Eine umfassende Definition des Process Minings

Process Mining Definition

Einfach erklärt

Geschätzte Lesezeit: 8 Minuten
Was ist Process Mining?

Jedes Unternehmen besteht aus einer Vielzahl an Geschäftsabläufen und Prozessen, die mit unzähligen Daten hinterlegt sind. Diese wertvollen Daten können erst dann gewinnbringend genutzt werden, wenn sie richtig ermittelt, verstanden, visualisiert und interpretiert werden.

Hier kommt Process Mining ins Spiel, denn Process Mining ist eine Technologie zur systematischen und datenbasierten Analyse sowie Auswertung von Geschäftsprozessen.

Es ermöglicht die Überwachung, Steuerung und Optimierung von Prozessen durch die Analyse von Event-Logs, welche Informationen zu einzelnen Prozessschritten in IT-Systemen speichern. Durch Process Mining werden Verschwendungen in Form von Arbeitskräften, Zeit und Geld transparent gemacht, um kontinuierliche Verbesserungen zu ermöglichen.

Process Mining schließt die Lücke zwischen traditioneller, modellbasierter Prozessanalyse und datenorientierten Analysetechniken wie Machine Learning und Data Mining.
Will van der Aalst

Definition & Fallbeispiel
Process Mining einfach erklärt

Process Mining arbeitet, wie der Name bereits vermuten lässt, vor allem auf Basis von konkreten Prozessdaten. Hierbei werden sogenannte Cases, wie zum Beispiel eine konkrete Bestellung, welche im Vertrieb eingeht, über eine eindeutige Case-ID durch den Prozess und das Unternehmen verfolgt.

Um die Idee hinter Process Mining noch greifbarer zu machen, möchten wir eine Analogie heranziehen. Vergleichbar mit einer gut protokollierten Zugfahrt wird jede Haltestelle (Prozessschritt) mit deren Namen und der Ankunftszeit des Zuges (Case) dokumentiert. Diese Logdaten stellen die notwendige Datenbasis für ein Process Mining-System dar, um selbst die komplexesten Zugnetze automatisiert darzustellen und weiter zu analysieren.

Zusatzinformationen jeglicher Form wie beispielsweise die Anzahl der Passagiere, die verantwortliche Verkehrsgesellschaft oder der Zugtyp können mit den Cases verknüpft werden. Damit ergibt sich anhand dieser wichtigen Anhaltspunkte die Möglichkeit, mit weiterführenden und sukzessiven Analysen systematische Fehlerursachen zu identifizieren (Drilldowns und Root Cause). So kann etwa nach der Feststellung regelmäßiger Zugverspätungen mit Hilfe von wenigen Klicks herausgefunden werden, dass in 80 % dieser Fälle auf mindestens einer Etappe die Passagierzahl größer als 100 Personen war. Vermutlich hat erhöhtes Gedränge beim Zu- und Aussteigen zu Verspätungen geführt. Eine Anpassung der Türenanzahl oder die Optimierung der Gänge könnten hier also eine Lösung sein.

Eine detaillierte Analyse des Zugnetzwerks mit Process Mining könnte auch zeigen, dass bestimmte Streckenabschnitte regelmäßig überlastet sind, während andere kaum genutzt werden. Basierend auf diesen Erkenntnissen könnten Verkehrsgesellschaften ihre Ressourcen optimieren, indem sie beispielsweise zusätzliche Züge auf stark frequentierten Strecken einsetzen oder weniger genutzte Strecken reduzieren. Dadurch ließen sich Kapazitätsengpässe verringern und ein effizienterer Betrieb ermöglichen.

Des Weiteren könnten durch Process Mining Daten über die Verbindung zwischen verschiedenen Zügen analysiert werden. Wenn es häufig zu Umstiegsproblemen oder Verzögerungen bei Anschlussverbindungen kommt, könnten entsprechende Optimierungsmaßnahmen ergriffen werden. Zum Beispiel könnte die Fahrplangestaltung angepasst werden, um ausreichend Zeit für den Umstieg einzuplanen oder die Anordnung der Bahnsteige verbessert werden, um die Wege zwischen den Zügen zu verkürzen.

