Process Mining – mehr als nur Prozessfindung

Die Notwendigkeit, die digitale Transformation und Automatisierungsinitiativen auf komplexere End-to-End-Prozesse auszuweiten, führt zu einer steigenden Nachfrage nach ganzheitlichen Lösungen für die intelligente Prozessautomatisierung (IPA), die verschiedene digitale Hebel wie robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA), intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP), konversationelle KI, maschinelles Lernen, Process Mining und Prozessorchestrierung kombinieren.

Process Mining wird zu einem integralen Bestandteil des IPA-Lösungsökosystems, da es in den Lebenszyklen der Automatisierung und digitalen Transformation von Unternehmen eine entscheidende Rolle spielt.

Möglichkeiten der Anwendung von Process Mining

Process-Mining-Lösungen haben ein breites Anwendungsspektrum, das weit über die reine Prozesserkennung hinausgeht, um faktenbasierte Erkenntnisse zu gewinnen und Unternehmen in die Lage zu versetzen, diese Erkenntnisse für die Umgestaltung von Prozessen zu nutzen. Die folgende Grafik 1 zeigt die wichtigsten Anwendungsbereiche von Process-Mining-Lösungen.

Zu den zahlreichen Anwendungen für Process Mining gehören:

• Prozessentdeckung oder digitale Zwillinge für Geschäftsabläufe – Entdeckung und Erstellung einer digitalen Darstellung des Ist-Geschäftsprozesses mit Vermögenswerten, Aktivitäten, Menschen und IT-Systemen, um eine datengestützte Bewertung von Transformationsmöglichkeiten zu ermöglichen
• Prozesskonformität – Hervorhebung von Abweichungen des ermittelten Prozesses gegenüber dem Eingabereferenzmodell. Die Fähigkeit zur Ursachenanalyse hilft den Anwendern, die Ursachen der festgestellten Prozessanomalien zu identifizieren.
• Prozessstandardisierung – Vergleich und Standardisierung von Prozessen zwischen Teams, Einheiten und Regionen. Es kann Verstöße gegen unternehmensdefinierte Standards aufdecken und den Vergleich mit Branchen-Benchmarks ermöglichen, um Best Practices zu implementieren.
• Prozessoptimierung – Unterstützung bei der Prozessstraffung durch Identifizierung von Ausnahmen (z. B. Prozessschleifen) und Ineffizienzen. Es hilft bei der Identifizierung potenzieller Schmerzpunkte und Engpässe, um wichtige Prozess-KPIs zu optimieren.
• Erfüllung der Automatisierungspipeline – bietet eine wissenschaftliche Methode zur Bewertung des Automatisierungspotenzials und zur Priorisierung hochwertiger Anwendungsfälle durch die Analyse von Informationen auf Schrittebene wie Volumen, Kosten und Häufigkeit. Dies reduziert den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Erstellung einer gesunden Automatisierungspipeline erheblich.
• Prozesssimulation – Unterstützung bei der Erstellung virtueller Simulationen, die es Unternehmen ermöglichen, verschiedene Verbesserungsszenarien zu testen, ohne den laufenden Betrieb zu beeinträchtigen und das Implementierungsrisiko zu minimieren
• Prozessüberwachung – Ermöglicht die kontinuierliche Überwachung von Prozessen in nahezu Echtzeit, um Engpässe und potenzielle KPI-Verletzungen vorherzusagen. Dies hilft Unternehmen bei der proaktiven Planung von Abhilfemaßnahmen und schafft eine Feedbackschleife für kontinuierliche Verbesserungen.
• Workforce Intelligence – Aufdeckung von Möglichkeiten zur Produktivitätssteigerung und Ableitung von Erkenntnissen über die Zusammenarbeit von Mitarbeitern, die für eine bessere Ressourcenzuweisung und Arbeitsverteilung genutzt werden können
• Aktionsauslöser – Unterstützung von Unternehmen bei der Umsetzung von Erkenntnissen, indem verschiedene Aktionsauslöser aktiviert werden, z. B. automatische Warnungen/Benachrichtigungen bei erwarteten Verstößen, Empfehlungen für die nächstbeste Aktion (z. B. Ressourcenzuweisung) zur Verbesserung der Prozessleistung und Automatisierungsauslöser zur Durchführung von Aufgaben mit hohem Schweregrad.

Sechs Schlüsselfaktoren für eine bessere Skalierung und Wertrealisierung

Process Mining bietet Unternehmen ein erhebliches Potenzial für die Umgestaltung ihrer Geschäftsmodelle. Der geringe Reifegrad des Unternehmensdaten-Ökosystems und das mangelnde Bewusstsein sind jedoch die Hauptprobleme, die Unternehmen auf ihrem Weg zum Process Mining vor Herausforderungen stellen.

