Fakten statt Bauchgefühl: Mit Process Mining in jeder Branche datenbasiert Prozesse verstehen und optimieren

Process Mining bringt Mehrwert in jeder Implementierung

In einer Zeit, in der Effizienz und schnelle Anpassungsfähigkeit entscheidend sind, bietet Process Mining einen erheblichen und vor allem schnell erschließbaren Mehrwert: Es ermöglicht Unternehmen, ihre Geschäftsprozesse anhand von digitalen Fingerabdrücken automatisch detailliert zu visualisieren, zu analysieren und datengetrieben zu optimieren. Es verwandelt Daten in Transparenz und deckt Ineffizienzen auf, die sonst verborgen blieben.

In diesem Blog-Beitrag erklären wir genauer, wie Process Mining helfen kann - und zwar in praktisch jeder Implementierung und unabhängig von Branche oder Prozess.

Wo herkömmliche BI-Tools aufhören, fängt Process Mining erst an

Wie Geschäftsprozesse in einem „Perfekte-Welt-Szenario“ tatsächlich modelliert wurden (Soll-Prozess) und wie sie in der täglichen Realität funktionieren (Ist-Prozess), können zwei sehr unterschiedliche Dinge sein. Tatsächlich sind Abweichungen eher die Regel als die Ausnahme. Dies spiegelt sich in der Regel in sogenannten „Spaghetti-Diagrammen“ wider, die entstehen, wenn Process Mining die zahlreichen Prozessvarianten sichtbar macht, die neben dem Soll-Prozess existieren.

Gleichzeitig müssen Organisationen nach operativer Exzellenz streben, sei es aufgrund des zunehmenden Drucks auf das Kosten-Ertrags-Verhältnis, des zunehmenden Ressourcen- und Fachkräftemangels oder der immer umfassenderen Compliance-Anforderungen. Das wirft viele Fragen auf: Wie oft und wie stark weichen die Prozesse in meiner Organisation vom Ideal ab? Wird dadurch die Effektivität oder Qualität der Prozesse beeinträchtigt? Gibt es gute Gründe für die Abweichungen? Sind die Abweichungen Compliance-relevant oder stellen sie ein Geschäftsrisiko dar? Und dies ist nur die Spitze des Eisbergs.

Bei der Beantwortung dieser Fragen kommt die noch junge Disziplin Process Mining ins Spiel, die aufgrund ihres transformativen Charakters bereits einen festen Platz in der Digitalisierung vieler Unternehmen eingenommen hat. Sie macht Wissen aus Ereignisprotokollen nutzbar und bietet tiefere Analyseebenen als herkömmliche BI-Technologien. Process Mining deckt nicht nur Ineffizienzen, sondern auch deren Ursachen auf und zeigt Verbesserungspotenziale zur Zeit- und Kostenreduktion. Es bildet die Schnittstelle zwischen Prozessmanagement und Data Science und ergänzt den Methodenbaukasten um datengetriebene Ansätze zur Prozessoptimierung.

Der Clue: Es werden gezielt Daten genutzt, die bereits existieren

Eine wesentliche Voraussetzung für den Erfolg von Process Mining ist, dass grundsätzlich alle Unternehmen eine Vielzahl von IT-Systemen zur Steuerung ihrer betrieblichen Prozesse einsetzen. Neben fachlichen Informationen, Dokumenten und dispositiven Daten finden sich in den meisten Anwendungen auch detaillierte Prozessdaten, die die Nutzung der Software dokumentieren - also Daten, die Auskunft darüber geben, wann welche Aktivität in einer Anwendung durchgeführt wurde. Ein Beispiel wäre die Markierung einer Bestellung als bezahlt in einem ERP-System. Diese Aktivitäts- und Prozessdaten, die oft in Form von sogenannten „Event Logs“ oder Ereignisprotokollen vorliegen, enthalten Tausende, in größeren Unternehmen schnell Millionen von Datenpunkten, die für faktenbasierte Entscheidungen genutzt werden können. Diese zu erfassen ist die wesentliche Voraussetzung für Process Mining.

