"Digitalisieren oder sterben" ist für die meisten Unternehmen im heutigen Wettbewerbsumfeld eine Realität. Unternehmen, die beim Wettrüsten um die Digitalisierung ins Hintertreffen geraten, haben es schwerer denn je, ein Gleichgewicht zwischen der Aufrechterhaltung bestehender IT-Systeme und der Nutzung bahnbrechender Innovationen wie generativer KI zu finden.
McKinsey schätzt, dass bis 2045 50 % aller Arbeitsaufgaben automatisiert werden könnten.1
Gleichzeitig hat die Digitalisierung die Art und Weise, wie wir arbeiten, radikal verändert. Vorbei sind die Zeiten, in denen Manager und Mitarbeiter ihre gesamte Zeit in denselben Besprechungsräumen und Kabinen verbrachten. Vorbei sind auch die Zeiten, in denen Mitarbeiter Wissen austauschten oder am Wasserspender tratschten. In der heutigen digitalen Umgebung werden Fähigkeiten und Verantwortlichkeiten über globale Wertschöpfungsketten hinweg miteinander verbunden, wobei die Aufgaben, die wir erledigen, zur organisatorischen Intelligenz beitragen, die immer schwieriger zu messen ist.
Nur 16 % der Unternehmensleiter sind der Meinung, dass ihre Daten für Technologien bereit sind, die ihre Prozesse überarbeiten würden.2
In dieser wettbewerbsfähigen neuen Landschaft kommt objekt-zentrierte task mining (OCTM) - eine bahnbrechende Technologie, die die Leistung von Unternehmensprozessen wie einen digitalen Herzschlag misst. In einer Welt, in der die Digitalisierung der wichtigste Wettbewerbsvorteil ist, setzt OCTM den Produktivitätsgewinn der durchgängigen Prozesstransparenz wie ein digitaler Zwilling des Unternehmens frei.
Die objektzentrierte Sichtweise task mining wird Ihre Sicht auf digitalisierte Geschäftsabläufe nachhaltig verändern. In diesem Artikel erläutern wir Ihnen die Hintergründe, die wichtigsten Vorteile und was Sie als Unternehmensleiter wissen müssen.
Was ist task mining
Task mining ist eine Technologie, die automatisch Benutzerinteraktionen innerhalb von Geschäftsanwendungen erfasst, um zu messen und zu analysieren, wie Arbeitsaufgaben erledigt werden.
Task mining kann Ihnen helfen, Fragen wie diese zu beantworten:
- Sind die Mitarbeiter in der Lage, die ihnen übertragenen Aufgaben mit den zur Verfügung gestellten Werkzeugen und Ressourcen zu erfüllen?
- Wie viel Zeit wird für verschiedene Aufgaben aufgewendet und können sich die Mitarbeiter auf produktive Arbeit konzentrieren?
- Führen verschiedene Teams oder Einzelpersonen Aufgaben auf unterschiedliche Weise aus, und gibt es bewährte Verfahren, die gemeinsam genutzt werden können?
- Was sind die Aufgaben, die Ihre wichtigen Prozesse verlangsamen oder Nacharbeit in Ihren Arbeitsabläufen verursachen?
Task mining ist keine neue Technologie. Sie ist Anfang der 2000er Jahre aus Bildschirmschreiberlösungen hervorgegangen und ist eine Schlüsselkomponente der Softwarelandschaft vonprocess intelligence .
Task mining erfolgt in der Regel durch spezielle Softwareprogramme, die die Benutzerinteraktionen an den Arbeitsplätzen (oder Computern) der Mitarbeiter erfassen. Task mining Software misst und visualisiert automatisch, wie digitalisierte Arbeitsaufgaben unter Verwendung von Aufgaben- oder Process Mining Algorithmen ausgeführt werden.
