Heutzutage sammelt jedes Unternehmen große Mengen an Daten über Systeme, Websites, Umfragen oder Produktionslinien. Diese Daten können sehr wertvoll sein, um einen Einblick in die tatsächliche Funktionsweise Ihrer Geschäftsprozesse zu gewinnen. Aber wie können Sie aus diesen Daten Erkenntnisse gewinnen, so dass Sie tatsächlich Muster, Fallstricke oder Möglichkeiten zur Verbesserung Ihrer Prozesse entdecken? Eine geeignete Methode hierfür ist das Process Mining. In diesem Einblick führen wir Sie durch diese Technik und zeigen Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie am besten vorgehen.
Was ist Process Mining?
Process Mining ist eine Technik zur automatischen Abbildung und Analyse des tatsächlichen Ablaufs von Geschäftsprozessen. Es ist ein leistungsfähiges Werkzeug, um zu visualisieren, wie der aktuelle Prozess tatsächlich abläuft, und bietet somit Einblick in potenzielle Verbesserungsbereiche. Process Mining kann für verschiedene Fragestellungen eingesetzt werden. So kann man beispielsweise Einblicke in Engpässe in einem Prozess gewinnen, die Wirksamkeit einer Prozessverbesserung messen oder die Einhaltung von Verfahren überprüfen.
Process Mining bietet viele Vorteile, weil die Erkenntnisse:
- Sind transparentSie beruhen auf tatsächlich aufgezeichneten Daten;
- Verfügbar sind schnell und einfachdank leistungsfähiger (meist) automatisierter Werkzeuge;
- Sind von hohe Qualitätdank der Möglichkeit, Details heranzuzoomen;
- Sind leicht zu interpretierendank der Visualisierung der Ergebnisse.
Voraussetzung für Process Mining
Eine Voraussetzung für Process Mining ist die Verfügbarkeit von Daten über den Prozess. Diese Daten werden als "Ereignisprotokoll" oder "Event Log" bezeichnet. Jedes Ereignis (Zeile im Protokoll) bezieht sich auf einen Fall (z. B. eine Charge in einem Produktionsprozess), eine Aktivität (Prozessschritt) und einen Zeitpunkt. Ein Ereignisprotokoll ist also eine Sammlung von Ereignissen. Wenn keine oder zu wenige dieser Daten verfügbar sind, besteht der erste Schritt darin, ein (Mess-)System zu implementieren, das die erforderlichen Daten sammeln kann. Ohne Daten ist das Process Mining kein geeignetes Instrument zur Lösung Ihres Problems.
Sieben Schritte von Daten zu Erkenntnissen mit Process Mining
Wir verwenden sieben Schritte, um mit Hilfe von Process Mining Einblicke in Ihr Problem zu gewinnen und konkrete Folgemaßnahmen zu formulieren. Kurz gesagt, sind diese sieben Schritte wie folgt:
- Beschreibung des Problems: Beginnen Sie mit einer klaren, unmissverständlichen und (quantitativen) Problembeschreibung.
- Projektteam und Unterstützung: Stellen Sie sicher, dass dem Process-Mining-Projekt Priorität und Aufmerksamkeit geschenkt wird.
- Komponenten für den Prozessbergbau: Bestimmen Sie, welche Teile des Process Mining relevant sind.
- Werkzeuge: Wählen Sie das richtige Software-Tool.
- Daten: Verwenden Sie vorhandene Daten über den Prozess und sammeln Sie bei Bedarf zusätzliche Daten.
- Auswertungen: Führen Sie die Analysen im Softwaretool durch.
- Ausgabe: Analysieren Sie die Ergebnisse und legen Sie Verbesserungsmaßnahmen fest.
Beispiel für Schritt 6: Analyse mit einem Software-Tool
Datenquelle: processmining.org
Möchten Sie mehr erfahren?
Möchten Sie mehr über die sieben Schritte des Process Mining erfahren, Hilfe bei der Anwendung von Process Mining in der Praxis oder bei der Umsetzung Ihrer Erkenntnisse in konkrete Verbesserungspläne? Dann laden Sie sich unten unseren umfassenden Einblick herunter.