Als strukturierte Sammlungen von Aktivitätsdaten enthalten sie die wesentlichen Attribute zur Rekonstruktion von Prozessmodellen. Ein bekanntes Beispiel sind Einkaufsprozesse („Procurement to Pay“ oder kurz P2P), die insbesondere produzierende Unternehmen, aber auch viele andere Unternehmen unterschiedlicher Branchen täglich durchlaufen:

• Event Cases (die einzelnen Einkäufe)
• Aktivität (einzelne Schritte pro Kauf wie Bestellung oder Bezahlung)
• Zeitstempel für jede Aktivität

Diese Attribute ermöglichen die drei Haupttypen des Process Mining, die sich hinsichtlich Input und Output wie folgt zusammenfassen lassen:

• a) Discovery: Mit Discovery-Algorithmen können die in Prozess- und Aktivitätsdaten verborgenen Prozessmodelle entdeckt werden, die aus den enthaltenen Daten automatisch rekonstruiert werden. Dies hilft, den sogenannten „Happy Path“ - den optimalen Prozess - und die neben ihm existierenden Varianten zu identifizieren.
• b) Conformance Checking: Das Conformance Checking ermöglicht es, einen zuvor definierten oder auch modellierten Soll-Prozess mit den aus den Event Logs erkannten Ist-Prozessen zu vergleichen, Abweichungen zu untersuchen und festzustellen, ob Prozesse regelkonform ablaufen oder nicht.
• c) Enhancement: Schließlich können die gewonnenen Erkenntnisse für Anpassungen, Erweiterungen und Optimierungen der Prozessmodelle genutzt werden.

Prozesse können auf vielfältige Weise optimiert werden. Dazu gehört die Optimierung einzelner Prozessschritte, beispielsweise unerwünschte Anpassungen oder Änderungen, wiederholte oder übersprungene Schritte sowie falsche Abfolgen. Wichtige Aspekte sind auch die Durchlaufzeiten von Prozessen, deren Automatisierungsgrad und die Aufdeckung möglicher Zusammenhänge zwischen Prozessvarianten einerseits und anderen erfassten Attributen wie eingesetzten Materialien, Maschinen und ähnlichem andererseits.

Aus der Theorie in die Praxis: Hands-on Projektbeispiele für Process Mining bei adesso

Die Prozessperspektive, die durch Process Mining ermöglicht wird, ist besonders hilfreich, um folgende Ziele zu erreichen:

• Transparenz über Prozesse, egal wie komplex oder weit verzweigt diese sind.
• Effizienzsteigerung durch Identifikation von Engpässen und ineffizienten Prozessen.
• Kostensenkung durch Identifikation von Optimierungspotenzialen.
• Datenbasierte Entscheidungsfindung auf Basis von Ist-Daten, von Eingriffen in laufende Fälle bis hin zu umfassenden Prozesstransformationen
• Automatisierung, mittlerweile häufig sogar direkt mit der Process Mining Software
• Sowie für Wettbewerbsvorteile, die sich aus optimierten Geschäftsprozessen, verringerten Compliance-Risiken und höherer Kundenzufriedenheit ergeben.

Wie diese theoretischen Mehrwerte auch in der Praxis in unterschiedlichen Branchen realisiert wurden, zeigen einige unserer Praxisprojekte in unterschiedlichen Branchen und mit unterschiedlichen Prozessen.

Backlogs reduzieren bei einem Medizintechnikkonzern

Der Konzern hatte keine transparente Übersicht über Kunden- und Lieferantenbestellungen, was zu vielen Rückständen führte. Mit Process Mining wurde eine ganzheitliche Prozessvisualisierung ermöglicht, die Statusübersichten, Ursachenanalysen und KPI-Berechnungen umfasst. Die folgende Abbildung zeigt, wie die Process Mining Perspektive unseren Kunden nun bei der Analyse und Reduzierung seines Backlogs unterstützt. Dadurch konnten Engpässe identifiziert und die Priorisierung und Planung von Aufträgen verbessert werden. Innerhalb einer Woche konnte der Backlog an rückständigen Aufträgen um 65 Prozent reduziert werden.

