Mittels Process Mining digitale Geschäftsprozesse analysieren

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Process Mining ist eine toolgestützte Analysemethode, mit der sich lohnende Automatisierungen von digitalen (Geschäfts-)Prozessen aufdecken lassen.

Viele Unternehmen haben bereits ihre Geschäftsprozesse digitalisiert. Laut dem Digital Office Index 2022 sind bereits 75% der befragten Unternehmen durchschnittlich oder sogar überdurchschnittlich digitalisiert. Doch damit ist es nicht getan. Auch digitalisierte Prozesse sollten laufend überwacht werden, um Ineffizienzen zu identifizieren und Kosteneinsparungspotentiale zu nutzen.

Denn wer hätte es gedacht. Unter Umständen nutzen MitarbeiterInnen den digitalen Geschäftsprozess ganz anders als eigentlich geplant. Auch kann es sein, dass der Prozess nicht vollständig transparent ist, weswegen ineffiziente Work-Arounds geschaffen werden. Oder aber abteilungsspezifische Anpassungen werden am Prozess vorgenommen, ohne Rücksprache mit den Projektverantwortlichen.

Um aufzudecken, wie der Prozess im Unternehmen gelebt wird, kann Process Mining genutzt werden. Wie gehe ich vor? Und was sollte ich beachten? Das erfahren Sie hier!

Wie hängen Process Mining und Prozessmanagement zusammen?

Zur Einordnung: Process Mining kann dem Themengebiet „Prozessmanagement“ zugeordnet werden. Beim Prozessmanagement geht es vor allem um die Planung, Gestaltung und Umsetzung von digitalen Prozessen in Unternehmen. Auch spielen die Überwachung und Dokumentation eine bedeutende Rolle.

Typischerweise befragen Prozessmanager MitarbeiterInnen eines Unternehmens zu täglichen Arbeitsschritten und Prozessabläufen. Basierend auf diesen Ergebnissen und weiteren Einblicken in die IT-Landschaft des Kunden, generiert der Prozessmanager ein Ist-Prozessmodell. Dies bietet die Grundlage für Diskussionen über zukünftige Soll-Prozesse. Sie sehen: ein recht manuell aufwendiger Prozess aus der Vogelperspektive, der aber seinen Dienst leistet. Im Gegensatz zu diesem klassischen Vorgehen, wird beim Process Mining ein datengetriebener Ansatz verfolgt.

Process Mining ist in aller Munde: Aber was ist damit überhaupt gemeint?

„Das Prinzip des Process Minings ist an der Oberfläche ein Einfaches: Daten reinkippen, Informationen rausholen. Doch ganz so einfach ist es dann oft doch nicht.“

(Christian Fritzler | Consultant | Business Process Automation)

Process Mining analysiert digitale Geschäftsprozesse im Unternehmen basierend auf Ereignislogs. Prozesse, Vorgänge und Ereignisse werden in Unternehmensanwendungen standardmäßig in Log-Dateien protokolliert und können mittels Data-Mining-Algorithmen analysiert werden. Das Process Mining Tool erstellt dann daraus Grafiken und Statistiken (siehe Abbildung 1, Bild 1).

Wichtig ist allerdings vor Einsatz von Process Mining, dass der Projektumfang festgelegt wird. Sie müssen klar abgrenzen, welchen Unternehmensprozess bzw. welche konkreten Unternehmensprozesse Sie beleuchten wollen. Wir haben uns beispielhaft einen einfachen Urlaubsfreigabeprozess rausgesucht. Anhand dessen wollen wir Ihnen die 4-stufige Abfolge beim Process Mining verbildlichen.

Erster Schritt – Ausführung

Im ersten Schritt dreht sich alles um die Personen, die am Urlaubsfreigabeprozess beteiligt sind (z.B. MitarbeiterInnen, Vorgesetzte). Denn bei der Ausführung von Prozessschritten innerhalb von Informationssystemen werden Log-Daten generiert (siehe Abbildung 1, Bild 2). Wie, wo, was – Logdaten? Hier ein Beispiel: Nehmen wir an, Mitarbeiter A loggt sich in Ihr Personalsystem ein, klickt über das Dashboard auf den „Urlaub beantragen“-Button und gelangt dann auf eine neue Seite im System, um weitere Details zur Länge und Stellvertretung auszufüllen. Zuletzt drückt Mitarbeiter A auf „Urlaub beantragen“. All diese Aktionen im System generieren Log-Daten, die ausgelesen werden können.

