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Process Mining schafft Transparenz in Unternehmen und hilft, Prozesse zu beschleunigen und Ergebnisse zu optimieren

Prozessmanager*innen waren sehr lange Zeit auf kostenintensive und zeitaufwändige Methoden wie z.B. Interviews oder Workshops angewiesen, um Verbesserungspotenziale in ihren Prozessen zu identifizieren. Im Zuge der Digitalisierung von Geschäftsprozessen stehen Unternehmen jedoch ebenfalls Prozessdaten von IT-Systemen zur Verfügung. 

Als eine Schlüsseltechnologie für die Digitalisierung ermöglicht Process Mining automatisierte Prozessanalysen auf Grundlage dieser in den IT-Systemen gespeicherten Daten. Dadurch haben Unternehmen erstmals die Möglichkeit, sehr effizient Verbesserungspotenziale in ihren Prozessen aufzudecken, die früher unerkannt blieben. Mit dem Einsatz von Process Mining können der laufende Betrieb überwacht und optimiert, die Produktivität gesteigert und Geschäftsrisiken vermieden werden. 

In diesem Artikel lesen Sie, wie Process Mining funktioniert, wie man ein Process-Mining-Projekt umsetzt und welche Ergebnisse man erwarten kann.

Wie funktioniert Process Mining?

Mit Process Mining visualisieren und analysieren Anwender*innen digitale Prozess-Spuren mit dem Ziel, Prozesse kontinuierlich und gezielt zu verbessern und den Erfolg von Optimierungsmaßnahmen zu messen. 

IT-Systeme speichern Daten zu jedem einzelnen Prozessschritt. Process Mining Tools wie LANA Process Mining können somit auf Basis von Zeitstempeln und Aktivitäten den tatsächlichen Prozessablauf  (auch in BPMN) darstellen – mit all seinen Varianten und in voller Komplexität. Damit können Verbesserungspotenziale direkt aufgedeckt und faktenbasiert über Handlungsanweisungen entschieden werden. 

Process Mining Eventlog
Process Mining Eventlog

Bevor Analysen mit Hilfe von Process Mining durchgeführt werden können, müssen zunächst relevante Daten aus den IT-Systemen extrahiert und logisch verknüpft werden. Die Logik für das benötigte Datenmodell wird in sogenannten Standard-Konnektoren gekapselt. Diese enthalten die Extraktionsinformationen der für die jeweiligen Prozesse benötigten Datenbanktabellen und deren Transformation zu einem zusammenhängenden Event Log.

Somit lassen sich Standardprozesse im ERP-Umfeld wie P2P oder O2C relativ leicht anbinden, sofern sich die eigene Implementierung nah am Standard orientiert. Jedoch können genauso gut auch andere, weniger standardisierte Prozesse sehr gut analysiert werden. So haben wir von LANA beispielsweise bereits sehr erfolgreich den Kreditvergabeprozess bei der mBank angebunden. (Mehr zur Anwendung von Process Mining im Finanzwesen erfahren Sie hier.)

Ist-Modell Process Mining
Ausschnitt eines Ist-Modells in Lana Process Mining

IT-Systemlandschaften sind jedoch komplex, oft individuell angepasst und speichern Daten nicht immer auf die gleiche Art und Weise, die Process Mining “out of the box“ ermöglicht. Der größte Aufwand bei der Implementierung einer Process-Mining-Lösung fließt somit immer noch in die initiale Datenextraktion und -transformation – wie bei so vielen Projekten im Business-Intelligence-Umfeld.

Um die Hürde bei der Implementierung von Process Mining möglichst klein zu halten, gibt es  Lösungen zur Datenaufbereitung, wie beispielsweise das von Lana Labs entwickelte ETL Tool LANA Connect, die als Universal-Connector in viele Systemlandschaften eine Implementierung  von Process Mining deutlich vereinfachen kann.

Automatisierter Soll/Ist-Abgleich in LANA
Automatisierter Soll/Ist-Abgleich in LANA

Die Praxis zeigt außerdem, dass die Einführung von Process Mining nicht nur aus Sicht der Prozessoptimierung lohnenswert ist, sondern auch in Hinblick auf die eigene Systemlandschaft wichtige Erkenntnisse liefern kann. Nach der Erstanbindung des Prozesses wird eine Evaluierung der Datenqualität durchgeführt, die bereits erste Verbesserungspotenziale aufzeigt. Damit führt Process Mining schon während der Implementierung zu Maßnahmen, die extrem wertvoll für die Digitalisierungsstrategie von Unternehmen sein können.

