Die 50 wichtigsten Anwendungsfälle und Anwendungen für Process Mining
Aktuelle Studien prognostizieren, dass Prozess-Mining-Fähigkeiten die Bemühungen zur Prozessverbesserung um 20 % steigern können. 1 Über die theoretischen Vorteile hinaus schließt die Untersuchung realer Anwendungsfälle und Fallstudien die Lücke zwischen Datenpotenzial und wirkungsvoller operativer Exzellenz und gewährleistet so eine ergebnisorientierte Implementierung im gesamten Unternehmen. Entdecken Sie die häufigsten Anwendungsfälle in ihren jeweiligen Kategorien:
- Anwendungsfälle für Process Mining nach allgemeinen Prozessen :
- Anwendungsbereiche von Process Mining nach Branchen: Finanzen , Automobilindustrie , Bankwesen , Bildung , Gesundheitswesen , Versicherungswesen , Logistik, Produktion
- Anwendungsfälle für Process Mining nach Geschäftsbereich: Vertrieb , IT-Servicemanagement , Kundenservice & Nachhaltigkeit .
Entdecken Sie die besten Anwendungsfälle und Fallstudien aus der Praxis:
Prozessmining-Software Anwendungsfälle mit Beispielen aus der Praxis
Prozessoptimierung
Prozessfindung
Konformitätsvalidierung
Prozessharmonisierung
Prozesssimulation
Organisationsanalyse
Identifizierung der Hauptursache
Allgemeine Prozesse
Die folgende Grafik zeigt die Verteilung der Fallstudien auf die verschiedenen Anwendungsfälle des Process Mining:
1. Prozessanalyse zur Automatisierung: Automatisierung bietet schnellere und kostengünstigere Lösungen. Unternehmen müssen jedoch ihre Geschäftsprozesse analysieren, um Automatisierungstools wie die robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) effizient einzusetzen.
2. Prozessoptimierung (ohne Automatisierung): Unternehmen können Process Mining für eine schnellere und präzisere Prozessanalyse nutzen. Ereignisprotokolle liefern Leistungskennzahlen und Modelle, um Engpässe und kostenintensive Schritte zu identifizieren und zu optimieren. Beispielsweise haben wir in 51 Fallstudien alle Vorteile von Process Mining evaluiert und dabei eine Reduzierung der Engpässe um 43 % sowie eine Eliminierung unnötiger Schritte um 4 % festgestellt.
3. Konformitätsprüfung: Unternehmen können mithilfe von Konformitätsprüfungen überprüfen, ob ihre Ist-Prozesse den vorgegebenen Spezifikationen entsprechen. Beispielsweise erfordern Kaufentscheidungen je nach Bestellwert und Art des gekauften Artikels unterschiedliche Genehmigungen.
Auch Abweichungen, deren Gründe und Konformitätstrends können analysiert werden. Unternehmen können Maßnahmen ergreifen, um diese Abweichungen zu reduzieren und standardisierte Prozesse sicherzustellen.
4. Harmonisierung: Unternehmen können Process Mining nutzen, um unterschiedliche Prozesse effizient zu harmonisieren. Erkenntnisse aus Process-Mining-Tools ermöglichen die schnelle Realisierung geplanter Synergien.
Praxisbeispiel: Nokia wendet Process Mining auf seine Purchase-to-Pay- und Order-to-Cash-Prozesse an, wodurch ein reibungsloses Kundenerlebnis erreicht und Erkenntnisse darüber gewonnen werden, wie diese Prozesse effektiv miteinander verknüpft werden können.
5. Prozesssimulation: Process Mining umfasst Prozesssimulation und prädiktive Analysen. Unternehmen können zukünftige Entwicklungen vorhersagen, indem sie ihre Prozesse mithilfe von Ereignisprotokollen analysieren und simulieren. Die Ergebnisse dieser Analysen dienen der Information von Stakeholdern und Kunden. Beispiel aus der Praxis: Eine Kundin erhält eine genaue Schätzung, wann ihr Kreditantrag bearbeitet wird.
6. Organisationsanalyse: Prozessprotokolle können organisatorische Zusammenhänge, Leistungslücken und Best Practices aufzeigen. Allerdings weisen nahezu alle Prozesse eine menschliche Komponente auf. Prozessdaten können genutzt werden, um die menschlichen Aspekte von Geschäftsprozessen zu verstehen und zu verbessern.
Kundendienst
7. Kanalübergreifende Analyse zur Identifizierung von Anomalien: Process-Mining-Software kann dabei helfen, Prozessschritte über verschiedene Kanäle hinweg zu analysieren, um Compliance-Probleme und Ineffizienzen zu identifizieren.
8. Customer Journey abbilden: Ein Process-Mining-Tool kann die Customer Journey in einem bestimmten Kanal visualisieren, indem es Daten aus CRM- und Ticketsystemen extrahiert. Dadurch ermöglicht Process Mining die Nachverfolgung der Kundenerfahrung, der Herausforderungen, denen Kunden begegnen, und der Interaktionen zwischen zuständigen Mitarbeitern und Kunden.
