In der modernen, schnelllebigen Unternehmenslandschaft ist die Fähigkeit, interne Prozesse zu visualisieren, zu analysieren und zu optimieren, wichtiger denn je. Ein zentrales Instrument ist hier Process Mining, eine hochmoderne datengestützte Technik, die beispiellose Einblicke in die Arbeitsweise von Unternehmen bietet. Durch die Nutzung von Daten aus Anwendungen wie CRM- und ERP-Systemen erstellt Process Mining umfassende Modelle von End-to-End-Prozessen und ermöglicht es Unternehmen, Ineffizienzen, Compliance-Probleme und Leistungsengpässe zu erkennen.
In diesem Artikel erfahren Sie, was Process Mining ist und wie es funktioniert. Zudem erläutern wir, was es für Unternehmen, die ihre Prozesse optimieren möchten, tun kann und was nicht.
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Warum ist Process Mining wichtig?
Wie funktioniert Process Mining?
Wie unterscheidet sich Process Mining von Task Mining?
Wie funktioniert Process Mining im Rahmen von Process Intelligence?
Was ist Process Mining?
Process Mining ist eine datengesteuerte Technik, die dazu dient, Prozesse durch die Analyse von Daten aus Informationssystemen zu verstehen, zu verfolgen und zu verbessern.
Anwendungen wie CRM- und ERP-Systeme sowie andere Aufzeichnungssysteme erstellen automatisch Ereignisprotokolle, in denen jede durchgeführte Aktion aufgezeichnet wird. Die Daten in diesen Protokollen können gesammelt beziehungsweise „gewonnen“ werden, um einen Prüfpfad für die Prozesse zu erstellen, an denen die Anwendungen beteiligt sind. Auf Englisch bezeichnet man dies als „Mining“. Dies funktioniert auch, wenn mehrere Anwendungen in einem einzigen Prozess zum Einsatz kommen.
Die Process-Mining-Technologie folgt diesen Prüfpfaden und erstellt daraus ein Prozessmodell, das die Details des Gesamtprozesses sowie alle Abweichungen zeigt. Geschäftsanwender können diese Modelle analysieren, um herauszufinden, ob ihre Prozesse so funktionieren, wie sie sollten, und, falls nicht, die Ursachen für Abweichungen vom optimalen Pfad untersuchen.
Warum ist Process Mining wichtig?
Process Mining bietet Unternehmen folgende Möglichkeiten:
- Prozesse im Detail abbilden und verstehen.
- Engpässe und Ineffizienzen ermitteln und Möglichkeiten zur Verbesserung aufzeigen.
- Prozessleistungskennzahlen in Echtzeit analysieren, um die Ressourcenzuweisung zu verbessern.
- Die Einhaltung interner und gesetzlicher Vorschriften gewährleisten.
Unternehmen funktionieren aufgrund von Prozessen, also einer Reihe vorgeschriebener Maßnahmen, die Mitarbeiter ergreifen, um Dinge zu erledigen. Wenn die Prozesse funktionieren, läuft auch das Unternehmen gut. Wenn Prozesse nicht funktionieren, bestehen für das Unternehmen verschiedene Risiken, von Umsatzeinbußen und Kundenunzufriedenheit bis hin zu Verstößen gegen gesetzliche Vorschriften.
Die meisten Unternehmen haben eine grobe Vorstellung davon, wie ihre Prozesse ablaufen sollten, aber keinen Einblick in die Details der täglichen Ausführung. Ohne dieses Wissen kann ein Unternehmen keine wirksamen Änderungen vornehmen.
Arten von Process Mining
Process Discovery: Process Discovery, oder Prozesserkennung ist eine Strategie, die ein genaues Verständnis der Arbeitsabläufe im Unternehmen zum Ziel hat. Es ist der wichtige erste Schritt, um die Geschäftsprozesse im Ist-Zustand mithilfe von Process Mining und Task Mining zu visualisieren und zu analysieren. Process Discovery ist ein grundlegendes Element der Process Intelligence, welche auf Daten aufbaut, die durch Prozessanalyse, Prozessüberwachung, Prozessvorhersage und Prozesssimulation gewonnen wurden.