Dashboard-Ansicht in LANA Process Mining
Dashboard-Ansicht in LANA Process Mining

Die 5 besten Gründe für Process Mining

Zum Abschluss haben wir aus unserer Praxis noch einmal die 5 besten Gründe zusammengefasst.

1. Kostensenkung

Optimierung und erhöhte Effizienz schlagen sich auch immer in den Büchern nieder. Egal ob Kostenreduktion durch verkürzte Liegezeiten oder Zeitersparnis durch verbesserte Cost-to-Serve (CTS), eingesparte Kosten in der Abrechnung, im Kundenservice oder Gemeinkosten der Organisation –  Process Mining amortisiert sich eigentlich immer. Vor allem ist es mithilfe von Process Mining möglich, Kosten zu senken, ohne dass es zu Lasten der Kund*innen geht. Wie man dies effizient schafft, führt uns direkt zu Punkt 2.

2. Automatisierungsgrad erhöhen

Die Automatisierung manueller Prozessschritte ist in allen Unternehmen ein wichtiges Thema. Durch die mit Hilfe von Process Mining geschaffene Transparenz kann man feststellen, welche Abschnitte eines Gesamtprozesses oder Prozessschritte sich für eine Automatisierung eignen. Ebenso kann man den Automatisierungsgrad des Prozesses im Auge behalten. Änderungsaktivitäten können reduziert werden, da die Ursachen dieser Aktivitäten transparent werden. Auch kann man das Working Capital optimieren, indem man Prozesse besser auswerten kann und dementsprechend Zahlungsziele und Zahlungsbedingungen anpassen. Zudem kann man durch eine Reduzierung der Prozessvarianten die Komplexität des Prozesses reduzieren und den Grad der Standardisierung erhöhen. Somit schafft man die Voraussetzungen für eine erhöhte Automatisierung der Prozesse.

3. Compliance-Steigerung

Durch den automatischen Soll/Ist-Abgleich hat man nicht nur die Möglichkeit, oben beschriebene Prozessabweichungen und Optimierungspotenziale zu identifizieren, sondern auch Complianceverstöße festzustellen und mit gezielten Mitarbeiterschulungen dagegen vorzugehen.

4. Durchlaufzeiten reduzieren

Die Verringerung der Durchlaufzeiten eines Prozesses bei Beibehaltung höchster Standards steigert die Kundenzufriedenheit und optimiert den Cashflow. Mit Hilfe von Process Mining lassen sich sehr effizient die Ursachen für lange Liegezeiten, Prozessschleifen und Bottlenecks erkennen und somit Handlungsanweisungen zu deren Beseitigung ableiten.

5. Transparenz schaffen

Die Schaffung von Transparenz ist zu guter Letzt eine der Kernaufgaben eines Process Mining Tools. Oftmals werden Performancemessungen in Unternehmen nach wie vor auf sehr konventionelle Art durchgeführt. Dazu müssen vergleichsweise viele Ressourcen aufgebracht und teure Beratertage in Anspruch genommen werden.

Mit Hilfe von Process Mining können gezielt wichtige Prozesskennzahlen (z.B. die Dauer einer Kontoeröffnung) analysiert und deren Ursachen mit einer Root Cause Analysis bestimmt werden – ein effizientes Mittel, um mit den richtigen daraus abgeleiteten Handlungsanweisungen die Prozessdauer gezielt zu reduzieren. Analog dazu kann z.B. die Analyse von Ablesebelegen bei Energieversorgungsunternehmen Hinweise geben, an welchen Stellen es zu manueller Nacharbeit kommt, die wiederum die Durchlaufzeiten des Prozesses verlängern.

In beiden Fällen ist eine unproblematische Auftragsabwicklung mit möglichst wenigen Kontaktpunkten mit dem jeweiligen Kundenservice ein sehr wichtiger Punkt für die Steigerung der Kundenzufriedenheit. Wenn beispielsweise Nachprüfungen vorgenommen werden müssen und somit für die Kundin zusätzliche Kontaktpunkte entstehen, hat das große Auswirkungen auf die Kundenzufriedenheit. Solche Klärarbeiten haben im Rahmen von anderen Prozessen eine ähnliche Wirkung, wie z.B. beim Forderungsmanagement, im Purchase-to-Pay (P2P)- oder dem Order-to-Cash (O2C)-Prozess. Wie an dieser Stelle schon mehrmals beschrieben, gibt es auch in diesen Prozessen in Bezug auf Rechnungsstellung, Skontoerträge oder Nachprüfungen große Optimierungspotenziale, welche Unternehmen für sich identifizieren und nutzen können.

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