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.