Weitere Instrumente zur Verbesserung des Kundenservice sind:
ChatGPT für Kundenservice und KI-Agenten im Kundenservice
Finanzen
Hier behandeln wir Anwendungen von Process Mining im Finanzbereich von Unternehmen (nicht branchenspezifische Anwendungen im Finanzdienstleistungssektor):
Kauf-zu-Zahlung
9. Identifizierung manueller Schritte mit Automatisierungspotenzial: Fehler und manuelle Eingriffe in Purchase-to-Pay-Prozessen verlängern die Durchlaufzeit. Durch die Analyse von Prozessen deckt Process Mining Automatisierungspotenziale auf, die die Genauigkeit erhöhen und Nacharbeiten reduzieren. In einigen Fallstudien konnte Process Mining die Automatisierung um 35 % steigern und die Nachbearbeitungszeit um 52 % senken.
10. Unkontrollierte Einkäufe eliminieren: Unternehmen können ihre Einkaufsprozesse analysieren, um unkontrollierte Einkäufe zu reduzieren. Bei spezifischen Problemen mit unkontrollierten Einkäufen können Unternehmen mithilfe von Prozessanalysen Bereiche identifizieren, in denen die Nutzung von Rahmenvereinbarungen verbessert werden kann. Anbieter von Prozessanalysen geben an, unkontrollierte Einkäufe anhand der folgenden Regeln erkennen zu können:
- Eine Quittung sollte erst generiert werden, nachdem eine Bestellung erstellt wurde.
- Alle Rechnungen sollten nach einer Bestellung erstellt werden.
- Eine Bestellung ohne Vertrag sollte nicht existieren (insbesondere wenn es sich um eine große Bestellmenge handelt und die Bestellung regelmäßig erfolgt).
11. Aufdeckung der Hauptursachen für Verzögerungen: Prozessanalyse ermöglicht es Unternehmen, genau zu ermitteln, welche Lieferanten, Produkte oder Abteilungen Verzögerungen verursachen. Durch gezielte Maßnahmen können sie intern pünktlichere Lieferungen erreichen.
Forderungen
12. Maßnahmen zur Förderung pünktlicher Zahlungen identifizieren: Kunden zahlen nicht immer fristgerecht. Unternehmen können ihre Forderungen dadurch letztendlich nicht rechtzeitig einziehen, was sich wiederum auf andere Prozesse auswirken kann. Prozessanalyse kann die Ursachen dieses Problems aufdecken und geeignete Lösungen finden.
13. Schnellere Rechnungsstellung: Die Rechnungsstellung an Ihre Kunden kann mitunter teuer und kompliziert werden. Process Mining deckt die Engpässe im Rechnungsstellungsprozess auf und findet Möglichkeiten zur Automatisierung. Dadurch lassen sich die Rechnungsstellungskosten senken und die Rechnungsstellung beschleunigen.
Abbrechnungsverbindlichkeiten
14. Reduzierung von Zahlungsverzug: Unternehmen können ihre Geschäftsprozesse analysieren, um die Gründe für Zahlungsverzug zu ermitteln. Durch die Behebung dieser Ineffizienzen können sie Zahlungsverzug verringern und Skonti verbessern.
15. Ermittlung der wahren Gründe für fehlerhafte Rechnungen: Fehler auf Rechnungen oder Doppelzahlungen sind häufige Probleme, die zusätzlichen Arbeitsaufwand verursachen. Unternehmen können die Gründe hierfür mithilfe von Prozessanalyse ermitteln. Es wird angenommen, dass Prozessanalyse-Software die Anzahl der Doppelzahlungen von Kunden um 67 % reduzieren kann.
Prüfung
16. Vergleich von „vorher“ und „nachher“: Wenn ein Unternehmen eine Prozessänderung vornimmt, kann die Überprüfung der Verbesserung eine Herausforderung darstellen. Für Berater ermöglicht Process Mining, den Zustand vor und nach der Prozessänderung miteinander zu vergleichen.
17. Reaktionszeit verbessern: Während die traditionelle Prozessanalyse Monate dauern kann, ist Process Mining deutlich schneller. Daher können Beratungsunternehmen wie EY mithilfe von Process-Mining-Tools die Endkundenprozessanalyse innerhalb weniger Tage abschließen.
18. Risikoidentifizierung: Process Mining liefert Beratern datenbasierte Informationen. Mithilfe dieser Erkenntnisse können Berater Risiken identifizieren und Unternehmen präzise beraten.
ITSM
19. Risikominderung bei ERP-Entwicklungen: In der Fallstudie von Lassila & Tikanoja zum Thema Process Mining implementierte das Unternehmen ein neues ERP-System mithilfe von Process Mining. Durch die erhöhte Transparenz des ERP-Systems und der operativen Prozesse konnte das Unternehmen sein Ziel der Risikominderung erreichen.
20. Reduzierte Kosten bei ERP-Wartung, -Entwicklung und -Support: Process Mining kann Fehler oder Lücken in IT-Systemen wie SAP aufdecken. Dieselbe Fallstudie (Lassila & Tikanoja) zeigte, dass das Unternehmen seine Implementierungskosten und -risiken bei ERP-Einführungen senken konnte, obwohl dies nicht das primäre Projektziel war.
21. Höhere Lösungsquote beim ersten Versuch: IT-Systeme liefern möglicherweise nicht beim ersten Versuch die richtige Lösung. Process-Mining-Tools können datengestützte Erkenntnisse generieren, um die Lösungsquote beim ersten Versuch zu erhöhen.
