Bei der Anwendung von Process Mining treten häufig Missverständnisse auf. Welche möglichen Einwände gibt es und wie kann man es sinnvoll einsetzen? Wir decken die Top 6 Process Mining Missverständnisse auf.
Was Sie hier erwartet – ein Überblick
2. Missverständnis #1: die Größe spielt (k)eine Rolle?!
3. Missverständnis #2: Schnellen Schrittes zur Prozessoptimierung
4. Missverständnis #3: “Process Mining ersetzt die menschliche Expertise”
5. Missverständnis #4: “Process Mining ist nur für Prozessoptimierung geeignet”
6. Missverständnis #5: Process Mining funktioniert nur bei standardisierten Prozessen
7. Missverständnis #6: Process Mining führt ineffiziente Mitarbeitende vor
8. Summary: Weg vom Bauchgefühl hin zu faktenbasierten Entscheidungen
Was ist Process Mining?
Das könnte Sie auch interessieren
Webinar: Process Mining und die Bewältigung der Daten
- Interview mit IBM: Process Mining und die Praxis
- Vorgehensweise im Process Mining
- Live-Demo zur Erkundung von Daten
- Erkenntnisse aus der Process-Mining-Praxis
- Fragen und Antworten
#1 Process Mining Missverständnisse:
die Größe spielt (k)eine Rolle?!
Eine der häufigsten Unwahrheiten im Umgang mit Process Mining ist die Annahme, dass es nur für Unternehmen mit großen Datenmengen relevant ist. Weit gefehlt!
Auch bei kleineren Datenmengen ist Process Mining sinnvoll und kann wertvolle Erkenntnisse liefern. So können zum Beispiel Prozesse in kleinen Teams oder Abteilungen optimiert werden. Dabei können Prozesse, bei denen es zu Engpässen kommt oder die zu viel Zeit in Anspruch nehmen, identifiziert und verbessert werden. Denn es geht nicht um die Menge, sondern um die Qualität der Daten. Selbst Prozesse mit nur wenigen Ereignissen können wichtige Erkenntnisse liefern, wenn sie richtig analysiert werden. So kann beispielsweise aufgedeckt werden, dass ein bestimmter Prozess unnötig lange dauert. Das Verbessern dieses Prozesses kann direkt dazu beitragen, dass Zeit und Geld gespart werden. Ebenso kann mittels Process Mining auch das Kundenverhalten bei kleineren Datenmengen untersucht werden. Unternehmen können auf diese Weise wertvolle Informationen gewinnen, um ihre Kunden besser zu verstehen und ihre Angebote zu optimieren.
Kurz gesagt: Process Mining ist kein Tool ausschließlich für Großunternehmen, sondern für alle Unternehmen interessant, die ihre Geschäftsprozesse verbessern möchten.
Beispiel Online-Shop
Beispiel Bestellungen
Beispiel Kundenfeedback
#2 Process Mining Missverständnisse:
Schnellen Schrittes zur Prozessoptimierung
Es stimmt, dass ein Process-Mining-Werkzeug – wie etwa IBM Process Mining – dazu dient, sich schnell ein Bild von den tatsächlich ablaufenden Abläufen zu machen. Die eigentliche Schwierigkeit liegt jedoch weniger im Tool selbst, sondern vielmehr in der Strukturierung und Vorbereitung der Log-Eventdaten (ETL-Route) des zu analysierenden Prozesses. Hier gilt es, die Hausaufgaben gewissenhaft zu erledigen und den vorhandenen analytischen Content genau anzusehen. Das Tool ermittelt lediglich den Ist-Prozess. Die anschließende, mögliche Prozessmodifikation oder -anpassung liegt jedoch in der Hoheit des Fachbereichs oder Beraters. So muss nicht jeder scheinbare Verbesserungsvorschlag zwangsläufig realisiert werden, wenn er nicht den erhofften Effekt erzielt. Ein enger Dialog und kritische Betrachtung der am Prozess beteiligten Personen ist daher unverzichtbar.
