Process-Mining: Werten Sie Ihre Prozesse aus

Der Erfolg eines Unternehmens ist wesentlich an die Effizienz seiner Prozesse gekoppelt. In der Vergangenheit musste hier oft langwierig experimentiert werden, um Bottlenecks auszumachen. Dank digitalem Process-Mining können solche Ineffizienzen heutzutage wesentlich schneller identifiziert und behoben werden. Erfahren Sie, welche Typen und Anwendungsfälle von Process-Mining es gibt.

Process-Mining befasst sich mit der Analyse, der Optimierung und dem Monitoring von Geschäftsprozessen auf Grundlage von digitalen Ereignisdaten. Auf diese Weise entsteht ein realistisches Bild aller im Unternehmen ablaufenden Geschäftsprozesse. Das Ziel besteht darin, Aufgaben wiederholbar und effizient abzuwickeln.

Grundsätzlich werden drei Typen des Process-Minings unterschieden:

1. Discovery, auf Deutsch etwa „Entdeckungs-Mining“
2. Conformance, auf Deutsch etwa „Übereinstimmungs-Mining“
3. Enhancement, auf Deutsch etwa „Erweiterungs-Mining“

Alle diese Varianten benötigen digitale Ereignisdaten, um die Auswertung zu ermöglichen. Deshalb werden jedes Mal, wenn eine Prozessinstanz durchlaufen wird, wichtige Transaktionsdaten in einer Log-Datei gesichert.

Anhand dieser Daten lassen sich zahlreiche Fragen zum Prozess beantworten:

• Welchen Pfad schlägt ein User ein, wenn er eine bestimmte Aufgabe erledigen möchte?
• Wie lange dauern bestimmte Events in diesem Zusammenhang? Wie lange sitzt ein Mitarbeitender an einem bestimmten Prozessschritt?
• Wie lange bleibt ein Prozess liegen, bis er vom nächsten zuständigen Mitarbeitenden wieder aufgenommen wird?
• Wie hoch ist die gesamte Durchlaufzeit, die benötigt wird?
• Welche Störfaktoren treten regelmäßig auf?

Zur Darstellung werden oft Prozess-Schaubilder verwendet. An diesen lässt sich auf einen Blick ablesen, welche Pfade der User gewählt hat und welche Aktivitäten auf diesem Weg stattfanden. Solche Visualisierungen sind ein wesentliches Funktionsmerkmal moderner Process-Mining-Software.

Process-Mining ist im Umfeld von Business Process Management (BPM) und Data-Mining anzusiedeln. Es gibt verschiedene Klassifikationsweisen. Häufig wird Process-Mining als eine Anwendung des BPM verstanden, teilweise aber auch als Spezialfall des Data-Minings. Außerdem kann man Process-Mining als Schnittstelle zwischen den beiden einordnen.

In jedem Fall ist Process-Mining eine Innovation, die in vielen Unternehmen schnell zu greifbaren Resultaten führt. Anders als bei vielen neuen Technologien muss keine grundsätzliche Neuausrichtung vorgenommen werden; Process-Mining sitzt einfach auf den existierenden Prozessen auf.

Beim Process-Mining wird zwischen Discovery-, Conformance- und Enhancement-Mining unterschieden. Diese Einteilung geht auf das Manifest der „IEEE-Task-Force Process Mining“ zurück, welches 2011 veröffentlicht wurde. Insbesondere der bekannte niederländische Computerwissenschaftler im Bereich Process-Mining, Wil van der Aalst, hat viel zur Verbreitung dieses Schemas beigetragen.

1. Discovery

Bei dieser Variante des Process-Minings geht es um das Erkennen, Rekonstruieren und Visualisieren eines Prozessmodells. Für die Visualisierung kann beispielsweise ein Direct Follower Graph verwendet werden. Es werden ausschließlich Daten aus dem Event-Log zugrunde gelegt, um ein Prozessmodell zu entwickeln; frühere Prozessmodelle werden nicht herangezogen, um Vergleiche anzustellen. Der Mining-Prozess ist auf sich selbst beschränkt. Aufgrund dieser vergleichsweise geringen Komplexität ist dieses Modell weit verbreitet.

