Prozessoptimierung 4.0 – Process Mining als Erfolgsfaktor der digitalen Transformation

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Für die digitale Transformation braucht es Transparenz über die eigenen Prozesse – diese ist für viele Unternehmen nur mit großem Aufwand zu erreichen. Mit Process Mining können operative Prozesse in Real Time analysiert und Optimierungspotenziale identifiziert werden. Diese lassen sich durch einen strukturierten Ansatz in konkrete Use Cases transformieren.

The next big thing: Process Mining

Obwohl viele Unternehmen großen Wert auf optimierte Prozesse zur Unterstützung der Digitalisierung legen, sind Ineffizienzen durch eine stetig wachsende IT-Landschaft, nicht harmonisierte Prozesse und fehlende Automatisierung immer noch Realität. Die von Prozessen generierten Daten werden nicht zur Optimierung genutzt, stattdessen erfolgen Anpassungen oft auf der Grundlage von Prozessdokumentationen, die nicht (mehr) sämtliche Prozessvarianten widerspiegeln und deren Erkenntnisgewinn begrenzt ist. Gleichzeitig ist die Erhebung der tatsächlichen Prozesse auf einem ausreichenden Detaillevel in vielen Unternehmen aufgrund des Komplexitätsgrades mit erheblichem Aufwand und Kosten verbunden.

Process Mining hingegen ermöglicht Transparenz über sämtliche Prozesse einer Organisation: Durch die direkte, tool-gestützte Auswertung von Daten (z.B. Buchungsdaten aus dem ERP-System) können die tatsächlichen Prozesse in Real Time visualisiert und hinsichtlich relevanter KPIs und Metadaten ausgewertet werden. Durch die Nutzung vordefinierter Prozess-Templates (sog. Extraktoren) kann der Aufwand zur Visualisierung eines Prozesses bis auf wenige Tage minimiert werden, so dass die generiete Einsparung hinsichtlich Kosten und Zeit für die Optimierung hin zur digitalen Transformation verwendet werden kann.

Dass Process Mining der Schlüssel zur digitalen Transformation ist, haben viele Unternehmen bereits erkannt: Bis 2023 wird Process Mining um 50 % pro Jahr wachsen![1] Trotzdem  fehlt vielen Unternehmen der richtige Ansatz, um die digitale Transformation erfolgreich zu gestalten. Dem systematischen Einsatz von neuen Technologien und der strukturierten Prozessoptimierung kommt daher eine entscheidende Rolle zu. Dabei stellen sich folgende wesentliche Fragen:

  • Wie nutzt man die mit Process Mining geschaffene Transparenz über die tatsächlichen Prozesse zur Identifikation von Optimierungspotentialen?
  • Wie können Optimierungspotenziale in konkrete Use Cases transformiert werden?
  • Wie können die Mitarbeiter auf dem Weg zur digitalen Transformation einbezoegen werden und wie gelingt die dauerhafte Integration von Process Mining in operative Prozesse?

Capgemini Invents Methodik zur Prozessoptimierung

In der „Process Deep Dive Analysis“ werden in einem kollaborativen Workshop-Modus die unterschiedlichen Prozessvarianten und -verläufe ausgewertet. Da in der Regel nur eine begrenzte Anzahl an Varianten 80% aller Geschäftsvorfälle ausmachen, liegt der Fokus zunächst auf diesen Fällen um einen Überblick für (un-)erwünschte Abläufe zu erhalten (Compliance-Themen, Ineffizienzen, „historisch gewachsene“ Prozessvaranten etc.). Prozessvarianten und -verläufe können eingeblendet oder Zusammenhänge zwischen Ineffizienzen und möglichen Ursachen analysiert werden. Anwendungsbeispiele sind regelmäßige Mengen- und Preisabweichungen bei Lieferanten oder ineffiziente Prozesse in Tochterunternehmen. Zusätzlich erzeugt die Integration der am Prozess beteiligten Mitarbeiter bei der Auswertung der Prozessvarianten nicht nur eine hohe Akzeptanz für die Anwendung von Process Mining – sondern ermöglicht auch die Kombination aus den Erfahrungen der Mitarbeiter und der branchenübergreifenden Expertise von Capgemini Invent. Häufig werden schon in dieser frühen Phase Quick Wins identifiziert, die einen wesentlichen Nutzen bringen und sich mit moderatem Aufwand im Prozess umsetzen lassen.

