Was ist Process Mining?
in Lernen

Was ist Process Mining?

Process Mining 101 Serie: Teil 1

Hast Du schon einmal von Process Mining oder Process Mining Software gehört, bist Dir aber nicht sicher, wie es funktioniert oder ob es einen Nutzen für Dich hat? Oder bist Du völlig neu im Bereich Process Mining und nur zufällig hier vorbeigekommen? Kein Problem! Wir zeigen Dir alles, was Du wissen musst. In dieser fünfteiligen Serie geben wir Dir einen umfassenden Leitfaden für Process Mining. Wir beginnen mit den Grundlagen und gehen auf weitere Details zur Anwendung, spezifische Anwendungsfälle und Möglichkeiten ein. Die Serie endet mit häufigen Missverständnissen über Process Mining, die für Verwirrung sorgen und viele potenzielle Nutzer vom Einstieg abhalten.


Teil 1: Was ist Process Mining

Teil 2: Ziele und Schritte

Teil 3: Anwendungsfälle

Teil 4: Process Mining in Power BI

Teil 5: Missverständnisse über Process Mining (1)

Teil 6: Missverständnisse über Process Mining (2)


Was ist Process Mining?

Wir beginnen unseren Workshop mit den Grundlagen des Process Mining. Was meinen wir mit „Prozess“? Wie funktioniert Process Mining? Wo ist es hergekommen? Was sind die Vorteile gegenüber anderen Methoden zur Prozessanalyse? Wer kann es benutzen? Was sind typische Einsatzgebiete? Und was brauchst Du, um anzufangen?

Inhalt

Technologie

Geschichte

Vorteile

Wer kann es benutzen

Was Du brauchst


Technologie

Was ist ein Prozess?

Beim Process Mining ist ein Prozess eine Kette von Ereignissen, die sich aus Prozessschritten mit einer eindeutigen Start- und Endaktivität zusammensetzt. Diese Prozessschritte sind einzelne Aktionen oder Ereignisse im Prozess. Ein einfaches Beispiel für einen solchen Prozess ist das Betreiben einer Pizzeria und das Backen einer Pizza. Der Prozess beginnt mit der Bestellung einer Pizzasorte und endet mit der Auslieferung der Pizza. Das sind Start- und Endpunkte. Diese Punkte und alle Zwischenschritte (Backofen vorheizen, Teig vorbereiten, Belag hinzufügen etc.) sind Prozessschritte.

Was ist Process Mining?

Der Begriff Process Mining beschreibt tatsächlich einen Mix aus Technologien und Methoden, die in den breiteren Bereich des Prozessmanagements fallen. Das Hauptziel des Process Mining ist es, Prozesse zu analysieren – Wie laufen sie tatsächlich ab? Wie weichen sie vom idealen Modell ab? Welche Probleme treten auf? Welche Optimierungsmaßnahmen sollten ergriffen werden? – Und dann mit der Verbesserung des Prozesses zu beginnen.

Du kannst die Technik auf jeden Prozess anwenden, solange die relevanten Daten in einem verfügbaren IT-System gespeichert sind. Heutzutage beschreibt das jeden digitalisierten Prozess.

Moderne Process Mining Software bieten mehr als nur die Visualisierung Deines Prozesses. Du kannst sie verwenden, um:

  • Eine eingehende Analyse durchzuführen
  • Benchmarking zu betreiben
  • Prozesse und Faktoren zu vergleichen
  • Die Entwicklung Deiner Prozesse zu überwachen
  • Workflows auszulösen
  • Gemeinsam an Prozessverbesserungen zu arbeiten

Wie funktioniert es?

Process Mining-Algorithmen verwenden Daten aus sogenannten Ereignisprotokollen (Eventlogs). Hierbei handelt es sich nicht um typische Protokolldateien, sondern um verschiedene Arten von Datenbanken und Dateien aus Unternehmensinformationssystemen (EIS) oder Unternehmensressourcenplanungssystemen (ESP).

error
Beispiele für typische Ereignisprotokolldatenquellen sind SAP®, Salesforce, MS Dynamics, Excel Sheets und viele benutzerdefinierte Softwaretools.