Um Process Mining in großem Maßstab erfolgreich einzuführen und den Nutzen der Investition zu maximieren, sollten Unternehmen die folgenden Erfolgsfaktoren beachten:

1. Sicherstellung der Zustimmung der Führungsebene und der Unternehmens-IT

Die Unterstützung durch die Geschäftsleitung gibt den Process-Mining-Initiativen die Richtung vor und hilft, sie mit den allgemeinen strategischen Zielen des Unternehmens zu verknüpfen. Fehlende Unterstützung durch die Geschäftsleitung und mangelndes Engagement der Stakeholder aufgrund eines begrenzten Verständnisses der Process-Mining-Technologie und ihres Potenzials können zu Lücken in der Vision und der strategischen Ausrichtung führen, um die unternehmensweite Einführung voranzutreiben.

Die Unterstützung durch die Geschäftsleitung ist in der Anfangsphase von entscheidender Bedeutung, da sie dazu beiträgt, eine klare Vision und Mission zu definieren, eine detaillierte Strategie und einen Fahrplan zu erstellen, die erforderliche Governance-Struktur zu schaffen, die richtigen Talente zu gewinnen und die Grundlage für den Aufbau interner Fähigkeiten zu schaffen. Die Aufklärung von Führungskräften über die Vorteile von Process Mining und die frühzeitige Einbindung von Stakeholdern aus den Bereichen IT-Sicherheit und Compliance ist der Schlüssel zur Schaffung der notwendigen Grundlagen für eine erfolgreiche Einführung.

2. Beginnen Sie mit einem einfachen Projekt

Die Auswahl der richtigen Prozesse für Proof of Concepts (POC) ist von entscheidender Bedeutung, da sie die Unternehmensvision demonstrieren und als Lackmustest für die Bewertung des Technologiepotenzials dienen. Unternehmen könnten Bedenken hinsichtlich der Glaubwürdigkeit und Effektivität einer neuen Lösung haben, und die ersten Ergebnisse sind entscheidend, um den Wert für die Benutzer und den ROI für die Führungsebene zu demonstrieren.

Unternehmen sollten mit einem Prozess beginnen, der strukturiert ist, eine begrenzte Anzahl von Schritten umfasst und eine geringe Datenaufbereitung erfordert. Wenn Unternehmen die Einführung ausweiten wollen, ist es wichtig, Prozesse anhand eines strukturierten und wiederholbaren Bewertungsrahmens zu priorisieren, der Aspekte wie folgende berücksichtigt

• Auswirkungspotenzial – berücksichtigt die Kosten des Prozesses und die Kritikalität des Unternehmens
• Process-Mining-Potenzial – berücksichtigt Faktoren wie Prozessbewusstsein, Komplexität, Häufigkeit, vorhandener Prozesszustand und Datenverfügbarkeit

Die Unternehmen könnten auch das Fachwissen von Dienstleistern nutzen und sich über bewährte Verfahren für die Durchführung erfolgreicher Pilotprojekte informieren.

3. Sicherstellung der Datenverfügbarkeit und -qualität

Die begrenzte Verfügbarkeit von Ereignisprotokolldaten ist ein Haupthindernis für die zunehmende Einführung, insbesondere in Branchen mit einer relativ geringen Verbreitung von Informationssystemen wie Enterprise Resource Planning (ERP) und Customer Relationship Management (CRM). Selbst wenn Systeme vorhanden sind, fehlt es den Unternehmen manchmal an historischen Daten, die Daten liegen nicht im richtigen Format vor, oder sie zögern, Anbietern den Zugang zu gewähren, weil sie Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit und des Datenschutzes haben. Das Extrahieren von Ereignisprotokollen im richtigen Format, insbesondere aus nicht standardisierten IT-Systemen, kann mühsam sein, und die Umwandlung von Daten in geeignete Formate kann erhebliche IT-/Codierungsunterstützung erfordern.

Um die Datenverfügbarkeit zu gewährleisten, ist es von entscheidender Bedeutung, die wichtigsten Interessengruppen über die Vorteile der Protokollierung von Daten in Informationssystemen und deren Speicherung für die zukünftige Verwendung aufzuklären. Unternehmen sollten sich darauf konzentrieren, vorgefertigte Verbindungen zu führenden Unternehmensanwendungen und ETL-Funktionen (Extrahieren, Transformieren, Laden) zu nutzen, um Daten in geeignete Formate umzuwandeln. Unternehmen sollten sich darauf konzentrieren, frühzeitig mit der IT-Abteilung des Unternehmens zusammenzuarbeiten, um ein besseres Verständnis der Anwendungslandschaft zu erlangen, Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes auszuräumen und Zugang zu Fähigkeiten für die Datenumwandlung zu erhalten.

