Kommentar von Gerrit de Veer, Signavio

Process Mining erkennt Schwachstellen in Prozessen

| Autor / Redakteur: Gerrit de Veer / Nico Litzel

Der Autor: Gerrit de Veer ist Senior Vice President Sales MEE bei Signavio
Der Autor: Gerrit de Veer ist Senior Vice President Sales MEE bei Signavio (Bild: Signavio)

Geschäftsprozesse bestehen aus sorgfältig zusammengestellten Elementen, Ressourcen und Werkzeugen. Mit Process Mining lässt sich herausfinden, warum bei manch einem Unternehmensprozess anscheinend ein Haar in der Suppe ist.

Smartes Business Process Mining leistet die Anbindung und Überwachung der Daten, eine Integration von Modellierung und Simulation sowie die Veröffentlichung der Ergebnisse gegenüber allen Instanzen im Workflow. Process Mining und RPA (Robotic Process Automation) können, wenn sie Hand in Hand gehen, diese Aufgaben erfüllen.

Fehler in Prozessen lassen sich durch Augenschein allein oft nicht identifizieren. Anwender erkennen zwar, dass eine Rechnung nicht zum geplanten Zeitpunkt versendet worden ist, aber es ist nicht sofort ersichtlich, weshalb. Sitzt ein Kundenauftrag seit Tagen unbearbeitet in der Pipeline, ist das ärgerlich, doch die Gründe dafür stecken tief in den Prozessen.

Geschäftsprozesse bieten im Zeitalter der digitalen Transformation jedoch einen großen Vorteil. Sie liefern typischerweise große Mengen an Daten, die automatisiert ausgewertet werden können. Wenn die Geschäftsprozesse mit einer der heute gängigen Methoden wie BPMN (Business Process Model and Notation) oder UML (Unified Modeling Language) mit einem computergestützten Tool beschrieben sind, ist das Finden der Fehler in der Prozedur schon einfacher. Sind die Prozesse jedoch nicht digital dokumentiert, kann smartes Process Mining mit KI-Methoden helfen.

Vom Definieren der Prozesse zur automatischen Änderung

Computergestützte Tools zum Gestalten, Abbilden und Definieren von Geschäfts- und IT-Prozessen sind seit Jahren im Einsatz. Sie modellieren, visualisieren und steuern Abläufe. Mit Process Mining steht den Prozessverantwortlichen ein neuer computergestützter Ansatz zur Verfügung. Sobald Prozesse Daten liefern, liegt es nahe, diese Daten für eine Analyse der Prozesse zu verwenden.

Nicht alle Prozesse verlaufen so, wie modelliert. Process Mining analysiert die Daten aus den Prozessen zur Fehlersuche.
Nicht alle Prozesse verlaufen so, wie modelliert. Process Mining analysiert die Daten aus den Prozessen zur Fehlersuche. (Bild: Signavio)

In Analogie zum Data Mining ist der Begriff vom Process Mining in der Branche bereits etabliert. Das darf fast schon wörtlich genommen werden. Man gräbt sich durch die Daten auf der Suche nach der einen Information, die Aufschluss über den Fehler im Prozessverlauf gibt.

Smarte Tools helfen dabei, Entscheidern mithilfe von KI- und BPM- (Business-Process-Modeling-)Methoden, den Änderungsbedarf über ganze Prozessketten hinweg zu ermitteln. Process Mining kann dazu beitragen, die Schwachstellen in den Geschäftsabläufen zu erkennen und – vor allem – die Gründe dafür zu ermitteln. Der Vorteil smarter Process Mining Tools liegt darin, dass Geschäftsprozesse mit Auffälligkeiten in den KPIs (Key Performance Indicators) auch über unterschiedliche IT-Systeme hinweg analysiert werden können.

Process Mining ist eine Entwicklung, die zum einen auf Big-Data-Technologien zum Speichern großer, polystrukturierter Daten und zum anderen auf Business Intelligence setzt. Ziel der Prozessanalyse ist aber nicht allein eine Entscheidungsunterstützung auf der Basis von Geschäftsdaten, sondern auch die Optimierung der Prozesse und des Zusammenspiels der Prozessschritte.

Vom Modellieren zum lebendigen Gestalten

Auf die Definition von Prozessen und das Auffinden von Fehlern folgt das Management der Prozesse. In den 90ern gab es bereits eine Welle des Business Process Reengineerings, was damals oft noch mit teuren Beratern zu mitunter interessanten Ergebnissen in der Industrie führte. Ein datengestütztes Reengineering benötigt tiefergehende Prozessanalysen – liefert dafür aber Ansätze für eine höhere Kundenzufriedenheit und sichert wiederholbare Ergebnisse auch hinsichtlich der Produktqualität. Bei Anwendern, die sich bislang auf Erkenntnisse externer Fachleute verlassen mussten, steigt die Prozesstransparenz.

