Geschäftsprozesse laufen in Unternehmen oft anders ab als geplant oder dokumentiert. Process Mining analysiert reale Abläufe anhand von Systemdaten und macht diese Unterschiede sichtbar. Die gewonnene Transparenz bildet eine sachliche Grundlage für die Planung von Automatisierung.

Was ist Process Mining

Process Mining ist eine Methode zur Analyse von Geschäftsprozessen. Sie basiert auf Daten, die in IT-Systemen während der Bearbeitung von Vorgängen entstehen. Diese Daten zeigen, wann ein Prozess beginnt, welche Schritte ausgeführt werden und wann der Prozess endet. Auf dieser Grundlage lässt sich der tatsächliche Ablauf eines Prozesses darstellen.

Im Unterschied zu klassischen Prozessmodellen zeigt Process Mining keinen idealisierten Ablauf, sondern den realen Ist-Zustand. Dadurch werden Abweichungen zwischen dokumentierten und tatsächlich ausgeführten Prozessen sichtbar. Diese Abweichungen betreffen zum Beispiel zusätzliche Prozessschritte, Schleifen oder Wartezeiten, die in offiziellen Beschreibungen oft nicht berücksichtigt sind.

Herkunft der Prozessdaten

Die für Process Mining verwendeten Daten stammen aus bestehenden IT-Systemen. Dazu gehören unter anderem Systeme zur Auftragsbearbeitung, Rechnungsstellung oder Workflow-Steuerung. Bei jedem Bearbeitungsschritt entstehen Protokolleinträge, die Informationen zu Aktivitäten, Zeitpunkten und Vorgängen enthalten.

Diese Daten liegen bereits im Unternehmen vor und werden im normalen Betrieb erzeugt. Für die Analyse sind keine zusätzlichen Befragungen oder Messungen notwendig. Der laufende Betrieb bleibt unverändert. Wichtig ist jedoch, dass die Daten vollständig und konsistent vorliegen, damit die Analyse aussagekräftig ist.

Transparenz in Geschäftsprozessen

Transparenz bedeutet, dass ein Prozess nachvollziehbar beschrieben werden kann. Ohne diesen Überblick lassen sich Abläufe nur eingeschränkt beurteilen. Process Mining zeigt unter anderem, wie lange Prozesse dauern, an welchen Stellen Wiederholungen auftreten und wo Unterbrechungen entstehen.

Diese Informationen helfen, den Ist-Zustand eines Prozesses zu verstehen. Sie dienen nicht der Bewertung von Personen, sondern der sachlichen Betrachtung von Abläufen. Ziel ist es, Prozesse objektiv darzustellen und auf dieser Basis fundierte Entscheidungen zu ermöglichen.

Zusammenhang mit Automatisierung

Automatisierung setzt klar strukturierte Prozesse voraus. Process Mining zeigt, welche Prozessschritte häufig gleich ablaufen und nur wenige Abweichungen enthalten. Diese Schritte können als Grundlage für weitere Überlegungen zur Automatisierung dienen.

Andere Prozessschritte enthalten Ausnahmen oder erfordern Entscheidungen durch Mitarbeitende. Diese Schritte bleiben in der Regel manuell. Die Analyse hilft dabei, Prozesse realistisch einzuordnen und voneinander abzugrenzen. Auf diese Weise lassen sich Automatisierungsvorhaben gezielt vorbereiten, ohne bestehende Probleme zu verstärken.

Abgrenzung zu Robotic Process Automation

Robotic Process Automation bezieht sich auf die technische Ausführung einzelner Tätigkeiten. Dabei werden regelbasierte Aufgaben durch Software übernommen. Process Mining verfolgt einen anderen Zweck. Es betrachtet den gesamten Prozess und stellt dessen Ablauf dar.

Beide Ansätze stehen in einem sachlichen Zusammenhang. Process Mining dient der Analyse und Einordnung von Prozessen, während RPA für die technische Umsetzung einzelner Schritte eingesetzt wird. In der Praxis wird Process Mining häufig vor einer Automatisierung eingesetzt, um geeignete Prozessbereiche zu identifizieren.

Beispiel aus der Praxis

Ein Unternehmen analysiert den Prozess der Rechnungsbearbeitung. Die Auswertung zeigt mehrere manuelle Schritte sowie Wartezeiten zwischen einzelnen Aktivitäten. Zudem wird sichtbar, dass einzelne Rechnungen mehrfach geprüft werden.

Auf Grundlage dieser Erkenntnisse werden einzelne Prüfschritte technisch umgesetzt. Andere Schritte werden organisatorisch angepasst. Der Ablauf wird dadurch klarer dargestellt und nachvollziehbarer für die Anwender. Gleichzeitig entsteht eine einheitlichere Bearbeitung von Vorgängen. Es werden Abläufe klar, welche bis anhin wenig transparent aufgezeigt oder wahrgenommen wurden. Unnötige Arbeitsschritte werden aufgedeckt und können eliminiert werden. Es entstehen nicht nur saubere Prozesse, sondern es wird Transparenz geschaffen.

Weiterführende Links

• Was ist Process Mining?
• Process Mining: Was steckt dahinter? Wem hilft das?
• Process Minging Market Size
• Process Mining Basics

Hinweis:
Dieser Blogbeitrag wurde mit Unterstützung des Sprachmodells ChatGPT erstellt.