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Wie Process Mining den Weg zur effizienten Unternehmensführung ebnet

Prozessintelligenz entfesseln und zukunftsfähige Workflows im Unternehmen etablieren

Wie Process Mining den Weg zur effizienten Unternehmensführung ebnet
9:12

Unternehmen sind auf effiziente Geschäftsprozesse angewiesen, damit sie erfolgreich wirtschaften können. Oftmals sind diese Prozesse aber komplex und undurchsichtig. Hier greift das Process Mining – eine Analysetechnik, mit der sich datengestützt Einblicke in die Abläufe gewinnen lassen. So sind etwa E-Commerce-Unternehmen in der Lage, den gesamten Ablauf von der Bestellungseingabe über die Lagerverwaltung bis hin zum Versand zu visualisieren und zu analysieren. Process Mining bildet also die Basis für eine Workflow-Optimierung, um ineffiziente Schritte zu identifizieren und zu verbessern. In diesem Blogbeitrag zeigen wir Ihnen, wie Sie in Ihrem Unternehmen die Prozesseffizienz steigern und wie Sie das Process Mining dabei unterstützt, ihre Abläufe zu verstehen und zu perfektionieren.

Definition: Was ist Process Mining?

Process Mining ist eine Analysetechnik, mit der Unternehmen die Geschäftsprozesse visualisieren, analysieren, automatisieren und verbessern können. Es ermöglicht die rekonstruktive Darstellung von Prozessabläufen anhand von tatsächlich stattgefundenen Ereignissen, um potenzielle Engpässe, ineffiziente Schritte und Optimierungsmöglichkeiten zu identifizieren. Die Bedeutung von Process Mining für Unternehmen liegt in seiner Fähigkeit, durch Prozessüberwachung, Datenanalyse und Datenauswertung Transparenz in komplexe Geschäftsprozesse zu bringen. Dies ermöglicht eine gezieltere Prozessoptimierung und trägt dazu bei, die Wettbewerbsfähigkeit zu steigern und betriebliche Abläufe effektiver zu gestalten.

Die Grundlagen: Worauf basiert Process Mining?

Process Mining basiert auf den Grundprinzipien der Datenerfassung, Datenexploration und Datenanalyse, um die Prozesseffizienz transparent zu machen. Die drei Hauptphasen der Analyse und Prozessvisualisierung sind:

  1. Datenerfassung: Process Mining nutzt Ereignisprotokolle (Event Logs oder Logfiles) zur Prozessüberwachung, die während der Ausführung von Geschäftsprozessen generiert werden. Diese Protokolle enthalten Informationen über Aktivitäten, Ressourcen und Zeitstempel, die für die Geschäftsprozessanalyse entscheidend sind.
  2. Datenaufbereitung und -exploration: Die Ereignisdaten werden aufbereitet und analysiert, um Muster und Zusammenhänge zwischen den Prozessschritten zu identifizieren und Trends zu erkennen. Diese Phase beinhaltet die Extraktion von relevanten Informationen und die Vorbereitung der Daten für die eigentliche Datenanalyse.
  3. Geschäftsprozessanalyse: Mithilfe von Algorithmen und Methoden aus den Bereichen Datenanalyse und Statistik werden die aufbereiteten Daten analysiert, um den tatsächlichen Ablauf in einer Prozessvisualisierung darzustellen. Dies ermöglicht die Identifikation von Engpässen, ineffizienten Schritten und Potenzialen zur Prozessoptimierung.

Unterscheidung zwischen Prozessmodellierung und Process Mining

Die beiden Konzepte der Prozessmodellierung und des Process Minings beziehen sich auf die Darstellung von Geschäftsprozessen, unterscheiden sich jedoch in Ansatz und Zweck:

Prozessmodellierung: Dieser Ansatz beinhaltet die manuelle Erstellung von Modellen, oft vor der Implementierung eines Prozesses. Prozessmodelle sind abstrakte Darstellungen, die die erwarteten Abläufe und Interaktionen zwischen verschiedenen Aktivitäten visualisieren. Diese Modelle dienen als Planungsgrundlage und helfen, den Prozess im Voraus zu verstehen.