ESOAR – Framework zur Prozessoptimierung

Den Rahmen, um Optimierungspotenziale in konkrete Use Cases zu transformieren, bildet die ESOAR-Methode. Dabei wird das konkrete Vorgehen zur Prozessoptimierung in einem mehrstufigen Verfahren ermittelt. Grundsätzlich besteht die ESOAR-Methode aus folgenden Schritten:

  • Eliminierung des Prozessschrittes: Eliminieren von Aktivitäten, die den Arbeitsaufwand ohne zusätzlichen Nutzen erhöhen
  • Standardisierung: Nutzung von Best Practices, Vereinheitlichung von Formaten und Standardisierung ähnlicher Prozesse
  • Optimierung: Optimierung bestehender Prozesse und Systeme wie etwa durch Restrukturierung von Arbeitsabläufen und Nutzung von vorhandenen Systemfunktionalitäten
  • Automatisierung: Ausarbeitung von Lösungen zur Prozessautomatisierung innerhalb vorhandender Systeme – sowohl kurzfristig (Workflows/Quick-Wins) als auch langfristig (Entwicklung in Systemen)
  • Robotisierung (Robotic Process Automation – RPA): Automatisierung von systemübergreifenden Prozessen auf Benutzeroberflächen-Ebene

Der ESOAR-Ansatz wird durch angepasste Analysen und Templates im Process Mining Tool unterstützt. Beispielsweise in Form einer Varianten-Analyse (E, S), Ursachenanalyse (O), Analyse des Automatisierungsgrades eines Prozesses bzw. einzelner Prozess-Schritte (A) und Analyse des RPA Potenzials anhand des Prozessvolumens und der Repititivität (R).

Zudem bringt Capgemini Invent in der ESOAR Phase prozesspezifische Best Practice Ansätze mit ein wie zum Beispiel Prozessstandards, KPIs oder Use Cases für die anschließende Prozessautomatisierung mittels RPA. Zusätzlich wird Process Mining innerhalb des eigenen Business Process Outsourcing eingesetzt, wodurch Capgemini Invent Erfahrungen aus der externen Beratersicht mit der internen Anwendungsperspektive verbindet.

Ein häufiges Problem ist die Glaubwürdigkeit des Business Case im Rahmen der Prozessoptimierung, da sich oft wesentliche Annahmen nicht ausreichend überprüfen lassen. Dies kann zu fehlender Unterstützung durch wichtige Fachbereiche oder das Top-Management führen. Mit exakt quantifizierbaren Daten wie Durchlaufzeiten, Wiederholungszahlen, Automatisierungsraten und Fehlerraten kann ein Business Case auf einer robusteren Basis aufsetzen. Nach der Implementierung durch geeignete Dashboards und KPIs ist ein effizientes Monitoring des Business Cases möglich.

process-mining-methodik-capgemini-invent

Am Ende zählt das (nachhaltige) Ergebnis

Projektbeispiele zeigen, dass mit Process Mining bis zu 30% schnellere Durchlaufzeiten, eine Reduktion der manuellen Prozessschritte von bis zu 25%  und eine Einsparung der Prozesskosten von bis zu 20% möglich sind. Um diese Potenziale zu realisieren, muss in der Organisation ein Bewusstsein für die Notwendigkeit zur Digitalisierung sowie ausreichende Unterstützung zur Überwindung der Widerstände vorhanden sein. Capgemini Invent unterstützt dabei nicht nur bei der technischen Implementierung, sondern ebenso bei der Integration von Process Mining in Prozesse und Funktionsbereiche. Die Implementierung eines Verbesserungsprozesses beispielsweise nach agiler Methode trägt dazu bei, den Fokus auf die zu optimierenden Themen sicherzustellen. Die Etablierung eines Center of Excellence für Process Mining mit klarer Strategie und Kompetenzverteilung ermöglicht eine ausreichende Skalierung über die gesamte Organisation. Mit einem strukturierten Einsatz von Process Mining werden somit die Weichen für eine erfolgreiche digitale Transformation gestellt.

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[1] MarketsandMarkets (2019), „Process Analytics Market by Process Mining Type (Process Discovery, Process Conformance & Process Enhancement), Deployment Type, Organization Size, Application (Business Process, It Process, & Customer Interaction) & Region – Global Forecast to 2023“


Über den Autor: Jannis Eißen

jannis-eißen-capgemini-inventJannis Eißen leitet Capgemini Invents „AI in Process Discovery“ Einheit in DACH und bringt über 11 Jahre Erfahrung aus verschiedenen Funktionen im Finanz- und IT-Bereich sowohl in der Beratung als auch der Industrie mit. Dabei liegt der Fokus auf der automatisierten Prozessanalyse mittels Process Mining und der konkreten Umsetzung von Optimierungspotenzialen.

Bei Rückfragen können Sie ihn gerne kontaktieren.

 

 

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