Anforderungen für Process Mining Var. 2
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Process Mining ist eine Technologie, die für die Modellierung, Analyse und Optimierung von Prozessen entwickelt wurde. Durch die vollständige Visualisierung und Bewertung von Geschäftsprozessen werden wichtige Daten nicht mehr übersehen, sondern stattdessen zur Verbesserung der Prozessoptimierung verwendet. Dies hilft Unternehmen, ihre Produktivität und Effizienz zu steigern. Trotz fortschrittlicher und benutzerfreundlicher Process Mining-Tools ist die Implementierung und Verwendung von Process Mining alles andere als einfach. Auf dieser Seite werden die Anforderungen und Herausforderungen für Process Mining beschrieben. Die Informationen gelten für alle Methoden des Process Mining, einschließlich des traditionellen Process Mining und des objektzentrierten Process Mining (OCPM
Process Mining ist eine Technologie, die für die Modellierung, Analyse und Optimierung von Prozessen entwickelt wurde. Durch die vollständige Visualisierung und Bewertung von Geschäftsprozessen werden wichtige Daten nicht mehr übersehen, sondern stattdessen zur Verbesserung der Prozessoptimierung verwendet. Dies hilft Unternehmen, ihre Produktivität und Effizienz zu steigern. Trotz fortschrittlicher und benutzerfreundlicher Process Mining-Tools ist die Implementierung und Verwendung von Process Mining alles andere als einfach. Auf dieser Seite werden die Anforderungen und Herausforderungen für Process Mining beschrieben. Die Informationen gelten für alle Methoden des Process Mining, einschließlich des traditionellen Process Mining und des objektzentrierten Process Mining (OCPM).
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Process Mining ist eine Technologie, die für die Modellierung, Analyse und Optimierung von Prozessen entwickelt wurde. Durch die vollständige Visualisierung und Bewertung von Geschäftsprozessen werden wichtige Daten nicht mehr übersehen, sondern stattdessen zur Verbesserung der Prozessoptimierung verwendet. Dies hilft Unternehmen, ihre Produktivität und Effizienz zu steigern. Trotz fortschrittlicher und benutzerfreundlicher Process Mining-Tools ist die Implementierung und Verwendung von Process Mining alles andere als einfach. Auf dieser Seite werden die Anforderungen und Herausforderungen für Process Mining beschrieben. Die Informationen gelten für alle Methoden des Process Mining, einschließlich des traditionellen Process Mining und des objektzentrierten Process Mining (OCPM).
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Process Mining ist eine Technologie, die für die Modellierung, Analyse und Optimierung von Prozessen entwickelt wurde. Durch die vollständige Visualisierung und Bewertung von Geschäftsprozessen werden wichtige Daten nicht mehr übersehen, sondern stattdessen zur Verbesserung der Prozessoptimierung verwendet. Dies hilft Unternehmen, ihre Produktivität und Effizienz zu steigern. Trotz fortschrittlicher und benutzerfreundlicher Process Mining-Tools ist die Implementierung und Verwendung von Process Mining alles andere als einfach. Auf dieser Seite werden die Anforderungen und Herausforderungen für Process Mining beschrieben. Die Informationen gelten für alle Methoden des Process Mining, einschließlich des traditionellen Process Mining und des objektzentrierten Process Mining (OCPM).
Digitalisierter Prozessablauf als zentrale Anforderung
Da Process-Mining-Tools mit digitalen Daten arbeiten, sind digitalisierte Prozessabläufe für ihre Anwendbarkeit unerlässlich. Geschäftsprozesse gelten als digitalisiert, wenn Prozessdaten über Softwareanwendungen (z. B. SAP) von Anfang bis Ende digital erfasst werden und alle Prozessschritte erfasst werden.
Auch wenn Unternehmen teilweise analoge Geschäftsprozesse haben, kann Process Mining dennoch angewendet werden. In solchen Fällen sind analoge Prozesse ausgeschlossen und die Anwendung konzentriert sich ausschließlich auf digitale Prozesse.
Digitalisierte Prozesse sind das grundlegende Kriterium für die Anwendbarkeit der Process-Mining-Technologie. Sobald solche Prozesse existieren, müssen die folgenden zusätzlichen Anforderungen für einen effizienten und fehlerfreien Einsatz von Process Mining erfüllt werden:
- Verfügbarkeit von Process Mining-Software
- Implementierung der Software im Unternehmen
- Anpassung der Software an spezifische Geschäftsprozesse
- Integration der Software mit relevanten Systemen
- Schulung von Anwendern und IT-Spezialisten im Unternehmen
Zusammengefasst besteht die Kernanforderung darin, dass Prozesse zunächst digital (über IT-Systeme) ablaufen müssen. Diese IT-Systeme werden dann mit einer auf das Unternehmen zugeschnittenen Process-Mining-Software verknüpft, um die Prozesse zu rekonstruieren.