22. Ursachen von Verzögerungen ermitteln: Langfristig offene Tickets sind ein häufiges Problem. Unternehmen können ihre Prozesse analysieren, um zu verstehen, warum diese Tickets so lange offen bleiben. Mithilfe von Prozessanalyse-Tools lassen sich möglicherweise Schwachstellen in den IT-Systemen aufdecken.
23. Automatisierung für schnellere Reaktionszeiten: Auch im IT-Servicemanagement bietet sich Automatisierungspotenzial. Unternehmen können Process Mining einsetzen, um Automatisierungsbereiche zu identifizieren und so schnellere Reaktionszeiten zu erzielen. Fallstudien belegen, dass Process-Mining-Tools die Reaktionszeiten um bis zu 65 % reduzieren.
Erkunden Sie alle ITSM-Fallstudien , verstehen Sie die realen Anwendungen von KI im ITSM , insbesondere von agentenbasierter KI im ITSM .
Verkäufe
Auftragsbezogene Fertigung
24. Verkürzte Vertriebszykluszeit: Prozesse von der Leadgenerierung bis zur Auftragserteilung können lange dauern. Dadurch verlängert sich die Amortisationszeit von Marketinginvestitionen. Unternehmen können die Gründe für dieses Problem ermitteln und Maßnahmen ergreifen, um die Vertriebszykluszeit zu verkürzen.
25. Steigerung der Konversionsrate: Die Umwandlung von Marketingstrategien in Umsätze ist für Unternehmen entscheidend. Mithilfe eines Process-Mining-Tools können Unternehmen herausfinden, ob sie über geeignete Strategien zur Steigerung der Konversionsraten verfügen.
Order-to-Cash
Der Order-to-Cash-Prozess (O2C) umfasst alle Schritte vom Auftragseingang bis zur Zahlung und Lieferung. Prozess-Mining kann helfen, alle potenziellen Engpässe im Prozess zu identifizieren, die einen reibungslosen Ablauf behindern.
26. Steigerung der Lieferpünktlichkeit: Pünktliche Lieferungen sind für die Kundenzufriedenheit unerlässlich. Unternehmen können Process Mining einsetzen, um die Gründe für verspätete Lieferungen aufzudecken.
27. Ursachen für Umsatzeinbußen identifizieren: Unternehmen können während dieses Prozesses aufgrund von längeren Wartezeiten oder Stornierungen einen Teil ihrer Einnahmen verlieren. Prozessmining-Tools können die Ursachen dieser Probleme aufzeigen, sodass Unternehmen diese Verluste minimieren können.
28. Identifizierung von Schlüsselregionen: Mithilfe von Process Mining können die Unternehmen ihre wertvollsten Kunden und kritischen Bereiche identifizieren und sich auf diese Bereiche konzentrieren.
29. Ermittlung der Hauptursachen für Auftragsänderungen: Kunden ändern mitunter ihre Bestellungen, was zu längeren Bearbeitungszeiten führt. Unklarheiten in den Vorbestellungsphasen können diese Auftragsänderungen verursachen. Unternehmen streben danach, diese Auftragsänderungen zu minimieren, um ihre Prozesse zu stabilisieren.
30. Bewertung des Retourenvolumens: Unternehmen können den Wert von Retouren mithilfe von Process Mining ermitteln. Auf Basis dieser Erkenntnis können sie ihre Order-to-Cash-Prozesse optimieren.
Nachhaltigkeit
31. CO2-Fußabdruck-Auditierung:
Ein potenzieller Anwendungsfall für Process Mining ist die Verknüpfung herkömmlicher Ereignisprotokolle (z. B. Versand- und Fertigungsschritte) mit Daten zum Energieverbrauch und Abfallaufkommen. So können Unternehmen „Kohlenstoff-Engpässe“ identifizieren, bei denen Prozessineffizienzen direkt mit Umweltauswirkungen korrelieren, und dadurch datengestützte ESG-Berichte erstellen.
Praxisbeispiel: In einer akademischen Studie nutzte ein global tätiger Hersteller objektzentriertes Prozess-Mining (OCPM) zur Überwachung von Produktionslinien. Die Forscher stellten fest, dass das Zusammenspiel von Anlagenstillstandszeiten und Chargenplanung eine Hauptursache für Energieverschwendung war. Durch die Optimierung dieser Übergaben erreichte das Unternehmen Folgendes:
- Reduzierung des unnötigen Energieverbrauchs während der Montage.
- Verringerung der Scope-2-Emissionen innerhalb eines einzigen Geschäftsjahresquartals.
- Vollständige Rückverfolgbarkeit des CO2-Fußabdrucks für einzelne Produkteinheiten. 2
32. ESG-Risikobewertung: Process Mining lässt sich mit RPA, genAI oder agentenbasierter KI kombinieren, um die Identifizierung von ESG-Risiken in Großprojekten wie Bau- oder Infrastrukturprojekten zu automatisieren. Dieser „forensische ESG“-Ansatz stellt sicher, dass Umwelt- und Sozialrisiken bereits in der Planungs- und Ausführungsphase und nicht erst bei Abschlussprüfungen erkannt werden.