In den frühen Tagen von Geschäftsprozessmanagement (BPM)wurden Geschäftsaufgaben und -prozesse häufig im Rahmen von Prozessanalyseprojekten oder Zeit- und Bewegungsstudien überprüft. Selbst wenn die Prozessanalyse von geschulten Six Sigma-Experten durchgeführt wurde, war sie anfällig für menschliche Fehler, kostspielig und lieferte nur Momentaufnahmen der Leistung.
Task mining Software ist viel schneller, genauer und kostengünstiger als manuelle Methoden zur Aufgabenanalyse. Sie kann Tausende von beantworteten Kundensupporttickets oder Kaufgenehmigungen messen, um im Detail zu zeigen, wie diese sich wiederholenden Aufgaben ausgeführt werden und wie sie verbessert werden können. Task mining bringt fortschrittliche Datenwissenschaft in den Bereich der operativen Exzellenz.
Warum wird task mining immer beliebter?
Die wachsende Popularität von task miningist unbestreitbar. Nach Angaben der Everest Group ist task mining zu einem der am schnellsten wachsenden Bereiche der intelligenten Automatisierung geworden, und es wird erwartet, dass die Investitionen bis 2023 um 75-85 % steigen werden.
Für Unternehmen, die bereits die Vorteile der Process Mining und Robotergesteuerte Prozessautomatisierung Technologie nutzen, ist task mining ein natürlicher nächster Schritt auf dem Weg zu einem autonomen Unternehmen.
Task mining hat seinen Wert bereits unter Beweis gestellt. Sie bietet detaillierte Einblicke in die Effektivität von Arbeitsabläufen und Prozessen und ermöglicht es Unternehmen, sich wiederholende Arbeitsaufgaben zu standardisieren, zu rationalisieren oder zu automatisieren.
Gleichzeitig hat sich task mining weit über sein ursprüngliches Ziel der Mitarbeiterverfolgung hinaus entwickelt und ist heute eine Schlüsselkomponente für die Transparenz von End-to-End-Prozessen.
Wenn die Software Process Mining detaillierte Einblicke in die Ereignisprotokolle innerhalb des/der Hauptsystems/e gewährt, bietet task mining Einblick in die 90 % der Arbeit, die außerhalb des CRM oder ERP stattfindet.
Bei Kernprozessen im Bank- und Versicherungswesen finden 90 % der Verarbeitungsvorgänge außerhalb des Kernsystems statt.
Ein weiterer wichtiger Grund für das Interesse an task mining ist der Bedarf an automatisierten process discovery. Für Unternehmen, die nicht über gut dokumentierte Prozesslandkarten oder einen klaren Einblick in den Zustand der Geschäftsprozesse verfügen, kann die Software task mining einen Überblick über den Ist-Zustand der Arbeitsabläufe geben. Und nicht nur das - task mining zeigt genau die Bereiche auf, in denen manuelle und sich wiederholende Aufgaben durch RPA oder andere Automatisierungslösungen automatisiert werden können.
Task mining zeigt Lücken in der digitalen Leistung auf
Der Bedarf an task mining ist besonders groß in Unternehmen, die sich in der Digitalisierung von Arbeit und Kernprozessen befinden. Task mining kann überlappende Arbeitsabläufe, ineffiziente IT-Systeme und sogar unnötige Prozessschritte aufdecken.
Während noch vor zwei Jahrzehnten viele Unternehmen einen Großteil ihrer Geschäftsabläufe über ein zentrales Enterprise Resource Planning System (ERP) abwickelten, ist die Anzahl der verwendeten Geschäftsanwendungen rasant gestiegen. Heute nutzt ein durchschnittliches Großunternehmen über 175 verschiedene Geschäftsanwendungen.
Da immer mehr wichtige Aufgaben und Prozesse in verschiedene digitalisierte Systeme verlagert werden, müssen Unternehmen die Effizienz ihrer Arbeit immer genauer messen und verbessern. Task mining deckt die Realität auf, wie digitalisierte Aufgaben erledigt werden, und zeigt Lücken in der operativen Exzellenz innerhalb und außerhalb des ERP-Kerns und der Geschäftsabläufe auf.