Eine weitere Möglichkeit besteht darin, die Auslastung der Züge zu analysieren. Mithilfe von Process Mining könnten Verkehrsgesellschaften feststellen, welche Züge regelmäßig überfüllt sind und welche weniger frequentiert werden. Diese Erkenntnisse könnten genutzt werden, um die Kapazitäten anzupassen, zum Beispiel durch den Einsatz größerer Züge oder die Verstärkung von Verbindungen zu Stoßzeiten.

Neben der Optimierung des Betriebs könnten Process Mining Technologien auch zur Verbesserung der Kundenerfahrung beitragen. Durch die Analyse von Kundendaten und -verhalten in Verbindung mit den Prozessdaten könnten personalisierte Angebote oder Empfehlungen entwickelt werden. Wenn beispielsweise bekannt ist, dass viele Fahrgäste nach der Ankunft am Zielbahnhof ein bestimmtes Transportmittel nutzen, könnten entsprechende Services oder Rabatte angeboten werden, um die Kundenzufriedenheit zu steigern.

Process Mining bietet somit vielfältige Möglichkeiten, um komplexe Prozesse wie Zugverbindungen zu analysieren, Engpässe zu identifizieren, den Betrieb zu optimieren, die Kundenerfahrung zu verbessern und letztendlich bessere Entscheidungen zur Prozessoptimierung zu treffen.

Vorteile von Process Mining
Icon Vorteile Process Mining

Was sind die Vorteile von Process Mining?

Im Vergleich zur traditionellen Prozessanalyse bietet Process Mining den Vorteil, dass es auf realen Daten basiert und somit einen praxisnahen Einblick in die tatsächliche Prozessausführung ermöglicht. Anstatt Prozesse auf Basis theoretischer Annahmen und manueller Modellierungen zu untersuchen, nutzt Process Mining tatsächliche Ereignisdaten, die während der Prozessausführung generiert werden. Dadurch werden IST-Prozessabläufe, Varianten, Abweichungen und potenzielle Schwachstellen sichtbar.

Process Mining ermöglicht eine datengetriebene Analyse komplexer Prozesse, indem es Prozessabläufe visualisiert, Engpässe und Wiederholungen identifiziert sowie Durchlaufzeiten und Durchsatz analysiert. Durch die Kombination von modellbasierten Ansätzen und datenorientierten Analysetechniken ermöglicht Process Mining eine umfassendere und präzisere Analyse von Prozessen.

Ziele von Process Mining.
Icon Ziel von Process Mining

Was sind Ziele von Process Mining? Wie erreichen wir diese?

Die Ziele von Process Mining bestehen darin, ein fundiertes Verständnis relevanter Geschäftsprozesse zu gewinnen, Prozessdurchlaufzeiten zu verringern und Verbesserungspotenziale zu identifizieren. Um die gewonnenen Informationen (z. B. die Identifikation von Bottlenecks oder überflüssiger Prozessschritte/
-schleifen) gewinnbringend einzusetzen und Potentiale aufzudecken, ist eine systematische Vorgehensweise notwendig. Nach unserem LEITWERK Ansatz unterscheiden wir zwischen den folgenden drei Phasen beim Process Mining: Initiieren & Anbinden, Entwickeln & Implementieren sowie Übergeben & Abschließen.

Voraussetzungen für den Einsatz von Process Mining

Process Mining bietet vielseitige Anwendungsmöglichkeiten, da es weder auf typische Prozesse noch auf spezifische Fachbereiche beschränkt ist. Process Mining kann von Unternehmen verschiedener Größen und Branchen genutzt werden. Grundsätzlich kann jeder, der über ausreichende Prozessdaten verfügt, Process Mining als wertvolles Werkzeug einsetzen.

