Hinter dem Begriff Process Mining steht das Visualisieren, Analysieren und Überwachen von Prozessen auf Basis von digitalen Ereignisprotokolldaten. Ziel ist es, Entscheidungen bezüglich der Performanz und Verbesserungspotentialen von Prozessen datengetrieben treffen zu können. Es handelt sich um eine Form des Data Minings. Beides baut auf dem Ansatz auf, große Datenmengen zu sammeln. Diese werden dann mithilfe von Algorithmen und künstlicher Intelligenz ausgewertet um problemspezifische Zusammenhänge und Trends zu erkennen.

Wie funktioniert Process Mining?

Die Grundlage eines Process Mining Projekts sind Log-Dateien. In diesen Dateien wird jede Ausführung eines Prozessschritts, sog. Events, eindeutig mit einer ID, der Aktivität und einem Zeitstempel vom verwendeten IT System gespeichert. Voraussetzung dafür ist, dass der Prozess komplett digital stattfindet. Wird ein Dokument z.B. händisch von einem Prozessbeteiligten zum nächsten übergeben, erzeugt es keinen digitalen Fußabdruck.

Mithilfe dieser Log-Dateien kann eine Process Mining Software, beispielsweise von Celonis oder UiPath, anschließend Prozessmodelle erstellen. Der so generierte Output stellt nicht nur den tatsächlichen IST-Prozessablauf dar, sondern gibt auch Aufschluss über prozessbezogene Informationen und KPI‘s, wie z.B.

  • Durchschnittliche Dauer eines Prozessschrittes
  • Durchlaufzeiten
  • Bottlenecks
  • Nicht genutzte Prozessschritte
  • Nicht vorgesehene Prozessschleifen, z.B. durch Korrekturbedarf

So lassen sich schnell Aussagen über die Performanz eines Prozesses treffen. Es wird eindeutig erkennbar, wo der Prozess Optimierungspotentiale aufweist. Dann kann gezielt der Frage nachgegangen werden, welche Gründe sich hinter Verzögerungen o.ä. verbergen und wie diese behoben werden können. Diese getroffenen Maßnahmen lassen sich im Process Mining Tool direkt auf ihre Wirksamkeit überprüfen.

UiPath Process Mining

Beispiel Process Mining Software

Welchen Mehrwert bietet Process Mining?

Oft sind an vielen Prozessschritten diverse Personen aus verschiedenen Unternehmensbereichen beteiligt, sodass es für eine einzelne Person kaum möglich ist, den Gesamtprozess zu überblicken. Dann kann es z.B. passieren, dass die für den letzten Prozessschritt zuständige Person regelmäßig einen Abgabe- oder Liefertermin nicht einhalten kann, weil es vorher im Prozess zu Verzögerungen kommt. Für diese Person ist es aber aufgrund der fehlenden Übersicht unter Umständen gar nicht möglich, die Ursache zu identifizieren, sodass diese Prozessschwäche im schlechtesten Fall nie behoben wird.

Process Mining bringt Transparenz in Geschäftsprozesse und hilft so dabei, Prozessschwächen umgehend zu bemerken und abzustellen, noch bevor ihre negativen Auswirkungen bemerkbar werden. Durch das detaillierte Prozesswissen erlangen Unternehmen eine Flexibilität, die wettbewerbsentscheidend sein kann. Denn nur wer seine Stellschrauben kennt, kann auch schnell an ihnen drehen.

Process Mining als Ausgangsbasis für robotergesteuerte Prozessautomatisierung

Wer auf der digitalen Reise schon soweit ist, alle Prozesse digital abzubilden, legt automatisch den Grundstein für Prozessautomatisierung mithilfe von RPA . Die durch Process Mining erlangte Transparenz ermöglicht es, schnell zu identifizieren, wo Prozesse oder Prozessteile robotergestützt automatisiert werden können und wie viel Prozesseffizienz dadurch gewonnen werden kann.

Fazit

Durch die lückenlose digitale Erfassung von Prozessschritten und die so erzeugten großen Datenmengen erlangt man durch Process Mining zu jeder Zeit einen wirklichkeitsgetreuen Blick auf Prozesse. Gegenüber klassischen, manuellen Methoden des Prozessmanagements bietet Process Mining also nicht nur einen enormen zeitlichen Vorteil, sondern auch Genauigkeit der Erfassung. Die so erlangte Prozesseffizienz und -flexibilität führt nicht selten dazu, dass Unternehmen ihrer Konkurrenz den entscheidenden Schritt voraus sind.