvariationen erfasst. Process Mining hilft Ihrem Unternehmen, unabhängig von Ihrer Branche, Betriebsprozesse vollkommen transparent zu machen. So identifizieren Sie Abweichungen von den vorgesehen Prozessen und können geeignete Maßnahmen zur Optimierung erarbeiten. Ob Ihre Maßnahmen Wirkung zeigen, können Sie kontinuierlich beobachten und auf Veränderungen schnell reagieren, indem Sie die Maßnahmen nachbessern.
Process Mining bewährt sich vor allem in größeren und mittelständischen Unternehmen aus den verschiedensten Branchen. Im Rahmen der Digitalisierungsstrategien solcher Firmen ist Process Mining eine entscheidende Schlüsseltechnologie für den Unternehmenserfolg.
Die Process Mining Technologie kann
Profitieren auch Sie: Das sind die Vorteile von Process Mining für Ihr Unternehmen
Das übergeordnete Ziel der datenbasierten Auswertung digitaler Spuren besteht darin, im operativen Bereich des Unternehmens Prozesse nachhaltig zu verbessern. Die Methode ist vor allem dann von Nutzen, wenn herkömmliche Techniken keine formale Beschreibung des Prozesses erlauben, da eine geeignete Datengrundlage fehlt.
Die Vorteile von Process Mining im Überblick:
- Geschäftskosten durch die Identifizierung und Beseitigung von Schwachstellen und Engpässen in Prozessschritten langfristig senken
- Schlüsselparameter von Unternehmensprozessen verstehen und optimieren
- Subjektive Meinungen und Vermutungen eliminieren und durch faktenbasierte Erkenntnisse ersetzen
- Fundierte, datenbasierte Grundlage für Entscheidungsprozesse schaffen
SAP ist eines der wichtigsten und bekanntesten Systeme für interne Unternehmensprozesse. Mit BIC Process Mining für SAP ist es jetzt auch möglich, Prozesse anhand von Echtdaten aus dem SAP-System zu messen und zu überwachen. Diese Lösung stellt bereits vorkonfigurierte End-2-End Prozesse wie Order-to-Cash oder Procure-to-Pay bereit und ermöglicht so einen einfachen Betrieb mit geringem Integrationsaufwand. BIC Process Mining für SAP identifiziert Schwachstellen in Prozessen und trägt so zur Prozessoptimierung bei.
Process Mining: Ein Beispiel für die nachhaltige Prozessoptimierung
Die Grundidee von Process Mining lässt sich am besten an einem Praxisbeispiel verdeutlichen:
Ein renommierter Anbieter von maßgeschneiderten Fahrrädern stellte aufgrund sich häufender telefonischer Beschwerden fest, dass die versprochenen Lieferzeiten seit einigen Monaten immer wieder nicht eingehalten wurden. Woran das lag, konnten die Verantwortlichen sich nicht erklären, sodass eine genaue Analyse durchgeführt werden musste.
Die erste End-to-End Sichtung auf Basis der im BPM modellierten Prozesse – von der Bestellung bis hin zur Auslieferung – zeigte keine Auffälligkeiten. Die Prozesse der jeweils beteiligten Abteilungen wurden stets innerhalb zeitlicher Vorgaben abgeschlossen.
Die Abläufe mussten tiefer durchleuchtet werden, was zum Einsatz einer Process Mining Software führte. Als Datengrundlage diente der Order-to-Cash-Prozess aus dem SAP-System. Mit dem Process Mining Tool war es möglich, die Daten der langsamen Prozessinstanzen von den normalen zu separieren und diese in einer Ablaufsimulation zu vergleichen. Hierbei wurde eine signifikante Abweichung der Durchlaufzeit zwischen der Fertigstellung des Rahmens und dem Einbau der Federgabel ersichtlich. Bei weiterer Fokussierung im Process Mining Tool stellte sich heraus, dass die Verzögerung, unabhängig von der Art des Fahrradrahmens, nur bei zugekauften Federgabeln eines kürzlich ins Sortiment genommenen Herstellers auftrat. Die Analyse des betroffenen Bestellprozesses offenbarte, dass die automatische Bestellbestätigung, entgegen der Erwartung, nicht sofort, sondern immer Montags ankam. Dies deutete klar auf ein Problem in der IT-Schnittstelle hin.
Mit diesen Informationen konnte die IT-Abteilung das tatsächliche Problem schnell identifizieren – ein falsch konfigurierter Batch-Lauf. Anstatt direktem Auslösen der Bestellung, wurden die Bestellungen erst gesammelt und am Montag verschickt. Dadurch verspätete sich die Lieferung der Federgabel und somit auch die Montage, wodurch es letztendlich zur Verzögerung bei der Auslieferung an den Kunden kam.