2. Conformance

Beim Conformance-Mining handelt es sich um ein diagnostisches Verfahren. Diese Variante untersucht, ob die Beschreibung eines bestimmten Prozesses mit dem tatsächlich in der Praxis stattfindenden Prozess übereinstimmt. Es geht also um einen Vergleich von Soll- und Ist-Zustand, mit dem Ziel, Differenzen auszumachen, die auf Störungen hindeuten könnten. Der Vergleich erfolgt auf Grundlage des Event-Logs.

3. Enhancement

Das Enhancement-Mining hat zum Ziel, ein bestehendes Prozessmodell anzupassen, zu erweitern und zu optimieren. Hierfür kommen auch zusätzliche, von außen herangeführte Daten zum Einsatz, um das vorliegende Prozessmodell zu verbessern. Beispielsweise könnten die Ergebnisse eines früheren Conformance-Minings herangezogen werden. Die Daten werden nun dazu genutzt, den existierenden Prozess von Bottlenecks, Redundanzen und Verschwendungen zu befreien. Manchmal wird das Conformance-Mining auch als Organizational Mining bezeichnet, weil der betreffende Prozess hier stärker im Gesamtkontext betrachtet wird.

Process-Mining und Data-Mining unterscheiden sich im Hinblick auf die Breite der verwendeten Daten-Sets und der angestrebten Aussagen. Data-Mining verfolgt hier den weiter gefassten Ansatz als Process-Mining. Typischerweise bezieht es mehr unterschiedliche, weit verteilte Daten-Pools mit ein. So lassen sich sehr allgemeine Vorhersagen treffen, zum Beispiel, wie sich die Nachfrage nach einem Produkt entwickeln wird oder welche Kunden-Fluktuationen im nächsten Geschäftsjahr zu erwarten sind. Sogar wie sich ein ganzer Markt in den nächsten Jahren verändern wird, kann via Data-Mining untersucht werden.

Im Vergleich dazu hat Process-Mining einen deutlich spezialisierteren Fokus. Die Grundlage für die Datenerhebung bildet hier das Event-Log. Dieses wird verwendet, um Prozessmodelle zu entwickeln. So können Abweichungen festgestellt und Prozesse optimiert werden. Es geht immer darum, einen vergleichsweise eng gefassten, unternehmensinternen Vorgang zu analysieren und zu verbessern. Process-Mining nimmt also tendenziell eine Mikro-Perspektive ein, während sich Data-Mining auf die Makro-Perspektive konzentriert.

Process-Mining geht mit vielen Vorteilen für Ihr Unternehmen einher.

Mehr Objektivität

Mithilfe von Process-Mining können wichtige Geschäftsvorgänge datengestützt optimiert werden. Das verringert die Wahrscheinlichkeit von menschlichen Fehleinschätzungen, weil zum Beispiel bestimmte Entscheidungsträger mit Sachverhalten nicht vertraut sind oder weil sie sich zu sehr von den eigenen Wünschen leiten lassen. Ein Algorithmus unterliegt solchen kognitiven oder emotionalen Beeinträchtigungen nicht.

Höhere Geschwindigkeit

Früher war es sehr zeitaufwendig, gute Daten zu wichtigen Geschäftsprozessen zu gewinnen. Mithilfe von automatisierten Prozess-Mining-Tools gelingt dies wesentlich schneller. Das ist ein wichtiger Wettbewerbsvorteil für Unternehmen, weil sie so zeitnah auf Marktveränderungen reagieren können.

Schnelle Einsatzbereitschaft

Process-Mining kann schnell angewandt werden. Das liegt daran, dass die Technologie auf bereits existierenden Prozessen aufsitzt. Anders als bei vielen digitalen Innovationen müssen hier also nicht zuerst Strukturen eingerissen und wieder aufgebaut werden. Das ermöglicht einen schnellen Return on Investment für Unternehmen.

Mehr Transparenz

Geschäftsprozesse sind hochkomplexe Vorgänge, die selbst von Eingeweihten oft nicht auf einen Blick gelesen werden können. Hier schafft Process-Mining mehr Transparenz, indem Algorithmen die riesigen Datenmengen automatisch auf Verbesserungspotenziale durchkämmen. Diskussionen im Team werden so für alle Beteiligten nachvollziehbar.