Praxisbeispiel: Ein digitales Framework, das in über 100 Bauprojekten eingesetzt wurde, nutzte Process Mining und maschinelles Lernen, um ESG-Verstöße vorherzusagen. Das Framework bot Folgendes:
- Automatisierte Risikochecklisten, die die menschliche Variabilität bei der ESG-Berichterstattung reduzierten.
- Echtzeitüberwachung von Umweltindikatoren (Wasserverbrauch, Bodenverschmutzung), die von IoT-Sensoren erfasst und in das Prozessmodell integriert werden.
- Verbesserte Konsistenz bei der ESG-Risikoklassifizierung. 3
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Automobil
33. Kundendienst: Der Kundendienst umfasst die Unterstützung von Fahrzeughaltern, um deren Kundenzufriedenheit zu steigern und gleichzeitig Feedback zu Produkt und Service zu erhalten. Automobilhersteller können Process Mining einsetzen, um Erkenntnisse aus den Aufgaben und Abläufen des Kundendienstes zu gewinnen. Diese Erkenntnisse können den Kundendienst verbessern.
Bankwesen
Auch Banken profitieren von Prozessoptimierungen, da die meisten ihrer Prozesse noch immer auf veralteten Systemen und papierbasierter Dokumentation beruhen. Process-Mining-Tools helfen dabei, Engpässe und Automatisierungspotenziale zu identifizieren und so Kundenzufriedenheit und Effizienz zu steigern. Zu den zu optimierenden Prozessen gehören:
34. Hypotheken: Die Hypothekenvergabe ist der komplexeste B2C-Kreditprozess und bietet in den meisten Fällen Verbesserungspotenzial. Mithilfe von Process Mining können Banken Hypotheken-Workflows visualisieren und Verzögerungen durch repetitive Aktionen aufdecken. Dies trägt dazu bei, die Wartezeit für Kunden zu verkürzen und die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen zu verbessern.
35. Kartentransaktionen: Process Mining unterstützt Banken bei der Analyse von Kartentransaktionen, um Ineffizienzen und Verzögerungen zu identifizieren.
36. Optimierung der Kreditbearbeitung: Banken nutzen Process Mining, um den gesamten Prozess von Kreditanträgen zu visualisieren. Dadurch werden manuelle Verzögerungen identifiziert, wie z. B. wiederholte Dokumentenanforderungen oder redundante Bonitätsprüfungen, die Kunden verärgern und die Betriebskosten erhöhen.
Praxisbeispiel: Die Piraeus Bank analysierte über eine Million Ereignisprotokolle ihrer Konsumentenkreditprozesse, um die Hauptursachen für langsame Genehmigungen zu ermitteln. Ihre Konformitäts- und Ermittlungsanalyse führte zu folgenden Ergebnissen:
- Die durchschnittliche Bearbeitungszeit für Anträge sank von 35 Minuten auf 5 Minuten.
- Eine Reduzierung der gesamten Bearbeitungszeit für die Kreditauszahlung um 86 %.
- Es wurde festgestellt, dass ein Mangel an standardisierter Dateneingabe 40 % der Nachbearbeitungsschleifen verursachte. 4
Ausbildung
37. Online-Lernplattformen: Prozess- und Aufgabenanalyse kann detaillierte Einblicke in das Nutzerverhalten auf Lernplattformen geben und so die Nutzererfahrung für Studierende verbessern. Beispielsweise kann Prozessanalyse die potenziellen Ursachen für die Abbruchraten von Studierenden auf der jeweiligen Plattform aufzeigen, etwa die Länge von Videos oder die Strukturierung der Lernmaterialien.
Gesundheitspflege
38- Administrative Prozesse: Process Mining entdeckt Ereignisprotokolle, die Informationen über Prozesse im Gesundheitswesen enthalten, einschließlich des zuständigen Personals, der einzelnen Schritte und der Kosten der Prozesse, und identifiziert Bereiche mit Verbesserungspotenzial.
39. Klinische Behandlungspfade dienen der Standardisierung von Behandlungsverfahren und der Erkennung von Problemen, die zu Fehlbehandlungen oder Verzögerungen führen können, welche für viele Patienten (z. B. Krebspatienten) von entscheidender Bedeutung sind. Prozessanalyse kann eingesetzt werden, um klinische Behandlungspfade zu identifizieren und Engpässe sowie Anomalien aufzuspüren.
Versicherung
40. Risikobewertung: Versicherungsunternehmen berechnen Risiken, um Prämien festzulegen. Eine Überschätzung des Risikos kann zu Kundenverlusten führen, eine Unterschätzung hingegen zu Verlusten. Process Mining unterstützt dies durch die Analyse von Ist- oder historischen Daten, um die einzelnen Schritte des Zeichnungsprozesses abzubilden und Risikofaktoren zu identifizieren. Dadurch können Versicherer den Zeichnungsprozess überwachen und optimieren, um fundiertere Entscheidungen zu treffen.
41. Angebotsabschlussquote: Versicherungsunternehmen versuchen, ihre Angebotsabschlussquote zu senken. Diese Kennzahl misst, wie viele Angebote in verbindliche Policen umgewandelt werden. Prozessanalysen liefern Erkenntnisse zur Optimierung von Abläufen, indem sie Ineffizienzen aufdecken und Automatisierungspotenziale nutzen.
