Process Mining ist einer der heißesten Bereiche für Investitionen in Unternehmenssoftware. Jüngsten Untersuchungen von Deloitte zufolge sind 63 % der1 der Unternehmen weltweit Process Mining einsetzen und die meisten Unternehmen weltweit planen, in naher Zukunft zumindest ein Pilotprojekt mit Process Mining durchzuführen.
Was ist die Software Process Mining ?
Process Mining Software ist ein Werkzeug, mit dem Sie Geschäftsprozesse mithilfe von Informatik- und Data-Mining-Methoden entdecken, analysieren und verbessern können. Das Ziel von Process Mining Software ist es, einen Einblick in Ihre Geschäftsprozesse zu geben, die Prozesskonformität zu ermöglichen, potenzielle Engpässe zu identifizieren und die Effizienz zu verbessern.
Sie können Process Mining an der Kreuzung von Geschäftsprozessmanagement (BPM) und Data Mining. Auf diese Weise sind Process Mining Werkzeuge jede Software, die mit Unternehmenssoftwaresystemen interagiert, um Prozessinformationen zu extrahieren, typischerweise in Form von Ereignisprotokollen oder Geschäftsobjekten, zum Zweck der Prozessanalyse und Geschäftsprozessverbesserung.
Process Mining wird oft als ein Mittel zur kontinuierlichen Verbesserung oder operativen Exzellenz angesehen. Process Mining kann in einem Unternehmen eingesetzt werden, um:
- die Ausführung von Prozessen zu überwachen,
- die Konformität mit den vereinbarten Prozessmodellen überprüfen,
- Möglichkeiten zur Rationalisierung von Arbeitsabläufen zu ermitteln,
- sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren,
- Wege zur Kostensenkung zu finden.
Process Mining Techniken
Ein Großteil des theoretischen Hintergrunds von Process Mining wurde im Process Mining Manifest - definiert, das drei Haupttypen oder Techniken von Process Mining definiert.
Process discovery: Die meistgenutzte von Process Mining, process discoveryverwendet Ereignisprotokolldaten, um ein Prozessmodell ohne äußeren Einfluss zu erstellen. Das Ziel von process discovery ist es, eine objektive "Ist-Sicht" der Prozesse innerhalb einer Organisation zu erhalten.
Prozesskonformität: Überprüfung der Konformität bestätigt, dass die geplanten Prozessmodelle in der Praxis umgesetzt werden. Diese Art von Process Mining vergleicht einen Prozess mit einem "Soll"-Prozessmodell auf der Grundlage seiner Ereignisprotokolldaten und identifiziert mögliche Abweichungen.
Prozessverbesserung: In diesem Fall werden zusätzliche Informationen verwendet, um ein bestehendes Prozessmodell zu verbessern, z. B. Standortdaten, Kosten oder Zeitplanung. Durch die Verbesserung von Prozessmodellen sollen erweiterte Analysen ermöglicht werden, um Prozesse zu verbessern. Einige Lösungen von Process Mining orientieren sich beispielsweise an Prozessmodellierungsstandards wie BPMN und ermöglichen den Export von Process Mining Daten in BPM Tools.
Welche Vorteile hat der Einsatz von Software für die Prozessanalyse?
Process Mining ist eine automatisierte Lösung für die Prozessanalyse. Als solche bietet sie eine Reihe von Vorteilen im Vergleich zur eher traditionellen manuellen Form der Geschäftsprozessanalyse:
- Objektive Transparenz. In der Vergangenheit wurden Prozessanalysen häufig auf der Grundlage von Fragebögen, Umfragen oder Workshops durchgeführt. Im Vergleich zu diesen manuellen Formen der Analyse ist Process Mining transparenter, datenorientierter und objektiver.
- Kontinuierliche Einblicke. Sobald die Software Process Mining konfiguriert ist, kann sie einen kontinuierlichen Strom von Erkenntnissen liefern und automatisch Aktualisierungen zu den Fortschritten bei wichtigen Zielen bereitstellen.