Konformitätsprüfung: Die Konformitätsprüfung, eine weitere wichtige Säule von Process Mining, stellt sicher, dass die Geschäftsabläufe mit vordefinierten Modellen oder Standards übereinstimmen. Sie dient als Qualitätssicherungsmaßnahme, denn sie zeigt Abweichungen zwischen dem erwarteten und dem tatsächlichen Prozessverhalten auf. Diese Technik ist für Unternehmen, die auf Konformität und Konsistenz Wert legen, unverzichtbar. Durch den Vergleich von realen Ausführungsdaten mit Prozessmodellen werden bei der Konformitätsprüfung Abweichungen und Verstöße gegen die Vorschriften festgestellt.
Optimierung: Die Optimierung im Rahmen von Process Mining konzentriert sich auf bestehende Prozesse. Diese sollen mithilfe der aus der Datenanalyse gewonnenen Erkenntnisse verbessert werden. Der Ansatz geht jedoch über die reine Identifizierung und Korrektur hinaus und zielt darauf ab, die Prozessleistung auf ein neues Niveau zu heben. Bei diesem Schritt werden fortschrittliche Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen einbezogen, um Prozesse zu optimieren. Durch die Analyse historischer Daten können sie Trends erkennen und Ergebnisse vorhersagen, sodass Unternehmen proaktiv Verbesserungen vornehmen können.
Wie funktioniert Process Mining?
Bevor es Process Mining gab, mussten Unternehmen Daten manuell überprüfen und die Beteiligten befragen, um herauszufinden, wie ihre Prozesse funktionieren. Dies war oft ein langsamer, mühsamer Prozess mit einer hohen Fehlerquote. Process Mining nutzt automatisierte Funktionen, um die reale Prozessleistung genauer, schneller und präziser darzustellen, als dies mit manuellen Methoden möglich ist. Process Mining besteht aus vier wesentlichen Schritten:
Schritt 1: Vorbereitung der Daten
In der ersten Phase werden Ereignisprotokolle aus verschiedenen Informationssystemen wie ERP- und CRM-Systemen oder Workflow-Management-Tools gesammelt. Die Daten werden bereinigt, um sicherzustellen, dass sie konsistent und vollständig sind und zudem keine Duplikate enthalten.
Schritt 2: Process Discovery und Analyse
Während der Prozesserkennung generieren die Algorithmen automatisch visuelle Prozessmodelle, die auf der tatsächlichen Abfolge von Aktionen in den Ereignisprotokollen basieren. Jeder Schritt erhält einen Zeitstempel und alle Abweichungen in den Prozessabläufen werden ermittelt.
Bei der Prozessanalyse werden die ermittelten Prozessmodelle mit den vorgegebenen Prozessmodellen oder Geschäftsregeln verglichen, um zu prüfen, ob die beobachteten Interaktionen dem erwarteten Verhalten entsprechen. In diesem Schritt werden alle fehlenden Aktivitäten, Engpässe oder Verzögerungen aufgezeigt.
Schritt 3: Optimierung
In diesem Schritt werden die ermittelten Prozessmodelle unter Verwendung der gewonnenen Erkenntnisse und anderer Datenquellen verfeinert und optimiert. Dies kann eine Neuzuweisung von Ressourcen, eine Neugestaltung von Prozessen oder die Automatisierung von Aufgaben beinhalten, um die Effizienz zu verbessern.
Schritt 4: Überwachung und Alarmierung
Der letzte Schritt besteht darin, Überwachungsmechanismen einzurichten, um die Prozessleistung und die Auswirkungen der Optimierungsmaßnahmen zu verfolgen. Durch Wiederholung des Process-Mining-Zyklus und die Nachverfolgung der Anpassungen können Unternehmen ihre betriebliche Effizienz, Qualität und Compliance kontinuierlich verbessern.
Was sind die Vorteile von Process Mining?
Process Mining bietet Unternehmen aller Branchen erhebliche Vorteile, unter anderem:
- Erhöhte Transparenz: Process Mining gibt genaue und objektive Einblicke in den Ablauf der betrieblichen Prozesse. Dies hilft dabei, Engpässe, Ineffizienzen und Abweichungen zu erkennen.
- Datengestützte Entscheidungsfindung: Durch detaillierte Einblicke und Leistungskennzahlen können Unternehmen fundierte und datengestützte Entscheidungen zur Leistungsoptimierung treffen.