Eine wichtige Voraussetzung dafür ist jedoch, dass detaillierte Informationen über die einzelnen Schritte relevanter Geschäftsprozesse mittels IT-Systemen erfasst und dauerhaft gespeichert werden, beispielsweise in Form von Event-Logs. Konkret bedeutet dies, dass Process Mining besonders geeignet ist, wenn Transaktionen über ERP-Systeme abgewickelt, Support-Anfragen über ein Ticketsystem verwaltet werden oder Arbeitsabläufe innerhalb des Unternehmens über Workflow-Management-Systeme erfolgen.

Durch den Einsatz von Process Mining können bereits vorhandene Daten genutzt werden, um komplexe Unternehmensprozesse greifbar und messbar zu machen. Mit einer gründlichen Vorbereitung, ähnlich wie Plug-and-Play („Anschließen und Loslegen“), kann Process Mining einfach implementiert werden.

Sehr wichtig für den zielgerichteten Einsatz von Process Mining Technologien ist eine durchdachte Datenstruktur und eine hohe Datenqualität. Die Prozessdaten sollten vollständig, korrekt und konsistent sein. Inkonsistente oder fehlerhafte Daten können zu ungenauen Analysen und falschen Schlussfolgerungen führen. Daher ist es wichtig, vor der Anwendung von Process Mining sicherzustellen, dass die Daten aufbereitet und bereinigt werden, um mögliche Fehlerquellen zu minimieren.

Zudem ist ein grundlegendes Verständnis der zu analysierenden Geschäftsprozesse erforderlich. Dies ermöglicht den Anwendern, die Ergebnisse der Analysen richtig zu interpretieren und fundierte Entscheidungen zur Prozessoptimierung zu treffen. Eine enge Zusammenarbeit zwischen den Fachbereichen und den Process-Mining-Experten ist wichtig, um ein umfassendes Verständnis der Prozesse zu gewährleisten.

Graphik Nutzung von Process Mining
Eisberg Modell Process Mining

Einsatzgebiete von Process Mining

Die Einsatzgebiete von Process Mining sind vielfältig. Es ermöglicht etwa den Abgleich zwischen IST- und SOLL-Prozessen, identifiziert Trends, Muster und Abweichungen, und macht die Leistungsfähigkeit der aktuellen Prozesse messbar. Durch die Visualisierung von Prozessen in Echtzeit können Fehler frühzeitig erkannt und Prozesskosten gesenkt werden.

Zudem bietet Process Mining eine vollständige Transparenz über Prozesse und eröffnet vielfältige Einsatzmöglichkeiten zur Optimierung von Geschäftsabläufen. Dazu zählt beispielsweise die Teilekommissionierung im Lager. Process Mining Technologien können u.a. aufzeigen, an welchen Stellen es zu Engpässen oder Verzögerungen kommt, z. B. durch lange Wartezeiten an bestimmten Stationen oder ineffiziente Routenführungen. Auf Basis dieser Erkenntnisse können Unternehmen ihre Arbeitsabläufe optimieren, indem sie beispielsweise die Anordnung der Lagerregale anpassen, um häufig nachgefragte Teile leichter zugänglich zu machen, oder den Weg der Kommissionierer optimieren, um die Laufwege zu verkürzen. Des Weiteren können auf Basis von historischen Daten Vorhersagen über die benötigte Zeit für bestimmte Aufträge oder Produktkategorien getroffen werden. Dies ermöglicht es Unternehmen, die Ressourcenplanung zu verbessern und Engpässe zu vermeiden.

Anders als bei einer traditionellen Prozessanalyse, können mit Hilfe von Process Mining die Abläufe in der Tiefe durchleuchtet und spezifische Vorgänge optimiert werden (analog zum Eisberg-Modell).