#3 Process Mining Missverständnisse:
“Process Mining ersetzt die menschliche Expertise”
Ein weiteres verbreitetes Missverständnis ist, dass Process Mining die menschliche Expertise ersetzt. Dabei handelt es sich jedoch nur um ein Tool zur Unterstützung. Das menschliche Know-how ist nach wie vor unersetzlich, um die Ergebnisse des Process Mining sinnvoll zu interpretieren und in konkrete Maßnahmen umzusetzen. Menschliches Wissen und Erfahrung können durch Process Mining ergänzt werden und so zu einer besseren Entscheidungsfindung beitragen. Denn letztendlich sind es die Menschen, die das Wissen und Verständnis für die Prozesse haben und in der Lage sind, die Ergebnisse von Process Mining richtig zu interpretieren und zu deuten.
Ein gutes Beispiel dafür, wie menschliche Expertise und Process Mining zusammenarbeiten können, ist die Identifikation von Abweichungen in einem Prozess. Zunächst kann Process Mining helfen, solche Abweichungen zu erkennen. Doch erst durch die Expertise der Mitarbeiter kann der Grund für die Abweichung identifiziert und behoben oder bewusst als Ausnahme vom Standard-Prozess definiert werden. Deshalb ist es wichtig, dass Process Mining als Unterstützung für die Arbeit der Experten gesehen wird und nicht als Ersatz.
#4 Process Mining Missverständnisse:
“Process Mining ist nur für Prozessoptimierung geeignet”
#5 Process Mining Missverständnisse:
Process Mining funktioniert nur bei standardisierten Prozessen
Ein weiteres Missverständnis im Umgang mit Process Mining besteht darin, dass viele Menschen glauben, dass es nur für standardisierte oder einfach strukturierte Prozesse geeignet ist. Doch das ist nicht der Fall. Auch bei komplexen und unstrukturierten Prozessen kann Process Mining erfolgreich eingesetzt werden. Denn auch hier lassen sich Abläufe und Zusammenhänge visualisieren und analysieren. Es ist jedoch wichtig zu verstehen, dass die Analyse bei komplexen Prozessen aufwendiger ist, da sie mehr Zeit in Anspruch nimmt. Es ist auch möglich, dass die Ergebnisse weniger eindeutig sind als bei standardisierten Prozessen. Dennoch kann Process Mining auch hier wertvolle Einblicke liefern und Potenziale aufzeigen.
Ein Beispiel für den erfolgreichen Einsatz von Process Mining in komplexen und unstrukturierten Prozessen ist die Analyse von Kundensupport-Anfragen. Hier gibt es oft keine klare Prozessstruktur, sondern viele verschiedene Fälle und Ausnahmen. Mit Process Mining können Sie dennoch Einblicke gewinnen und Optimierungspotenziale identifizieren. Indem Sie die verschiedenen Schritte und Aktivitäten visualisieren und analysieren, können Sie herausfinden, wo es Engpässe gibt, welche Mitarbeiter besonders viele Anfragen bearbeiten müssen und welche Art von Anfragen besonders oft vorkommen. Auf dieser Basis können Sie gezielte Verbesserungsmaßnahmen ergreifen, um die Kundenzufriedenheit zu steigern und die Effizienz im Kundensupport zu erhöhen. Mit Process Mining können somit auch scheinbar unstrukturierte Prozesse besser verstanden und optimiert werden.
#6 Process Mining Missverständnisse:
Process Mining führt ineffiziente Mitarbeitende vor
Summary: Weg vom Bauchgefühl hin zu faktenbasierten Entscheidungen
Hand aufs Herz: Process Mining ist kein Wundermittel, um Prozesse binnen kurzer Zeit perfekt auszuoptimieren. Dafür ist das Thema zu komplex und bedingt weiterer Perspektiven, wie Prozessstrategie und deren Zielsetzung. Der Einsatz eines Process-Mining-Tools wie bspw. IBM Process Mining (als Bestandteil des IBM Cloud Pak for Business Automation) kann aber helfen, sich von „Bauchgefühl“ zu verabschieden und auf Faktenbasis eine Optimierung bestimmter Prozesse anzustreben.
Sie haben Fragen hierzu oder überlegen, ein Process-Mining-Tool einzuführen?
Dann sprechen Sie uns gerne an. Unsere Expertenteam rund um Prozessberatung steht gerne mit Rat und Tat zur Seite.
Cihan Klingsporn
Senior Account & Marketing Managerin
Business Process Automation
cihan.klingsporn@isr.de
+49(0)151 422 05 471
