Process Mining ist eine Methode der Prozessanalyse, bei der die Effizienz operativer Geschäftsabläufe mit Hilfe entsprechender Software-Tools automatisch geprüft wird. Dabei nutzen die Werkzeuge relevante Datenspuren aus Informationssystemen und erzeugen daraus automatisch detaillierte Prozessmodelle. Unternehmen können sich so in kürzester Zeit einen Überblick über den Ist-Zustand ihrer Abläufe verschaffen. Sie haben die Möglichkeit, Prozesse wirklich zu verstehen, Schwachstellen und Ineffizienzen aufzudecken sowie kontinuierlich Verbesserungen vorzunehmen. Das steigert die Produktivität und den Durchsatz. So kann Process Mining – wenn es richtig eingesetzt wird – zum entscheidenden Vorteil im digitalen Wettbewerb werden.
Process-Mining-Tools erzeugen automatisch detaillierte Prozessbilder inklusive aller vorliegenden Sonderfälle.
In 3 Schritten zur Prozessverbesserung
Grundsätzlich folgt Process Mining einer dreistufigen Vorgehensweise:
- Prozesse erkennen: Die Software identifiziert anhand von Ereignisprotokolldateien aus dem täglichen Geschäft den Ist-Zustand eines Prozesses und stellt diesen visualisiert zur Verfügung. Dabei werden auch alle Sonderfälle dargestellt, die vom Standardvorgehen abweichen. Es werden also alle realen Prozessverläufe und -varianten rekonstruiert, wie sie im täglichen Betrieb tatsächlich stattfinden.
- Prozesse prüfen: Der Ist-Prozess wird einem zuvor definierten Soll-Prozess gegenübergestellt. Erfahrene Mitarbeiter kontrollieren Schritt für Schritt, inwieweit das rekonstruierte Modell mit der Idealvorstellung des Prozesses konform geht. Dadurch lassen sich alle Abweichungen und Fehler im Prozess identifizieren, seien es Ineffizienzen, Schwachstellen, auffällige und kritische Prozessmuster oder gar potentielle Fraud-Fälle.
- Prozesse optimieren: Die gewonnenen Erkenntnisse werden in konkrete Maßnahmen überführt. Standardisierungen im Zuge reduzierter Sonderabläufe sorgen für höhere Prozessstabilität. Ebenso lassen sich Liegezeiten senken und dadurch der Gesamtprozess beschleunigen. Automatisierungen sorgen schließlich für mehr Effizienz und Zuverlässigkeit.
Nach Durchführung der Maßnahmen wird deren Effekt erneut mittels Process Mining geprüft und gegebenenfalls weiter verbessert. Daraus sollte sich ein kontinuierliches Monitoring entwickeln, bei dem die betreffenden Prozesse laufend kontrolliert und bei Bedarf angepasst werden. Process Mining ist also keine einmalige Aktion, sondern eine feststehende Aufgabe, die eine umfassende Transparenz über das tatsächliche Unternehmensgeschehen verschaffen soll.
Integration in die Microsoft-Plattform
Erfolgreiches Process Mining in Form von transparenten Prozessen verlangt also nach relevanten Daten, die qualitativ hochwertig und verfügbar sein müssen. Daher ermöglichen die Werkzeuge vor allem in Kombination mit BI-Lösungen und modernen Analytics-Plattformen tiefgehende Prozesseinblicke. Bei den von ORAYLIS entwickelten Datensystemen auf der Microsoft Azure Plattform wird mit PAFnow eines der weltweit führenden Process-Mining-Tools direkt in den Analysedienst Power BI integriert. So stehen dem Nutzer direkt sämtliche Konnektoren für den Datenzugriff zur Verfügung, die sonst in jahrelanger Kleinarbeit aufgebaut werden müssen. Gleichzeitig können die nahezu unbegrenzten Analyse- und Visualisierungsoptionen von Power BI für die Prozesserkennung und -prüfung genutzt werden.
Zudem bietet die Microsoft-Plattform viele weitere Möglichkeiten, wie KI-Lösungen, Prozessautomatisierungen mittels Robotic Process Automation oder eine Einbindung in die unternehmensweite Kommunikation mit Hilfe von Kollaborationswerkzeugen.