- Identifizieren Sie die Ursachen. Da die Software Process Mining einen sehr detaillierten Einblick in die Ereignisprotokolldaten bietet, können damit nicht nur Ineffizienzen aufgedeckt werden, sondern auch die zugrundeliegenden Probleme, die möglicherweise weniger sichtbar sind.
- Intuitive Diagnose von Engpässen. Process Mining kann auch weitaus mehr Daten über die wichtigsten Fehlerpunkte liefern, z. B. durch Prozessabweichungsdiagramme, die für zusätzliche Details aufgeschnitten und zerlegt werden können.
Process Mining ersetzt nicht den Bedarf an Experten, die Analysen und Prozessverbesserungen vorantreiben, sondern stattet Prozessanalysten und Operational Excellence-Experten mit den Erkenntnissen aus, die für die Optimierung und Automatisierung digitalisierter Arbeit erforderlich sind.
Was ist bei der Auswahl der Software Process Mining zu beachten?
Bei der Auswahl der Software Process Mining sind mehrere wichtige Aspekte zu berücksichtigen.
- Umfang der Analyse. Die Software sollte in der Lage sein, eine umfassende Analyse der Prozessdaten zu liefern, wobei sowohl aktuelle als auch historische Daten verwendet werden.
- Granularität der Einblicke. Das Tool sollte auch in der Lage sein, genaue Einblicke in Ineffizienzen und Engpässe zu gewähren und eine benutzerfreundliche Oberfläche zu bieten, die es einfach macht, neue und bestehende Prozesse zu identifizieren und zu bewerten.
- Integrationsbedarf. Viele Lösungen von Process Mining erfordern den Zugriff auf Ereignisprotokolle aus verschiedenen Quellsystemen. Wenn Sie eine fragmentierte Unternehmenssoftware-Landschaft haben, müssen Sie abwägen, wie viel Integrationsaufwand erforderlich ist, um wichtige Prozesse zu analysieren.
- Vor-Ort oder in der Cloud. Während viele Process Mining Lösungen heute als Software-as-a-Service (SaaS) angeboten werden, benötigen einige Unternehmen möglicherweise Lösungen vor Ort.
- Gesamtkosten der Nutzung. Auch wenn jede Organisation über unterschiedliche Ressourcen für die Implementierung eines Process Mining Tools verfügt, sollten Sie die Gesamtkosten der Implementierung berücksichtigen, die sowohl den Preis als auch die zur Erzielung von Ergebnissen erforderlichen Ressourcen umfassen.
Process intelligence als Alternative
Auch wenn Process Mining zweifellos beliebt ist - es gibt eine Alternative. Process intelligence Software, wie Workfellow, kann die meisten Anwendungsfälle von Process Mining ohne Datenintegration und Data Mining erfüllen. Stattdessen werden fortschrittliche Datenerfassungstechnologien und künstliche Intelligenz eingesetzt, um relevante Geschäftsobjektdaten direkt von den Arbeitsplätzen im Unternehmen zu erfassen.
Moderne process intelligence Software wie Workfellow bietet die Vorteile von Process Mining und darüber hinaus einige zusätzliche Vorteile.
- Datenanalyse in Echtzeit
Workfellow analysiert Echtzeitdaten, die die aktuelle Leistung eines Unternehmens aufzeigen und im Falle von Abweichungen laufend Alarm schlagen. Es deckt alle geschäftsrelevanten Anwendungen, Systeme und Dokumente ab und lässt keinen Platz für undokumentierte "SchattenSchattenarbeit", die möglicherweise nicht von Ereignisprotokollen erfasst wird.
- Keine Vorabentwicklung erforderlich
Process intelligence Plattform läuft sofort an und sammelt Daten, ohne dass mehrere Integrationen erforderlich sind und die Zeit der IT-Mitarbeiter für die Datenextraktion in Anspruch genommen wird.