Klare Identifikation und Abgrenzung von Prozessen
Um Prozesse im Process Mining exakt zu rekonstruieren und qualitative Daten zu generieren, ist eine klare Identifikation und Abgrenzung der Prozesse notwendig. Diese Anforderung wird durch die folgenden drei Aspekte erfüllt:
- Zuweisung eines Identifikationskriteriums (z. B. Artikelnummer in einem Produktionsprozess; Bestellnummer in einem Bestellvorgang)
- Zeitstempel für die korrekte chronologische Abbildung der einzelnen Schritte im Geschäftsprozess
- Klare Benennung des Vorgangs (z. B. Bestellung aufgeben; Bestellung absenden)
Mithilfe dieser drei Attribute für einzelne Prozessaktivitäten können Ereignisprotokolle erstellt werden, die dann vom Process Mining-Tool erfasst werden. Bei den Ereignisprotokollen handelt es sich um systematische Tabellen, die diese drei obligatorischen Attribute für Prozessaktivitäten und andere optionale Kategorien enthalten.
Sobald Geschäftsprozesse klar von unternehmensfremden Aktivitäten unterschieden werden können, besteht kein Risiko, falsche Daten zu sammeln, die die Prozessanalyse beeinträchtigen oder sogar unmöglich machen könnten. Ein klar definierter Start und ein klar definiertes Ende von Geschäftsprozessen ermöglichen eine umfassende Prozessanalyse, beispielsweise die Berechnung der Prozesszykluszeiten. Die gesammelten Daten ermöglichen eine präzise Analyse des aktuellen Zustands und helfen dabei, ein breiteres Spektrum an Optimierungspotenzialen zu identifizieren.
Vertraulicher Umgang mit personenbezogenen Daten in IT-Systemen
Eine wichtige rechtliche Überlegung bei Process Mining ist der Datenschutz. Ohne die Zustimmung einzelner Personen dürfen keine personenbezogenen Leistungsdaten erhoben werden. Wenn Einzelpersonen und ihre Beiträge Teil von Prozessen sind, müssen ihre Rollen anonymisiert werden.
Zu den potenziell gesammelten Daten gehören personenbezogene Daten, Aktivitätsdaten und Interaktionsdaten während Geschäftsprozessen. Es ist wichtig, die Arbeitnehmervertreter über die Art der personenbezogenen Daten zu informieren, die im Rahmen von Process Mining erfasst werden. Die Lösungen sollten sich auf Folgendes konzentrieren:
- Beschränken Sie die Analyse personenbezogener Daten ausschließlich auf die relevanten Prozesse.
- Stellen Sie sicher, dass Daten anonymisiert werden, z. B. indem Sie Rollen oder Berechtigungen anstelle von Mitarbeiternamen verwenden. Die Datenerfassung und -analyse sollte sich dann auf Rollen oder Berechtigungen konzentrieren.
- Erfassen Sie nur personenbezogene Daten, die für die Prozesse wirklich relevant sind.
Process Mining als Teil der digitalen Transformation und als Methode zur Prozessoptimierung bringt Veränderungen für die Belegschaft mit sich. Diese Änderungen sollten frühzeitig durch ein offenes Change Management kommuniziert werden, wobei die Mitarbeiter schrittweise auf die Anpassungen vorbereitet werden. Die Unterstützung der Mitarbeiter bei der Verwendung von Process-Mining-Daten zur Analyse und Optimierung von Prozessen ist von entscheidender Bedeutung. Der direkte Zugriff auf diese Daten erhöht die Transparenz und ermöglicht es den Mitarbeitern, Probleme auf der Grundlage neu gewonnener Prozesskenntnisse unabhängig anzugehen.
Für Process Mining erforderliche Kompetenzen: Den Zielprozess erreichen
Um aktuelle Prozesse zu optimieren und Zielprozesse durch Process Mining zu erreichen, benötigen Anwender spezifische Kompetenzen. Diese sind in drei Schlüsselbereiche unterteilt:
Analytische Kompetenzen
Für die qualitative Analyse sind Fähigkeiten in der Visualisierung und Interpretation generierter Daten erforderlich. Ein breites Wissen über statistische Modelle ist ebenfalls von Vorteil.
Technologische Kompetenzen
Die erfolgreiche Anwendung von Process Mining erfordert technologische Fähigkeiten, einschließlich Datenmodellierung, Datenbereitstellung und Verständnis der Datenflüsse innerhalb der IT-Landschaft. Dazu gehören auch Kenntnisse im Umgang mit dem Process Mining-Tool. Technologische Kompetenzen stellen bei der Implementierung oft eine Herausforderung dar. Um diesem Problem zu begegnen, bieten wir bei MPMx umfassende Schulungen an, die sich mit der Datenanalyse mit unserer Software befassen und umsetzbare Maßnahmen zur Prozessverbesserung ableiten.