Process Mining: Im Gegensatz dazu nutzt Process Mining tatsächliche Ereignisdaten, die während der Ausführung von Prozessen generiert werden. Es ermöglicht eine reale, datenbasierte Visualisierung von Prozessen und deckt Abweichungen zwischen der geplanten Modellierung und der tatsächlichen Ausführung auf. Process Mining ist daher weniger auf Annahmen und Planungen angewiesen, sondern bietet eine präzise Abbildung der Realität zur kontinuierlichen Analyse und Verbesserung von Prozessen.

Welche Vorteile bringt Process Mining?

1.       Effizienzsteigerung durch Transparenz in Form einer klaren und detaillierten Visualisierung der Geschäftsprozesse 
2.       Identifikation von Verbesserungspotenzialen durch die Analyse von Ereignisdaten, um Effizienz, Durchlaufzeiten und Ressourcennutzung zu verbessern. 
3.       Minimierung von Fehlern und Risiken durch frühzeitiges Erkennen von Unregelmäßigkeiten, um proaktiv Compliance-Risiken reduzieren zu können. 
4.       Evidenzbasierte Entscheidungsfindung, basierend auf tatsächlichen Prozessdaten anstatt auf Annahmen oder Schätzungen. 
5.       Verbesserte Kundenzufriedenheit durch schnellere und effizientere Reaktion auf Kundenanforderungen. 
6.       Kostenreduktion und Steigerung der Rentabilität durch die Optimierung von ineffizienten Prozessschritten. 
7.       Unterstützung bei der Einhaltung von branchenspezifischen Standards und Vorschriften durch Compliance-Überwachung

Digitalisierung im Unternehmen: Je mehr Datenauswertung und Prozessvisualisierung stattfindet, desto besser lässt sich die Prozesseffizienz mit Process Intelligence justieren.

Wie kann man Process Mining in IT-Systeme integrieren?

Mit er folgenden Schritt-für-Schritt-Anleitung können Unternehmen Process Mining erfolgreich in ihre IT-Systeme integrieren und die Vorteile der datenbasierten Prozessoptimierung nutzen:

1. Analyse der Anforderungen

Identifizieren Sie die spezifischen Anforderungen und Ziele für die Integration von Process Mining in Ihr Unternehmen. Klären Sie, welche Geschäftsprozesse analysiert werden sollen und welche Erkenntnisse Sie gewinnen möchten.

2. Vorstellung gängiger Process-Mining-Tools

Recherchieren Sie und wählen Sie ein geeignetes Process-Mining-Tool aus. Beachten Sie Funktionalitäten wie Datenextraktion, Visualisierung, Analysealgorithmen und Integrationsoptionen.

3. Datenaufbereitung und -erfassung

Bereiten Sie Ihre Ereignisprotokolle (Event Logs) vor, indem Sie sicherstellen, dass sie die notwendigen Informationen über Aktivitäten, Ressourcen und Zeitstempel enthalten. Gewährleisten Sie die Datenqualität für aussagekräftige Ergebnisse.

4. Auswahl der Integrationsmethode

Entscheiden Sie, ob eine direkte Integration des Process-Mining-Tools in Ihre IT-Infrastruktur oder eine externe Ausführung bevorzugt wird. Einige Tools bieten Schnittstellen für gängige Datenbanken und ERP-Systeme, während andere als eigenständige Anwendungen arbeiten.

5. Integration in bestehende IT-Infrastrukturen

Implementieren Sie die ausgewählte Lösung in Ihre IT-Infrastruktur. Nutzen Sie vorhandene Schnittstellen oder APIs, um eine nahtlose Kommunikation zwischen dem Process-Mining-Tool und Ihren IT-Systemen sicherzustellen.

6. Durchführung von Pilotprojekten

Starten Sie mit Pilotprojekten, um die Effektivität der Integration zu überprüfen. Analysieren Sie die Ergebnisse, identifizieren Sie Optimierungspotenziale und passen Sie die Konfiguration bei Bedarf an.