Logistik
42. Reduzierung der Lagerkosten: Es ist schwierig zu identifizieren, welche Lager logistische Probleme verursachen. Fehler bei der Bestandsführung führen ebenfalls zu zusätzlichen Lagerkosten. Process Mining schafft volle Transparenz im Lagermanagement. So können Unternehmen problematische Lager lokalisieren, Lagerkosten senken und bis zu 40 % ihrer Lagerkosten einsparen. 5
43. Erweiterung der geografischen Reichweite: Unternehmen können ihre geografische Reichweite durch die Optimierung ihrer Lagerstandorte ausbauen. Anbieter von Prozessmining-Lösungen geben an, dass Unternehmen, die ihre Tools nutzen, ihre geografische Reichweite um bis zu 20 % steigern können. 6 .
44. Identifizierung der Hauptursachen von Verzögerungen: Logistische Verzögerungen können zu verspäteten Lieferungen und Umsatzeinbußen führen. Prozessanalyse kann die Hauptursachen dieser Verzögerungen aufdecken. Unternehmen können sich auf diese Probleme konzentrieren, um mögliche Umsatzeinbußen zu vermeiden. Einige Unternehmen gaben an, ihre pünktliche Lieferung um 18 % gesteigert zu haben. 7
Produktion
45. Verkürzte Zykluszeit: Um den Output zu steigern, ist die Verkürzung der Produktionszykluszeit eine sinnvolle Lösung. Process Mining kann Ineffizienzen in den Produktionsprozessen aufdecken. Unternehmen können ihre Zykluszeit reduzieren, indem sie diese Ineffizienzen beheben.
46. Weniger Nacharbeit in der Produktion: Unternehmen können ihre Nacharbeit reduzieren, indem sie Prozesswarnungen einrichten. Weicht die Fertigung vom Standard ab, kann die Prozessanalyse-Software die relevanten Abteilungen in Echtzeit informieren. Dies führt zu einer höheren Produktqualität.
Softwareindustrie
47. Nachverfolgung der Lebenszyklusaktivitäten: Der Softwareentwicklungslebenszyklus (SDLC) beschreibt die erforderlichen Phasen der Softwareentwicklung. Process Mining unterstützt die Nachverfolgung des gesamten SDLC durch die Ermittlung und Abbildung des tatsächlichen Prozessmodells. So können Entwickler und Projektmanager feststellen, ob Schritte ausgelassen wurden.
48. Überwachung und Steuerung von Softwareprojekten: Process Mining bildet den gesamten Projektablauf ab und ermöglicht so allen Beteiligten im Softwareentwicklungsteam die Überwachung und Steuerung des Projekts sowie die Identifizierung von Problemen und Risikobereichen. Darüber hinaus visualisiert Process Mining Prozess-KPIs (z. B. Kosten und Zeit), Ressourcen und die am jeweiligen Prozess beteiligten Personen.
Beispiel aus dem realen Leben
Ein australisches Unternehmen, das BPM-Software anbietet, nutzte beispielsweise Process Mining, um den Projektablauf seiner Kunden zu steuern. Mithilfe von Process Mining identifizierte und behob das Unternehmen Compliance- und Leistungsprobleme.
49. Qualitätssicherung: Die Qualitätssicherung kontrolliert die Benutzerfreundlichkeit, Genauigkeit, Wartbarkeit und Portabilität von Software. Process Mining bietet Konformitätsprüfungen und automatisierte Ursachenanalysen, die Tester bei der Überwachung ihrer Qualitätssicherungsprozesse unterstützen. So können Tester mithilfe von Process Mining die Effizienz und Effektivität des Qualitätssicherungsprozesses sicherstellen.
Beispiel aus dem realen Leben
In einer Fallstudie setzten Forscher Process Mining auf einen von einem brasilianischen Softwarehaus bereitgestellten Datensatz mit über 2.000 Softwareentwicklungsprozessen ein. In ihrer Konformitätsanalyse stellten die Forscher Folgendes fest:
- 90 % der Fälle folgen der im formalen Prozess festgelegten Ausführungsreihenfolge.
- Bei 25 % der Prozesse wurde die Planungsphase übersprungen.
- 44 % der Projekte wurden nicht dokumentiert.
50. Vorfallmanagement: Das Vorfallmanagement befasst sich mit ungeplanten Ereignissen, die die Servicequalität beeinträchtigen. Prozessanalyse verbessert das Vorfallmanagement, indem sie Automatisierungs- und Optimierungspotenziale aufzeigt. Prädiktive Prozessanalyse und Überwachungsfunktionen helfen Entwicklern, Testern und Managern, potenzielle Vorfälle vorherzusagen und präventiv einzugreifen.
Beispiel aus dem realen Leben
In einer Fallstudie wandten Forscher Process Mining auf Softwareentwicklungsprozesse an und stellten Folgendes fest:
- Drei Benutzer im Support-Team waren am häufigsten für die Überarbeitung von Elementen verantwortlich.
- Der Analyseschritt im Modell wurde in realen Anwendungen übersprungen.
- Bei 50 % der Unternehmen, für die keine Analyse durchgeführt wird, ist eine Nachbearbeitung erforderlich.
Weitere Informationen zu Technologien in der Softwarebranche finden Sie unter Backup-Management-Software und Observability-Software .