Gleichzeitig hat sich die Art der Arbeit verändert, und viele Mitarbeiter haben Schwierigkeiten, sich an die Digitalisierung anzupassen. Ein typischer Büroangestellter verbringt heute 50 % seiner Zeit mit sich wiederholenden Aufgaben und bis zu 10 % seiner Zeit damit, zwischen verschiedenen Geschäftsanwendungen hin und her zu wechseln. Task mining kann ermitteln, wie man manuelle Arbeiten rationalisieren, automatisieren oder abschaffen kann, damit sich die Mitarbeiter auf wertschöpfende Aufgaben konzentrieren können.
Und nicht nur das - ein immer größerer Teil der Arbeit wird außerhalb der Kerngeschäftsorganisationen erledigt. Viele globale Unternehmen nutzen heute Offshore Shared Services oder externe Partner für die Auslagerung von Geschäftsprozessen. Task mining kann zentralisierten Centers of Excellence und der Geschäftsleitung detaillierte Einblicke in die Art und Weise geben, wie diese diversifizierte Arbeit erledigt wird.
Beschränkungen der traditionellen task mining
Trotz zunehmender Popularität gibt es immer noch einige große Hindernisse, die einer Mainstream-Adaption von task mining im Wege stehen.
Die zentrale Herausforderung besteht darin, dass die meisten Lösungen von task mining auf Methoden zur Aufgabenerfassung beruhen, die auf einer jahrzehntealten Technologie beruhen, die für das Zeitalter der künstlichen Intelligenz und des Cloud-Computing nicht geeignet ist.
- Viele Lösungen von task mining basieren immer noch auf der Technologie der Bildschirmaufzeichnung. Diese liefert zwar sehr detaillierte Daten über einzelne Arbeitssitzungen, kann aber für die Analyse großer Teams oder Geschäftseinheiten extrem kostspielig und, offen gesagt, umständlich sein.
- Bei einigen Lösungen von task mining , die OCR-Technologie (Object Character Recognition) zur Verarbeitung von Screenshots verwenden, werden personenbezogene Daten (PII ) auf Cloud-Servern gespeichert. Aus diesem Grund sind viele ältere task mining Lösungen nicht mit den GDPR-Vorschriften kompatibel und können in der Europäischen Union nicht verwendet werden.
- Die meisten task mining Lösungen, die heute auf dem Markt sind, konzentrieren sich auf die Mitarbeiter. Sie bieten eine enge und begrenzte Sicht auf die Aufgabenerfüllung des einzelnen Mitarbeiters, ohne ein Verständnis für den Prozesskontext und einen Einblick in die Teamproduktivität zu geben.
Als Reaktion auf die vielen Einschränkungen der traditionellen Methoden zur Aufgabenerfassung sind in den letzten Jahren eine Reihe neuer task mining Software-Anbieter aufgetaucht, die auf moderneren Technologien basieren, die eine objektzentrierte - und nicht eine mitarbeiterzentrierte - Sicht auf die Aufgabenerfüllung bieten.
Was ist objektzentriert task mining?
Object-centric task mining (OCTM) ist eine revolutionäre Lösung, die in den 2020er Jahren entwickelt wurde und die task mining Technologie in das Zeitalter der künstlichen Intelligenz und des Cloud Computing bringt. Es ist das erste Mal, dass Unternehmen Prozesse über Geschäftsanwendungen und IT-Systeme hinweg wirklich verfolgen können. OCTM nutzt fortschrittliche Technologien wie Work API um eine durchgängige Transparenz von Prozessen und Aufgaben in Unternehmen zu schaffen.
OCTM erfasst Geschäftsprozessdaten von Benutzeroberflächen verschiedener Geschäftsanwendungen. Diese Methode ermöglicht die Verfolgung des Prozesses und der damit verbundenen Objektaufgaben, wie z. B. Rechnungsstellung, Bearbeitung von Kundentickets oder Kreditanträge im gesamten Unternehmen, und erzeugt automatisch eine End-to-End-Ansicht der Prozesse und Aufgaben.