Verbesserte Messbarkeit

Werden Änderungen an bestehenden Geschäftsprozessen vorgenommen, kann die Effektivität dieser Changes leicht durch Process-Mining überprüft werden. In der Vergangenheit musste hier erst eine bestimmte Zeit abgewartet werden, um aufgrund der Praxiserfahrung einschätzen zu können, ob die Modifikation zielführend war.

Mehr Stakeholder-Zufriedenheit

Durch die verbesserte Messbarkeit kann Stakeholdern leichter demonstriert werden, dass sich das Unternehmen konstant weiterentwickelt. Das erhöht die Bindung von Investoren, Kunden und Lieferanten. Sie erhalten das Gefühl, mit dem richtigen Partner zu kooperieren.

Verbesserte Entscheidungsfindung

Process-Mining hilft der Führungsebene dabei, Prioritäten zu setzen. Ressourcen wie finanzielle Mittel, Manpower und zeitlicher Einsatz können genau dahin fließen, wo sie den größten messbaren Effekt erzielen. Das entlastet die Entscheidungsträger.

Kürzere Time-to-Market

Werden Prozesse im Unternehmen effizienter gestaltet, hat dies fast immer zur Folge, dass sich die Time-to-Market für den Kunden verkürzt. Das ist ein wichtiger Benefit und kann als Verkaufsargument eingesetzt werden.

Verbesserte Compliance

Process-Mining kann dazu verwendet werden, bisher unbekannte Verstöße gegen die Compliance eines Unternehmens aufzuspüren und zu beheben. Das verringert nicht nur die Wahrscheinlichkeit von Rechtsstreitigkeiten, sondern vertieft auch das Vertrauen der Stakeholder.

Es gibt zahlreiche Anwendungsfälle für Process-Mining. Grundsätzlich kann es überall dort eingesetzt werden, wo Geschäftsprozesse digital ablaufen. Hier eine Auswahl von Beispielen.

Bestellabläufe

Digitale Bestellungen im E-Commerce lassen sich via Process-Mining sehr gut optimieren. So muss der Kunde beispielsweise weniger Klicks tätigen, um seinen Einkauf abzuschließen. Das erhöht die Abschlussrate.

Fertigungsprozesse

Process-Mining bietet großes Potenzial für die fertigende Industrie. Ineffizienzen bei der Herstellung eines bestimmten Maschinenteils werden entdeckt und können ausgeräumt werden. Das ermöglicht eine schnellere Time-to-Market.

Produktentwicklung

Produktentwicklungsprozesse können wesentlich effizienter gestaltet werden, wenn sie mit Process-Mining unter die Lupe genommen werden. Beispielsweise könnte sich herausstellen, dass durch eine agile Vorgehensweise Prototypen schneller angefertigt werden können.

Support

Mithilfe von Process-Mining kann die Bearbeitung von Tickets optimiert werden. Beispielsweise kann die automatische Problem-Einstufung verbessert werden, sodass die menschlichen Mitarbeitenden dem User schneller helfen können.

Finanzindustrie

In der Finanzbranche lassen sich dank Process-Mining viele Betrugsfälle identifizieren, indem die Ereignisdaten mit dem Soll-Zustand abgeglichen werden. Bestehen hier Diskrepanzen, wird eine Ermittlung eingeleitet. Auch im regulären Tagesgeschäft bieten sich Optimierungspotenziale, insbesondere beim automatischen Management von Finanzströmen. Das sorgt für mehr Planungssicherheit.

Medizin

Process-Mining kann dazu verwendet werden, Patientengeschichten übersichtlich darzustellen und zu optimieren. So kann ein neuer Arzt schnell nachvollziehen, welche Behandlungsstationen der Patient bisher durchlaufen hat. Und die Optimierung sorgt dafür, dass dem Patienten beispielsweise unnötige Wege erspart werden.

Der folgende Ablauf vermittelt einen Eindruck davon, wie Sie Ihr Process-Mining optimal gestalten.

