Einleitung: Process Mining

Dein Schlüssel zur Optimierung von Geschäftsprozessen

Stell dir vor, du könntest in die verborgenen Abläufe deines Unternehmens hineinschauen, ähnlich einer Röntgenaufnahme, die dir präzise zeigt, wie deine Prozesse wirklich funktionieren. Dies ist kein Zukunftstraum mehr, sondern dank "Process Mining" bereits Realität.

Process Mining ist eine innovative Technologie, die die Analyse, Optimierung und Überwachung von Geschäftsprozessen auf Basis digitaler Daten ermöglicht. Es bietet faktenbasierte Einblicke in die Abläufe eines Unternehmens und ermöglicht so eine effizientere und effektivere Gestaltung der Geschäftsprozesse.

In diesem Artikel wirst du einen tiefen Einblick in die Welt des Process Mining erhalten: von seiner Definition und Entwicklung bis hin zu den verschiedenen Typen und Anwendungsfällen. Du erfährst, wie Process Mining im Vergleich zu Data Mining steht und welche Vorteile es für Unternehmen mit sich bringt. Zum Schluss werfen wir einen Blick auf die Zukunftstrends in diesem Bereich. Tauch ein in die faszinierende Welt des Process Mining!

Was ist Process Mining?

Process Mining ist eine Technologie, die dir ermöglicht, deine Geschäftsprozesse detailliert zu modellieren, zu analysieren und zu optimieren. Stell es dir wie eine Röntgenaufnahme deiner Prozesse vor, die zeigt, wie sie wirklich ablaufen, anstatt auf Vermutungen oder Anekdoten zu vertrauen.

Diese Technologie extrahiert Prozesswissen aus Event Logs in IT-Systemen, um dir ein detailgetreues Abbild deiner Geschäftsprozesse zu liefern. Diese Transparenz hilft dir, Prozesse effektiver zu gestalten und verbessert somit die Performance deines Unternehmens.

Process Mining bietet viele Vorteile, darunter objektive, faktenbasierte Einblicke und eine schnellere, kostengünstigere sowie genauere Prozessoptimierung im Vergleich zu traditionellen Methoden. Es ist ein Werkzeug, das von vielen Unternehmen weltweit eingesetzt wird und sich ständig weiterentwickelt.

Die drei Typen von Process Mining

Im Bereich des Process Mining werden drei Haupttypen unterschieden: Discovery, Conformance und Enhancement.

• Discovery (Entdeckungs-Mining): Hier geht es um das Erkennen und Visualisieren eines Prozessmodells, basierend auf Event-Log-Daten, ohne vorherige Modelle zum Vergleich heranzuziehen.

• Conformance (Übereinstimmungs-Mining): Dieser Typ vergleicht die tatsächliche Durchführung eines Prozesses mit seiner vorher definierten Beschreibung, um Abweichungen und potenzielle Störungen zu identifizieren.

• Enhancement (Erweiterungs-Mining): Ziel ist es, ein bestehendes Prozessmodell zu verbessern, indem zusätzliche Daten herangezogen werden, um Ineffizienzen zu beseitigen.

Jeder dieser Typen spielt eine spezielle Rolle in der Analyse und Optimierung von Geschäftsprozessen.

Process Mining vs. Data Mining

Process Mining und Data Mining unterscheiden sich grundlegend in ihrem Ansatz und Anwendungsbereich. Während Data Mining breit gefächerte Datenpools analysiert, um allgemeine Vorhersagen zu treffen, konzentriert sich Process Mining auf die Optimierung spezifischer, unternehmensinterner Prozesse.

Process Mining nutzt Event-Logs, um Prozessmodelle zu entwickeln und Abweichungen festzustellen. Es nimmt eine Mikro-Perspektive ein, um bestimmte Abläufe in einem Unternehmen zu verbessern. Data Mining hingegen nimmt eine Makro-Perspektive ein und bezieht sich auf weitreichendere Markt- oder Kundenanalysen.

Vorteile von Process Mining

Process Mining bietet eine Reihe von Vorteilen für Unternehmen:

Mehr Objektivität: Durch datengestützte Optimierung von Geschäftsprozessen verringert sich das Risiko menschlicher Fehleinschätzungen.

Höhere Geschwindigkeit: Automatisierte Tools beschleunigen die Datenerfassung und ermöglichen ein schnelles Reagieren auf Marktveränderungen.

Schnelle Einsatzbereitschaft: Da Process Mining auf bestehenden Prozessen aufbaut, ist ein schnellerer Return on Investment möglich.

Mehr Transparenz: Komplexe Geschäftsprozesse werden durch Algorithmen transparenter und nachvollziehbarer.

Verbesserte Messbarkeit: Änderungen an Geschäftsprozessen können effektiv überwacht und bewertet werden.

Mehr Stakeholder-Zufriedenheit: Durch verbesserte Messbarkeit wird die Entwicklung des Unternehmens für Investoren, Kunden und Lieferanten sichtbar.

Verbesserte Entscheidungsfindung: Process Mining unterstützt Führungskräfte bei der Priorisierung und Ressourcenallokation.

Kürzere Time-to-Market: Effizientere Prozesse führen zu schnellerer Markteinführung von Produkten.

Verbesserte Compliance: Unbekannte Compliance-Verstöße können identifiziert und behoben werden.

KI-gestütztes Process Mining

Unternehmen wie Celonis und Genpact nutzen KI, um Process Mining weiterzuentwickeln. KI-Acceleratoren kombiniert mit Process-Mining-Expertise ermöglichen es, Geschäftsprozesse tiefgreifend zu analysieren und zu optimieren.

Beispiele für die Anwendung umfassen das Erkennen doppelter Zahlungen im Finanz- und Rechnungswesen, die Analyse von Mustern und Trends in der Lieferkette, das Aufdecken betrügerischer Aktivitäten im Bankwesen, die Analyse von Schadensfällen im Versicherungswesen und die Optimierung von Wartungsprozessen in der Fertigung.