  • Icon Abgleich zwischen IST- und SOLL-Prozessen

    Abgleich zwischen IST- und SOLL-Prozessen

    Grundsätzlich werden durch Process Mining IST-Prozesse automatisiert aufgenommen. Dadurch kann Process Mining Trends, Muster sowie Abweichungen vom SOLL-Prozess identifizieren und die Leistungsfähigkeit der aktuellen Prozesse in der Praxis messbar machen. Eine professionelle Process Mining-Software kann daraus ineffiziente Abweichungen aufdecken sowie Prozesskennzahlen erheben, visualisieren und analysieren. Damit ermöglicht Process Mining – mit geringem zeitlichen sowie materiellen Aufwand – nicht nur Einblicke in die Prozessabläufe. Vielmehr bietet es die Möglichkeit zur Analyse komplexer Ereignisdaten, sowie zu Root-Cause Analysen von Prozessverletzungen bzw.
    -unregelmäßigkeiten.

  • Icon Visualisierung von Prozessen

    Visualisierung von Prozessen und frühzeitige Fehlererkennung

    Aufgrund des hohen Grades der Automatisierung lassen sich Prozessabläufe umfangreich sowie wirklichkeitsgetreu visualisieren und mit dem richtigen Werkzeug professioneller Process Mining-Anwendungen in Echtzeit analysieren. Auf operativer Ebene hilft Process Mining dabei, Prozessfehler zu identifizieren sowie Blockaden zu erkennen und zu beseitigen. Außerdem können auch geeignete Optimierungs- und Automatisierungspotenziale simuliert werden.

  • Icon Vollständige Transparenz über Prozesse

    Vollständige Transparenz über Prozesse

    Ein großer Nutzen für den Anwender liegt im Gewinn der vollständigen Prozess-Transparenz. Dadurch werden Bottlenecks erkannt und gegebenenfalls suboptimale Prozessschritte aufgeklärt. Im Rahmen der Corporate Governance können IST-Prozesse rekonstruiert werden, um als Basis für Revisionsanforderungen zu dienen.

  • Icon Prozessautomatisierung und Digitalisierung

    Prozessautomatisierung und Digitalisierung

    Process Mining unterstützt Unternehmen dabei, geeignete Prozesse für die Automatisierung oder Digitalisierung zu identifizieren. Durch die Analyse von Prozessdaten werden manuelle oder repetitive Aufgaben erkannt, die durch digitale Lösungen oder Robotic Process Automation (RPA) effizienter und fehlerfrei ausgeführt werden können.

  • Icon Kundenorientierung und Serviceoptimierung

    Kundenorientierung und Serviceoptimierung

    Durch die Analyse von Kundendaten und Prozessdaten können Unternehmen die Customer Journey nachvollziehen und Engpässe oder Schwachstellen identifizieren, die zu einer schlechten Kundenerfahrung führen können. Process Mining ermöglicht es, die Servicequalität zu verbessern, indem beispielsweise Prozesse beschleunigt, Wartezeiten reduziert oder personalisierte Angebote entwickelt werden.

Verwendung von Process Mining.

Process Mining
Unser Fazit

Process Mining ist die Technologie für eine präzise und umfassende Analyse Ihrer Geschäftsprozesse. Mit Process Mining überwinden Sie unternehmensindividuelle Hürden mühelos, sei es bei virtuellen Daten im Online-Handel oder in historisch gewachsenen Produktionen. Die sorgfältige Berücksichtigung systemischer Anforderungen und der Datenqualität gewährleistet verlässliche Ergebnisse.

Sie selbst bestimmen, welche Prozessschritte analysiert werden sollen. Dadurch eröffnen Sie neue Möglichkeiten zur Optimierung und Effizienzsteigerung Ihrer Unternehmensabläufe. Mit einem minimalen Invest erzielen Sie einen maximalen Mehrwert - decken Sie das Potenzial Ihres Unternehmens mit Process Mining auf!

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Melanie Schmid- LEITWERK Consulting
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