Process-Mining

Das Ziel des Process-Mining ist es, Erkenntnisse zu gewinnen und Maßnahmen zu ergreifen. Process-Mining ist eine Schlüsselfunktion in der Suite von Tools, die für die Transformation eines Unternehmens anhand von Hyperautomatisierung erforderlich sind. Auf diese Weise sind Unternehmen in der Lage, ihre Betriebsabläufe zu bewerten und zu verbessern, um somit den ROI zu erhöhen.

Process-Mining ist ein datengesteuerter Ansatz, der aus den Bereichen des Prozessmanagements und der Datenwissenschaft stammt. Er soll Unternehmen dabei helfen, Geschäftsprozesse zu erkennen, zu überwachen und zu verbessern. Dabei werden Ereignisprotokolle verwendet, d. h. Listen von Aktivitäten mit Start- und Endzeitstempeln aus IT-Systemen. Ereignisprotokolle können Aktivitäten wie den Eingang einer Bestellung, die Lieferung eines Produkts, die Kontaktaufnahme mit einem Kunden, Zahlungen und vieles mehr enthalten. Dieser datengestützte Ansatz gibt Aufschluss darüber, was Anwender, Systeme und Unternehmen tatsächlich tun – und nicht nur darüber, was sie glauben zu tun. Diese Erkenntnisse helfen dabei, Engpässe und Compliance-Probleme zu erkennen und zu beheben. Künstliche Intelligenz (KI) wird zunehmend im Bereich des Process-Mining angewendet, um zusätzliche Erkenntnisse zu gewinnen. 

Process-Mining ist eine Kombination aus mehreren Techniken, darunter:

• Prozessvisualisierung/Prozesserkennung – Ermöglicht die Visualisierung eines Prozesses, der in der Regel automatisch aus Ereignisprotokolldaten generiert wird. Der Zweck besteht darin, einen datengesteuerten Einblick in Ist-Prozesse zu geben.
• Konformitätsprüfung – Ermöglicht die Bewertung eines Ist-Prozesses im Vergleich zu einem Referenzmodell (Zielmodell) desselben Prozesses, um Abweichungen zu ermitteln. Fortgeschrittene Process-Mining-Anbieter können Abweichungen automatisch erkennen.
• Leistungsanalyse – Misst die Effizienz eines bestimmten Prozesses durch die Bewertung von Faktoren wie Zykluszeit oder Kosten.
• Ursachenanalyse – Wendet fortschrittliche künstliche Intelligenz (KI) an, um Muster in Ihren Prozessen zu erkennen, sodass Sie automatisch die grundlegende Ursache von Prozessproblemen identifizieren können. Dieser daten- und faktenbasierte Optimierungsansatz beseitigt Herangehensweise, die in der Vergangenheit die Analyse verzerrt haben.
• Prädiktive Analyse – Erstellt automatische Vorhersagen über das zukünftige Prozessverhalten, basierend auf maschinellen Lernmodellen, die Ihre Prozesse kennen.
• Prozessmanagement-Lebenszyklus – Ermöglicht die kontinuierliche Verbesserung und Optimierung von Geschäftsprozessen. Der Lebenszyklus umfasst im Allgemeinen sechs Phasen: Prozessstrategie, Prozessdokumentation, Prozessoptimierung, Prozessimplementierung, Prozessdurchführung und Prozesskontrolle.
• KPI-Überwachung – Überwacht alle relevanten Metriken vor und nach der Analyse, um die Leistung nachzuverfolgen. Dies geschieht in der Regel über geteilte Dashboards, die als einheitliche Datenquelle fungieren.

 

Process-Mining ist eine Ergänzung des Geschäftsprozessmanagements. Einfach erklärt: Process Mining liefert Erkenntnisse und ermöglicht es, entsprechende Maßnahmen im Rahmen des Geschäftsprozessmanagements zu ergreifen. Gemeinsam ermöglichen die beiden Ansätze es Ihnen, von Erkenntnissen zu konkreten Maßnahmen überzugehen. Aus diesem Grund werden sowohl Process-Mining als auch Geschäftsprozessmanagement als kritische Fähigkeiten für Unternehmen angesehen, die eine Hyperautomatisierungs-Strategie verfolgen möchten.