SEO-Glossar: Process Mining

Kurz und knapp: Was ist Process Mining?

Process Mining wird zur Modellierung, Analyse und Optimierung von Geschäftsprozessen verwendet. Die Prozesseffizienz ist ein Kernkriterium für den Unternehmenserfolg, trotzdem sind die Prozesse in Unternehmen nur selten lückenlos dokumentiert.

Mithilfe digitaler Process-Mining-Software werden die Lücken geschlossen. Durch die automatisierte Modellierung und Analyse von Prozessen gewinnen Unternehmen ein Prozesswissen, dank dem sie ihre Prozesse in überdurchschnittlichem Umfang auswerten und verbessern können.

 

Process Mining: Definition, Arten und Funktionsweise

Das klassische Process Mining verläuft von einem bestimmten Startpunkt, der den Beginn eines Prozesses markiert, bis zum Abschluss des Prozesses an seinem Endpunkt. Es ist nur auf klar abgrenzbare End-to-End-Prozesse abwendbar. Im Zuge des End-to-End-Prozesses finden verschiedene Aktionen und Handlungen statt.

Um den effizienten Ablauf aller für den Prozess benötigten Aktionen und Handlungen zu erreichen, gibt es das Process Mining. Es verhilft zu einer Steigerung der Prozesseffizienz, indem es automatisiert Prozessdaten sammelt, Prozesse analysiert und Möglichkeiten zur Verbesserung von Prozessen aufzeigt.

  • Jede Aktion und Handlung innerhalb eines digitalen Prozesses hinterlässt einen digitalen Fußabdruck.
  • Eine Process-Mining-Software wie die von mpmX sammelt die digitalen Fußabdrücke aus verschiedenen Anwendungen und verbindet sie zu einem End-to-End-Prozess. Dabei liefert die Software Daten und Visualisierungen zum Prozessablauf.
  • In den meisten Fällen zeigt die Process-Mining-Software auf, dass der tatsächlich stattfindende Ist-Prozess vom ursprünglich vorgesehenen Soll-Prozess und seinen Abläufen abweicht. So erkennen Unternehmen, dass es einer Optimierung des Prozesses bedarf.
  • Mithilfe der Daten aus der Software lassen sich unter anderem unbekannte und ineffiziente Prozessschritte (sog. Bottlenecks) extrahieren. Zudem werden weitere Defizite des Prozesses erkennbar. Des Weiteren führt die Software – falls vorhanden – Möglichkeiten zur Prozessautomatisierung auf.

Das mithilfe von Process-Mining-Tools erlangte Prozesswissen trägt nicht nur zur Identifizierung von Diskrepanzen zwischen den Ist- und Soll-Prozessen bei. Es hilft auch dabei, die ursprünglich geplanten Soll-Prozesse zu optimieren.

Letztlich handelt es sich beim Process Mining um eine Technologie, die der Rekonstruktion, Auswertung und Optimierung sowie gegebenenfalls der Automatisierung von Prozessen dient. Dabei ist das Process Mining ausschließlich auf vollständig digitale Prozesse begrenzt, die einen klar abgrenzbaren Anfang und ein eindeutiges Ende haben (End-to-End-Prozesse).

Was sind die vier Arten von Process Mining?

Das Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) hat ein Manifest mit drei Typen des Process Minings veröffentlicht. Der niederländische Wissenschaftler Wil van der Alst erwähnt in seinen Werken zusätzlich eine vierte Art des Process Minings. Dies ist zunächst ein Überblick über die drei Arten des Process Minings:

  • Discovery (Entdeckung): Diese Art des Process Minings dient der Erkennung, Modellierung und Visualisierung von Prozessen auf Basis der automatisiert gesammelten Daten.
  • Conformance (Konformität): In diesem Verfahren prüfen Process-Mining-Tools die Übereinstimmung des analysierten Ist-Prozesses mit einem existierenden Prozessmodell. Es handelt sich um einen Soll-Ist-Vergleich.
  • Enhancement (Verbesserung): Mit dieser Process-Mining-Variante werden Optimierungen des Soll-Prozesses vorgenommen. So wird zum Beispiel ein vom Unternehmen entwickeltes Prozessmodell verbessert.

Wil van der Alst erwähnt mit der Betriebsunterstützung (operational support) einen vierten Process-Mining-Typ. Dabei stellt die Software Vorhersagen, Warnungen und Empfehlungen bezüglich der Unternehmensprozesse bereit und unterstützt somit das Prozessmanagement.

Wie funktioniert Process Mining?

Zunächst ein paar Worte zur Komplexität digitaler Unternehmensprozesse: Moderne Geschäftsprozesse durchlaufen mehrere IT-Systeme. Dabei beteiligen sich verschiedene Anwender aus unterschiedlichen Abteilungen an den Prozessen. Zudem werden in den IT-Systemen meist gegensätzliche Dateitypen verwendet.

