Process Mining

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Was ist Process Mining?

Process Mining dient der Auswertung und Analyse von Geschäftsprozessen mithilfe von Software. Hierbei wird die Nutzung und die Ausführung von Geschäftsprozessen gespeichert und in Datensätzen festgehalten. Durch die Analyse der entstandenen Daten kann festgestellt werden, wie Prozesse tatsächlich genutzt werden und auf Basis dieses Wissens kann der Prozess optimiert werden. Anschließend wird das ganze wiederholt, da sich die Nutzungsart eines Prozesses mit der Zeit wandeln kann. So wird der Prozess iterativ verbessert und bleibt damit dynamisch.

Process Mining Beispiel - Discovery
Process Mining Beispiel - Discovery

Wie entstand Process Mining?

Process Mining entstand Ende der 1990er-Jahre als Reaktion auf die Misserfolge der klassischen Workflow-Automatisierung. Viele Nutzer glaubten, dass Workflow-Management-Systeme bald so verbreitet und etabliert sein würden wie Datenbank-Management-Systeme. Die Annahme war, dass man durch die bloße Prozessmodellierung Informationssysteme erzeugen kann, die diese Prozesse unterstützen und automatisieren.

Ein in den 1990er-Jahren gebräuchlicher Begriff dafür war „Straight-Through-Processing“ (STP). STP beschreibt den Wunsch, Fälle ohne menschliches Zutun bearbeiten zu können. Die Realität sah anders aus.

Die meisten Unternehmen gaben nach einer ersten Phase des Optimismus die Idee wieder auf. Das Hauptproblem war, dass reale Prozesse viel komplexer sind, als es die einfachen Prozessmodelle vermuten ließen. Selbst unkomplizierte Prozesse können Tausende von Varianten aufweisen. Die relevanten Informationen dazu sind teilweise in Dutzenden von Datenbanktabellen gespeichert. Es ist also offensichtlich, dass diese Komplexität nicht durch ein idealisiertes Prozessmodell dargestellt werden kann.

In welchen Szenarien wird der Ansatz eingesetzt?

Ursprünglich konzentrierten sich kommerzielle Tools auf Process Discovery, das heißt das Erkennen und Abbilden von Prozessen und die automatische Bottleneck-Analyse. Dies geschah typischerweise unter Verwendung von Offline-Event-Logs und einfachen Darstellungen wie dem Directly-Follows Graph (DFG). Die heute führenden Process-Mining-Tools hingegen bieten Conformance Checking, bessere Discovery-Techniken, Predictive Analytics, vergleichendes Process Mining und anpassbare Dashboards, die kontinuierlich aktualisiert und von allen Prozessbeteiligten genutzt werden.

Zur weiteren Entwicklung der Methode empfehlen wir einen Beitrag zur Geschichte von Wil van der Aalst, Professor an der RWTH Aachen.

Process-Mining ist eine Technik des Prozessmanagements, die es ermöglicht, Geschäftsprozesse auf Basis digitaler Spuren in IT-Systemen zu rekonstruieren und auszuwerten.

Hintergrund

Process-Mining ist eine Disziplin der Geschäftsdatenanalyse, die im operativen Bereich eines Unternehmens Prozesse verbessern soll.[1] Die in den Systemen gespeicherten einzelnen Schritte des Prozesses werden zusammengefügt und der Prozess in seiner Gesamtheit visualisiert.[2] Process-Mining ermöglicht es, das in Daten enthaltene, implizite und sonst verborgene Prozesswissen zu modellieren und somit greifbar und transportierbar zu machen. Die Technik wird oft verwendet, wenn durch andere Herangehensweisen keine formale Beschreibung der Prozesse möglich oder wenn die Qualität existierender Prozessaufzeichnungen fragwürdig ist. Zeitgenössische Management-Trends wie z. B. BAM (Business Activity Monitoring), BOM (Business Operations Management), BPI (Business Process Intelligence) zeigen das große Interesse daran, die Analysemöglichkeiten in diesem Bereich weiterzuentwickeln.