Zweiter Schritt – Extraktion

Im zweiten Schritt werden die relevanten Parameter ausgewählt und aus den Log-Daten extrahiert sowie aufbereitet (siehe Abbildung 1, Bild 3). Welche Daten bei der Analyse von Bedeutung sind, kann individuell festgelegt werden. Folgende Fragen könnten für den Urlaubsfreigabeprozess interessant sein:
  • Wie lange dauert ein einzelner Arbeitsschritt / ein gesamter Prozess?
  • Wo werden Prozessschritte wiederholt?
  • An welchen Prozessschritten gibt es Abweichungen vom definierten Standard (Soll-Prozess)?
  • Welche Prozessschritte nehmen besonders viel Zeit in Anspruch?
  • Wie viel kostet ein Prozessschritt?

Dritter Schritt – Process Mining

Sind die Parameter bestimmt, extrahiert und aufbereitet, wird im dritten Schritt das eigentliche Process Mining durchgeführt. Hier werden die Log-Daten mittels Process Mining Algorithmen analysiert (siehe Abbildung 1, Bild 4). Es passiert also vieles im Hintergrund des Tools.

Vierter Schritt – Ergebnisse

Dies bildet die Basis für den vierten Schritt: Ergebnisse generieren und diese in Form von Prozessmodellen dargestellt (siehe Abbildung 1, Bild 5). Die Abbildung zeigt zwei durch Process Mining generierte Prozessmodelle. Auf der linken Seite sieht man den Ist-Urlaubsfreigabeprozess. In dem Beispiel beantragen 2 von 10 Personen Sonderurlaub, wodurch eine Extra-Schleife über die HR-Abteilung gedreht wird. Auf der rechten Seite wird diese Prozessgrafik ergänzt um die definierten Soll-Prozesse. So kann in diesem Fall gesehen werden, dass kein beantragter Urlaub abgelehnt wurde (siehe grauer Pfad) – obwohl dies ein möglicher Soll-Prozessschritt ist.

Abbildung 1: Process Mining: die typische Abfolge | isr.de
Also ist Process Mining als eine toolgestützte Analysemethode zu verstehen – und wird nicht zur tatsächlichen Prozess-Automatisierung eingesetzt.

Welche Ziele verfolgt Process Mining?

Process Mining realisiert zwar nicht die eigentliche Prozess-Automatisierung, ist doch aber für das verbesserte Prozessverständnis und die optimierte Prozesseffizienz sehr nützlich.

Das verbesserte Prozessverständnis wird dadurch erreicht, dass Ihre digitalen Prozesse mit einem Process Mining Tool durchleuchtet werden. Dies führt zu einer nie dagewesenen Transparenz über aktuelle Prozesse. Der Vorteil liegt in dem datengetriebenen Ansatz. „Hard Facts“ lassen sich schwer leugnen.

Auch lassen sich durch die Ergebnisse des Process Minings Prozessineffizienzen sowie -optimierungen aufdecken. Und nicht nur das: Mit Process Mining können entsprechende Zukunftsszenarien simuliert werden. Mit wenigen Klicks lassen sich Ist-Prozesse mit Was-Wäre-Wenn-Prozessen vergleichen. So kann herausgefunden werden, wo Automatisierungen zu den größten Prozessverbesserungen führen. Das Resultat: effiziente (Geschäfts-)Prozesse soweit das Auge reicht.

Effiziente Prozesse bringen einige Benefits mich sich:

  • Entlastung Ihrer MitarbeiterInnen – es bleibt mehr Zeit für die wesentliche Arbeit
  • Kosteneinsparungen befördern Ihr Business, da Prozesskosten minimiert werden
  • Verbesserung Ihrer Prozesse und schnellere Durchlaufzeiten – zur vollen Zufriedenheit Ihrer Kunden oder Mitarbeiter
  • Mitarbeiterzufriedenheit: Frustration und Mehrarbeit Ihrer MitarbeiterInnen sind Schnee von gestern

Unser Tipp: Führen Sie Process Mining in regelmäßigen Abständen in Ihrem Unternehmen durch. In Zeiten, wo sich das Unternehmensumfeld – und insbesondere die Kundenerwartungen – dynamisch ändern, sollten sich auch die digitalen Geschäftsprozesse an die externen Anforderungen anpassen.