PAFnow finds and marks a shortcut
Mitarbeiter sind sehr effektiv beim Schaffen von Abkürzungen in ihrem Arbeitsablauf. Diese können entweder eine Verbesserung des Arbeitsablaufs bewirken oder schwerwiegende Verstöße gegen die Vorschriften darstellen. Deshalb ist es so wichtig, sie zu finden. Process Mining ist die beste Lösung, um das unsichtbare Netz der Trampelpfade in Deinem Unternehmen aufzudecken.

Die Daten werden in einem Prozessgraph visualisiert und zeigen Deinen Prozess, wie er tatsächlich abläuft. Beim Process Mining gibt es keine Ratespiele. Du erhältst eine faktenbasierte Ansicht auf die Ereignisse in Deiner Organisation.

Nachdem Deine Daten visualisiert wurden, kannst Du die Analyse starten. Es gibt Filteroptionen, Rootcause-Analysen für die Ursachen von Problemen, verschiedene Detaillierungsebenen und viele andere Funktionen, mit denen Du die treibenden Kräfte in Deinem Prozess ausloten kannst.

Es gibt sogar AI-unterstützte Tools, die Dir helfen, wenn Du nicht weißt, wo Du mit Deiner Analyse beginnen oder wonach Du suchen sollst.


Geschichte

Vor Process Mining

Nun könntest Du sagen, dass diese Idee der Datenanalyse nicht neu ist und das ist auch richtig. Aber die Art und Weise, wie wir Daten sammeln und analysieren, ändert sich rapide. Bevor die Daten in digitaler Form zur Verfügung standen, ging man einfach die Dokumente von Hand durch oder sammelten Daten aus Interviews, um nützliche Informationen und Abweichungen von der Norm zu finden.

Auch Geschäftsprozesse wurden so analysiert. Es brauchte eine ganze Reihe von Beratern, Wochen, Workshops, Interviews und eine Menge Geld, um eine Vorstellung davon zu bekommen, wie die Dinge laufen und was verbessert werden kann.

Bei diesem Ansatz gab es mehrere Probleme. Die Leute, die im Prozess arbeiten, haben normalerweise eine Vorstellung davon, wie der Prozess ablaufen sollten, aber kein umfassendes Bild davon wie die Dinge tatsächlich passieren. Dann gibt es auch Ausnahmen von der Standardprozedur. Schritte müssen möglicherweise wiederholt werden, weil ein Fehler aufgetreten ist oder etwas geändert wurde (z. B. eine Bestellung), der Prozess selbst kann sich entwickeln und aufgrund externer Faktoren ändern, oder Prozessschritte müssen an eine neue Situation angepasst werden. Niemand kann sich all dieser Ausnahmen bewusst sein und alle Abweichungen von der Norm nachverfolgen.

Die Ergebnisse des alten Ansatzes waren daher subjektiv, unvollständig und zum Zeitpunkt ihrer Verfügbarkeit häufig veraltet.

ideal process image and missing actual process image
Dein Soll-Prozess und Dein Ist-Prozess können sehr unterschiedlich aussehen. Herkömmliche Analyse-Ansätze tendieren dazu, Dir ein Bild zu zeigen, dass sehr nah am idealen Soll-Modell liegt, aber weit vom tatsächlichen Prozess entfernt ist.

Frühes Process Mining

In den späten neunziger Jahren begannen sich die Dinge zu ändern. Große Datenmengen wurden digital verfügbar. Professor Wil van der Aalst (der „Pate des Process Mining“) und sein engagiertes Team haben einen Weg gefunden, diese Daten in Kombination mit Analyse- und Visualisierungssoftware zu verwenden.

Die erste Version des Process Mining wurde geboren.

Die Dinge beschleunigten sich weiter, als das wirtschaftliche Potenzial von Process Mining offensichtlich wurde. Process Mining-Werkzeuge der ersten Generation kamen auf den Markt. Sie konzentrierten sich auf die Visualisierung von Ist-Prozessen und ermöglichten Analysen, aber es fehlten die BI-Elemente, die wir in Tools der zweiten Generation finden können.

Process Mining 2.0

Die neueste Generation von Process Mining Software ist viel weiter fortgeschritten. Sie bieten eine Kombination aus Datenanalyse, Data Mining, Prozessanalyse und Business Intelligence (BI). Das bedeutet, dass Du neben der Visualisierung und Analyse (die ebenfalls verbessert wurde) jetzt Prozesse und KPIs (Key Performance Indicators) bewerten, vergleichen und überwachen kannst, Workflow-Auslöser direkt von Deiner Process Mining-Software aus starten und in der IT-Infrastruktur Deines Unternehmens über Abteilungen hinweg zusammenarbeiten kannst um Probleme zu kommunizieren und zu lösen.