Die Datenerfassungsmethode ist still, nicht aufdringlich und in Echtzeit, ähnlich wie die Prozesse, die still und kontinuierlich im Hintergrund laufen, aber vielen nicht bekannt sind. OCTM erfasst automatisch Prozessdaten von der Benutzeroberfläche verschiedener Geschäftsanwendungen. Es ermöglicht Ihnen, Geschäftsobjekte (z.B. Rechnungen, Kundentickets und Kreditanträge) im gesamten Unternehmen zu verfolgen und automatisch eine End-to-End-Sicht auf Prozesse und Aufgaben zu erstellen.
Die OCTM-Datenerfassungsmethode ist für die Mitarbeiter unauffällig und nicht störend. Sie erfasst Geschäftsobjektdaten in Echtzeit, ähnlich wie der Microsoft Task Manager, den viele Desktop-Benutzer auf ihren Computern finden. Der Hauptunterschied besteht darin, dass OCTM keine Informationen auf Benutzerebene oder Daten aus Nicht-Geschäftsanwendungen erfasst. Mit anderen Worten, es verfolgt nicht, was Sie auf Spotify hören, was Sie auf Facebook posten oder wer Sie sind. Der Schwerpunkt der Analyse liegt auf den Geschäftsobjekten, die von einer Anwendung zur anderen fließen.
Im obigen Beispiel sehen Sie Aufgaben- und Prozessereignisse, die über OTCM im Zusammenhang mit der Genehmigung einer Bestellung erfasst wurden. In diesem Fall ist das verfolgte Geschäftsobjekt die eindeutige Einkaufsrechnungsnummer 4500016565. OCTM kann alle Aktivitäten im Zusammenhang mit diesem Geschäftsobjekt aus anderen Geschäftsanwendungen verknüpfen und automatisch eine End-to-End-Prozessabbildung erstellen, in der die wichtigsten Aufgaben und Prozessereignisse der Reihe nach abgebildet sind.
OCTM beseitigt die wichtigsten Einschränkungen der herkömmlichen Technologie zur Aufgabenerfassung. Da die Daten in der Benutzeroberfläche in einem strukturierten Format vorliegen, ist OTCM in der Lage, effektiv Daten zu erfassen, die sonst nur schwer aus Datenbanken abgerufen werden können. OTCM ist skalierbar, granular und mit den Best Practices des Datenschutzes kompatibel. Es bietet kontinuierliche Prozesseinblicke und verbindet die Aufgaben nahtlos miteinander, so dass ein End-to-End-Verständnis entsteht, das bei herkömmlichen task mining -Tools fehlte.
Fallbeispiel für Kreditgenehmigungen
Die objektzentrierte Lösung task mining ist auf die realen Herausforderungen der heutigen globalisierten Teams und Geschäftsabläufe ausgerichtet. Sie kann sich an komplexe digitale Landschaften anpassen, die sowohl ältere als auch moderne Tools umfassen.
Der Hauptvorteil von OCTM besteht darin, dass wichtige Geschäftsobjekte wie Fall-IDs, Kundendiensttickets oder individuelle Versandnummern verfolgt werden können, während sie durch die Geschäftsabläufe fließen, ohne dass eine Bildschirmaufzeichnung oder eine zusätzliche Auswertung von Ereignisprotokollen aus Systemdatenbanken erforderlich ist.
Schauen wir uns ein typisches Fallbeispiel aus einer internationalen Bankorganisation an.
- Ein neuer Kreditantrag geht in der Salesforce Cloud CRM ein und wird vom Front Office Team Washington in den USA geprüft. Ein früherer Kreditantrag wird identifiziert und die Einhaltung der Richtlinien wird überprüft. Nach der Validierung wird der Fall an das nächste Team weitergeleitet. Die aktive Arbeitszeit des Teams für diesen Fall wurde mit insgesamt 25 Minuten angegeben.
