TOP 5 Erfolgsfaktoren für Process Mining

Die kontinuierliche Optimierung von Geschäftsprozessen ist aus erfolgreichen Unternehmen nicht wegzudenken. Anhand von Best Practices und Process Templates sind neue Geschäftsprozesse schnell definiert. In den letzten Jahren hat jedoch die Komplexität der Unternehmens- und IT-Welt zugenommen. Strukturen und Prozesse in Unternehmen sind äußerst komplex, ineinander verwickelt und verflochten. Die Konsequenz: Die Beurteilung der wesentlichen Kriterien ausgeführter Geschäftsprozesse in Form von Qualität, Zeit und Kosten stellt für Unternehmen immer häufiger eine echte Herausforderung dar.

Process Mining, eine Grundlagentechnologie für die Analyse von Geschäftsprozessen, hat in den vergangenen Monaten dagegen besonders im SAP-Umfeld an Aufmerksamkeit gewonnen. Mit Process Mining lassen sich Prozessbilder der ausgeführten Ist-Prozesse objektiv ermitteln und visualisieren. Viele Entscheider stehen vor der Frage, wie die toolbasierte Methode die strategischen Ziele eines Unternehmens unterstützt und ob sich der Einsatz dieser toolbasierten Methode im Unternehmen rechnet.

In diesem Artikel stellen wir die fünf wichtigsten Erfolgsfaktoren für die Planung und den Einsatz von Process Mining Software im Unternehmen vor. Diese wurden aus dem Projektalltag abgeleitet und zeigen auf, wie Sie Process Mining Initiativen in Ihrem Unternehmen zum Erfolg führen:

1 Effizientes Identifizieren und Pre-Processing von Daten

Process-Mining erfordert Expertise und technischen Fortschritt bei der Vorverarbeitung verwertbarer Prozessdaten. Bisher ungenutzte Mengen operationaler Prozessdaten müssen in Datenbanken aufgespürt und vor dem Process Mining vorverarbeitet werden, um daraus neue Erkenntnisse für die Prozessoptimierung zu gewinnen.

Initialer Aufwand und Rüstzeiten für das Process Mining lassen sich reduzieren, wenn man auf Anbieter zurückgreift, welche Prozessdaten Extraktions- und Transformations-Kits für bestimmte Datenquellen wie beispielsweise SAP ERP, Oracle ERP oder Microsoft SQL Server anbieten.

Alternativ dazu kann man auch auf einen sofort einsatzbereiten Process Mining-basierten Service zurückgreifen. Unternehmen müssen dabei keine eigene technische Infrastruktur aufbauen. Diese Vorgehensweise hat darüber hinaus den Vorteil, dass das Tagesgeschäft der Mitarbeiter nicht beeinträchtigt und so gut wie keine Ressourcen seitens des IT-Bereichs bereitgestellt werden müssen. Ein weiterer Vorteil des Service-orientierten Process Mining Ansatzes ist es, dass die Ergebnisse der Prozessdiagnose direkt für die Prozessoptimierung genutzt werden können.

2 Datengrundlage für verlässliche Erkenntnisse schaffen

Für die Prozessoptimierung ist es wichtig, eine evidenzbasierte Grundlage schon im Rahmen der Analyse von Geschäftsprozessen herzustellen. Anstatt der Durchführung von Stichproben ist eine Vollerhebung der Ist-Prozesse auf Grundgesamtheit der Daten zu empfehlen. Im Gegensatz zu den bekannten Prozessmodellierungs-Ansätzen, werden die Belegflüsse dabei nicht manuell modelliert, sondern auf Basis der tatsächlich im Unternehmen ausgeführten Aktivitäten automatisch erzeugt. Zusammenhängende Belegketten jeder einzelnen Aktivität (z.B. Bestellanforderung, Bestellung, Rechnung) werden so sichtbar gemacht. Diese Vorgehensweise lässt keinen Raum für subjektive Wahrnehmung zur tatsächliche Prozessleistung zu. Das Verfahren eignet sich daher besonders gut zur:

  1. Messung aller relevanten Prozessleistungsdaten und KPIs (Key Performance Indikatoren)
  2. Analyse auffälliger Muster und Strukturen in Geschäftsprozessen
  3. Faktenbasierten Ermittlung von Ineffizienzen und potenziellen Risiken

3 Process Mining Diagnose – Qualität ist ihr Mehrwert

Process Mining Tools leisten eine wichtige Arbeit für das Verstehen der Prozesse und rationalisieren den Prozess für das Aufnehmen des Prozesses ganz erheblich. Sie ersetzen aber nicht den Prozessexperten im Unternehmen. Process Mining Tools können nicht “von selbst” Optimierungspotenziale erkennen. Insbesondere bei der Bewertung auffälliger Muster und Ineffizienzen in Geschäftsprozessen, sind daher Überprüfungen durch einen „Prozessversteher“ im Unternehmen notwendig.

