Auf einen Blick
Je besser die Prozesse im Unternehmen strukturiert und optimiert sind, desto effizienter können Mitarbeitende agieren. Hinter einem funktionierenden Prozessmanagement steckt kein Geheimnis. Um herauszufinden, ob eingeführte Abläufe ihren Nutzen erfüllen, können Unternehmen einzelne Prozesse systematisiert aufbereiten.
Process Mining kommt aus dem Bereich der Geschäftsdatenanalyse und gehört zu den Data-Mining-Techniken. Es wird zur Analyse und Auswertung von digitalen Geschäftsprozessen genutzt und zeigt auf, wie Daten entstehen. Die Analyse erfolgt dabei systematisch, datengestützt und in Echtzeit. Transaktionsdaten werden in der Regel automatisch über eine Process Mining Software erstellt und in einer Log-Datei gespeichert.
Potenziale
Mithilfe von Process Mining ist es möglich, Unterschiede zwischen den geplanten und den tatsächlich gelebten Abläufen sichtbar zu machen. So werden ineffiziente Prozesse aufgedeckt und Unternehmen können diese verbessern – auch in komplexen Wertschöpfungsketten. Damit birgt die Technik vor allem Potenzial mit Blick auf die Weiterentwicklung digitaler Fabriken und überall dort, wo schnelle Lieferzeiten, Termintreue und eine effiziente Auftragsabwicklung unabdingbar sind.
Darüber hinaus tragen moderne und effiziente Prozesse zu einer höheren Materialnachhaltigkeit oder einer besseren Energieeffizienz bei – indem beispielsweise weniger Ausschuss produziert und unnötige Energieverbräuche aufgedeckt werden. Somit unterstützt Process Mining nachhaltig beim Aufbau widerstandsfähiger Wertschöpfungsketten.
Anwendungsbereiche
Die Visualisierung der Daten stellt Optimierungsbedarfe systematisch heraus. Dafür entscheidend ist jedoch eine solide Datengrundlage sowie vorhandene digitale Geschäftsprozesse. Mit Hilfe übersichtlicher Grafiken und Statistiken können aussagekräftige Informationen über einen bestimmten Prozess getroffen werden: beispielsweise wie lange ein Produktionsprozess dauert, wie viele Ausschussteile produziert wurden oder ob es während der Produktion Störfälle gab.
Hinsichtlich der Auswertung von Kaufverhalten ist Process Mining ebenso von großem Nutzen und hilft herauszufinden, wie oft Kund:innen zum Beispiel Bestellungen ändern, den Newsletter abonnieren oder Kaufvorgänge abbrechen.
Da Unternehmensumfelder sich zunehmend dynamischer verändern, sollten sich auch Prozesse dynamisch anpassen. Ein regelmäßiges Process Mining ist daher unerlässlich.
Herausforderungen
Um die richtigen Rückschlüsse für das eigene Unternehmen zu ziehen, sind die Datenerstellung und die Auswahl der Daten sehr wichtig. Es kann passieren, dass Daten falsch interpretiert oder nur Teilbereiche ausgewertet werden. Zudem ist die Erfassung manueller Tätigkeiten nicht möglich.
Zur Vermeidung von Fehlinterpretationen empfiehlt sich eine ganzheitliche Betrachtung des Unternehmens sowie ein eigenes Verständnis für das Konstrukt „digitale Fabrik“. Hierbei ist die kontinuierliche Arbeit mit Reifegradmodellen und daraus abgeleiteten Soll-Ist-Plänen hilfreich.
Weiterführende Inhalte
- Selbstcheck Digitalisierung: https://digitalzentrum-chemnitz.de/werkzeuge/selbstchecks/
- KI-basierte Datenanalyse: https://digitalzentrum-chemnitz.de/wissen/datenanalyse-mit-ki/
- Mehr über Process Mining: https://bpmo.de/bpm-wiki/process-mining/