Was verstehen wir unter Prozess­automatisierung?

Mit Prozessautomatisierung meinen wir, dass manuelle Prozesse im Unternehmen digitalisiert werden. Hierbei wird aber nicht 1:1 digitalisiert, sondern die Prozesse werden neu gedacht, optimiert und dann in ein digitales Format gepackt. So können gleichzeitig mit der Automatisierung überflüssige Arbeitsschritte eliminiert werden.

Schauen wir uns ein typisches Beispiel an: Prozesse im Kundenservicecenter. Kunden kommunizieren klassisch über Briefe, über Telefon oder per E-Mail mit dem Unternehmen. Kündigungen, Neuverträge, Änderungsanträge, Beschwerden und vielleicht auch einfach ein Brief, in dem jemand gelobt wird, müssen von Mitarbeitern des Kundenservicecenters bearbeitet werden. Damit die Mitarbeitenden dies erfolgreich erledigen können, werden diese Vorgänge gemäß eines definierten Soll-Prozesses durchs Unternehmen geroutet. Und genau hier wird es interessant: Laufen die Prozesse auch so wie gewünscht? Gibt es vielleicht Schritte, die immer wieder durchlaufen werden, obwohl dies gar nicht sein müsste? Sind MitarbeiterInnen überlastet, weil sich die Arbeit bei ihnen stapelt, während andere Däumchen drehen? Werden Kündigungen immer schneller bearbeitet als Neuverträge? All diese Schwachstellen können ermittelt werden, indem die Ist-Prozesse analysiert werden – hier steckt die Wahrheit. Wenn Digitalisierung, dann ganzheitlich!

Wie hilft Process Mining der Prozess­automatisierung?

Process Mining unterstützt Sie bei der Ermittlung der besten Automatisierungsstrategie. Wie? Das Tool analysiert die Performance, die Produktivität und die Häufigkeiten von bestimmten Geschäftsprozessen. So können häufige Prozesspfade und repetitive / unproduktive Aktivitäten identifiziert und automatisiert werden. Aber erst, wenn die geplanten Änderungen mit dem Process Mining Tool simuliert und für gut befunden wurden.

Was kann mit dem Process Mining Tool identifiziert werden?

  • Wiederholende Tätigkeiten
  • Zeitaufwendige Tätigkeiten
  • Nicht regelkonforme Entscheidungen
  • Abweichungen von Standardprozessen
  • Aufwändige Dokumentenverarbeitung
  • Und vieles mehr

Problemstellen durch Process Mining identifiziert. Was nun?

Nun geht es darum die „Problemchen“ durch Prozessautomation zu beheben. Bei zum Beispiel manuellen, repetitiven Tätigkeiten kann es sinnvoll sein, sich ergänzend mit Robotic Process Automation (RPA) zu beschäftigen. Denn Softwareroboter können diese Tätigkeiten erlernen und automatisiert ausführen. So haben Ihre MitarbeiterInnen mehr Zeit für die komplexen, wertschöpfenden Tätigkeiten. Ein anderes Beispiel: Wenn in Ihrem Unternehmen nicht regelkonforme Entscheidungen getroffen werden, gibt es ebenfalls Lösungen, die mithilfe eines Decision Management Ihre MitarbeiterInnen unterstützen.

Zu jedem der identifizierten Problemstellungen gibt es zig Anbieter, die Abhilfe verschaffen. Manche Anbieter sind auf ein bestimmtes Tool spezialisiert, andere bieten vieles auf einmal an. Unser langjähriger Partner IBM bietet mit seinem Cloud Pak for Business Automation (CP4BA) eine Art All-in-One Lösung an. Hier sind diverse Tools in einem System zu haben, z.B. auch das IBM Process Mining Tool (s. Abbildung 2). Zum Beispiel auch das IBM Process Mining Tool.

Tabelle IBM CP4BA Process Mining
Abbildung 2: Beispiel IBM Cloud Pack for Business Automation | in Anlehnung an IBM
Alle, die bereits das IBM CP4BA haben, können Process Mining umsonst nutzen. Dieses Tool ist bereits in den Lizenzen enthalten.

Wo wird Process Mining angewandt?

Es gibt so viele Business Beispiele – die kann man gar nicht alle aufzählen. Warum? Process Mining kann auf fast alle Prozesse mit Mitarbeiterbeteiligung und mehreren IT-Systemen angewandt werden.