- Effizienzsteigerung: Process Mining ermöglicht es Unternehmen, ihre Prozesse zu vereinfachen und zu automatisieren. Dadurch können diese ihre Arbeitsabläufe rationalisieren und ihre Prozessdurchlaufzeiten verkürzen.
- Kostensenkung: Eine Möglichkeit für Unternehmen, ihre Kosten durch Process Mining zu senken, ist die Verbesserung der Unternehmenseffizienz und der Ressourcenzuweisung. Process Mining funktioniert auch mit bestehenden Systemen, sodass Unternehmen nicht in neue Anwendungen investieren müssen, um ihre betrieblichen Möglichkeiten zu erweitern.
- Verbessertes Kundenerlebnis: Process Mining bietet die Grundlage dafür, Kundenprozesse zu vereinfachen und interne Abläufe zu beschleunigen. Dies wird dabei helfen, das Kundenerlebnis zu verbessern.
- Kontinuierliche Verbesserung: Process Mining ist keine einmalige Angelegenheit. Es fördert kontinuierliche Prozessverbesserungen, weil Unternehmen anhand der Technologie Änderungen simulieren können und unmittelbar ein Feedback dazu erhalten.
Grenzen von Process Mining
Process Mining bietet enorme Vorteile gegenüber manuellen Ansätzen zur Prozessanalyse, hat aber auch seine Grenzen. Zum Beispiel:
- Bewertung komplexer Prozesse: Process Mining funktioniert gut in einfachen Szenarien, aber es fehlt das Finetuning, um in komplexen Prozessen mit vielen Varianten die Ursache für Abweichungen zu identifizieren.
- Präzise Ursachenermittlung: Traditionelles Process Mining identifiziert prozessbezogene Probleme, liefert aber keine präzisen Antworten bezüglich der Ursachen dieser Probleme.
- Bewertung komplexer Prozesse: Grundlegende Process-Mining-Methoden funktionieren gut in einfacheren Prozessszenarien, sind aber oft nicht in der Lage, komplexe Prozesse und Ad-hoc-Prozesse mit einer großen Anzahl von Varianten zu bewerten.
- Echtzeit-Analyse: Beim Process Mining wird in der Regel eher die vergangene als die aktuelle Leistung analysiert, und es fehlt die Möglichkeit, Prozesse kontinuierlich zu überwachen und die Benutzer auf Abweichungen hinzuweisen.
- Verbindung zu verschiedenen Datenquellen: Einige herkömmliche Process-Mining-Tools können nur eine begrenzte Anzahl von Datentypen verarbeiten, was ihren Nutzen einschränken kann.
All diese Grenzen herkömmlicher Process-Mining-Lösungen können mit einer umfassenden, modernen Lösung der nächsten Generation überwunden werden: Process Intelligence. Process-Intelligence-Lösungen helfen Unternehmen dabei, die Ursachen von problematischen Engpässen aufzudecken und zu analysieren. Sie können jeden Prozess, auch komplexe Prozesse und Ad-hoc-Prozesse, visualisieren und ermöglichen es Unternehmen, potenzielle Verbesserungsmaßnahmen zu ermitteln UND zu simulieren. Die effektivsten Process-Mining-Lösungen enthalten Process-Intelligence-Funktionen.
Beispiele für Process Mining
Process Mining ist eine Technik, die in jeder Branche eingesetzt werden kann, um Erkenntnisse über die Prozessausführung und Ineffizienzen zu gewinnen. Hier sind fünf Anwendungsfälle, die die Vielseitigkeit von Process Mining demonstrieren:
- Process Mining im Versicherungswesen: Process Mining kann die Effizienz und Kundenzufriedenheit in der Versicherungsbranche erheblich verbessern. Indem jeder Schritt der Schadensabwicklung von der Schadensmeldung bis zur endgültigen Entscheidung abgebildet wird, kann Process Mining Verbesserungsmöglichkeiten aufzeigen. Genehmigungen können so schneller und mit weniger Fehlern erteilt werden. Process Mining hilft auch bei der Feinabstimmung des Underwriting-Prozesses und stellt sicher, dass Risiken richtig eingeschätzt und faire Prämien festgelegt werden. Zudem wird sichergestellt, dass die aktuellen Vorschriften stets eingehalten werden.