- Das Mid-Office Team Madrid in Spanien holt den Kreditantrag 2,5 Tage später ab. Die Fallnummer CA5324 wird mit einer internen Microsoft Excel-Datenbank abgeglichen. Die Prüfung des Falls wird in insgesamt 30 Minuten aktiver Arbeitszeit als genehmigt abgeschlossen.
- Das Backoffice-Team Bangalore in Indien nimmt den Fall schließlich 14 Tage später nach der Genehmigung auf, nachdem der Kunde auch die Kreditbedingungen genehmigt hat. Die Kreditbedingungen werden in SAP S4/Hana aktualisiert und das Kreditteam wird über Microsoft Teams informiert.
Die gesamte manuelle Bearbeitungszeit dieses in OCTM erfassten Kreditantrags betrug 75 Minuten, und die Gesamtdurchlaufzeit belief sich auf 17 Tage. Diese Kennzahlen werden automatisch mit Tausenden ähnlicher Transaktionen verglichen, und die wichtigsten Engpässe werden den Prozessverantwortlichen angezeigt.
Der gesamte End-to-End-Prozess wurde nahtlos im Hintergrund auf Geschäftsobjektebene gemessen und für die Analyse vorbereitet, ohne dass die Mitarbeiter ihre Arbeitsweise ändern müssen.
OCTM ergänzt die objektzentrierte Process Mining. Es kann völlig unabhängig oder in Abstimmung mit der Process Mining Implementierung innerhalb eines Process Intelligence Center of Excellence verwendet werden.
Objektzentrierte task mining Anwendungsfälle
- Prozessverbesserung - Neugestaltung und Optimierung der Leistung von Schlüsselprozessen.
- Schlanke Transformation - Nutzung von Daten und Erkenntnissen zur Umgestaltung von Kernarbeitsabläufen und -prozessen.
- Rationalisierung der Kundenerfahrung - Verbindung der Punkte einer Kundenreise über verschiedene IT-Systeme und Genehmigungsschritte hinweg.
- Produktivitätssteigerung - Identifizierung und Beseitigung von Engpässen, die der produktiven Arbeit im Wege stehen.
- Überwachung der Einhaltung der Vorschriften - Verfolgung, wie gut die verschiedenen Teams und Geschäftsbereiche die vereinbarten Prozesse einhalten.
- Standardisierung - Ausrichtung der Prozessausführung an einem Plan, um Nacharbeit zu vermeiden.
- Beweisen Sie, dass die Digitalisierung sinnvoll ist - quantifizieren Sie die Herausforderungen des Stammdatenmanagements und die Notwendigkeit der Datenintegration.
- Intelligente Automatisierung vorantreiben - Identifizierung und Nachweis des Geschäftsnutzens von Automatisierungsmöglichkeiten.
- Leiten Sie die digitale Transformation - messen und steigern Sie die Akzeptanz von Cloud-basierter Software.
Objektzentriert task mining in der Zukunft der process intelligence
Mit einer objektzentrierten Sichtweise hat task mining eine enorme Entwicklung von einfachen Werkzeugen zur Mitarbeiterverfolgung hin zum Schlüssel für eine durchgängige Prozesstransparenz erfahren.
Die jüngsten Entwicklungen im OCTM-Bereich führen process intelligence vom rückwärtsgerichteten Bereich der Business Intelligence zur präskriptiven Analytik. Sie geben Unternehmensleitern die unvergleichliche Möglichkeit, künftige Leistungen vorherzusagen und die Prozessausführung kontinuierlich mit automatisierten Erkenntnissen und Auslösern zu orchestrieren.
Wenn Sie bereit sind, Ihre process intelligence auf ein höheres Niveau zu bringen, wenden Sie sich an Workfellow für eine persönliche Einführung in die objektzentrierte task mining. Spitzenleistungen könnten nur eine kurze Demo entfernt sein.
