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Process Mining: Die Zukunft der Prozessoptimierung

Was ist Process Mining?
Beispiel für nachhaltige Prozessoptimierung
Vorteile
Process Mining Schritt für Schritt
Voraussetzungen
Ein Blick in die Zukunft
Links

Für die Analyse von Geschäftsprozessen ist Process Mining essenziell: Einer Studie von IDG Research Services zufolge wollen 62 Prozent aller Unternehmen vorhandene Prozesse mithilfe der digitalen Analysemethode verbessern.

Besonders im Zuge der Digitalisierungsstrategien von Unternehmen nimmt Process Mining eine entscheidende Rolle ein. Warum? Ganz einfach: Process Mining geht über das klassische Prozessmanagement, das sogenannte BPM (Business Process Management) hinaus. Durch BPM wird ein ganzheitlicher Überblick über die Geschäftsprozesse gewonnen. Im Gegensatz dazu 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. Durch die geschaffene Transparenz wird die Digitalisierung, auch in Form von Robotic Process Automation (RPA) erleichtert.

In diesem Artikel gehen wir auf die Vorteile der Process Mining Technologie ein, erläutern die Anwendung in der Praxis und erklären, was die Voraussetzungen zur erfolgreichen Nutzung der Technik sind.

Was ist Process Mining?

Beim Process Mining handelt es sich um eine Prozessmanagement-Technik, die Unternehmen durch vollautomatisierte Aufbereitung von Einzelprozessen eine nachhaltige Optimierung dieser erlaubt.


Process Mining ist im Vergleich zu herkömmlichen Methoden des Prozessmanagements in der Lage, auch bisher unerforschte Regionen der Prozesslandschaft zu analysieren. Die Stärke dieser Technologie liegt in der Identifizierung und Beseitigung von Extremfällen, Ausreißern, Schleifen und Ineffizienzen in einzelnen Prozessabläufen, welche bisher in statistisch gemittelten KPIs untergegangen sind oder nicht erklärt werden können.


Process Mining ist als eine Art Röntgenbild realer Prozessdaten zu verstehen, in dem eine große Anzahl an Prozessvariationen erfasst werden. Klassische Analysemethoden können diese Variationen nicht identifizieren. Die Process Mining Technologie ermöglicht es Unternehmen, unabhängig von ihrer Branche, die eigenen Betriebsprozesse vollkommen transparent darzustellen. Durch diese Transparenz gelingt es, Abweichungen von den vorgesehenen Prozessen zu erkennen und geeignete Maßnahmen zur Optimierung zu erarbeiten. Im weiteren Verlauf können Firmen diese Optimierungsmaßnahmen dann kontinuierlich auf ihre Wirkung prüfen und verbessern.

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Ein Beispiel für Process Mining anhand eines Use Case von BIC Process Mining by apromore


Zu den klassischen Anwendern der Technik gehören vor allem größere und mittelständische Unternehmen aus den verschiedensten Branchen. Besonders im Rahmen der Digitalisierungsstrategien der Firmen ist Process Mining eine Schlüsseltechnologie für deren Erfolg.

Die Process Mining Technologie kann

komplexe Prozesspfade vollautomatisch abbilden und visualisieren
Abweichungen und Engpässe in Geschäftsprozessen finden
Schwachstellen und ineffiziente Abläufe identifizieren
mögliche Fehler oder Betrugsfälle in Geschäftsabläufen aufdecken
die Wirkung von Optimierungsmaßnahmen kontinuierlich prüfen
automatisierte Reports über z. B. Excel und PowerPoint erstellen

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.

Diese Vorteile bietet Process Mining für 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

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: Welche Prozesse sollen analysiert werden?

    Im ersten Schritt kommt es darauf an, bestimmte Geschäftsprozesse 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.

  • Schritt 2: 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.

  • Schritt 3: 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).

  • Schritt 4: 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.

  • Schritt 5: Optimierungsmaßnahmen ableiten

    Im ersten Schritt kommt es darauf an, bestimmte Geschäftsprozesse 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.

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).

Ein Blick in die 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.

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