Process Mining ist eine Disziplin, die sich mit der Analyse und Optimierung von Geschäftsprozessen durch die Auswertung von Daten beschäftigt, welche in IT-Systemen gespeichert sind. Diese Daten, oft als Event Logs bezeichnet, dokumentieren die einzelnen Schritte (Events), die innerhalb eines Prozesses stattfinden. Diese Schritte werden dann durch unser System wie auf einer Perlenkette aneinander gereiht und nach Dauer und Häufigkeit markiert. So entstehen Flow Charts auf verschiedenen Prozessebenen, die sich gezielt näher analysieren lassen.
1. Ziel von Process Mining
Das Hauptziel von Process Mining ist es, Transparenz in Geschäftsprozesse zu bringen, ineffiziente Abläufe zu identifizieren, Engpässe zu erkennen und Prozesse zu verbessern. Es hilft unseren Klienten dabei, ihre Abläufe besser zu verstehen und datengestützte Entscheidungen zu treffen. In klassischen Ablaufanalysen besteht oft noch die Gefahr, den Status Quo auf Basis der Wahrnehmung verschiedener Akteure festzuhalten, anstatt gelebte Prozesse empirisch darzulegen.
2. Arten von Process Mining
Process Discovery – Prozessentdeckung
Beim Process Discovery wird aus den Event Logs ein Modell des gelebten Prozesses erstellt. Es zeigt, wie der Prozess wirklich abläuft, anstatt den Ablauf anhand von Dokumentation oder Annahmen zu skizzieren.
Conformance Checking – Übereinstimmungsprüfung
Beim Conformance Checking wird das aufgedeckte Prozessmodell mit einem vorgegebenen Referenzmodell verglichen. So werden Abweichungen und Regelverstöße identifiziert.
Enhancement – Verbesserung
Dabei wird das Prozessmodell durch zusätzliche Informationen aus den Event Logs angereichert, um Schwachstellen zu erkennen und Optimierungen vorzunehmen.
3. Funktionsweise von Process Mining
Datensammlung
Event Logs werden aus verschiedenen IT-Systemen gesammelt. Diese Logs enthalten Informationen wie Zeitstempel, ausgeführte Aktivitäten und betroffene Ressourcen.
Datenvorbereitung
Die gesammelten Daten werden gereinigt und standardisiert, um eine einheitliche Basis für die Analyse zu schaffen.
Modellerstellung
Ein Prozessmodell wird basierend auf den Event Logs erstellt, das den tatsächlichen Ablauf der Geschäftsprozesse visualisiert.
Analyse
Das Modell wird analysiert, um Engpässe, ineffiziente Schritte und Abweichungen zu identifizieren.
Optimierung
Basierend auf den Analyseergebnissen werden Maßnahmen zur Prozessverbesserung vorgeschlagen und implementiert.
4. Anwendungsfälle von Process Mining
Optimierung von Geschäftsprozessen
Durch die Analyse von Event Logs beim Process Mining können Unternehmen ineffiziente Abläufe identifizieren und Prozesse straffen. Das geschieht beispielsweise durch die Entwicklung individueller Schnittstellen zwischen Systemen, die Automatisierung ermöglichen. Ein Beispiel ist die Optimierung von Bestellprozessen in der Lieferkette.
Compliance-Überwachung
Process Mining hilft dabei, sicherzustellen, dass Geschäftsprozesse den internen Richtlinien und externen Vorschriften entsprechen. Beispielsweise können Banken damit sicherstellen, dass alle Transaktionen den gesetzlichen Vorgaben entsprechen. Zudem kann die Revisionssicherheit gesteigert werden.
Kundenerfahrungsmanagement
Unternehmen können Customer Journeys analysieren und verbessern, indem sie verstehen, wie die eigenen Kunden durch verschiedene Prozesse wie Supportanfragen oder Bestellungen navigieren.
IT-Service-Management
IT-Abteilungen können Process Mining nutzen, um den Ablauf von IT-Supportanfragen zu analysieren und die Effizienz ihrer Helpdesk-Prozesse zu steigern.
Healthcare
Im Gesundheitswesen kann Process Mining verwendet werden, um Patientendaten zu analysieren und den Ablauf von Behandlungen zu optimieren, um die Patientenzufriedenheit und -sicherheit zu erhöhen.
Fertigungsindustrie
In der Produktion hilft Process Mining, Produktionsprozesse zu überwachen und Engpässe zu beseitigen, um die Effizienz und Qualität der Produktion zu verbessern.
5. Zusammenfassung
Process Mining bietet Unternehmen also wertvolle Einblicke in ihre Geschäftsprozesse und hilft, datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Die Prozessoptimierung kann gefördert werden, da die Transparenz verbessert und die Einhaltung von Vorschriften unterstützt wird. Durch die Anwendung in verschiedenen Branchen und Anwendungsbereichen kann Process Mining erheblich zur Effizienzsteigerung und zur Verbesserung der Geschäftsergebnisse beitragen.
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