In Prozess Mining, Prozessanalyse, Prozessoptimierung

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 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.

Process Transparenz durch Process MiningBest Practice bei Process Mining Prozesstransparenz

5 Schritte für ein erfolgreiches Process Mining Projekt

  1. Prozessauswahl
    Um eine übersichtliche Darstellung und aussagekräftige Auswertungen zu erhalten, empfehlen wir, die Prozesse einzeln zu betrachten.
  2. Data Extraction
    (Ausleitung der Daten aus der Serverstruktur) Steht der Prozess fest, werden die relevanten Daten aus den bestehenden Datenbanken extrahiert.
  3. Process Connection
    (Verbindung verschiedener Aktivitäten und Dateninhalte) Die ausgeleiteten Daten werden auf verschiedene Tabellen verteilt. Die Zusammenhänge im jeweiligen Prozess müssen nun entsprechend der Korrelation der Prozesse miteinander in Beziehung gebracht und verbunden. Hierbei werden die einzelnen Tabellenzeilen und –Spalten je nach beinhalteten Informationen miteinander verknüpft.
  4. Prozessmodellierung und Prozessanalyse
    Anhand der Datenbasis lässt sich nun eine Prozesslandkarte erstellen. Hier können wir Ihren Prozess mit IST-Zahlen in einem interaktiven Schaubild grafisch darstellen. Process Mining bietet außer dem grafischen Modell weitere Darstellungs- und Auswertungsmöglichkeiten Ihrer Prozesse über unterschiedlichste KPI’s wie zuvor erwähnt.
  5. Entscheidungsfindung
    Durch die IST-Zahlen-basierte Auswertung Ihres Prozesses treffen Sie fundierte Entscheidungen durch Process Mining.

Vorteile durch Process Mining Prozesstransparenz gegenüber traditioneller Prozesserfassung und Bewertung

  1. Transparenz
    Die Prozessanalyse im Rahmen des Process Mining bietet vollkommene Transparenz Ihrer Prozesse. Nicht nur der Soll-Prozess mit den am häufigsten auftretenden Use Cases, sondern auch jede Abweichung davon kann dargestellt werden. So kommen alle Schwachstellen und Zeitfresser in unterschiedlichen Abteilungen zum Vorschein.
  2. Interaktive Darstellung der Process Map
    Jeder einzelne Prozessschritt kann durch Filterung einzelner Aktivitäten im Detail nachvollzogen und dargestellt werden. Zu den einzelnen Teilprozessen können passende Kennzahlen ermittelt und grafisch dargestellt werden.
  3. 100% richtige Ergebnisse
    Durch die Daten- und zahlenbasierte Darstellung erhalten Sie korrekte Prozesskennzahlen. Bei einer manuellen Prozessaufnahme ist das Fehlerpotenzial vergleichsweise hoch. Hier können Prozesse über den gewählten Analyseaufwand oftmals nicht detailliert genug untersucht werden. Auch kommt es vor, dass relevante Informationen schlichtweg übersehen werden.
  4. Niedriger Analyseaufwand durch schnelle Datenauswertung
    zügige Auswertung Ihrer Prozessdaten durch unsere Erfahrung und den Einsatz modernster Tools. Eine händische Prozessaufnahme kann je nach Prozessumfang und –Ausprägung mehrere Wochen in Anspruch nehmen – sparen Sie sich also die notwendige Zeit und damit verbundenen Kosten einer manuellen Prozessaufnahme und nutzen Sie die innovative Technologie des Process Minings.

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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