Process Mining – Was steckt dahinter und warum brauchen Sie es?

Process Mining zeigt Prozesse, wie sie tatsächlich sind.
Mit diesem Echtzeitbild können Vorgänge nachhaltig verbessert werden.

Geschrieben von
Thomas
June 25, 2020
-
9 min Lesezeit
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Inhaltsverzeichnis
  1. Process Mining Definition und Schritte
  2. Voraussetzungen
  3. Warum Process Mining?
  4. Wem hilft Process Mining?
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Prozess Mining ist das Thema der Stunde, wenn es um digitale Prozesse und deren Optimierungen geht. Doch was steckt hinter diesem Begriff, wie funktioniert die Technologie und warum sollte (fast) jedes Unternehmen Process Mining betreiben? Diese Fragen und mehr beantwortet Ihnen der folgende Artikel.

Was ist (Business) Process Mining? - Definition

Process Mining beschreibt den Vorgang, Daten aus Geschäftsprozessen über ihre Logfiles „auszugraben“, zu analysieren, und anschließend auszuwerten. So können ganze Geschäftsprozesse sowie Abläufe, Muster und Trends in den Prozessen des Unternehmens erkannt werden. Neben der Analyse und Bestandsaufnahme der Prozesse, inklusive aller Teilschritte und Varianten, dient Prozess Mining vor allem der Optimierung der Prozesse und damit schließlich der Einsparung von Kosten.

Typische Einsatzszenarien

• Prozesse in ERP System, z.B. Bestellungen

• Abarbeitung von Tickets in Helpdesk Systemen

• Workflows in Business Process Management/Automation Systemen

Prozess-Mining wird oft in einem Atemzug mit Data-Mining genannt, da einige Gemeinsamkeiten aber dennoch Unterschiede bestehen: In beiden Verfahren werden große Datenmengen analysiert, um daraus Erkenntnisse zu gewinnen und auf Basis der Daten Entscheidungen zu treffen.

Data-Mining konzentriert sich auf die Analyse von großen Datenmengen und dem Erkennen von verborgenen Zusammenhängen. Process Mining hingegen kombiniert die Datenanalyse mit dem Modellieren, Kontrollieren und Verbessern von Geschäftsprozessen. Dabei werden speziell angepasste Algorithmen für Logfiles und Datenbanken von Softwaresystemen verwendet, um daraus neue Erkenntnisse über die ablaufenden Prozesse und ihre Varianten gewinnen zu können. Es wird dabei zwischen drei wichtigen Process Mining Teilbereichen unterschieden:

Discovery

Discovery beinhaltet die Analyse vorhandener Prozesslogfiles, um daraus Prozessabläufe zu rekonstruieren ohne Detailwissen über diese Prozesse zu haben. Es werden also Prozesse und deren Teilschritte automatisch erkannt und dadurch auswertbar gemacht – vorab definierte Prozessmodelle sind dafür nicht notwendig.

Conformance

Existiert bereits ein Modell des SOLL-Prozesses, kann mit Process Mining anhand der Datenanalyse der IST-Situation ein Vergleich zwischen SOLL und IST Zustand durchgeführt werden. So wird die Konformität zum definierten "Optimalprozess" bestimmt und Abweichungen samt ihrer Auswirkungen erkannt.

Enhancement

Neben der Prüfung auf Conformance ist der wichtigste Teilbereich des Process Mining die Optimierung der Prozesse. Nach der Auswertung des IST-Zustands werden in einem zweiten Schritt Anpassungen am Prozess(modell) vorgenommen, um zu einem neuen besseren Ablauf zu gelangen.

Voraussetzungen

Grundvoraussetzung für die Anwendung von Process Mining ist, dass die Daten zum Ablauf der einzelnen Schritte zu analysierender Geschäftsprozesse digital gespeichert vorliegen. Die gespeicherten Daten müssen zwingend Informationen über den Zeitpunkt des Ereignisses und den Zusammenhang zum Prozess bzw. Prozessschritt sowie dem betroffenen Datensatz beinhalten.

In der Regel wird dafür von den Quellsystemen eine Art Prozessprotokoll bzw. Logfile geschrieben, aus dem sich der zeitliche Ablauf eines Prozesses inklusive all seiner Teilschritte rekonstruieren lässt. Der gesamte Prozess muss dafür von Anfang bis Ende digital abgebildet sein. Wenn Teile eines Prozesses manuell bzw. analog ausgeführt werden, kann Process Mining keine sinnvollen Daten über den gesamten Prozess ermitteln. Allgemein gilt: Je mehr Daten vorliegen, desto präziser die Auswertung und umso größer das Optimierungspotential.

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Woher kommen die Daten für Process Mining?

Die Daten für die Prozessanalyse stammen zum größten Teil aus den bereits heute im Unternehmen eingesetzten Kernsystemen wie etwa ERP-Systemen, Ticket-Systemen, Business Process Management (BPM) Systemen, Workflows, CRM-Systemen und potenziell jeder weiteren eingesetzten Software, die ihren Ablauf in Protokollen festhält.

Warum Process-Mining?

Im Rahmen der digitalen Transformation hin zum komplett digitalen Unternehmen ist nach der Prozessdigitalisierung der nächste wichtige Schritt die Optimierung der jetzt digitalen und damit auswertbaren Prozesse. Diverse Studien haben ergeben, dass im Schnitt 20-30 % Produktivität aufgrund schlechter bzw. ineffektiver Prozesse verloren gehen. Mit Process Mining besteht die Möglichkeit, die bestehenden realen Prozesse zu analysieren, Einblicke in die tatsächliche Funktionsweise des Unternehmens zu bekommen, Probleme darin zu erkennen und die Prozesse zu optimieren. Das passiert in der Regel nicht einmalig, sondern ist ein fortlaufender Optimierungsprozess, der konsequent und kontinuierlich durchgeführt werden sollte.