7. Schulung der Mitarbeiter

Schulen Sie relevante Mitarbeiter im Umgang mit dem Process-Mining-Tool, damit sie die gewonnenen Erkenntnisse interpretieren und in geschäftliche Entscheidungen umsetzen können.

8. Kontinuierliche Optimierung

Implementieren Sie Feedbackschleifen und kontinuierliche Verbesserungsprozesse. Überwachen Sie die Performance, passen Sie die Konfiguration an und erweitern Sie die Anwendungsbereiche, um den maximalen Nutzen aus Process Mining zu ziehen.

Wie kann paperless solutions dabei unterstützen?

paperless solutions bietet eine umfassende Unterstützung für Unternehmen, die Process Mining im papierlosen Büro einsetzen möchten. Zu den Tools und Funktionen gehören etwa:

  • Automatisierte Datenerfassung: ermöglicht eine effiziente Sammlung von Ereignisprotokollen, wodurch der Grundstein für präzise Analysen gelegt wird.
  • Digitale Workflows: erleichtern nicht nur das Workflow-Management, sondern bieten eine nahtlose Integration von Process-Mining-Tools, um gesamte Workflows zu optimieren.
  • Bereitstellung von Echtzeitdaten: ermöglicht eine sofortige Einsicht in laufende Prozesse, wodurch Unternehmen agiler auf Veränderungen reagieren können.
  • Digitale Protokollierung: gewährleistet eine genaue Aufzeichnung jeder Aktivität, was die Analyse von Prozessabläufen weiter verbessert.
  • Datenintegration: erleichtert die Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen, was eine umfassende Sicht auf die Geschäftsprozesse ermöglicht.
  • Dokumentenmanagement: Das DMS ermöglicht eine effiziente Verwaltung und Nachverfolgung von relevanten Unterlagen.

Workflow-Optimierung: Wettbewerbsfähigkeit stärken

Process Mining ebnet den Weg zur effizienten Unternehmensführung, indem es Prozessintelligenz entfesselt und zukunftsfähige Workflows etabliert. Wo Effizienz entscheidend ist, ermöglicht diese Analysetechnik, komplexe Abläufe transparent zu machen und ineffiziente Schritte zu identifizieren. Mit einer klaren Visualisierung von Geschäftsprozessen, der automatisierten Datenerfassung und digitalen Workflows unterstützt Process Mining Unternehmen dabei, ihre Prozesse zu verstehen, zu optimieren und somit ihre Wettbewerbsfähigkeit zu stärken.

Wie funktioniert Process Mining?

Process Mining ist eine Datenanalysetechnik, die Logdaten von IT-Systemen nutzt, um reale Prozessabläufe in Unternehmen zu visualisieren, zu analysieren und zu optimieren. Durch die Extraktion von Informationen aus Ereignisprotokollen ermöglicht Process Mining die Identifikation von Verbesserungspotenzialen und die effiziente Gestaltung von Geschäftsprozessen.

Was versteht man unter Process Mining?

Process Mining ist eine datengetriebene Methode, die Ereignisprotokolle aus IT-Systemen analysiert, um Geschäftsprozesse zu visualisieren, zu überwachen und zu verbessern. Es ermöglicht die Entdeckung von Prozessabläufen, Schwachstellen und Effizienzsteigerungen anhand von realen Transaktionsdaten.

Was sind Process-Mining-Tools?

Process-Mining-Tools sind Softwareanwendungen, die automatisch und systematisch Ereignisdaten aus Geschäftsprozessen analysieren, um Prozessabläufe zu visualisieren, Schwachstellen aufzudecken und Optimierungspotenziale zu identifizieren. Diese Tools nutzen Algorithmen, um aus Rohdaten in Unternehmenssystemen Erkenntnisse über den tatsächlichen Verlauf von Geschäftsprozessen zu gewinnen.

Ist Process Mining künstliche Intelligenz?

Nein, Process Mining ist keine künstliche Intelligenz. Es handelt sich dabei um eine datengetriebene Analysetechnik, die auf Ereignisprotokollen basiert, um Geschäftsprozesse zu visualisieren, analysieren und verbessern.

 

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