4. Einrichtung eines Kompetenzzentrums für den Porzessablauf

Die Einführung von Process Mining in organisatorischen Silos und das Fehlen einer angemessenen Governance und teamübergreifenden Zusammenarbeit kann zu einem geringeren ROI, redundanten Anstrengungen und einer geringeren Wertrealisierung führen, was eine nachhaltige und umfassende Einführung erschwert. Ein Mangel an zentraler Governance kann die Fähigkeit eines Unternehmens einschränken, relevante Prozess-KMUs einzubeziehen, Compliance-Anforderungen zu erfüllen, die richtigen Anwendungsfälle zu identifizieren, die richtigen Metriken/KPIs für die Verfolgung der Prozessleistung zu definieren und die Lizenzen für Process Mining-Software im gesamten Unternehmen optimal zu nutzen.

Die Einrichtung eines dedizierten Process Mining Center of Excellence (CoE) hilft dabei, die gewünschten Ergebnisse klar zu definieren und die Bemühungen in den Bereichen Process Excellence, Automatisierung und digitale Transformation so zu bündeln, dass sie mit den Anforderungen des gesamten Unternehmens übereinstimmen. Es bietet eine starke, zentralisierte Struktur und einen Governance-Rahmen für die Entwicklung einer gemeinsamen Vision und einer strategischen Ausrichtung zwischen den IT- und Business-Stakeholdern. CoEs bieten dem Unternehmen ein Forum zum Austausch von Fähigkeiten, Talenten und Ressourcen sowie zur Diskussion von Herausforderungen und Best Practices. Dies erhöht die Agilität und Geschwindigkeit der Process Mining-Implementierung in neuen Betriebsbereichen.

5. Identifizierung und Beschaffung relevanter Fähigkeiten/Expertise

Process Mining erfordert für eine erfolgreiche Umsetzung ein multidisziplinäres Team von Mitarbeitern aus verschiedenen Bereichen wie Projektleitung, Datenspezialisten, Lösungsarchitekten, Geschäftsanalysten und Fachexperten. Der Mangel an Fachkräften, die Schwierigkeit, geeignete Talente zu finden und zu halten, und die hohen Schulungskosten für die Entwicklung interner Fähigkeiten behindern den Fortschritt.

Unternehmen könnten in Erwägung ziehen, das Fachwissen und die Erfahrung von Dienstleistern zu nutzen, um Qualifikationslücken zu schließen und das Programm in Gang zu bringen. Die Zusammenarbeit mit Process-Mining-Anbietern oder Dienstleistern zur Schulung von Mitarbeitern und zur Entwicklung von rollenbasierten Kursen für die Schlüsselpositionen kann die Entwicklung interner Fähigkeiten beschleunigen. Der Einsatz interner Experten, die den Mitarbeitern helfen, eine analytische Denkweise zu entwickeln, kann ebenfalls eine wichtige Rolle bei der Verbreitung des Programms spielen.

6. Schwerpunkt auf Veränderungsmanagement

Der Widerstand einzelner Mitarbeiter gegen die Einführung von Process Mining aufgrund von Befürchtungen hinsichtlich einer erhöhten Prozess- und Betriebstransparenz und eines besseren Einblicks in die Arbeitsweise der Mitarbeiter kann eine Bedrohung für die zunehmende Einführung in einem Unternehmen darstellen.

Unternehmen sollten sich auf die Abstimmung mit und die Schulung von Managern an vorderster Front konzentrieren, die als Change Agents für die Technologie werben und das Bewusstsein für ihre Anwendungen und Vorteile schärfen. Die proaktive Verbreitung von Erfolgsgeschichten und die Präsentation der Vorteile von Process Mining bei den betroffenen Mitarbeitern kann dazu beitragen, dass diese sich für die Technologie entscheiden, Interesse wecken und Bedenken im Zusammenhang mit der erhöhten Transparenz ausräumen. Die Entwicklung einer Unternehmenskultur, die Innovation begrüßt, und der Aufbau einer Gemeinschaft interessierter Mitarbeiter durch Initiativen wie Veranstaltungen und Workshops können einen großen Beitrag zur effektiven Bewältigung des Wandels leisten.

Das enorme Potenzial von Process Mining

Process Mining bietet ein großes Potenzial für Unternehmen, um die Prozess-DNA eines Unternehmens offenzulegen und kontinuierliche Verbesserungen voranzutreiben. Unternehmen müssen verstehen, dass Process Mining weit über den ersten Schritt der Entdeckung hinausgeht und dass es eine entscheidende Rolle beim Aufbau zukunftssicherer Abläufe spielen kann.

Angesichts der immer schneller werdenden Umstellung auf die Digitalisierung kann die Einführung von Process Mining in großem Maßstab Unternehmen dabei helfen, ihre Automatisierungs- und Transformationsinitiativen zu beschleunigen und einen höheren ROI und Geschäftswert zu erzielen.