Process Mining Definition: Fortlaufender Optimierungsprozess statt einmaliger Ablauf
Process Mining Definition: Fortlaufender Optimierungsprozess statt einmaliger Ablauf

Mögliche Schwachstellen, Verbesserungspotenziale und interessante Punkte in Prozessen sind z.B.

• Durchlaufzeiten

• Dauer von einzelnen Prozessschritten

• Gründe für lange Durchlaufzeiten

• Erkennen von Flaschenhälsen

• Abweichungen vom SOLL-Prozess

Was können Unternehmen durch Process Mining erfahren?

Unternehmen können durch Process Mining die realen, tatsächlich ablaufenden Prozesse und deren Prozessvarianten entdecken. Über die Prozess-Discovery können die Prozessmodelle erfasst und aktualisiert und somit der Aufwand für die manuelle Prozessvisualisierung bzw. Modellierung stark reduziert werden. Ist der SOLL-Prozess einmal festgelegt, kann der IST-Zustand damit jederzeit abgeglichen werden. Abweichungen können damit erkannt, Schwachstellen und Ineffizienzen identifiziert und die daraus gewonnenen Erkenntnisse für die Optimierung der Prozesse genutzt werden. Compliance ist ein weiterer wichtiger Punkt, der mithilfe von Process Mining gewährleistet werden kann.

Was macht Process Mining so effizient?

Die benötigten Daten über die Prozessabläufe sind in den Unternehmen, dank ihrer Kernsoftware wie ERP, CRM oder Workflow System, bereits vorhanden. Oft sind auch die Prozesse in ihrem gedachten Ideal bereits modelliert und werden gelebt. Doch ist das tatsächlich der Fall? Ist der definierte SOLL-Prozess tatsächlich ideal? Dank Process Mining können die vorliegenden Daten ausgewertet, der reale Prozess analysiert und Maßnahmen für die Zukunft abgeleitet werden. Damit ist es schließlich möglich, die Produktivität und Effizienz zu steigern und damit die Kosten zu senken. Mit Process Mining werden Zusammenhänge, Erkenntnisse und Potenziale sichtbar, die sonst unerreichbar wären.

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Wem hilft Process Mining? (Vorteile)

Prozess-Mining hilft allen Unternehmen, die in irgendeiner Form ihre Prozesse digital abbilden. Process Mining unterstützt dabei die tatsächlichen Prozesse aufzudecken und gibt wichtige Einblicke, um Prozesse anschließend erfolgreich optimieren zu können. Mitunter werden Probleme aufgedeckt, deren Existenz noch nicht einmal bekannt war.

Oft gibt es ein Bauchgefühl, dass Prozesse nicht gut laufen und an gewissen Stellen zu lange dauern. Mit den geschaffenen Fakten und Auswertungsmöglichkeiten durch Process Mining lässt sich dies genau verifizieren. Wenn die Digitalisierung von Prozessen nun weiter gedacht wird, kann durch den Einsatz von Process Mining Software mehr Qualität, Transparenz und Einblick in die eigenen Prozesse erlangt und durch die Optimierung Kosten eingespart werden.

Wofür es sich nicht eignet

Manuelle Prozesse oder digitalisierte Prozesse, die aber dennoch zum Teil analog ausgeführt werden (z. B. wenn Dinge nach wie vor ausgedruckt, unterschrieben und dabei Unterschriftsregeln beachtet werden müssen). In diesen Fällen fehlen viele relevante Daten für die Analyse und Auswertung und es kann kein sinnvolles Bild des realen Prozesses ermittelt werden. Process Mining erfordert also, dass der komplette Prozess digital abläuft. Es handelt sich zudem nicht um Magie, die aus schlechten Daten perfekte Ergebnisse erzeugen kann. Um Process Mining gut einsetzen zu können ist vorbereitende Arbeit erforderlich, um die Daten für die Verwendung aufzubereiten und anschließend, um diese sinnvoll auswertbar für Business User und Executives bereitstellen zu können. Gängige Process Mining Software ist hierbei aber eine gute Hilfe, da für sehr viele Quellsysteme und die wichtigsten Standardprozesse bereits vorgefertigte Templates, Datenanbindungen und KPI’s bereitgestellt werden.

Fazit

Der Digital Workplace sowie die Digitalisierung und Automatisierung der Unternehmensprozesse sind der erste Schritt, Process Mining der sinnvolle Folgeschritt, um mit der gewonnen Transparenz Prozesse verbessern, optimieren oder grundlegend ändern zu können. Auf der Suche nach Kosteneinsparungen und Optimierungspotentialen, um die eigene Effizienz zu steigern und die Marktposition zu stärken, ist Process-Mining das optimale Werkzeug und wird mit fortschreitender Digitalisierung immer wichtiger werden.

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Schlagwort Wiki

Erklärung wichtiger Begriffe

Process Excellence = Umfassende End-to-End-Prozessorganisation, die sicher stellt, dass alle Abläufe in einem Geschäftsprozess bestmöglich zusammenarbeiten. Ziel dabei ist die digitale Abbildung von Prozessen, die Identifikation von Ineffizienzen und die kontinuierliche Optimierung von Vorgängen.

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