Das Wissen über betriebliche Prozesse ist ein wichtiger Faktor, um diese optimieren zu können. Oft sind Prozesse jedoch unzureichend dokumentiert oder es besteht eine Diskrepanz zwischen dem alltäglichen durchgeführten Prozess und der Aufzeichnung. Process Mining kann dabei helfen, die Prozesse im Unternehmen besser zu verstehen und zu optimieren.
Was ist Process Mining?
Process Mining ist eine Technik, bei der anhand vorhandener Daten Geschäftsprozesse rekonstruiert und ausgewertet werden können. Dabei werden bestehende Daten aus betrieblichen IT-Systemen genutzt, um Geschäftsprozesse zu rekonstruieren und zu analysieren. Die Methode konzentriert sich auf implizites Prozesswissen, um Prozessschritte zu definieren, zusammenzufügen und zu visualisieren. Das Ziel von Process Mining ist es, einen Prozess end-to-end mit all seinen Schritten, Zusammenhängen und Abhängigkeiten zu erkennen, ihn mit dem gewünschten Prozess zu vergleichen und herauszuarbeiten, wie er eigentlich sein sollte oder wo er optimiert werden kann.
Process Mining vs. Data Mining
Data Mining ist eine Analysetechnik, die ähnlich wie Process Mining große Datenmengen analysiert, um ein besseres Verständnis zu ermöglichen. Allerdings konzentriert sich Data Mining bei der Analyse der Daten auf empirische Zusammenhänge, Querverbindungen und Trends und liefert einzelne Kennzahlen und punktuelle Ergebnisse. Process Mining hingegen analysiert, wie die Daten entstanden sind und kann somit auch Vorhersagen treffen und Abweichungen in Echtzeit identifizieren. Process Mining macht gesamte Unternehmensprozesse sichtbar und ermöglicht die Identifikation von Problemen und Optimierungspotenzialen.
5 gängige Tools für Process Mining
Celonis
Celonis ist eine der bekanntesten Process Mining-Plattformen und bietet eine breite Palette von Funktionen, einschließlich Prozessvisualisierung, Prozessoptimierung und Vorhersageanalysen. Die Plattform ist leicht zu bedienen und kann schnell implementiert werden.
Minit
Minit bietet eine intuitive Benutzeroberfläche, um Prozesse zu visualisieren und zu optimieren. Die Plattform kann Daten aus verschiedenen Quellen kombinieren und bietet Funktionen wie Prozessanalyse, Prozessvergleich und Prozessoptimierung.
Disco
Disco ist eine benutzerfreundliche Process Mining-Software, die eine Vielzahl von Funktionen bietet, darunter Prozessvisualisierung, Prozessanalyse und Prozessoptimierung. Die Plattform unterstützt auch eine breite Palette von Datenquellen und kann schnell implementiert werden.
ProcessGold
ProcessGold bietet eine umfassende Suite von Funktionen, um Geschäftsprozesse zu visualisieren, zu analysieren und zu optimieren. Die Plattform unterstützt eine breite Palette von Datenquellen und bietet eine benutzerfreundliche Schnittstelle.
QPR ProcessAnalyzer
QPR ProcessAnalyzer bietet eine umfassende Palette von Funktionen, um Geschäftsprozesse zu visualisieren, zu analysieren und zu optimieren. Die Plattform unterstützt eine breite
Palette von Datenquellen und bietet eine integrierte Prozessautomatisierung und -optimierung. Die Plattform ist einfach zu bedienen und kann schnell implementiert werden.
Die Rolle der Datenqualität
Die Qualität der Daten ist ein wichtiger Faktor bei der Durchführung eines Process Mining-Projekts. Es ist wichtig, sich bereits im Vorfeld Gedanken über die Daten zu machen und sie inklusive sämtlicher Kontextinformationen zu verstehen. Die relevanten Daten müssen ausgewählt und vorbereitet werden, was oft die Verknüpfung von Daten aus verschiedenen Quellen erfordert. Nur so ist es möglich, am Ende die richtigen Schlüsse aus dem Modell zu ziehen und faktenbasierte Entscheidungen, Schlussfolgerungen oder Empfehlungen zu treffen.
Verbesserung der Datenqualität durch Document AI
Um die Datenqualität weiter zu verbessern, kann die Anwendung von Document AI (Artificial Intelligence) sinnvoll sein. Document AI ist eine Technologie, die maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz nutzt, um Dokumente und Daten zu analysieren, zu extrahieren und zu klassifizieren.
Durch die Anwendung von Document AI können Dokumente automatisch erkannt und analysiert werden, um relevante Informationen zu extrahieren und in einheitlicher Form zu strukturieren. Die Technologie kann dazu beitragen, Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenzuführen und zu bereinigen, um so eine höhere Datenqualität zu gewährleisten.
Mit Document AI können beispielsweise Rechnungen, Lieferscheine, Bestellungen oder Verträge automatisch erfasst und verarbeitet werden. Die Technologie kann die relevanten Daten wie Kundenname, Betrag oder Zahlungsbedingungen aus den Dokumenten extrahieren und in einer einheitlichen Form strukturieren. Dadurch werden Fehler bei der manuellen Eingabe vermieden und die Datenqualität erhöht.
In der Kombination mit Process Mining kann Document AI dazu beitragen, die Qualität der Daten, die in die Process Mining-Software eingegeben werden, zu verbessern. Durch die automatische Extraktion und Strukturierung der Daten werden Fehler und Inkonsistenzen vermieden, was zu besseren Ergebnissen und Erkenntnissen führt.
Insgesamt bietet die Anwendung von Document AI eine Möglichkeit, die Datenqualität zu verbessern und somit die Grundlage für erfolgreiche Process Mining-Projekte zu schaffen.
Phasen des Process Mining
Ein Process Mining-Projekt umfasst mehrere Phasen. In der ersten Phase wird das Projekt geplant und die relevanten Daten herausgesucht. In der zweiten Phase werden Fragestellungen definiert und ein Modell erstellt. In der dritten Phase werden die Eventlogs mit dem Modell in Verbindung gebracht und das Modell wird gegebenenfalls angepasst. In der vierten Phase wird das Modell um weitere Faktoren erweitert und schließlich kann das Modell zur Unterstützung bei Vorhersagen von Ereignissen, der Planung von Interventionen oder Empfehlungen genutzt werden.
Fazit
Process Mining ist ein wichtiger Ansatz, um Geschäftsprozesse zu verstehen und zu optimieren. Die Technik nutzt vorhandene Daten, um Geschäftsprozesse zu rekonstruieren und zu analysieren. Es gibt mittlerweile viele Softwareanbieter, die Process Mining-Tools anbieten. Zu den gängigen Tools gehören Celonis, Minit, Disco, ProcessGold und QPR ProcessAnalyzer. Bei der Durchführung eines Process Mining-Projekts ist es wichtig, sich bereits im Vorfeld Gedanken über die Qualität der Daten zu machen und die relevanten Daten auszuwählen und vorzubereiten. Nur so ist es möglich, faktenbasierte Entscheidungen, Schlussfolgerungen oder Empfehlungen zu treffen.
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