- Alle vorherigen und nachfolgenden Analysen werden automatisch durchgeführt.
Workfellow Plattform sammelt die Daten unabhängig, indem sie alle arbeitsbezogenen Aktivitäten innerhalb der Teams beobachtet. Dies sind die Daten, die die Realität der Arbeit offenbaren, so dass keine Datenbereinigung erforderlich ist.
Sobald die Datenerkenntnisse vorliegen, analysiert die Plattform diese automatisch und liefert Vorschläge für weitere Maßnahmen, wobei sie die Rolle eines Geschäfts- und Datenanalysten übernimmt.
- Erste Ergebnisse innerhalb von Wochen statt Monaten
Workfellow braucht nur 2 Wochen, um Geschäftsfälle und datengestützte Lösungsempfehlungen für sie zu erstellen.
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Process Mining FRAGEN UND ANTWORTEN
Process Mining und task mining liefern beide Erkenntnisse, die für Geschäftsprozessmanagement (BPM)Process Mining sammelt Daten aus Ereignisprotokollen in Quellsystemen von Unternehmen, während task mining Informationen aus der Benutzeroberfläche von Workstations sammelt.
Process intelligence ist der Einsatz von Business-Intelligence-Strategien und -Technologien in Geschäftsprozessmanagement (BPM). Process intelligence kann genutzt werden, um Engpässe zu beseitigen oder die betriebliche Effizienz zu verbessern, und sie kann als Katalysator für die Neugestaltung von Geschäftsprozessen eingesetzt werden.
Process intelligence ist ein umfassender Ansatz zum Verständnis und zur Optimierung von Geschäftsprozessen durch die Nutzung von Daten und Analysen. Process Mining ist eine Untergruppe von process intelligence , die sich auf die Analyse von Ereignisprotokollen konzentriert, die von Informationssystemen wie ERP- oder CRM-Anwendungen erzeugt werden.
Process Mining kann zwar in verschiedenen Branchen eingesetzt werden, ist aber besonders für Unternehmen mit komplexen Prozessen und großen Datenmengen von Vorteil. Diese Unternehmen können Process Mining nutzen, um wertvolle Einblicke in ihre Prozesse zu gewinnen und erhebliche Verbesserungen bei Effizienz, Kosteneinsparungen und Kundenzufriedenheit zu erzielen.
Process Mining hilft Unternehmen dabei, Ineffizienzen, Redundanzen und Abweichungen von Standardverfahren zu erkennen, um den Ressourcenverbrauch zu senken, kostspielige Nacharbeiten zu vermeiden und die Prozesseffizienz insgesamt zu verbessern, was zu erheblichen Kosteneinsparungen führt.
Process Mining bietet einen transparenten Überblick über die Geschäftsprozesse und ermöglicht es Unternehmen, die Einhaltung von Gesetzen, Vorschriften und Branchenstandards zu überwachen. Indem sie Abweichungen von Standardverfahren erkennen und beheben, können Unternehmen ihre Risiken in Bezug auf die Einhaltung von Vorschriften verringern.
Ja, durch die Verkürzung der Durchlaufzeiten und die Straffung der kundenorientierten Prozesse kann Process Mining Unternehmen dabei helfen, Produkte und Dienstleistungen schneller zu liefern, was zu schnelleren Reaktionszeiten und einem besseren Kundenerlebnis führt.
Process Mining ist ein Teilbereich der Business Intelligence, bei dem BI-Methoden und Data-Science-Techniken kombiniert werden, um Geschäftsprozessmanagement (BPM).
Process Mining und RPA sind komplementäre intelligente Automatisierungstechnologien. Process Mining liefert Erkenntnisse durch die Extraktion und Auswertung von Ereignisprotokollen in Unternehmenssystemen, um Möglichkeiten zur Prozessverbesserung aufzudecken, während RPA die Automatisierung von sich wiederholenden Geschäftsprozessen ermöglicht.