Was ist Prozess-Mining?
Process Mining ist eine Methode, die Ereignisprotokolle extrahiert und analysiert, um Details von Geschäftsprozessen aufzudecken. Sie verbessert Automatisierungsbemühungen, einschließlich RPA, und unterstützt die kontinuierliche Prozessoptimierung.
Werkzeuge für Prozess-Mining
Der Markt für Prozessmining umfasst Prozessmining-Tools mit unterschiedlichen Funktionen. Einige dieser Tools sind:
Trends im Prozess-Mining
Laut Gartner planen 80 % der Unternehmen, Process Mining bis Ende dieses Jahres in mindestens 10 % ihrer Geschäftsprozesse zu integrieren. 8
1. KI-Integration
Während derzeit 25 % der Unternehmen KI mit Process Mining kombinieren, planen 74 %, KI in zukünftige Initiativen einzubeziehen. Zu 9 wichtigsten Bereichen gehören:
- Prädiktive und präskriptive Analytik: KI prognostiziert Lieferverzögerungen, Compliance-Risiken und operative Engpässe, bevor finanzielle Auswirkungen eintreten.
- Generative KI (GenAI): Schnittstellen in natürlicher Sprache ermöglichen es Anwendern im Geschäftsleben, komplexe Prozessdaten ohne technisches Fachwissen abzufragen.
- Kontextuelle Intelligenz: Process Mining liefert einen strukturierten operativen Kontext und verbessert so die Relevanz und Genauigkeit von KI-Modellen.
2. Umstellung auf objektorientiertes Prozess-Mining (OCPM)
Organisationen vollziehen einen Wandel von fallbasiertem Data Mining hin zu objektzentrierten Modellen.
- Ganzheitliche Modellierung: OCPM verfolgt mehrere zusammenhängende Objekte (z. B. Bestellungen, Rechnungen, Lieferungen) gleichzeitig.
- Funktionsübergreifende Transparenz: Sie beseitigt isolierte Analysen und verdeutlicht, wie Prozesse abteilungsübergreifend ineinandergreifen.
4. Prozess-Mining als Automatisierungs-Enabler
Der Fokus verlagert sich von isolierten Projekten hin zur kontinuierlichen Optimierung.
- Gezielte RPA: Engpässe werden vor der Automatisierung behoben, wodurch das Risiko der Skalierung ineffizienter Arbeitsabläufe reduziert wird.
- Konformitätsprüfung: Echtzeit-Ausführungsdaten werden mit Zielmodellen verglichen, um Abweichungen und Konformitätslücken zu erkennen.
5. Nachhaltigkeit
Prozessoptimierung unterstützt auch Umweltziele.
- Abfallvermeidung: Optimierte Lieferketten reduzieren den Energieverbrauch und den Materialabfall.
- CO2-Tracking: Prozessdaten ermöglichen die Überwachung von Umweltkennzahlen, die auf die Nachhaltigkeitsziele des Unternehmens abgestimmt sind.
FAQs
Data-Mining nutzt verschiedene Algorithmen oder Methoden, um einen gegebenen Datensatz zu untersuchen. Ähnlich analysiert Process Mining Ereignisprotokolle und prozessbezogene Daten, um Prozesse zu „entdecken“.
Das vollständige Verständnis der Prozesse umfasst:
Prozesstrends, Muster und Abweichungen identifizieren
Detaillierte Visualisierung der tatsächlichen Prozesse
Automatisierungsmöglichkeiten definieren
Neue Wege zur Steigerung der Prozesseffizienz entdecken
Process-Mining-Tools ermitteln aus den Rohdaten der Ereignisprotokolle tatsächliche Prozessmodelle. Indem sie Ereignisprotokolle aus jedem Fall extrahieren und kombinieren, zeigen diese Tools Unternehmen, wie ihre Prozesse in der Realität ablaufen.
Verstehen Sie die Funktionsweise von Process Mining anhand der folgenden Schritte:
1. Diese Tools rufen Aktivitätssequenzen aus Ereignisprotokollen ab und analysieren sie, um Prozessabweichungen zu identifizieren.
2. Diese Tools extrahieren die Aktivitätsabfolge für jeden Fall aus den Ereignisprotokollen. In diesem Schritt werden Unterschiede zwischen den Fällen deutlich. Diese Unterschiede entstehen durch manuelle Änderungen oder Fehler im Prozess.
3. Nachdem die Aktivitätsabfolge jedes einzelnen Falls ermittelt wurde, beginnen die Process-Mining-Tools, diese Abfolgen zusammenzuführen. Da Abweichungen auftreten, ist der tatsächliche Prozess komplexer als der geplante. Dieses Ergebnis ermöglicht es dem Unternehmen außerdem, Abweichungen im Prozess zu erkennen.
Intelligent Process Mining ist eine KI-gestützte Process-Mining-Software, die ML-Algorithmen nutzt, um die Prozesserkennung, Prozessanalyse, Prozessmodellierung und Prozessdiagnostik zu automatisieren.
Manche Anbieter bezeichnen prozessbezogene Werkzeuge wie Prozessmanagement-Software oder Process Mining als Software für Prozessintelligenz. Solche Werkzeuge kombinieren maschinelles Lernen, Process Mining, Task Mining und digitale Zwillinge, um tiefere Einblicke zu gewinnen.