Unser Fazit: Durch die Analyse der Kausalkette mit Process Mining, konnte das Problem schnell eingegrenzt, gefunden und behoben werden. Die Liefertermine wurden wieder eingehalten. Als weitere Maßnahme aus den Lessons Learned wurden die IT-Schnittstellen den Business Prozessen zugeordnet, sodass Abweichungen vom SOLL in der Zukunft schneller ersichtlich sind.
Anwendung in der Praxis: So funktioniert Process Mining
Die konkrete Anwendung von Process Mining Methoden hängt in der Praxis immer von dem technischen Stand des Unternehmens ab. Im Folgenden erklären wir, wie Sie Process Mining in der Praxis Schritt für Schritt anwenden können:
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Schritt 1: Festlegen der Prozesse
Welche Prozesse sollen analysiert werden?
Im ersten Prozessschritt kommt es darauf an, bestimmte Business Prozesse für die weiterführende Analyse zu definieren. Dabei empfiehlt es sich, Prozesse mit offensichtlichen Schwachstellen und Potenzialen zu priorisieren. Ein Beispiel: Die KPIs eines Mittelständlers deuten darauf hin, dass Rechnungen verspätet bezahlt werden und ausgehandelte Skonti dadurch nicht in Anspruch genommen werden. In diesem Fall ist es natürlich sinnvoll, sich den Order-to-Cash-Prozess aus SAP anzuschauen und gezielt die Rechnungsfreigaben und -buchungen zu analysieren.
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Schritt 2: Schaffen der Datengrundlage
Die Datengrundlage
Die Grundlage für jedes Process Mining Tool ist die vorhandene Datenbasis. Viele Unternehmen wissen gar nicht, in welchem Umfang sie Daten in ihren Geschäftsprozessen digital erheben. So werden Rechnungen in der Einkaufsabteilung zwar häufig postalisch empfangen und manuell bearbeitet – am Ende werden die Daten jedoch meist in einem Tool wie SAP gespeichert und stehen damit für digitale Auswertungen zur Verfügung. Im zweiten Schritt gilt es also, die Datengrundlage für den zu analysierenden Geschäftsprozess zu erheben, wobei Sie durch Arvato Systems unterstützt werden. Gerade im komplexen SAP-Umfeld stellen wir durch unsere SAP-Expertise sogenannte Extraktoren und Konnektoren zum Process Mining Tool zur Verfügung, sodass eine Datenbasis für die spätere Analyse einfach extrahiert werden kann.
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Schritt 3: Generieren der visuellen Prozesse
Welche Prozesse sollen analysiert werden?
In diesem Schritt findet die Visualisierung der Geschäftsprozesse statt. Die Software importiert die vorhandene Datenbasis, erkennt die Zusammenhänge und visualisiert die Prozessdaten in einem Modell. Eine Darstellung in diesem Umfang, welche die Software in wenigen Sekunden vollbringt, ist mit konventionellen Methoden kaum umsetzbar.
Tipp: Wenn Ihr Unternehmen noch keine Erfahrungen im Process Mining hat, können einzelne oder mehrere Schritte an einen externen Dienstleister ausgelagert werden (Outsourcing).
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Schritt 4: Analysieren der Prozesse
Ursachenanalyse
Auch im vierten Schritt – der Ursachenanalyse – werden Sie von der Software maßgeblich unterstützt. So stellt Ihnen das Programm beispielsweise Schleifen, Engpässe und Ausreißer gezielt dar. Unterschiedliche Prozess-Sichten, mit Fokus auf die Laufzeit oder Anzahl der Fälle, ermöglichen es Ihnen, schnell den richtigen Blickwinkel zu finden. Mit den zahlreichen Filter- und Analysemöglichkeiten können Sie nun den dargestellten Prozess auf bestimmte Zeiträume, Kunden und Branchen oder auch Ressourcen eingrenzen. Die gefilterten Daten lassen sich bequem als einen separaten Prozess ablegen und beispielsweise in einer Ablaufsimulation miteinander vergleichen. Auch kann direkt ein optimiertes SOLL-Modell erstellt oder hochgeladen werden, welches mit dem in Schritt 3 erhobenen IST-Modell verglichen werden kann.
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Schritt 5: Definieren und Umsetzen der Maßnahmen
Optimierungsmaßnahmen ableiten
Im fünften und letzten Schritt wird das gewonnene Prozesswissen genutzt, um geeignete Maßnahmen zur Optimierung abzuleiten und umzusetzen. Dabei ist es wichtig, die Wirksamkeit der Maßnahmen im Anschluss kontinuierlich zu prüfen und die Maßnahmen selbst gegebenenfalls zu optimieren.
