Process-Mining
Process-Mining ist eine Technik des Prozessmanagements, die es ermöglicht, Businessprozesse auf Basis digitaler Spuren in IT-Systemen zu rekonstruieren und zu analysieren.
Big Data, Business Analytics, Process Management and Optimization und vieles mehr: Zahlreiche Buzzwords und Techniken versprechen, Unternehmen durch Digitalisierung zu mehr Effizienz und damit erheblichen Kosten- und Wettbewerbsvorteilen zu verhelfen. Und mit dem Hype um künstliche Intelligenz, neuronale Netze und maschinelles Lernen schwappt eine ganz neue Welle scheinbarer oder tatsächlicher Lösungen in die Firmen.
All diese Ansätze gehen jedoch von einer Grundvoraussetzung aus: Nicht nur die Abläufe sind digitalisiert, sondern die zugrundeliegenden Prozesse innerhalb des Unternehmens sind auch gut dokumentiert und erfasst.
Das allerdings ist in vielen Unternehmen nicht der Fall: Prozesse sind historisch gewachsen, die tatsächlichen Abläufe unterscheiden sich in der Praxis von alten Aufzeichnungen (wenn sie denn existieren) oder Sonderfälle und Ausnahmen werden „manuell“ bearbeitet. Hinzu kommt, dass viele heute problemlos erfassbare Daten, die Workflows und Prozesse detaillierter abbilden können, in der Vergangenheit nicht verfügbar waren.
Will man von der Digitalisierung aber umfassend profitieren, müssen möglichst viele Daten digital erfasst und in einem Gesamtmodell dokumentiert werden. Dazu gehört auch, Businessprozesse zu analysieren und manuelle, analoge Prozesse zu digitalisieren, um so ein besseres und ganzheitliches Verständnis für die Abläufe im Unternehmen zu entwickeln, im Idealfall als digitales Prozessmodell.
Hier setzt Process-Mining an. Es hat zum Ziel, die in den Systemen gespeicherten einzelnen Schritte der Geschäftstätigkeit über alle Bereiche vom Marketing bis zur Fertigung und Lagerhaltung zusammenzufügen und in seiner Gesamtheit zu visualisieren. Dabei beginnt man zunächst in einzelnen, überschaubaren Bereichen und versucht, die tatsächlichen Abläufe anhand der in den IT-Systemen erfassten Daten und „digitalen Spuren“ zu verstehen und in ein digitales Prozessmodell zu überführen.
Process-Mining ermöglicht es, das in Daten enthaltene, implizite und sonst verborgene Prozesswissen zu modellieren und somit greifbar und transportierbar zu machen.
Die Technik wird oft verwendet, wenn durch andere Herangehensweisen keine formale Beschreibung der Prozesse möglich oder wenn die Qualität existierender Prozessaufzeichnungen fragwürdig ist. Aber Process-Mining kann auch zur Verifikation und zur Optimierung genutzt werden.
Prinzipiell unterscheidet man dabei drei verschiedene Typen von Process-Mining:
- Discovery: Aus den vorliegenden Daten und Ablaufprotokollen werden die Businessprozesse rekonstruiert. Dabei werden keine Informationen über die Abläufe oder Modelle des Geschäftsablaufs verwendet, die Rekonstruktion basiert rein auf den vorliegenden digitalen Spuren (Daten), die der Workflow im System hinterlässt. Diese Form des Process-Minings ist nützlich, um tatsächliche Abläufe im Unternehmen digital abzubilden und bestehende Prozesse zu identifizieren.
- Conformance: Hierbei wird Process-Mining genutzt, um ein bestehendes Modell zu verifizieren und zu validieren. Es existiert also eine theoretische Spezifikation und nun wird anhand der erfassten Daten überprüft, ob die realen Abläufe konform zur Modellvorstellung sind und wo sich Abweichungen ergeben.
- Enhancement: Auch hier besteht bereits ein Modellverständnis des zu analysierenden Prozesses. Das Process-Mining hat bei dieser Variante die Aufgabe, Optimierungsmöglichkeiten in den Abläufen zu finden. Das kann am Beispiel der Fertigung beispielsweise dazu führen, dass durch die zusätzliche Integration von Sensordaten frühzeitiger erkannt werden kann, dass die Fertigungstoleranzen überschritten werden. So kann eine Kosten- und Zeitersparnis durch ein besseres Prozessmodell erzielt werden, wobei natürlich die tatsächlichen Abläufe dann dem neuen, verbesserten Ablaufmodell angepasst werden müssen.
Process-Mining stellt damit ein wichtiges Bindeglied dar, um traditionelle, gewachsene Prozesse zu analysieren und Unternehmen für die Digitalisierung fit zu machen.
Weitere Informationen zum Process-Mining bei Wikipedia
(mit Material von Wikipedia)