Für das Process Mining stellt die Komplexität moderner Geschäftsprozesse kein Hindernis dar.

  • Wenn sich ein Fall (wie man einen bestimmten Teil eines Prozesses bezeichnet) durch die Informationssysteme bewegt, registriert die Software die Veränderungen an dem Fall. Diese Veränderungen sind nichts anderes als einzelne Prozessschritte.
  • Die Process-Mining-Software extrahiert die benötigten Datenmengen zu jedem Fall eigenständig aus den IT-Systemen (z. B. ERP-System, CRM-System). Dabei nutzt sie die sogenannten Event Logs.
  • Bei Event Logs handelt es sich um Daten, die in den IT-Systemen zu einem Fall hinterlegt werden. Diese Ereignisdaten beinhalten die Identifikationsnummer für das Fall-Objekt (Case-ID), die jeweilige Aktivität und den Zeitstempel als Information darüber, wann das Fall-Objekt den Prozess durchlaufen hat.
  • Nach und nach werden von der Software systemübergreifend Prozessdaten gesammelt, um eine Abbildung und Auswertung des Ist-Prozesses zu erstellen. Eine häufige Form der Visualisierung von Prozessen ist der sogenannte Direct Follower Graph.
  • Spezielle Process-Mining-Algorithmen sind zusätzlich imstande, Potenziale zur Robotic Process Automation (RPA) aufzuzeigen.

Für die Anwendbarkeit des Process Minings muss ein Prozess vollständig digitalisiert sein. Denn ohne Anbindung an die IT kann die Software keine Informationen sammeln.

Falls Informationen aus den Systemen kontinuierlich in die Process-Mining-Software eingespeist werden, ist eine Echtzeit-Geschäftsdatenanalyse möglich. Sie ist der Schlüssel zu einer permanenten Analyse und Optimierung der Prozessabläufe, was zu maximaler Prozesseffizienz und einem größeren Unternehmenserfolg führt.

Was ist der Unterschied zwischen Data Mining und Process Mining?

Data Mining hat im Gegensatz zum Process Mining keinen speziellen Fokus und betrifft allgemein die Sammlung von Daten aller Art. Process Mining ist eine spezielle Unterkategorie des Data Minings, bei der gezielt Prozessdaten gesammelt und analysiert werden.

Zudem grenzt sich Process Mining vom allgemeinen Data Mining ab, indem es die Entstehung von Daten analysiert und Vorhersagen trifft, um zur Prozessverbesserung beizutragen.

 

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Warum ist Process Mining für Unternehmen wichtig?

Die Digitalisierung hat bereits in der Breite der Unternehmenslandschaft Einzug erhalten. Da nicht digitalisierte Unternehmen heutzutage kaum mehr konkurrenzfähig sind, wird die Digitalisierung grundsätzlich in allen Branchen vorangetrieben.

Mit der digitalen Transformation gehen auch digitalisierte Prozesse einher. Dies ist die Basis für die Anwendbarkeit des Process Minings. Mithilfe der Process-Mining-Technik durchleuchten Unternehmen ihre Prozesse so effizient wie mit kaum einer anderen Methode. Daraus ergeben sich zahlreiche Vorteile bei einer gleichzeitig geringen Menge an Herausforderungen.

Welche Vorteile hat die Process-Mining-Technik für Unternehmensprozesse?

Process Mining trägt zur Objektivität und Transparenz der Prozesse bei. Durch die digitalen Spuren in der Unternehmens-IT werden Prozessabläufe automatisiert visualisiert. Der Umfang der Prozessanalyse und -visualisierung führt zu einer Objektivität und Transparenz, die ohne das Process Mining kaum möglich ist.

Wenden Unternehmen das gewonnene detaillierte Wissen über die Prozessabläufe zur Optimierung und gegebenenfalls zur Automatisierung ihrer Prozesse an, so erzielen sie eine Effizienzsteigerung bei der Bewerkstelligung der verschiedensten Aufgaben in Unternehmen. Dies ist ein weiterer Vorteil bei der Nutzung von Process-Mining-Lösungen.

Bei alldem sind die Process-Mining-Tools einfach in die bestehende IT-Landschaft von Unternehmen zu integrieren. Sie sind schnell einsatzbereit und lassen sich in ihren Funktionen individualisieren. So können beispielsweise Anwender manuell Event Logs in die Datenanalyse einfügen oder über die Art der Prozessvisualisierung bestimmen.