Die Voraussetzungen, um Process Mining erfolgreich zu nutzen
Jede Process Mining Software arbeitet in ihrer Grundfunktion nach dem gleichen Prinzip. Sie bringt Prozessaktivitäten durch einen Zeitstempel in eine logische Reihenfolge und ordnet diese den Prozessinstanzen zu. Die Prozesse können zudem mit weiteren Attributen, wie Kunden, Branchen, Ressourcen, etc., angereichert werden.
Das bedeutet, dass die genutzten IT-Systeme und Datenbanken diese Log-Daten mitschreiben müssen. Zu den typischen Quellsystemen für Process Mining gehören etwa Systeme wie Enterprise-Resource-Planning (ERP), Manufacturing Execution Systems (MES) oder Supply Chain Management (SCM).
Ihr Unternehmen, Ihre Zukunft: Big Data und Digitalisierung
Unaufhaltsam voran: Die Digitalisierung von Geschäftsprozessen wird in der Zukunft weiter voranschreiten und unsere Arbeitsweise grundlegend verändern. Wir sind davon überzeugt, dass datenbasierte Analytics-Verfahren, Process Mining und Process Automation als Schlüsseltechnologien für die Digitalisierungsstrategie der Unternehmen fungieren werden.
Der Trend zu digitalen Prozessen und Big Data-Technologien stellt für Unternehmen aller Branchen einen wichtigen Erfolgsfaktor zur kontinuierlichen Verbesserung des eigenen Geschäftsmodells dar. Process Mining eignet sich ideal, um Big Data in klar visualisierten Prozessen darzustellen und erlaubt damit die zielgenaue Rekonstruktion von Geschäftsprozessen in einer nie dagewesenen Dimension.
Wir von Arvato Systems möchten Sie auf diesem Weg begleiten und unterstützen Ihr Unternehmen effizient bei der optimalen Transformation von Prozessen und IT.
Häufige Fragen rund um das Thema Process Mining
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Was ist Process Mining?
Process Mining ist eine Methode zur systematischen Analyse und Auswertung von Geschäftsprozessen. Mithilfe dieser Technik werden wichtige Daten gespeichert, Prozesse detailliert beleuchtet und Details verschiedener Unternehmensabläufe angezeigt. Process Mining visualisiert einzelne Fußspuren zu Ihren nachvollziehbaren Prozessen – auch aus bisher unerforschten Bereichen Ihrer Prozesslandschaft. So können Unternehmen feine Problemstellen innerhalb der Prozessabläufe identifizieren, auswerten und anhand entsprechender Maßnahmen reagieren.
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Für welche Unternehmen ist Process Mining wichtig?
Process Mining ist für mittelständische und größere Unternehmen aber auch für kleine, hoch-digitalisierte Unternehmen aus unterschiedlichen Bereichen essenziell. Es ist eine entscheidende Schlüsseltechnologie für den Erfolg eines Unternehmens, insbesondere dann, wenn es um die Entwicklung oder Optimierung von Digitalisierungsstrategien geht.
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Welche Ziele verfolgt Process Mining?
Process Mining verfolgt im ersten Schritt die vollumfängliche und detaillierte Visualisierung einzelner Fußspuren zu nachvollziehbaren Prozessen. Daraus resultierend ist die Analyse und Auswertung der Prozessschritte möglich. Die Technik erkennt Engpässe sowie überflüssige oder aber sich wiederholende Prozessabläufe. Process Mining optimiert durch gezielte Maßnahmen unternehmensinterne Prozesse, verringert die Durchlaufzeiten und steigert die Effizienz Ihrer Prozesse
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Welche Vorteile hat Process Mining für Unternehmen?
Process Mining dokumentiert und visualisiert unternehmensinterne Prozesse. So ist es möglich, IST- und SOLL-Zustände miteinander zu vergleichen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen oder Muster, Anomalien und deren Ursachen zu erkennen. Auf dieser Basis können Unternehmen ihre Prozesse fortlaufend optimieren.
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Wie funktioniert der Process Mining Prozess?
Process Mining sammelt die digitalen Daten von beliebigen Prozessabläufen eines Unternehmens zum Zweck der Visualisierung und Analyse der Prozessablaufs. Anhand von Prozessmodellen, Filtern, Dashboards und Simulationen lassen sich so alle Schritte eines Prozesses detailgenau nachvollziehen. Process Mining liefert Einblicke in jede Prozessebene und erkennt Engpässe, Abweichungen sowie Ineffizienzen. Gleichzeitig schafft die Technik Optimierungspotenziale.
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