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Process Mining

Entdecken Sie Ihre verborgenen Potentiale im Bereich der Prozessautomatisierung.

Aaron Rudolf
8. Dezember 2022

Process Mining ist eine Data-Mining-Technologie, welche Geschäftsprozesse auf Basis von vorhandenen Log-Dateien analysieren und auswerten kann. Diese Dateien stammen üblicherweise aus betrieblichen IT-Systemen und können rekonstruiert werden. Die Durchleuchtung der Geschäftsprozesse kann dem Unternehmen letztendlich dabei helfen, Potenziale und Optimierungsbedarf zu erkennen.

Was ist Process Mining und wie funktioniert es?

Grob gesagt beschreibt Process Mining Techniken, die die systematische Analyse von Geschäftsprozessen ermöglichen. Dabei werden verschiedene Event-Logs, also in IT-Systemen gespeicherte Informationen zu einzelnen Prozessschritten, herangezogen und ausgewertet. Diese Daten enthalten meist Attribute wie Zeitstempel, Orte oder Bearbeiter, die die einzelnen Schritte und Aktivitäten in den beteiligten Systemen beschreiben.

Die Auswertung erfolgt über diverse Anwendungen, welche mit Data-Mining-Algorithmen (mathematische und statistische Verfahren) arbeiten, um in den Daten Trends und Muster zu erkennen. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse dienen später dazu, die einzelnen Geschäftsprozesse zu visualisieren und Optimierungspotenzial zu ermitteln.

Process Mining und Data Mining haben zwar ähnliche Ziele, jedoch liegt der Unterschied in der Vorgehensweise. Vereinfacht erklärt bezieht sich Data Mining auf statische Daten zum Zeitpunkt der Analyse, während Process Mining die Daten in Echtzeit analysiert und so auch identifizieren kann, wie die Daten entstanden sind. Dadurch lassen sich dann Muster erkennen und Vorhersagen treffen.

Tools bzw. Software für das Process Mining gibt es von sehr vielen verschiedenen Anbietern. Bekannte Provider sind z. B. IBM, UiPath und Celonis. Die Software arbeitet dabei meist mit einer Kombination aus RPA, KI, Machine Learning und Cloud-Technologien.

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Welche Typen von Process Mining gibt es?

Die Art der Analyse unterscheidet sich je nach Grundlage, also basierend auf den vorliegenden Daten. Offiziell wird dabei zwischen drei Typen von Process-Mining-Techniken unterschieden:

  • Discovery (Erkennung): bei der Discovery werden die Event-Logs untersucht, um Prozesse zu erkennen und Prozessmodelle zu erstellen
  • Conformance (Übereinstimmung): bei der Conformance werden die erstellten Prozessmodelle mit den aktuellen Daten (Event-Logs) verglichen und auf Konformität, bzw. Abweichungen überprüft
  • Enhancement (Erweiterung): beim Enhancement geht es dann um die Veränderung/Erweiterung und Verbesserung der Prozessmodelle

Wo kann Process Mining eingesetzt werden?

Die Einsatzmöglichkeiten sind relativ unbeschränkt. Process Mining kann prinzipiell bei allen IT-gestützten Geschäftsprozessen durchgeführt werden, also dann, wenn die Informationen zu den einzelnen Prozessschritten im System gespeichert werden. Übliche Beispiele für Anwendungsbereiche sind:

  • E-Commerce (Optimierung von Bestellabläufen)
  • Fertigungs-/Produktentwicklungsprozesse (effizientere Entwicklung)
  • Support (Ticketbearbeitung)
  • Bankwesen (Optimierung von Finanzströmen)
  • Medizin (Patientendaten, v. a. Behandlungspfade)

Die Implementierung von Process Mining kann zu Beginn mit Schwierigkeiten verbunden sein, besonders, wenn in der Datenbasis der IT-Infrastruktur einheitliche Beschreibungen für einzelne Schritte und Ereignisse fehlen. Dann müssen die Log-Dateien zunächst noch entsprechend aufbereitet werden, was zum einem für mehr Aufwand sorgt und zum anderen die Daten verfälschen kann, da es sich natürlich nicht mehr um Echtzeitdaten handelt.

Zusätzlich ist es essenziell, dass die Process-Mining-Anwendungen Zugang zu sämtlichen wichtigen IT-Systemen haben, somit sind Schnittstellen und Konfigurationen der verbundenen Systeme nötig.