Zu den gängigsten Anwendungsbereichen von Process Mining zählen u.a.:

  • Procure to Pay (P2P): Prozess von der Beschaffung bis zur Bezahlung
  • Order to Cash (OTC): Prozess von der Bestellung zum Gelderhalt
  • Onboarding Prozesse wie Kontoeröffnungen bei Banken, Einstellung von Personal in Unternehmen
  • Eröffnung und Abarbeitung von Helpdesk-Tickets
  • Softwareentwicklungsprozesse
  • Versicherungsanträge
Zoomen wir mal in ein Anwendungsbeispiel rein und schauen uns den „Procure to Pay (P2P)“ Prozess an. Abbildung 4 zeigt, wie solch ein Prozess standardmäßig abläuft, woher die Daten für die Process Mining Analyse stammen, welche KPIs untersucht werden sollen und welche Verbesserungen angestrebt sind. Basierend auf diese Überlegungen kann das Process Mining aufgesetzt werden und generiert eine Prozessgrafik.
Process Mining Blogpost - Procure to Pay Beispiel
Abbildung 3: Typisches Business Beispiel: Procure to Pay (P2P) | in Anlehnung an IBM
Sicherlich finden sich in Ihrem Unternehmen an verschiedensten Stellen Prozesse, die es gilt zu analysieren und zu verbessern. Wenn nicht jetzt, wann dann?

Process Mining und dessen Voraussetzungen

Allerdings gibt es auch gewisse Dinge zu beachten, um akkurate Ergebnisse zu erhalten. Wie in so vielen Data-Mining-Situationen ist auch hier wichtig, dass die Daten vollständig vorliegen und gut strukturiert sind. Darüber hinaus sollten Sie auf folgende Dinge achten:

Man kann mittels Process Mining nur die Prozesse analysieren, die einen digitalen Fußabdruck hinterlassen. Manuelle Vorgänge (z.B. das Ausdrucken von Papier) generieren leider keine Log-Daten. 😉
Die Daten aus einer Log-Datei müssen noch aufbereitet werden. Ohne Aufbereitung könnte es zu Schwierigkeiten bei der Analyse kommen. Ein simples Beispiel ist das Datum: von 10 Einträgen haben 5 folgendes Format: TT-MM-JJJJ und die 5 anderen: MM-TT-JJJJ. Das Process Mining Tool übernimmt dies und somit ist die Datenlage falsch.
Die Log-Daten sollten zwingend in einer hinreichenden Menge vorliegen. Denn ansonsten laufen Sie Gefahr, dass Sie von einer kleinen Menge auf die Gesamtheit schließen und so nicht die Realität abbilden. Lesen Sie also die Transaktionsdaten aus den letzten Monaten aus. Voraussetzung ist, dass sich in der Zeit keine Änderungen am Prozess ergeben haben.
Sie merken schon. Die Log-Daten sind essenziell für die korrekte Auswertung. Nicht nur die Menge der Datenlage ist wichtig, sondern auch die Varianz. D.h. messen Sie nicht nur die Arbeitsschritte eines einzelnen Mitarbeiters. Viel besser ist es, einen Querschnitt der Daten – z.B. über diverse Altersgruppen und Abteilungen hinweg – zu haben.
Alles in allem also Voraussetzungen, die mit wenig Aufwand erfüllt werden können.

Process Mining mit ISR

Zusammengefasst: Mit Process Mining analysieren Sie digitalen Geschäftsprozesse in Ihrem Unternehmen. Basierend auf die Log-Daten Ihrer IT-Anwendungen, gewinnen Sie objektive Erkenntnisse über die tatsächlichen Prozesse.

Durch unseren langjährigen Fokus auf Business Process Automation Themen, stehen wir Ihnen gerne als Partner zur Seite. Wir kennen uns mit der Analyse von diversen Prozessen aus und beraten Sie gerne bei der Auswahl des richtigen Process Mining Tools sowie dahinter gelagerten strategischen Auswertungen.

Über ISR

Wir agieren seit 1993 als IT-Berater für Data Analytics und Dokumentenlogistik und fokussieren uns auf das Datenmanagement und die Automatisierung von Prozessen.
Ganzheitlich und im Rahmen eines umfassenden Enterprise Information Managements (EIM) begleiten wir von der strategischen IT-Beratung über konkrete Implementierungen und Lösungen bis hin zum IT-Betrieb.
ISR ist Teil der CENIT EIM-Gruppe.

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