Optimierte Bearbeitung von Health Claims in der Versicherungsbranche

Mit unserem selbst entwickelten Process-Mining-Produkt für Versicherungsanbieter können Kundinnen und Kunden, die das adesso IT-System „in|sure Health Claims“ nutzen, ihre Bearbeitung von Health Claims (Leistungsabrechnungen) optimieren. Wir schaffen damit also nicht nur Transparenz über alle Vorgänge, sondern verstehen auch, warum Vorgänge länger dauern und können identifizieren, wo Prozessoptimierungen den größten Hebel haben (falls das euer Interesse geweckt hat, besucht gerne unsere Webseite zur Anwendung).

Transformation und Automatisierung von Prozessen bei einer Bank

Die Prozesse der Bank waren häufig ineffizient, kostenintensiv und mit hohen Compliance-Risiken behaftet. Engpässe waren offensichtlich, konnten aber aufgrund mangelnder Transparenz nicht identifiziert und lokalisiert werden. Eine schnelle Interaktion mit den Kunden war somit nicht möglich. Durch die Anbindung aller wichtigen Quellsysteme vom Kernbankensystem über CRM bis zum ERP konnten wir mit Process Mining eine vollständige Prozesstransparenz schaffen, Bottlenecks und Compliance-Risiken identifizieren und ein kontinuierliches Monitoring der Prozesse etablieren. Prozessqualität und Profitabilität konnten signifikant gesteigert werden.

Dies sind nur einige Beispiele für die unzähligen Möglichkeiten, die Process Mining bietet - wer Prozesse mit digitalen Fußabdrücken hat, kann davon profitieren:

• Energiewirtschaft: Analyse von Instandhaltungsprozessen zur Maximierung der Anlagenverfügbarkeit und Senkung der Instandhaltungskosten
• Fertigungsunternehmen: Analyse von Produktionsprozessen, um die Produktivität zu optimieren, Ausfälle und Kosten zu reduzieren, Materialfluss und Qualität zu verbessern und Liefertermine zu sichern.
• Handel: Analyse von Bestellungen, Lieferungen und Retouren, um Überbestände, Fehllieferungen und Retourenquoten zu reduzieren und das Einkaufserlebnis zu verbessern.
• Telekommunikation: Analyse der Kundenserviceprozesse, um diese zu verkürzen und zu beschleunigen und so die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.
• Logistik & Transport: Analyse & Optimierung der Lagerauslastung, Verbesserung der Picking- und Packing-Prozesse sowie Steigerung der Transporteffizienz, um Lieferverzögerungen, hohe Transportkosten und unzufriedene Kunden zu vermeiden.
• Öffentliche Verwaltung: Analyse von Genehmigungsverfahren, um Bearbeitungszeiten zu verkürzen und die Bürgerfreundlichkeit zu erhöhen.

Ob Neueinsteiger oder Profi – adesso unterstützt End-to-End

Um Process Mining erfolgreich voranzutreiben, ist es entscheidend, die angestrebten Mehrwerte klar zu definieren. Für Unternehmen, die am Anfang ihrer Process Mining Reise stehen, empfehlen wir ein exploratives Process Mining Value Assessment. Dieses hilft, mögliche Anwendungsfälle zu identifizieren, vorzusortieren und zielgerichtet zu qualifizieren. Durch eine anschließende Quantifizierung können wir dann genau bestimmen, welche Mehrwerte schnell erzielt werden können, um die Umsetzung der Use Cases mit dem höchsten, schnellsten oder strategisch relevantesten Mehrwert gegenüber dem erforderlichen Aufwand zu priorisieren.

Unser ganzheitliches E2E Process Mining Dienstleistungsportfolio bietet darüber hinaus Unterstützung bei der Toolauswahl, der Umsetzung der Use Cases und dem Enablement der Mitarbeiter. Gerne beraten wir auch beim Aufbau eines eigenen „Process Mining Center of Excellence“ für eine erfolgreiche Skalierung.

Ihr möchtet gern mehr über spannende Themen aus der adesso-Welt erfahren? Dann werft auch einen Blick in unsere bisher erschienenen Blog-Beiträge.