In Digitalisierung

Process Mining Prozesstransparenz – datenbasiert

Wie Unternehmen Prozesseffizienz, Prozessqualität und Prozesstransparenz erhöhen können

Als Grundlagentechnologie dient Process Mining dazu, Prozesstransparenz herzustellen. Sie wird bei der Datenanalyse von Geschäftsprozessen eingesetzt. In der Regel sind die Process Logs von ERP Systemen oder von anderen im Unternehmen eingesetzten Transaktionsssoftware. Mit Werkzeugen zu Process Mining kann das im Unternehmen genutzte Prozessmodell visualisiert werden. Dabei ist es möglich alle Prozessvarianten faktenbasiert darzustellen.

Die Prozessdurchlaufgeschwindigkeit und –Stabilität sind elementare Faktoren für die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. Diese Kennzahlen haben maßgeblichen Einfluss auf die Kosten des erbrachten Outputs. Oftmals bleiben Schwachstellen in Prozessen unentdeckt, was zu schlechter Effizienz innerhalb einer Unternehmung führt. Um diese Probleme und Schwachstellen aufzudecken, bedarf es innovativer Lösungen im Prozessmanagement.

Process Mining – Das Bindeglied von Data Mining und Process Management

Process Mining kann grundsätzlich für jeden Prozess eingesetzt werden, wo die einzelnen Prozessschritte und deren Zusammengehörigkeit chronologisch dokumentiert bzw. nachvollziehbar sind. ERP-Systeme oder sogenannte Workflow-Management-Systeme stellen diese Nachvollziehbarkeit durch ein oder mehrere tabellarische Protokolle sicher.In dieser tabellarischen Auflistung sind

Process Transparenz durch Process Mining

verschiedene Aktivitäten, Daten und zugehörige Zeitstempel enthalten. Die Gesamtheit der enthaltenen Daten spiegelt einen Prozess wieder. Dieser kann jedoch auch auf mehreren Tabellen verteilt enthalten sein.Unter Data Mining versteht man die Analyse von großen Datenbeständen unter Verwendung statistischer Methoden. Ziel darin ist es, Zusammenhänge und Verbindungen zwischen diesen Daten zu ermitteln.

So wird im Process Mining unter den Gesichtspunkten des Data Mining zunächst ein Data Model erstellt. Mit diesem „Datenmodell“, das Querverbindungen einzelner Tabellen und Inhalte darstellt, bieten sich im nächsten Schritt vielseitige Auswertungs- und Darstellungsmöglichkeiten. Diese Möglichkeiten lassen sich für jeden einzelnen Prozess frei konfigurieren, so können eigene KPIs definiert werden, wie zum Beispiel Durchlaufzeiten, Anzahl der Geschäftsvorfälle, etc.. Außerdem kann nach unterschiedlichsten Daten gefiltert und sortiert werden, sodass ein Höchstmaß an Prozesstransparenz erreicht werden kann.

Fazit Process Mining:

Process Mining verleiht den Entscheidungsträgern faktenbasiertes Wissen statt unsicherem Bauchgefühl.
Im Zuge der Digitalisierung und der zunehmend datenbasierten Geschäftswelt bietet Process Mining eine innovative Lösung im Prozessmanagement und verhilft Ihrem Unternehmen zur Prozesseffizienz.

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