Viele Process-Mining-Tools nutzen Process-Mining-Algorithmen und Kontextbewusstsein, um Daten automatisch zu erfassen und zu analysieren sowie die Ursachen von Ineffizienzen und Abweichungen zu identifizieren. Maschinelles Lernen ermöglicht zudem die Entwicklung von Vorhersagefunktionen, die Generierung von DTOs oder Prozesssimulationen sowie das Task-Mining.
1. Den Anwendungsbereich des Prozess-Minings erweitern.
Herausforderung:
Aktuell ist Process Mining auf Prozesse beschränkt, die auf Systemen mit detaillierten und zugänglichen Protokolldateien wie SAP stattfinden.
Ein erheblicher Teil der Mitarbeiteraktivitäten findet jedoch auf dem Betriebssystem oder im Browser statt, wo private und berufliche Aktivitäten abgehalten werden, und die Protokolle sind möglicherweise nicht so detailliert wie bei einem ERP-System.
Beratung:
In solchen Fällen können KI-Systeme Tausende von Prozessläufen durchführen, um Daten zu generieren, die auf Engpässe analysiert werden können. Dies ist ein neuartiger Anwendungsfall, der derzeit noch nicht kommerziell angeboten wird. Wir gehen jedoch davon aus, dass KI-Systeme innerhalb der nächsten drei Jahre wesentlich zum Prozessverständnis beitragen werden.
Datenqualität verbessern
Herausforderung:
Projektmanagement-Tools informieren Sie möglicherweise nicht über Datenqualitätsprobleme, doch die Qualität ihrer Ergebnisse hängt maßgeblich von der Datenqualität ab. Unternehmensdaten können häufig unvollständig, fehlerhaft oder zeitlich unklar sein. Daher analysieren Projektmanagement-Tools unter Umständen fehlerhafte Daten und liefern ungenaue Ergebnisse.
Für Datenanalysten, Fachexperten, Datenverantwortliche und andere an Initiativen zur Datenqualität Beteiligte ist es wichtig, die Daten vor der Implementierung von Process Mining zu bereinigen und aufzubereiten.
Beratung:
Es wird empfohlen, dass Unternehmen Strategien zur Sicherstellung der Datenqualität entwickeln und KI- und ML-Algorithmen sowie Datenqualitätswerkzeuge einsetzen, um die Datenqualität kontinuierlich zu verbessern.
KI und ML können unter anderem auf folgende Weise zur Verbesserung der Datenqualität beitragen:
– Automatisieren Sie den Dateneingabeprozess.
– Doppelte Datensätze identifizieren und entfernen
– Den Random-Forest-Algorithmus zur Klassifizierung der Daten einsetzen.
Genaue Ursachenanalyse
Herausforderung:
Herkömmliche Process-Mining-Tools identifizieren und visualisieren prozessbezogene Probleme. Sie können jedoch keine detaillierten Antworten auf die Ursachen dieser Probleme liefern.
Beratung:
Dieses Problem wurde jedoch durch den Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen im Process Mining angegangen. In Kombination mit ML-Algorithmen identifiziert das diagnostische Process Mining die Ursachen der Probleme. Hierbei gibt es zwei gängige Ansätze:
– Einige PM-Anbieter bieten Software an, die detaillierte Prozessdaten für Business-Intelligence-Tools (BI) und Machine-Learning-Plattformen bereitstellt, oder separate PM-Erkennungstools zur Identifizierung von Ursachen.
– Einige andere PM-Anbieter integrieren Werkzeuge zur Ursachenanalyse in die Software, um die Analyse automatisch durchzuführen.
Unstrukturierte Daten in maschinenlesbare Formate umwandeln
Herausforderung:
Geschäftsdaten können sowohl strukturiert als auch unstrukturiert sein. Allerdings können einige traditionelle Process-Mining-Tools nur strukturierte Daten verarbeiten, sodass unstrukturierte Daten wie Rechnungen oder Quittungen bei der Untersuchung unberücksichtigt bleiben.
Beratung:
Dieses Problem kann durch die Integration von OCR- , NLP- und maschinellen Lernalgorithmen angegangen werden, um unstrukturierte Daten in maschinenlesbare Formate umzuwandeln und so alle Datenquellen in den Entscheidungsprozess einzubeziehen.
Die Umwandlung unstrukturierter Daten in maschinenlesbare Daten ist jedoch ein unvollkommener Prozess und kann Fehler in den Ergebnissen des Process Mining verursachen. Daher ist in solchen Fällen besondere Vorsicht geboten.
Schnellere Generierung von Prozess-Mining-Ausgaben ermöglichen
Herausforderung:
Herkömmliche Process-Mining-Tools boten bei der Analyse komplexer Prozesse oft wenig Klarheit, da ihnen die nötige Raffinesse fehlte, um Prozesse mit einer großen Anzahl von Variablen zu bewerten. Beispielsweise führte die Einbeziehung zahlreicher Stakeholder oder umfangreicher Daten zu komplexen PM-Ergebnissen, die für Menschen schwer verständlich waren und auf die sie nur schwer reagieren konnten.