Ein ganz entscheidender Vorteil des Process Minings sind die dadurch entstehenden Grundlagen für die Automatisierung beziehungsweise der Steuerung der Prozesse. Das ist der erste Schritt zu RPA (Robotic Process Automation), womit bestimmte Prozesse regelbasierend von Software-Robotern ausgeführt werden. RPA wird derzeit stark auf IT-Prozesse angewendet, typischerweise indem die Bots Eingaben auf dem GUI (Graphical User Interface) eines Systems vornehmen, dringt aber langsam auch in andere Bereiche von Unternehmen vor.

Hilfe bei Veränderungen im Unternehmen

Ein wichtiges Einsatzgebiet für Process Mining ist gegenwärtig die automatisierte Erkennung von Schwachstellen in vorhandenen Prozessen. Dazu müssen die einzelnen Prozesse jedoch auch geeignete Daten liefern. Solche Daten können beispielsweise Zeitstempel sein, die den Eingangs- und Ausgangszeitpunkt für einen Prozessschritt und gegebenenfalls weitere Informationen wie zum Beispiel die Dokumentart festhalten. Das Ergebnis könnte dann schon die Erkenntnis sein, dass eine bestimmte Dokumentart grundsätzlich länger in einem Prozessschritt verharrt. Doch ist dies nicht nur ein Tipp für die Fehlersuche. Durch Process Mining und RPA schließt sich auch die Lücke zwischen der Makro-Sicht auf das Unternehmen und der Mikro-Sicht auf jede einzelne Aufgabe. Das wird immer wichtiger, je mehr Geschäftsprozesse im Unternehmen mit oder von Software ausgeführt werden.

Anwender in Unternehmen nutzen häufig betriebswirtschaftliche Standardsoftware. Viele Jahre lang wurden ihre Prozesse an die Software angepasst. Steht ein erneuter Komplettumbau bevor, zum Beispiel durch den Übergang auf die S/4-Welt von SAP, können Process Mining und RPA einen reibungslosen Wechsel auf die neue Lösung unterstützen.

Prozesse, in denen sich Process Mining zum Aufbau von RPA anwenden lässt, sind etwa die Auftragsbearbeitung, die Zusammenarbeit mit Kunden und die Bearbeitung der Rückmeldungen und Beschwerden von Kunden oder die Auslösung und Verfolgung von Service-Aufträgen. Process Mining kann hier die Wege von Dokumenten ermitteln, die notwendigen Automatisierungsschritte identifizieren und gegebenenfalls alle Punkte im Prozess finden, an denen eine bestimmte Information verarbeitet wird.

Smartes Process Mining hilft den Anwendern, ihre Geschäftsprozesse und IT-Prozesse neu zu entdecken.
Smartes Process Mining hilft den Anwendern, ihre Geschäftsprozesse und IT-Prozesse neu zu entdecken. (Bild: Signavio)

Mit RPA könnten dann zum Beispiel alle Prozessschritte automatisiert werden, in denen etwa aufgrund einer Kundeninformation die Bankverbindung zu ändern ist. Menschliche Fehler bei der Umstellung aller Aktivitäten rund um die neue Kontonummer ließen sich dadurch vermeiden.

Natürlich sollte man dem Computer nicht alles überlassen. Gerade auch KI und Machine Learning bergen die Gefahr der Verfälschung von Informationen in sich, wenn die Algorithmen, auch aufgrund des Datenfutters, ganz einfach in ihren Annahmen daneben liegen. Process Mining mit dem Ziel der strategisch richtigen Modellierung und Ausführung von Geschäftsprozessen und Robotics Process Automation mit dem Ziel der computergestützten Umsetzung, Überwachung und Anpassung von Geschäftsprozessen sind jedoch zwei Trends, die Unternehmen schon bei einer geringen Abhängigkeit von der IT ins Visier nehmen sollten.

Kommentare werden geladen....

Kommentar zu diesem Artikel abgeben

Der Kommentar wird durch einen Redakteur geprüft und in Kürze freigeschaltet.

Anonym mitdiskutieren oder einloggen Anmelden

Avatar
Zur Wahrung unserer Interessen speichern wir zusätzlich zu den o.g. Informationen die IP-Adresse. Dies dient ausschließlich dem Zweck, dass Sie als Urheber des Kommentars identifiziert werden können. Rechtliche Grundlage ist die Wahrung berechtigter Interessen gem. Art 6 Abs 1 lit. f) DSGVO.
  1. Avatar
    Avatar
    Bearbeitet von am
    Bearbeitet von am
    1. Avatar
      Avatar
      Bearbeitet von am
      Bearbeitet von am

Kommentare werden geladen....

Kommentar melden

Melden Sie diesen Kommentar, wenn dieser nicht den Richtlinien entspricht.

Kommentar Freigeben

Der untenstehende Text wird an den Kommentator gesendet, falls dieser eine Email-hinterlegt hat.

Freigabe entfernen

Der untenstehende Text wird an den Kommentator gesendet, falls dieser eine Email-hinterlegt hat.

copyright

Dieser Beitrag ist urheberrechtlich geschützt. Sie wollen ihn für Ihre Zwecke verwenden? Kontaktieren Sie uns über: support.vogel.de/ (ID: 46326087 / Künstliche Intelligenz)