Die Quantifizierung der Prozessleistung anhand der Faktoren Qualität, Zeit und Kosten ist für eine 360-Grad-Perspektive auf Ist-Prozesse ebenso wichtig, wie die Erzeugung operativer Kenngrößen wie beispielsweise Lieferzuverlässigkeit, Skontoverlust oder Maverick Buying. Der Einsatz von Process Mining im Unternehmen sollte in keinem Fall dazu führen, dass man nach einer Analyse mehr Fragen über die Geschäftsprozesse hat als vorher. Ganz im Gegenteil: Erst eine punktgenaue und aussagekräftige Diagnose schafft Mehrwerte für eine KPI-orientierte Prozessoptimierung im Unternehmen.

4 Wiederholbar und konstant von Process Mining profitieren

Ein wesentlicher Erfolgsfaktor bei wiederkehrenden Prozessanalysen ist die Vergleichbarkeit der vorgenommen Messungen. Da Process Mining eine fehlerfreie Messung der Prozessleistung auf Basis von Rohdaten beispielsweise aus SAP- und Workflow-Tabellen ermöglicht, empfiehlt sich die toolbasierte Methode für den Einsatz im Rahmen eines kontinuierlichen Verbesserungsprozesses. Unternehmen können den Erfolg vorgenommener Prozessanpassungen überprüfen und zugleich die Differenz zwischen Soll- und Ist-Prozessen schneller reduzieren.

Keine Frage: Eine wiederkehrende Erfolgsüberprüfung der eingeleiteten Prozessoptimierungsmaßnahmen ist wichtig. Allerdings sollte man vor einer Tool-Entscheidung für eine Echtzeit-Messung von Prozess-KPIs, in Abhängigkeit des zu überwachenden Prozess-Typs und seiner Wichtigkeit für den Erfolg eines Unternehmens, überlegen, ob man dafür wirklich eine aufwendige technische Lösung implementieren muss.

In vielen Fällen genügt sicher auch ein „großes Blutbild“, um die Analogie zur Diagnostik in der Medizin aufzugreifen. Ein „großes Blutbild“ beziehungsweise eine wiederkehrende Prozessleistungsdiagnose sagt zuverlässig aus, ob sich der Zustand eines Geschäftsprozesses verbessert hat oder nicht.

5 Process Mining Total Cost of Ownership

Vor einem Einsatz von Process Mining Tools im Unternehmen steht eine Investitions-Entscheidung. Diese kann sehr aufwändig ausfallen, da sich Kosten und Nutzen dem Anwender häufig nicht auf den ersten Blick erschließen. Wichtig ist es, bei einer Process Mining Investitionsentscheidung nicht nur die direkten Kosten für Software, Wartung und Support, sondern auch die damit verbundenen indirekten Kosten zu berücksichtigen.

Process Mining Software funktioniert nach Software-Kauf nicht einfach auf Knopfdruck. Bei der Einführung von Tools im Unternehmen sind Integrationsarbeiten in die bestehende IT-Infrastruktur notwendig. Gegebenenfalls sind zusätzliche Investitionen in eine (In-Memory-)Datenbank bzw. in ein ETL-Tool erforderlich. Es muss festgelegt werden, welche Kennzahlen ermittelt, ausgewertet und ggf. wiederkehrend überwacht werden sollen. Zudem benötigt der Einsatz von Process Mining Tools Ressourcen zur Bewertung der Process Mining-basierten Ergebnisse, um daraus die richtigen Schlüsse für die Prozessoptimierung zu ziehen. Eine Investition in Process Mining Software rechnet sich daher nur für Unternehmen, welche ein echtes Prozessproblem identifiziert haben beziehungsweise ausreichend Anwendungsmöglichkeiten für einen wiederkehrenden Einsatz der Methode haben. Grundlage für eine Entscheidung zum Thema Process Mining sollte in jedem Fall ein entsprechender Process Mining Business Case sein.

Die finanzielle Einstiegshürde und das Investitionsrisiko lassen sich darüberhinaus durch die Wahl des richtigen Process Mining Tools senken. Mit Blick auf die im Markt verfügbaren Tools zeichnet sich mehr und mehr ab, dass leistungsstarke Process Mining Software gut, aber nicht teuer sein muss.

Fazit

Process Mining ist eine toolbasierte Methode, welche dabei hilft, Optimierungspotenziale in Geschäftsprozessen schnell zu identifizieren und gezielt zu heben. Aus Sicht eines Prozessoptimierers liefern Process Mining Tools jedoch zunächst “nur” Zwischenergebnisse. Auch wenn die diagnostische Qualität der Prozessbilder das Erkennen von Ineffizienzen und Fehlern in den operativen Prozessen beschleunigt, so ersetzt dies nicht die Notwendigkeit, konkrete Handlungsempfehlungen und Projektvorschläge zu ermitteln.

Bei aller Begeisterung für das Thema Process Mining sollte man daher nicht vergessen, um was es eigentlich geht: Es geht darum, die Geschäftsprozesse zu optimieren.


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