Neben der Anzahl der hinzugefügten Aufgaben oder Variablen sind Prozesse in manchen Fällen heterogen und querschnittlich. Beispielsweise gestaltet sich die Generalisierung und Modellierung von Prozessen im Gesundheitswesen schwierig, wenn Heterogenität und multidisziplinäre Zusammenarbeit berücksichtigt werden.
Beratung:
Neue Process-Mining-Tools, die KI und Algorithmen des maschinellen Lernens integrieren, zielen darauf ab, diese Komplexitätsprobleme zu bewältigen. Durch den Einsatz von KI und Computer Vision zur Erfassung und Auswertung aller Prozessdaten können Anbieter beispielsweise innerhalb weniger Tage Process-Mining-Ergebnisse generieren. Ein vergleichbarer Prozessanalyse-Ansatz mit herkömmlicher Software würde Monate dauern.
Vorhersage der zukünftigen Prozessleistung
Herausforderung:
Da sich die ersten Process-Mining-Tools auf die Analyse von Ereignisdaten konzentrieren, überwachen und analysieren sie die vergangene Leistung von Prozessen anstatt laufender Prozesse. Daher können sie Benutzer nicht bei Abweichungen warnen oder die zukünftige Prozessleistung vorhersagen.
Beratung:
Anwendungen von KI und ML im Prozess-Mining können jedoch zur Entwicklung prädiktiver und
Präskriptive Prozessmining-Modelle, bei denen PM Endergebnisse und zukünftige Ereignisse anhand von Leistungskennzahlen vorhersagt und die Benutzer auf mögliche Mängel oder Verbesserungsmöglichkeiten hinweisen kann.
Identifizieren Sie Abhängigkeiten oder Engpässe innerhalb eines Prozesses
Herausforderung:
Process Mining liefert zwar Ergebnisse in Form von Visualisierungen und Tabellen, erfordert jedoch den menschlichen Analysten, um die Ergebnisse zu interpretieren und Verbesserungsvorschläge für die Prozesse zu machen.
Beratung:
Unternehmen können KI- und Analysetools nutzen, um die mit Process-Mining-Tools gewonnenen Ergebnisse zu verarbeiten und so Abhängigkeiten oder Engpässe innerhalb eines Prozesses besser zu identifizieren.
Reduzierte Kosten
Process Mining ermöglicht es Nutzern, Bereiche zu identifizieren, die einer Automatisierung oder anderen Änderungen bedürfen. Die Automatisierung von Prozessen steigert die Effizienz und senkt gleichzeitig die Kosten.
Verbessertes Kundenerlebnis
Durch die Identifizierung von Engpässen, die Ermittlung von Verbesserungspotenzialen und die Optimierung verschiedener Prozesse verkürzt sich die Gesamtprozesszeit. Dies ermöglicht eine schnellere Lieferung für Kunden und verbessert deren Kundenerlebnis. Infolgedessen steigt die Kundenzufriedenheit, was sich positiv auf Umsatz und Kundenbindung auswirkt.
Vorteile der Einhaltung
Audits sind zwar ein zeitaufwändiger Prozess, doch schnelle Analysen mit Process-Mining-Tools können ihn verkürzen. Darüber hinaus können diese Tools nicht-konforme Prozesse erkennen und Unternehmen in Echtzeit über solche Probleme informieren. In einer Fallstudie konnte EY die Analyse seiner Endkundenprozesse durch den Einsatz von Process Mining in weniger als einer Woche reduzieren.
Objektzentriertes Process Mining (OCPM) ist eine Form des Process Mining, die insbesondere das Verhalten einzelner Objekte oder Entitäten analysiert. OCPM folgt nicht der Falllogik. Es geht davon aus, dass mehrere Fallkonzepte gleichzeitig existieren können und diese Fälle (Objekte) unterschiedlichen Objekttypen entsprechen können.
OCPM zielt darauf ab, Konvergenz- und Divergenzprobleme durch eine verzerrte Prozessanalyse zu überwinden. Diese Technik basiert auf folgenden Annahmen:
– Ereignisse können sich auf mehrere Objekte beziehen
– Jede Veranstaltung kann verschiedene Fälle beinhalten
– Ein einzelner Fall kann unabhängige und wiederholte Aktivitäten umfassen.
Wie funktioniert objektorientiertes Process Mining?
Objektzentriertes Process Mining funktioniert ähnlich wie klassisches Process Mining. Es extrahiert und analysiert jedoch objektspezifische Daten aus Ereignisprotokollen, indem es:
1. Einsatz spezialisierter Algorithmen und Techniken, wie zum Beispiel:
– Datenvorverarbeitung
– Datenanreicherung
2. Datenanalysemethoden, wie zum Beispiel:
– Clustering
– Klassifizierung
– Assoziationsregelanalyse.
OCPM-Vorteile
OCPM bietet eine detailliertere Analyse des Objektverhaltens auf individueller Ebene, einschließlich:
– Wechselwirkung zwischen verschiedenen Objekten mit dem Prozess
– Einfluss des Objektverhaltens auf die Prozessleistungs-KPIs.
Weiterführende Literatur
Mehr zu Technologien zur Prozessverbesserung:
- Die besten Tools zur Prozessorchestrierung mit ihren Vor- und Nachteilen
- SAP-Prozessorchestrierung: Top-Lösungen, Funktionen, Integrationen
Referenzlinks
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