Kurz erklärt – Process Mining

Process Mining ist eine Methode des Prozessmanagements und wird auch manchmal als Automated Business Process Discovery (ABPD) bezeichnet. Als Grundlage werden reale Prozesse analysiert. Angenommene oder theoretische Prozesse werden nicht mit Process Mining betrachtet, da elektronische Ereignisprotokolle zum Funktionieren der Methode vorliegen müssen. Process Mining kombiniert Techniken aus den Bereichen des Data Minings, der Computional Intelligence, der Prozessmodellierung und -analyse.

Die Methode ist datengestützt und fokussiert auf die Analyse von Event-Logs. Event Logs sind Informationen zu einzelnen Schritten im Prozess, die in IT-Systemen gespeichert sind. Log Dateien geben Ereignisse in zeitlicher Ordnung wieder und lassen sich einem bestimmten Schritt oder einer bestimmten Person im Prozess zuordnen. Jeder Arbeitsschritt, der digital unterstütz wird, hinterlässt diese Spuren als Logs im IT-System, die dann zur Auswertung genutzt werden. So können Trends und Muster identifiziert werden, Schwachstellen aufgedeckt werden und typische Geschäftsprozesse besser verstanden werden. Das alles hilft, diese zu optimieren.

Außerdem ermöglicht Process Mining einen objektiven Blick auf die bestehenden Prozesse, den Sie beim „menschlichen“ Analysieren von Geschäftsprozessen nicht bekommen würden. Jeder Mitarbeiter hat wahrscheinlich unterschiedliche Vorstellungen davon, warum ein Prozess nicht reibungslos abläuft. Durch Process Mining können Sie auf Basis von Daten und Fakten optimieren und müssen nicht nur auf Grund von persönlicher Einschätzung handeln.

Beispiele für Prozesse, die durch Process Mining häufig analysiert werden, sind Vertriebsprozesse, Fertigungsprozesse, Logistikprozesse oder IT-Service Management-Prozesse. Einzige Voraussetzung ist das Vorliegen eines elektronischen Ereignisprotokolls, dass ausgewertet werden kann.

Process-Mining ist teilweise mit Data-Mining verwandt und die Begrifflichkeit auch davon geprägt. Eine sehr große Menge an Daten wird ausgewertet, um hilfreiche Einsichten zu gewinnen oder zu schöpfen. Im Gegensatz zu Data Mining, wird allerdings nicht ein spezifischer Vorfall oder eine definierte Herausforderung ausgewertet, sondern ein gesamter Geschäftsprozess.

Ein Nachteil von Process Mining ist, dass Schritte im Prozess, die ausschließlich analog stattfinden, nicht mit ausgewertet werden können. Ein Gefühl, das der Mitarbeiter bei der Ausführung eines Arbeitsschrittes hat oder der Gesichtsausdruck des Kunden bei der Interaktion mit dem Kundenservice, fehlen so zum Beispiel in der Analyse. Das sollte bei der Betrachtung der Ergebnisse aus dem Process Mining unbedingt im Hinterkopf behalten werden. Nichtsdestotrotz bietet Process Mining wertvolle Einblicke.

Beim Process Mining kommen Techniken zum Einsatz, die helfen, Prozessmodelle zu erstellen, zu beurteilen und zu erweitern. In diesem Zusammenhang wurden drei Typen des Process Minings definiert.

In jedem Unternehmen gibt es Prozesse, deswegen ist Process Mining theoretisch auch in jedem Unternehmen anwendbar. Um elektronische Ereignisprotokolle zu bekommen, die die Grundlage zur Auswertung bilden, braucht es natürlich Arbeitsabläufe, die zumindest teilweise digital unterstützt werden. Auch für ganz kleine Unternehmen, in denen die Arbeitsabläufe überschaubar sind und es Personen gibt, die den ganzen Prozess nachvollziehen und alle mit ihn zusammenhängenden Faktoren verstehen können, ist die Investition in Process Mining zweitrangig. Hier können Schwachstellen in Geschäftsprozessen meist noch von dieser Person erkannt und verbessert werden.

Für Process Mining gibt es meist spezielle Software und Anwendungen. Diese Technologie zeigt an Hand von Kennzahlen das Funktionieren von Prozessen oder eben auch Schwachstellen von Geschäftsprozessen auf. Diese Kennzahlen werden in diesem Bereich Key Process Performance Indicators (KPPIs) genannt. Sie können mit den KPIs eines Unternehmens kombiniert werden, um ein noch umfassenderes Bild über die Leistung zu zeichnen. Für das einwandfreie Funktionieren des Process Mining Projektes ist es außerdem hilfreich, eine homogene IT-Infrastruktur zu haben.

Es lohnt sich, Process Mining schrittweise anzuwenden und zunächst mit einem zentralen Prozess zu beginnen. In die Planung und Auswahl des Prozesses sollte etwas Zeit einfließen. Auch die Ziele des Process Mining Projektes sollten zunächst festgelegt werden, um hilfreiche Ergebnisse zu erzielen. Dann können Sie mit der Analyse und Verbesserung beginnen. Haben Sie hier alles entsprechend optimiert, können Sie sich Schritt für Schritt weitere Prozesse vornehmen. In der Folgezeit sollte Process Mining kontinuierlich eingesetzt werden, um Probleme frühzeitig erkennen zu können. Auch zur Überwachung von Arbeitsabläufen und um zu überprüfen, ob Richtlinien eingehalten werden, kann Process Mining im nächsten Schritt optimal eingesetzt werden.