Schritt 1: Sammeln Sie Daten

Im ersten Schritt geht es darum, eine Datengrundlage zu schaffen. Ein guter Ansatzpunkt: Betrachten Sie, an welchen Stellen im Unternehmen bereits große Mengen Daten gesammelt werden. Kandidaten sind komplexe Geschäftsanwendungen wie SAP, Salesforce oder Oracle. Aber auch Produktionsprozesse, insbesondere in der fertigenden Industrie, sind wahre Goldgruben für Process-Mining. Durch die an IoT-Geräten angebrachten Sensoren können Sie eine Vielzahl von Daten auslesen, die wichtige Erkenntnisse über die aktuellen Prozesse liefern. Mithilfe von Process-Mining-Tools übersetzen Sie diese Daten dann in ein Event-Log. Dort werden sie unter Verwendung von Parametern wie Zeitstempeln, Case-IDs und Aktivitätsbeschreibungen in eine lesbare Form gebracht.

Schritt 2: Vergleichen Sie den Soll- mit dem Ist-Zustand

Erstellen Sie nun auf Grundlage des Event-Logs eine Visualisierung Ihrer Prozessdaten für jeden einzelnen Geschäftsvorgang. Dabei lassen Sie von Ihrem Tool sowohl eine Soll-Kurve als auch eine Ist-Kurve berechnen. Die Soll-Kurve zeigt, wie der jeweilige Geschäftsvorgang im Optimalfall austariert sein müsste. Man spricht hier auch von einem sogenannten „Happy Path“. Die Ist-Kurve zeigt, was tatsächlich im Unternehmen geschieht. Mithilfe dieser Gegenüberstellung können Sie leicht ablesen, an welchen Stellen im Prozess aktuell Bottlenecks existieren, die ausgeräumt werden müssen.

Schritt 3: Optimieren Sie

In der dritten Phase geht es zunächst darum, die dringendsten Prozesse für die geplante Optimierung auszuwählen.

Erstellen Sie dafür ein komplettes Verzeichnis Ihrer Prozesse. Gehen Sie dieses Inventar dann gemeinsam im Team durch und stellen Sie sich für jeden Punkt die folgenden Fragen:

• Ist dieser Prozess bereits perfekt ausgearbeitet oder bestehen noch Reibungspunkte?
• Wird der Prozess von allen Beteiligten gelebt oder gibt es Stimmen im Unternehmen, die sich kritisch über ihn äußern?
• Verwenden einzelne Abteilungen Workarounds, die darauf hindeuten, dass ein Prozess nicht optimal funktioniert?
• Werden bestimmte Prozesse vom Kunden vielleicht ganz anders genutzt als intendiert?

Danach sollten Sie versuchen, den erwarteten Return on Investment für verschiedene Vorgänge im Unternehmen möglichst genau einzuschätzen. Auch hierbei helfen digitale Process-Mining-Tools, die Kalkulationen anstellen, wo die größten Potenziale schlummern.

Dafür verfügen diese Tools über verschiedene Visualisierungsmöglichkeiten, welche komplexe Entscheidungen deutlich vereinfachen. Auf einen Blick sehen Sie hier die zu erwartenden Kosten, den Zeitaufwand und die Arbeitsschritte vor sich.

Außerdem helfen die Tools dabei, Optimierungs-Pipelines zu erstellen, welche die Umsetzung weitgehend automatisieren.

Schritt 4: Betreiben Sie Monitoring

Erfolgreiches Process-Mining geht Hand in Hand mit Monitoring. Denn nur so lässt sich die Frage beantworten, ob die angestoßenen Changes tatsächlich den gewünschten Effekt haben oder ob nachgebessert werden muss. Falls letzteres der Fall ist, erfahren Sie durch konsequentes Monitoring auch, an welchen Stellen noch Reibungspunkte bestehen.

Auch hierbei helfen wieder digitale Process-Mining-Tools, welche die neuen Prozesse automatisch vom ersten Tag an überwachen und bewerten. Ein weiterer Vorteil: Durch dieses Monitoring erhalten Sie gleichzeitig einen lückenlosen Audit-Trail, der es Ihnen wesentlich erleichtert, Compliance-Anforderungen zu erfüllen.

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