Vorteile

Process Mining bietet erhebliche Vorteile sowohl gegenüber herkömmlichen Ansätzen zur Datenanalyse oder zum Prozessmanagement als auch hinsichtlich der Wettbewerbsfähigkeit auf dem Markt.

Im Vergleich zu herkömmlichen Ansätzen

Reale Prozesse sind viel komplexer als das ideale Modell. Um eine Verbesserungsstrategie zu entwickeln, ist es wichtig zu verstehen, wie sie aktuell ablaufen. Process Mining bietet im Vergleich zum herkömmlichen Ansatz viele Vorteile und kann die Schwachstellen und Probleme beheben, die bei der Erfassung und Analyse von Daten nach alter Tradition auftreten.

Schnell

Process Mining ist viel schneller als der alte Ansatz zur Prozessanalyse und -optimierung. Anstatt Interviews zu führen und Workshops abzuhalten, die ausgewertet werden müssen, erscheinen die Ergebnisse auf Knopfdruck.

Objektiv

Der Prozessgraph gibt Dir einen völlig objektiven Überblick über Deinen tatsächlichen Prozess. Du siehst Deinen Prozess so, wie er wirklich ist, nicht so, wie ihn jemand wahrnimmt.

ideal process image and real process image
Idealer Prozess vs. tatsächlicher Prozess: Process Mining zeigt Dir den tatsächlichen Ist-Prozess anhand von Fakten. Es gibt keine unzuverlässigen Ratespiele mehr!

Das vollständige Bild

Du erhältst das komplette Bild von Start bis zum Schluss. Während die einzelnen Arbeiter wissen, wie „ihre“ Prozessschritte tatsächlich ablaufen, hat normalerweise niemand eine Vorstellung vom gesamten Prozess. Mit Process Mining siehst Du den gesamten Prozess von Anfang bis Ende, einschließlich jedes einzelnen Schritts. Dies erleichtert die Kommunikation von Problemen und das Auffinden von Optimierungspotenzialen.

Änderungen von Prozessen & Ausnahmen

Der Prozessgraph zeigt Dir alle Pfade von der Start- bis zur Endaktivität in Deinem Prozess. Dies schließt alle Ausnahmen, Abweichungen von der Norm, übersprungene Schritte, Nacharbeiten usw. ein.

Du kannst auf abweichende Prozesse reagieren und herausfinden, ob Dein Zielmodell tatsächlich den idealen Prozess darstellt, oder ob es bessere Möglichkeiten gibt.

Da die Ergebnisse schneller verfügbar sind, kannst Du auch besser auf natürliche Änderungen im Prozess reagieren.

Sichtbarkeit

Bei den meisten Prozessen, die digital ablaufen, kann es sehr schwierig sein, zu erkennen, wie und wo gearbeitet wird. In den alten Zeiten von riesigen Papierstapeln, die sich für verschiedene Schritte von einem Schreibtisch zum anderen bewegten, war es einfacher. Process Mining macht sichtbar, was verborgen ist. Es zeigt die Bewegung dieser „virtuellen Papierstapel“.

error
Process Mining verwandelt ein „Ratespiel auf gut Glück“ in ein schnelle verfügbares, Fakten-basierendes und genaues Bild Deines tatsächlichen Prozesses und ermöglicht es Dir, dieses Bild auf vielfältige Weise zu nutzen.

Wettbewerbsfähigkeit

Neben den Vorteilen gegenüber typischen Analyse- und Optimierungsverfahren steigert Process Mining auch Ihre Wettbewerbsfähigkeit und bringt Dich an die Spitze im Rennen um die digitale Transformation.

Faktenbasierter Ansatz

Process Mining basiert auf Fakten, nicht auf einer vagen Ahnung. Der Hauptvorteil der Anwendung von Process Mining-Tools in Deinem Unternehmen besteht in der Fähigkeit, das tatsächliche Geschehen darzustellen und genau zu bestimmen, was verbessert werden muss und was die höchste Priorität hat.