Dies sind einige weitere Vorteile des Process Minings im Überblick:

  • Höhere Zufriedenheit der Stakeholder (also der anspruchsberechtigten Personen eines Unternehmens) durch Verbesserung der Prozessabläufe und Steigerung des Unternehmenserfolgs
  • Weitreichende Unterstützung des Prozessmanagements durch Bereitstellung von Daten, die die Entscheidungsfindung erleichtern
  • Kürzere Time-to-Market-Phasen durch eine Verringerung der Produktionsdauer
  • Förderung der Compliance in Betrieben durch die Aufdeckung von Rechtsverstößen im Zuge der Prozessanalyse
  • Steigerung der Customer Experience und User Experience (UX) durch Anwendung des Process Minings auf Prozesse im Zusammenhang mit Kunden bzw. Usern

Herausforderungen bei der Anwendung von Process-Mining-Tools

Die Herausforderungen des Process Minings betreffen weniger das Process Mining an sich als vielmehr seine Aufnahme und Auswirkung auf die Mitarbeiter. Unter anderem könnte die Implementierung der Technologie ein Change-Management-Konzept erfordern, um die Mitarbeiter an die Veränderung im Unternehmen heranzuführen.

Darüber hinaus muss sichergestellt werden, dass die Software nicht zur Messung personenspezifischer Leistungen verwendet wird, da dies bei den Mitarbeitern als eine Methode der Leistungskontrolle und somit negativ aufgefasst werden könnte.

 

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Einsatzgebiete: Beispiele für die Anwendung von Process Mining

Process Mining ist auf alle digitalen Prozesse anwendbar. Dabei sind der Technik vom Controlling über das Gesundheitswesen bis zur Produktentwicklung keinerlei Grenzen gesetzt, sofern sie für klar abgrenzbare End-to-End-Prozesse genutzt wird.

Neben dem beschriebenen klassischen Process Mining existiert das objektzentrierte Process Mining (OCPM), das prozessübergreifend genutzt werden kann und noch mehr Vorteile bietet. Wir von Timo Specht fokussieren uns bei der folgenden Auflistung der Anwendungsbeispiele auf die Einsatzgebiete des klassischen Process Minings.

  • Effizienteres Controlling und Entlastung der verantwortlichen Mitarbeiter: Unternehmen entlang der gesamten Lieferkette können mittels Process Mining die Rechnungsprüfung verbessern und Potenziale zur Senkung der Kosten sowie zur Steigerung der Einnahmen entdecken.
  • Übersichtlichere Darstellung der Big Data im Gesundheitswesen zur besseren Behandlung von Patienten: Process Mining kann zur Zusammenfassung der verschiedenen Behandlungen von Patienten genutzt werden, um die Effizienz der medizinischen Behandlungspfade zu steigern und den Patienten unnötige Arztbesuche zu ersparen.
  • Effiziente Abwicklung der Produktionsabläufe durch detaillierte Analyse aller Schritte in der Produktion: Process Mining steuert Erkenntnisse bezüglich der Bottlenecks im Zuge der Herstellung von Produkten bei und fördert die Kenntnis über die Möglichkeiten zur Automatisierung.
  • Verbesserung der Bestellabläufe für eine höhere Konversionsrate und ein verbessertes Online-Reputationsmanagement: Dank Process Mining wird die Analyse der Prozesse bei der Produktbestellung und die Reduzierung der erforderlichen Klicks von der Suche eines Produkts bis zur fertigen Bestellung vereinfacht.
  • Optimierung von Lehrgängen durch Überwachung der Leistungen von Teilnehmern: Bei einer Zustimmung durch die Teilnehmer ist die Anwendung des Process Minings zur Leistungsanalyse und zum Abgleich der Leistungen mit den Lehrplänen möglich.

Dies sind lediglich einige Beispiele für die Anwendung des Process Minings. In nahezu jedem Bereich – von der Industrie über das Gaming bis zu Behörden und Ausbildungsstätten – lassen sich durch das Process Mining Effizienzsteigerungen erzielen.

Professionelle IT-Dienstleister, die Tools für das Process Mining entwickeln und in Unternehmen integrieren, beraten Interessierte bezüglich der individuellen Implementierung und Nutzung von Process-Mining-Lösungen.

 

Fazit: Was versteht man unter Process Mining?

Process Mining ist eine mittels spezieller Software implementierte Technologie, die zur Prozessoptimierung verhilft. Die Sammlung von Prozessdaten und ihre Analyse verläuft beim Process Mining automatisiert. Dabei sind permanente Echtzeit-Analysen möglich.

Durch die transparente, objektive und detaillierte Dokumentation der Prozessabläufe werden Abweichungen der Ist- und Soll-Prozesse deutlich. Durch Erkenntnisse aus dem Process Mining lassen sich in der Folge Maßnahmen zur Steigerung der Prozesseffizienz und gegebenenfalls zur Automatisierung von Prozessen aufdecken.

 

 

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