Wie Process Mining Ihrem Unternehmen helfen kann
Wenn Sie Mitarbeiter beschäftigen, die Geschäftsprozesse mithilfe von IT-Systemen ausführen, sollten Sie sich mit Process Mining befassen. Dan Johnson, Leiter der Automatisierung, Zukünftige Belegschaft erklärt, wie Process Mining Organisationen hilft, die Leistung ihrer Prozesse zu entdecken und zu verbessern, Engpässe und andere Verbesserungsbereiche zu identifizieren.
Process Mining hilft Unternehmen, die Leistung ihrer Prozesse zu entdecken und zu verbessern, Engpässe und andere Verbesserungsbereiche zu identifizieren. Bei richtiger Implementierung senkt Process Mining Kosten, verbessert Service Level Agreements (SLAs) und versetzt Teams in die Lage, Ineffizienzen schnell zu beheben. Es ist zu einem Vorteil für Business-Analysten und Operations Excellence-Berater geworden, aber entscheidend ist, dass es dem Management umfassende Einblicke in die Leistung ihres Betriebs bietet.
Für Organisationen, die Process Mining erfolgreich implementiert haben, ist das Erstellen und Analysieren von Ist-Prozessen vollständig automatisiert. Die Prozesserkennung ist also keine zeitaufwändige und ressourcenintensive Praxis mehr. Aber was ist mit den Organisationen, die die Vorteile von Process Mining noch nicht erkannt haben?
Wenn Sie Mitarbeiter beschäftigen, die Geschäftsprozesse mithilfe von IT-Systemen ausführen, sollten Sie sich mit Process Mining befassen.
Wie funktioniert Process-Mining?
Process Mining kombiniert Datenwissenschaft und Prozessanalyse, um Daten aus Informationssystemen zu gewinnen. Beispielsweise erstellen Tools für Enterprise Resource Planning (ERP) oder Customer Relationship Management (CRM) bei jeder Transaktion Ereignisprotokolle, die einen Audit-Trail der Prozesse bereitstellen. Dies zeigt, welche Arbeiten wann und von wem durchgeführt werden.
Process-Mining-Software verwendet dann diese Informationen, um ein Prozess-„Modell“ zu erstellen. Dadurch kann der End-to-End-Prozess untersucht werden, wobei die einzelnen Schritte und etwaige Abweichungen angezeigt werden. Eingebaute Modelle für maschinelles Lernen helfen dann dabei, Einblicke in die Grundursache von Abweichungen zu geben. Beispielsweise könnte darauf hingewiesen werden, dass jedes Mal, wenn ein neuer Kunde einen Adressnachweis benötigt, der Prozess verlangsamt wird. Mit diesen Modellen kann das Management sehen, ob seine Prozesse effizient funktionieren, oder wenn nicht, liefern sie die Informationen, die zu ihrer Optimierung erforderlich sind.
Die Auswahl der richtigen Orte für die Anwendung von Process Mining ist wichtig. Organisationen, die es auf bereits digitalisierte Prozesse anwenden, dh Prozesse, die Kern-IT-Systeme verwenden, erzielen tendenziell die besten Ergebnisse. Es bietet einen evidenzbasierten Überblick über die Leistung von Prozessen und ist ein einfacher Verkauf an die Geschäftsleitung, sobald sie sieht, wo Probleme und Chancen liegen.
Verschiedene Arten von Process Mining
Es gibt drei grundlegende Arten von Process Mining: Discovery, Conformance und Enhancement:
- Discovery verwendet Ereignisprotokolle, um ein Modell ohne Einfluss von außen zu erstellen. Bei dieser Technik existieren keine früheren Prozessmodelle, um die Entwicklung des neuen Prozessmodells zu informieren. Daher ist diese Art des Process Mining am weitesten verbreitet.
- Die Konformität vergleicht die Erwartung mit der Realität und zielt darauf ab, Abweichungen vom erwarteten Modell zu identifizieren.