Organisatorische Kompetenzen
Schließlich ist es wichtig, analytische und technologische Kompetenzen in die organisatorischen Aspekte des Unternehmens zu integrieren. Eine Prozessverbesserung kann nur durch eine auf das Unternehmen zugeschnittene Datenanalyse und -optimierung erreicht werden. Die Umsetzung von Änderungen ohne Berücksichtigung ihrer Auswirkungen auf das Unternehmen birgt das Risiko eines Scheiterns. Unternehmen müssen die Interaktionen zwischen den Systemkomponenten und die möglichen Auswirkungen von Prozessänderungen berücksichtigen.
Beispiel für die Implementierung und Anwendung von Process Mining
Nach der Auswahl einer Process-Mining-Software integriert der Anbieter diese auf der Grundlage von Vereinbarungen mit dem Unternehmen in die Geschäftsprozesse. Alle zu modellierenden und zu analysierenden Workflows werden in der Software dokumentiert.
Pilotprojekte können helfen zu beurteilen, ob Process Mining für die spezifischen Prozesse des Unternehmens geeignet ist. Diese Pilotprojekte bewerten die Anwendbarkeit und den Wert von Process Mining. Bei Erfolg werden die Workflows im Process Mining-Tool dokumentiert und die Implementierung beginnt.
Bei der Workflow-Dokumentation werden Prozesse klar benannt, um alle relevanten Prozessdaten zu sammeln. Die Softwareintegration in die Systeme des Unternehmens und die Datenaufbereitung dauern in der Regel etwa zwei Wochen. Während oder vor dieser Zeit können Mitarbeiter und IT-Spezialisten in der Verwendung der Software und der Anpassung an Unternehmensveränderungen geschult werden.
FAQ: Fragen und Antworten zum Thema „Process Mining und seine Anforderungen“
Das OCPM ermöglicht die prozessübergreifende Modellierung von Geschäftsprozessen. So wird beispielsweise auch das Potenzial zur Optimierung an den Schnittstellen mehrerer Prozesse aufgedeckt. Das klassische Process Mining hingegen dient nur der Analyse und Optimierung einzelner Prozesse mit einem klar definierten Anfang sowie Ende.
Ja, die Nutzung unserer BI-Tools ist auch dann möglich, wenn bereits ein anderes BI-Tool (z. B. Qlik; Power BI; Tableau) im Einsatz ist. Für bessere Synergieeffekte zwischen den Tools und eine reibungslose Automatisierung bietet es sich allerdings an, die Tools eines Anbieters zu verwenden.
Ja. Gern unterstützen wir dabei, das herkömmliche Process Mining auf ein System mit OCPM zu erweitern. Durch den Einsatz eines entsprechenden Tools wird der Umstieg von herkömmlichem Process Mining auf das fortschrittlichere und umfassendere OCPM möglich.
Business Intelligence dient dazu, die Performance des gesamten Unternehmens zu messen. Hierzu werden ähnlich dem Process Mining automatisiert Datensätze eingeholt. Allerdings geht Business Intelligence davon aus, dass an den Geschäftsprozessen selbst nichts zu optimieren ist. Letztlich bietet sich die Nutzung beider Lösungen an: Process Mining zur Visualisierung und Analyse von Prozessdaten, Business Intelligence zur Optimierung der Performance des Unternehmens auf Basis verschiedener KPIs, die teilweise durch die Prozesse beeinflusst werden.
Im Vergleich zu Data Mining hat Process Mining mehrere Vorteile. Diese bestehen darin, dass nicht nur statische Daten zur Analyse herangezogen werden, sondern auch analysiert wird, wie die Daten im Zuge der Prozesse entstanden sind. Abweichungen vom Soll-Prozess können mittels Process Mining im Gegensatz zu Data Mining in Echtzeit festgestellt werden.
Erfahre mehr über Process Mining
Entdecken Sie, wie Process Mining Ihre Geschäftsabläufe revolutionieren kann. Durch die Analyse von Echtzeitdaten aus Ihren bestehenden Systemen deckt Process Mining Ineffizienzen auf, optimiert Arbeitsabläufe und liefert umsetzbare Erkenntnisse zur Rationalisierung von Prozessen. Ganz gleich, ob Sie Kosten senken, die Einhaltung von Vorschriften verbessern oder die Gesamtleistung verbessern möchten, Process Mining ermöglicht es Ihnen, datengestützte Entscheidungen zu treffen. Machen Sie den ersten Schritt zur Transformation Ihrer Abläufe — entdecken Sie noch heute die Möglichkeiten von Process Mining!