Einsatzgebiete

Grundsätzlich kann Process-Mining überall dort eingesetzt werden, wo einzelne Schritte eines Prozesses so in einem IT-System gespeichert werden, dass die Zusammengehörigkeit und Chronologie der Schritte nachvollziehbar ist. Diese Nachvollziehbarkeit wird durch ein Prozess- oder Ablaufprotokoll sichergestellt. Besonders trifft das auf Workflows zu, die in Workflow-Management-Systemen gespeichert und verwaltet werden. Ein Workflow ist ein formal beschriebener Geschäftsprozess, der durch ein Workflow-Management-System koordiniert und kontrolliert werden kann. Durch Benutzerschnittstellen können Nutzer mit dem System interagieren und einzelne Schritte eines Workflows speichern und bearbeiten. Die Gesamtheit der gespeicherten Schritte ergibt schließlich einen Prozess, der mit Process-Mining gehoben und rekonstruiert werden kann. So können z. B. die Transaktionen aus ERP-Systemen, der Verlauf von Tickets in einem Ticketsystem oder klinische Behandlungspfade von Patienten eines Krankenhauses dargestellt werden. Wesentliche Anwendungsfelder von Process-Mining sind die Prozessharmonisierung über verschiedene Organisationseinheiten und Gesellschaften hinweg, die Prozessoptimierung in Bezug auf Durchlaufzeiten, Prozesskosten, Prozessstabilität sowie die Sicherstellung von Compliance-Anforderungen. Weitere Anwendungsmöglichkeiten für Process-Mining finden sich beispielsweise im Wissensmanagement oder in Assistenzsystemen.

Ein Einsatzfall von Process-Mining wäre auch zum Beispiel zu lange Bestellprozesse im Einkauf durch zu lange Freigabezeiten der Fachabteilungen.[3]

Technik

Process-Mining kann als Bindeglied zwischen Data-Mining und Business Process Management gesehen werden. Im Gegensatz zu Data-Mining konzentriert sich Process-Mining jedoch auf die Hebung von in den Daten schon enthaltenem, implizitem Prozesswissen.

Ausgangspunkt für Process-Mining bildet eine Sammlung von Daten, in denen einzelne Prozessschritte gespeichert sind. Die Qualität dieser Daten ist dabei sehr bedeutend für das Process-Mining. Auf diese Daten werden nun eine Reihe statistischer Modelle angewendet, mit deren Hilfe der Standardverlauf des Prozesses (Kernprozess) ermittelt wird. Dieser Kernprozess gilt dann als Grundlage für die übrigen Prozessabläufe und ermöglicht es, Abweichungen vom Standardprozess zu ermitteln.

Process-Mining-Typen

Die Task Force on Process Mining des Institute of Electrical and Electronic Engineers IEEE mit Hauptsitz in New York definiert drei verschiedene Process-Mining-Typen:[4][5][6]

Discovery

Aus den vorhandenen Ablaufsprotokollen vorliegender Daten werden die darin enthaltenen Prozesse rekonstruiert, ohne vorher über Informationen oder Modelle vorhandener Prozesse zu verfügen. Process-Mining dient hier der reinen Hebung vorhandener Prozesse. Diese Art der Anwendung von Process-Mining ist derzeit die Bekannteste.

Conformance

Bei dieser Art des Process-Mining existiert bereits ein Modell über einen Prozessablauf. Die vorhandenen Daten werden nun auf Basis des Modells und der vorliegenden Ablaufprotokolle mit Process-Mining auf Konformität zum vorhandenen Modell überprüft.

Enhancement

Auch hier liegen die Ablaufprotokolle und ein Modell des vorhandenen Prozesses bereits vor. Im Gegensatz zum Conformance-Typ sollen hier jedoch nicht nur Theorie und Praxis auf ihre Konformität hin überprüft, sondern das vorhandene Modell gegebenenfalls angepasst und erweitert werden. Im Idealfall führt dieses Vorgehen zu einem neuen, besseren Modell des gewünschten Prozesses.

Verwandte Techniken und Managementansätze

Quellen

Einzelnachweise

  1. So vermeiden Sie die häufigsten Fehler: Process Mining richtig einsetzen. Abgerufen am 4. Juni 2019.
  2. Daten machen Prozesse effizienter: Process Mining stellt die klassische BI-Welt auf den Kopf. Abgerufen am 4. Juni 2019.
  3. Process Mining: Beispiele und Anwendungsfälle. Abgerufen am 4. Juni 2019 (deutsch).
  4. Gesellschaft für Informatik (GI): Process Mining. 31. Mai 2019, abgerufen am 4. Juni 2019 (deutsch).
  5. Process Mining Manifesto (PDF; 806 kB), IEEE Task Force on Process Mining
  6. IEEE Contact & Support. Abgerufen am 4. Juni 2019.

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