Kontinuierliche Optimierung

Da die Ergebnisse von Process Mining schnell und einfach abgerufen werden können, ist es auch viel einfacher, auf Änderungen in der Geschäftswelt zu reagieren. Es ist auch viel einfacher, Prioritäten zu setzen und eine umfassende, proaktive und nachhaltige, aber auch anpassbare Optimierungsstrategie zu entwickeln.

Vollständige Transparenz und maximale Sichtbarkeit

Du erhältst das gesamte Bild Deines Prozesses. Möglicherweise stellst Du fest, dass eine der Abweichungen in Deinem Ist-Prozess tatsächlich besser ist als Dein ideales Prozessmodell. Möglicherweise musst Du auch Änderungen für den gesamten Prozess oder nur für bestimmte Phasen bereitstellen. Was auch immer Du herausfindest, Du erhältst die Erkenntnisse, die Du brauchst, um die beste Optimierungsstrategie zu entwickeln.

Kontinuierliche Überwachung

Process Mining ist eine dauerhafte Lösung. Du kannst KPIs überwachen, sehen, wie sich Deine Optimierungsmaßnahmen auf Deine Prozessleistung auswirken, Deine Strategie an äußere Veränderungen anpassen und den Überblick behalten, während Du Deine Geschäftsprozesse optimierst.

Stärke Deine Mitarbeiter

Erfolgreiche Unternehmen sind die Summe exzellenter Prozesse – und der Menschen, die in ihnen arbeiten. Mit ihrem Engagement und ihrer Erfahrung tragen sie täglich zu Wachstum und Innovation bei. Mit Process Mining kannst Du diesen wertvollen Erfahrungsschatz nutzen, um Prozesse dort zu verbessern, wo sie stattfinden.

error
Du bleibst über Deine tatsächliche Prozessleistung informiert, kannst auf Probleme und Änderungen reagieren, bevor diese zu großen Hindernissen werden, nachhaltige und erfolgreiche Optimierungsstrategien beibehalten und Deine Entscheidung auf Fakten stützen. Jeder Mitarbeiter kann als Prozessexperte Optimierungsmaßnahmen verstehen und dazu beitragen, dass die Strategie langfristig funktioniert.


Wer kann es benutzen

Process Mining wird in unterschiedlichen Bereichen von unterschiedlichen Personen für unterschiedliche Zwecke angewendet. Die Tools der zweiten Generation können mit Millionen von Datenpunkten arbeiten. Solange die grundlegenden Eventlog-Anforderungen erfüllt sind, gibt es keine Begrenzung für den Prozess, den Du untersuchen kannst. Es gibt jedoch nach wie vor allgemeine Anwendungsbereiche und Benutzertypen sowie typische Branchen, in denen Process Mining bereits eingesetzt wird.

Unternehmensbereiche

Je nachdem, in welchem ​​Bereich Du tätig bist, kann Process Mining von Deinen Mitarbeitern intern und von externen Dienstleistern verwendet werden.

Intern

  • Prozessmanager
  • Teams zur Prozessverbesserung
  • IT-Abteilungen
  • Data Science Teams

Extern

  • Auditoren
  • Berater

Benutzertypen

Mit moderner Process Mining Software musst Du kein Technologie-Experte sein, um Ergebnisse zu erzielen. Obwohl es viele technisch relevante Benutzertypen gibt, können auch Endbenutzer ohne Programmiererfahrung die Tools problemlos verwenden. Im Allgemeinen sind die Personen, die mit Process Mining-Anwendungen interagieren:

Endnutzer
Betrachten, arbeiten und interagieren mit vorhandenen Analysen. Sie arbeiten auf den Berichts- und Visualisierungsebenen.

Prozessanalysten
Erstellen und konfigurieren ihre eigene Analyse. Sie arbeiten auf den Berichts- und Visualisierungsebenen.

Data Scientists
Modellieren, erstellen und integrieren Daten. Sie arbeiten auf Datenebene und stellen sicher, dass die Daten in der richtigen Form vorliegen und korrekt verarbeitet und importiert werden.

Administratoren
Pflege von Verwaltung und Infrastruktur. Sie verwalten die IT-Infrastruktur, in die Process Mining-Tools eingebettet sind.

