Basics Was ist Process Mining und wem nutzt es?

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Gut ausgearbeitete Geschäftsprozesse sind eine Voraussetzung für die Erfüllung von Unternehmenszielen. Was aber, wenn diese Prozesse nicht so durchlaufen werden, wie sich das Unternehmen dies vorgestellt hat? Hier hilft Process Mining.

Process Mining (deutsch: Prozessabbau) wird eingesetzt, um herauszufinden, wie der tatsächliche Prozess vonstattengeht, also wie er umgesetzt wird. So können Unternehmen beispielsweise herausfinden, wie leistungsfähig aktuelle Prozesse in der Praxis sind. Die Definition von Process Mining ist nicht ganz eindeutig, beziehungsweise kann sie sich unterscheiden.

Grundsätzlich handelt es sich um eine Technologie, die zu den Data-Mining-Techniken gehört und Geschäftsprozesse systematisch analysieren und auswerten kann. Process Mining fungiert dabei als eine Art Bindeglied zwischen Data-Mining und Business Process Management und untersucht digitale Spuren von Prozessen, die durch Log- und Event-Daten bereitgestellt werden.

Wie funktioniert Process Mining?

Wenn man einen Prozess beginnt, beziehungsweise wenn er durchlaufen wird, werden die Transaktionsdaten dafür in einer Log-Datei gespeichert. Diese Daten beinhalten beispielsweise die Dauer von Aktivitäten oder Störfaktoren, Effektivität und Laufzeit. Je nachdem, was am Ende davon untersucht werden soll, kann es dadurch ausgewertet werden. Diese Daten werden automatisch erstellt.

Um das alles auswerten zu können, gibt es die Process Mining Software, die nicht nur Datensätze analysieren, sondern auch Grafiken und Statistiken zur Auswertung erstellen kann. Auf diese Weise können Unternehmen, Anwender und Anwenderinnen von Geschäftsprozessen nachvollziehen, wie diese genutzt werden, beziehungsweise ob sie so funktionieren, wie es gewünscht ist.

Ein Beispiel für Process Mining ist etwa ein Bestellprozess. Durch den Vorgang können Unternehmen herausfinden, wie oft Kunden und Kundinnen sich durch die Angebote klicken, zurückgehen, bevor ein Kauf abgeschlossen wird oder auch, wie oft ein Kauf nicht abgeschlossen wird. Es kann beispielsweise auch erfasst werden, wie viele Leute in diesem Prozess einen Newsletter dazu bestellen.

Process Mining misst und analysiert also die Prozesse, ehe sie ausgewertet werden, und deckt damit zwei wichtige Punkte einer prozessorientierten Organisation ab.

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Welche Voraussetzungen braucht man für Process Mining?

Die einzelnen Prozesse innerhalb der Unternehmen müssen einige Merkmale besitzen, damit Process Mining grundsätzlich überhaupt funktionieren kann. Sie sollten zu jeder Zeit bekannt, gut strukturiert und modelliert sein und jeder Schritt muss vom IT-System aus lesbar sein. Das Konzept funktioniert ausschließlich, wenn alle Schritte digital durchlaufen werden können. Kein Punkt darf manuell abgearbeitet werden.

Ein weiterer wichtiger Punkt ist die Datenerstellung, die es braucht, damit der Vorgang repräsentativ sein kann. Es reicht dafür nicht, das Process Mining einmal durchzuführen. Die Prozesse müssen sich an Rahmenbedingungen anpassen können, die teilweise variieren.

Daher sollten Unternehmen sie in regelmäßigen Abständen analysieren und optimieren. Das sieht zunächst nach viel Arbeit aus, langfristig ist es so aber möglich, die Kundenzufriedenheit zu steigern.

Eine weitere Voraussetzung ist das Berücksichtigen der verschiedenen Process Mining Tools. Es gibt verschiedene Herangehensweisen und Tools wie beispielsweise Opensource, Lightweight, Mid-Range oder Heavyweight. Um das Richtige zu finden, müssen Anwender und Anwenderinnen verschiedenes berücksichtigen, wie etwa die Anzahl der Prozesse und der Prozessdurchläufe.

Typen des Process Minings

Jede Form von Process Mining beginnt mit der Sammlung von Ereignissen aus einer oder verschiedenen Datenquellen (Eventlogs). Diese Ereignisse zeigen die Abfolge einzelner Prozessschritte. Je nachdem, welche Daten dann genutzt werden, kann man verschiedene Arten der Analyseformen unterscheiden. Zwischen drei Formen wird grundsätzlich differenziert:

• 1. Discovery (Erkennen, Rekonstruieren und Visualisieren): Bei dieser Methode werden die Eventlogs direkt und ohne mehr Informationen verarbeitet. Anhand der Daten wird dann ein Modell erstellt.

• 2. Conformance (Beurteilen der Konformität): Dabei wird ein bereits existierendes Prozessmodell, wie etwa ein Bewerbungsprozess, mit den Eventlogs verglichen. Auf diese Weise können Anwender und Anwenderinnen den theoretischen Prozess mit der Realität vergleichen und gegebenenfalls optimieren.

• 3. Enhancement (Anpassen, Erweitern und Verbessern): Bei der Enhancement-Methode geht man dann noch einen Schritt weiter. Nachdem die Theorie mit der Realität abgeglichen wurde, erstellen Unternehmen ein neues und verbessertes Modell, um die Prozesse anzupassen.

In welchen Bereichen wird Process Mining eingesetzt?

Jedes Unternehmen, in dem Geschäftsprozesse IT-gestützt ablaufen, kann diese mithilfe von Process Mining verbessern. Einige typische Anwendungen sind beispielsweise die Optimierung von Bestellabläufen, Fertigungs- und Entwicklungsprozessen oder Finanzströmen, die Darstellung medizinischer Behandlungspfade von Patienten und Patientinnen oder etwa die Verbesserung der Ticketbearbeitung im Supportbereich. Process Mining bietet sich auch für die Konformitätsprüfung von Finanzprozessen und Finanztransaktionen an.

Basics

Was ist User Experience (UX)?

Process Mining und das Internet of Things

Mit Hilfe von IoT-Systemen können Geräte die verschiedenen Phasen der Prozesserfassung analysieren und so eine Datengrundlage für die Methoden des Process Mining ermöglichen. Auf diese Weise ist eine Echtzeit-Datenerfassung möglich. Process Mining kann auch direkt auf das IoT angewendet werden, um beispielsweise Fragen darüber zu beantworten, wie über das IoT verbundene Geräte unsere realen Prozesse verändern.

IoT Daten sind oftmals noch etwas zu unbestimmbar für ein erfolgreiches Process Mining. Deshalb müssen sie gesammelt werden und geeignete Aktivitätskennzeichnungen erhalten, damit sie korrekt für Process Mining Prozesse genutzt werden können.

Auch Sensormesswerte können beispielsweise hohe Unsicherheiten haben (wie etwa GPS-Positionen oder Temperaturmessungen). Deshalb ist es wichtig, diese Unsicherheiten beim Process Mining miteinzuberechnen und Methoden zum Umgang mit ihnen zu entwickeln.

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