Allgemein sollte man die relevanten Daten für das Process Mining sorgsam auswählen und vorbereiten. Teilweise kann es nötig sein, Daten aus mehreren Quellen zu verknüpfen, um die Zusammenhänge zu verstehen. Denn nur so können am Ende die richtigen Schlüsse aus dem Modell gezogen werden.

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Vor- und Nachteile von Process Mining

Process Mining kann ein sehr mächtiges Werkzeug sein, um Prozesse in Ihrem Unternehmen zu verstehen und zu optimieren. Jedoch sei hierbei erwähnt, dass Perfektion nicht möglich ist. Ihr Ziel sollte sein, dass der Großteil (und vor allem die wichtigsten) der internen und externen Abläufe reibungslos laufen, da das Optimieren von wenigen Ausnahmen schnell zeit- und kostenintensiv werden kann und somit unwirtschaftlich wäre.

Generell gibt es einige hervorzuhebende Vorteile:

  • Echtzeit-Analyse einzelner Prozessschritte
  • Vergleichbarkeit von IST- und SOLL-Prozessen
  • wirklichkeitsgetreues Visualisieren von Prozessen zum besseren Verständnis und Erkennen von Potenzial, sowie Optimierungsbedarf
  • ermöglicht die Bewältigung hoher Datenaufkommen, heutzutage manuell kaum noch möglich
  • langfristig kostensparend und effizient

Wie Sie sehen, lässt sich Process Mining ideal für ein effizientes Wachstum nutzen, besonders, wenn es sich um größere Unternehmen handelt, welche tagtäglich mit großen Datenmengen und vielen komplexen Prozessen zu tun haben. Dabei sollten Sie aber stets die diversen Herausforderungen und Schwierigkeiten beachten:

  • Event-Logs sind als Datenbasis unabdingbar
  • Process Mining ist lediglich ein Analysetool, die Optimierungen müssen Sie auf Basis der Ergebnisse selbst ausarbeiten und durchführen
  • manuelle Arbeiten werden nicht berücksichtigt
  • Implementierung kann je nach Voraussetzung aufwendig sein
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Fazit

Zusammengefasst stellt Process Mining eine sehr nützliche Technologie dar, welche in Zukunft aufgrund der steigenden Datenaufkommen noch wichtiger werden wird. Auch wenn die Implementierung je nach individueller Infrastruktur aufwendig sein kann, überwiegen langfristig die Vorteile.

Durch die vollkommene Transparenz und Nachvollziehbarkeit Ihrer Geschäftsprozesse (sofern nicht manuell) können sie Lücken und Optimierungsbedarf schnell erkennen und Ihre Prozesse so fehlerfrei und effizienter gestalten. Über die Zeit sorgen diese Optimierungen für hohe Zeit- und Kosteneinsparungen, welche wiederum die Wettbewerbsfähigkeit Ihres Unternehmens fördern.

FAQ

Was ist Process Mining?

Process Mining ist eine Technologie, welche es ermöglicht, komplexe Geschäftsprozesse auf Basis von Log-Daten zu visualisieren und auszuwerten.

Welche Typen von Process Mining gibt es?

Beim Process Mining unterscheidet man zwischen 3 Arten der Analyse: Discovery (Erkennung von Prozessen und Erstellung von Prozessmodellen), Conformance (Vergleich von Prozessmodellen und Basisdaten wie Event-Logs), Enhancement (Erweiterung und Verbesserung der Prozessmodelle).

Wo kann man Process Mining einsetzen?

Process Mining ist überall einsetzbar, wo Geschäftsprozesse IT-gestützt laufen. Dies ist vor allem im E-Commerce, Bankwesen, Support, in medizinischen Einrichtungen und bei Fertigungs- sowie Produktentwicklungsprozessen der Fall.

Welche Vor- und Nachteile bietet Process Mining?

Durch die Echtzeit-Analyse der einzelnen Prozessschritte lassen sich Rückschlüsse auf eventuellen Optimierungsbedarf und Lücken ziehen. So können Unternehmen ihre Prozesse dauerhaft effizienter gestalten und langfristig Zeit und Kosten sparen.

Jedoch ist zu bedenken, dass die Implementierung sehr aufwendig sein kann, manuelle Tätigkeiten nicht berücksichtigt werden und Log-Daten für die Echtzeit-Analyse essenziell sind.

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