Anwendungsgebiete

Die folgende Liste enthält nur einige Beispiele für Branchen, in denen Process Mining bereits eingesetzt wird:

  • Produktion
  • Dienstleistungen
  • Regierungseinrichtungen
  • Gesundheitswesen
  • Verbrauchsgüter
  • Telekommunikation
  • Wirtschaftsprüfung & Banking
  • Finanzwesen
  • Bildungswesen & Forschung

Was Du brauchst

Software
Zum Starten brauchst Du natürlich Process Mining-Software. Wir haben unsere eigene kostenlose Version. Sie ist sehr benutzerfreundlich, da sie einen großen Teil der Datenvorverarbeitung, des Ladens und der Umwandlung für Dich erledigt. ;)

Daten / Eventlog
Du benötigst Daten zur Analyse. Normalerweise sind sie in Deinem IT-System gespeichert und Du solltest Dir darüber keine Gedanken machen müssen.

Process Mining verwendet Daten aus einem sogenannten Eventlog. Das bedeutet, Datenbanken, die die folgenden Informationen enthalten: Fall-ID, Zeitstempel, Aktivitätsname (Case-ID, timestamp, activity name).

Kehren wir zu unserem Beispiel des Pizza-Lieferservices zurück. Ein typischer Prozess könnte so aussehen:

Bestellung erhalten → Backofen vorheizen → Teig vorbereiten → Sauce auf Teig verteilen → Belag hinzufügen → Pizza backen → Pizza in Schachtel legen → liefern

CaseID/FallID
Ein Fall ist eine abgeschlossene Route durch Deinen Prozess. Also zum Beispiel eine zugestellte und bezahlte Pizzalieferung. In unserem Beispiel ist jede Bestellung ein neuer Fall und benötigt eine neue CaseID, damit die einzelnen Prozessschritte mit einem bestimmten Fall verknüpft werden können.
Zum Beispiel bestellt Kunde A eine Salamipizza – das ist ein Fall. Kunde B bestellt eine Käsepizza, eine Salamipizza und eine Pizza mit Käse und Ananas – das ist auch ein Fall, aber es gibt viel mehr Schritte, da Du insgesamt drei Pizzen herstellen musst.

Timestamp/Zeitstempel
Wann ist ein Prozessschritt passiert? Ein Zeitstempel gibt entweder an, wann ein Prozess gestartet oder wann er beendet wurde, oder Du hast zwei Zeitstempel mit Start- und Endzeit. Die Version mit zwei Zeitstempeln ist am genauesten.

Wann hast Du die Pizza in den Ofen gestellt? Das ist der Startzeitstempel für „Pizza backen“. Wann hast Du sie aus dem Ofen genommen? Das ist Dein Endzeitstempel. Wenn Du keinen Endzeitstempel hast, weißt Du nicht, wie viel Zeit zwischen dem Herausnehmen der Pizza aus dem Ofen und dem Einlegen in eine Schachtel vergangen ist. Der Prozessschritt „Pizza backen“ würde bis zum Beginn des Prozessschritts „Pizza in Schachtel legen“ dauern.

Activity/Aktivität
Was wurde getan? Das ist die Beschreibung Deiner Prozessschritte. Aktivitätsnamen sind in der Regel kurz und zutreffend. Beispiele sind „Bestellung erstellen“, „Rechnung senden“ usw.

In unserem Beispiel für die Pizza-Aktivität lauten die Bezeichnungen „Ofen vorheizen“, „Teig vorbereiten“, „Belag hinzufügen“ …

Du kannst Deinem Eventlog weitere Informationen hinzufügen, um eine detailliertere Analyse zu erhalten. Wenn beispielsweise verschiedene Personen für Dich Pizza backen, kannst Du sie dem Ereignisprotokoll hinzufügen. Oder wenn Du mehr als eine Pizzeria hast, kann dies auch eine Kategorie sein. Je mehr Kategorien Du hinzufügst, desto detaillierter kannst Du Deine Analyse durchführen. Denke daran, dass CaseID, Timestamp und Activity Name obligatorisch sind, während alles andere optional ist. Ansonsten hast Du volle Freiheit bei dem Prozess, den Du analysieren möchtest.


In Teil 2 dieser Serie gehen wir näher auf die Ziele und einzelnen Schritte von Process Mining ein.

Wenn Du Fragen hast oder mehr über Process Mining erfahren möchtest, teste unsere Demoversion, kontaktiere uns oder hole Dir das Free Visual. Wir helfen Dir gerne weiter, beantworten Deine Fragen und erzählen Dir mehr über die Mission der Process Analytics Factory (PAF).