- Process Mining im Gesundheitswesen: Akteure im Gesundheitswesen können Process Mining nutzen, um die Patientenversorgung zu verbessern. Die Überprüfung von Behandlungsprotokollen, Bearbeitungszeiten und der Ressourcenzuweisung hilft den Anbietern, Ineffizienzen von der Patientenaufnahme bis zur Entlassung zu erkennen. Die Behebung dieser Probleme verkürzt Wartezeiten und verbessert insgesamt die Qualität der Patientenversorgung.
- Process Mining für Finanzdienstleistungen und Banken: Process Mining kann Finanzdienstleistern dabei helfen, ihre unternehmensübergreifenden Prozesse zu rationalisieren, von der Kreditbearbeitung bis zur Kontenprüfung. Durch die Analyse von Prozessabläufen, Bearbeitungszeiten und Fehlerquoten können die Finanzinstitute Wege finden, ihre betriebliche Effizienz zu verbessern. Dies führt zu geringeren Kosten und einem besseren Kundenerlebnis.
- Process Mining in Transport und Logistik:Process Mining ist von entscheidender Bedeutung, um die Lieferkette zu optimieren – von der Beschaffung bis zur Zustellung. Transport- und Logistikunternehmen können damit Engpässe erkennen und die Bestandsverwaltung verbessern. Mit Task Mining, einer besonderen Form von Process Mining, können Unternehmen in der Lieferkette die Interaktionen von Anwendern mit ihren Managementsystemen untersuchen und dabei wiederkehrende Aufgaben und Möglichkeiten zur Automatisierung ermitteln.
- Process Mining im Bildungswesen: Process Mining kann mehr als nur Einblicke in Prozessineffizienzen liefern. Nutzer können außerdem die Interaktion mit wichtigen Systemen überprüfen. Pädagogen können die Effektivität des Lehrplans analysieren, indem sie das Verhalten der Schüler verfolgen, z. B. wie lange diese sich das Unterrichtsmaterial ansehen.
Wie unterscheidet sich Process Mining von Task Mining?
Prozesserkennung (Process Discovery) ist der grundlegende Schritt, um zu verstehen, wie ein Prozess tatsächlich abläuft; die Prozesserkennung umfasst Process Mining und Task Mining. Process Mining dient der Rekonstruktion von Prozessen aus Ereignissen, die in Protokollen aufgezeichnet wurden, während Task Mining Prozesslücken durch die Auswertung von Desktop-Aktivitäten von Benutzern füllt. Ein Gesundheitsdienstleister kann beispielsweise Process Mining einsetzen, um den Prozess der Patientenaufnahme zu rekonstruieren, indem er die Ereignisprotokolle der elektronischen Patientenakte (Electronic Health Record, EHR) analysiert.
Gleichzeitig können mit der Hilfe von Task Mining die Aktionen von Verwaltungsmitarbeitenden auf ihren Desktops beobachtet und analysiert werden, um Lücken im Prozess zu schließen, die nicht von den Ereignisprotokollen erfasst werden. Dieser umfassende Ansatz ist unerlässlich, um Engpässe, Redundanzen und Abweichungen zu ermitteln, was letztlich zu einer verbesserten Effizienz und Patientenzufriedenheit führt.
Wie ABBYY Timeline beim Process Mining hilft
ABBYY Timeline ist unsere marktführende Process-Mining-Plattform, die für datengesteuerte Prozessverbesserungen entwickelt wurde. Die Process Intelligence von Timeline geht über Process Mining hinaus und bietet Unternehmen anhand von fünf Schlüsselfunktionen einen umfassenden Ansatz, um Prozess-Exzellenz zu erreichen:
Timeline hilft, Prozesse in ihrer Gesamtheit zu visualisieren, um so Ineffizienzen, Engpässe und Abweichungen zu erkennen. Wenn Einblicke in bestehende Prozesse vorhanden sind, können fundierte Entscheidungen getroffen werden, diese Prozesse zu optimieren. Die Prozess-Simulationsfunktion von Timeline ermöglicht es, potenzielle Prozessanpassungen zu testen und schon vor der Implementierung ihre Auswirkungen auf das Unternehmen zu bewerten. Unsere Low-Code-Plattform für Process Mining enthält über 25 vorkonfigurierte Tools, die eine sofortige Analyse von Prozessen ermöglichen.
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