- Enhancement wird manchmal als Performance Mining bezeichnet und dient der Verbesserung eines bestehenden Prozessmodells. Das Ergebnis der Konformitätsprüfung zeigt beispielsweise die Identifizierung von Engpässen an, sodass Manager den Prozess optimieren können.
Warum ist es so wichtig?
Lean Six Sigma ist eine Methode, die auf einer kollaborativen Teamleistung beruht, um die Leistung zu verbessern, indem systematisch Verschwendung beseitigt und Abweichungen reduziert werden. Lean Six Sigma hat sich als effektive Methode zur Senkung der Betriebskosten und Steigerung der Kapitalrendite erwiesen. Es war jedoch schwierig, Chancen zu identifizieren und die Auswirkungen von Verbesserungen zu messen. Process Mining hilft, indem es die Ineffizienzen in Prozessen identifiziert und quantifiziert und zeigt, wie effektiv Änderungen waren. Der Einsatz dieser Prozesse senkt nicht nur die Kosten, sondern fördert auch mehr Innovation, Qualität und eine bessere Kundenbindung.
Der Erfolg von Process Mining lässt sich an der Erfahrung eines großen Versicherungsunternehmens nachweisen. Eine Hauptquelle für Ineffizienz und Kosten für das Unternehmen war der End-to-End-Schadensprozess: von der FNOL (First Notice of Loss) über die Schadensbewertung bis hin zur endgültigen Schadenszahlung. Process Mining wurde verwendet, um zu verstehen, wie etwa 300,000 Schadensfälle weitergeleitet wurden, welche Schritte im Prozess die längsten Vorlaufzeiten hatten, welche die meisten Unterschiede hatten und warum. Das Unternehmen stellte fest, dass eine Kombination aus manueller Datenverarbeitung, der Handhabung verschiedener Dokumente und der Verwaltung mehrerer Übergaben zwischen Dritten während der Schadensprüfung die Betriebskosten erhöht und sich gleichzeitig negativ auf das Kundenerlebnis auswirkt. Innerhalb von acht Wochen lieferte Process Mining eine aussagekräftige Karte des End-to-End-Antragsprozesses mit Einblicken in Schmerzpunkte und eine Reihe von Verbesserungsmöglichkeiten. Es folgte eine Kombination aus Benutzerschulung, Prozessautomatisierung und Prozessverbesserungsinitiativen. Das Ergebnis war eine erstaunliche Verbesserung der Zykluszeiten um 43 % und eine Zeitersparnis von über 1200 Stunden pro Monat.
Herausforderungen zu bewältigen
Aber Process Mining ist noch eine relativ neue Disziplin, daher gibt es noch einige Herausforderungen zu meistern, darunter:
- Datenqualität – Das Finden, Zusammenführen und Bereinigen von Daten ist normalerweise erforderlich, um Process Mining zu ermöglichen. Daten sind wahrscheinlich über verschiedene Datenquellen verstreut. Sie ist oft unvollständig oder enthält unterschiedliche Bezeichnungen oder Granularitätsstufen. Die Berücksichtigung dieser Unterschiede ist wichtig für die Informationen, die ein Prozessmodell liefert.
- Prozessänderungen – Manchmal ändern sich Prozesse, während sie analysiert werden, was zu einer Verschiebung des Prozessmodells führt.
Organisationen, die danach streben, digitale Unternehmen zu werden, müssen die Fähigkeit verbessern, Prozesse zu untersuchen und zu analysieren. Die Einführung neuer Automatisierungstechnologien wie RPA (Robotic Process Automation), maschinelles Lernen und NLP (Natural Language Processing) hat bewiesen, dass Unternehmensleiter in Technologien investieren möchten, die die Unternehmensleistung verbessern. Process Mining ist ein weiteres Tool, auf das sich Unternehmen zunehmend stützen werden, um ihre Geschäftsergebnisse zu erzielen.
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