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Mit Dashboards zur Prozessoptimierung

Geschäftlicher Erfolg ergibt sich oft aus den richtigen Fragen – zum Beispiel: „Wie kann ich sicherstellen, dass mein Produkt das beste ist?“, „Wie hebe ich mich von meinen Mitbewerbern ab?“ und „Wie baue ich mein Unternehmen weiter aus?“ Moderne Unternehmen gehen über derartige Fragen hinaus und stellen vielmehr die Funktionsweise ihrer Organisation in den Fokus. Fragen auf dieser Ebene lauten dann: „Wie kann ich meine Geschäftsprozesse so effizient wie möglich gestalten?“, „Wie kann ich Zusammenarbeit meiner Mitarbeiter verbessern?“ oder auch „Warum funktionieren die Prozesse meines Unternehmens nicht so, wie sie sollten?“


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“Process Paradise by the Dashboard Light”


Um die Antworten auf diese (und viele andere!) Fragen zu erhalten, setzen immer mehr Unternehmen auf Process Mining. Process Mining hilft Unternehmen dabei, den versteckten Mehrwert in ihren Prozessen aufzudecken, indem Informationen zu Prozessmodellen aus den verschiedenen IT-Systemen eines Unternehmens automatisch erfasst werden. Auf diese Weise kann die End-to-End-Prozesslandschaft eines Unternehmens kontinuierlich überwacht werden. Manager und Mitarbeiter profitieren so von operativen Erkenntnissen und können potenzielle Risiken ebenso erkennen wie Möglichkeiten zur Verbesserung.

Process Mining ist jedoch keine „Wunderwaffe“, die Daten auf Knopfdruck in Erkenntnisse umwandelt. Eine Process-Mining-Software ist vielmehr als Werkzeug zu betrachten, das Informationen erzeugt, die anschließend analysiert und in Maßnahmen umgesetzt werden. Hierfür müssen die generierten Informationen den Entscheidungsträgern jedoch auch in einem verständlichen Format zur Verfügung stehen.

Bei den meisten Process-Mining-Tools steht nach wie vor die Verbesserung der Analysefunktionen im Fokus und die generierten Daten müssen von Experten oder Spezialisten innerhalb einer Organisation bewertet werden. Dies führt zwangsläufig dazu, dass es zwischen den einzelnen Schritten zu Verzögerungen kommt und die Abläufe bis zur Ergreifung von Maßnahmen ins Stocken geraten.

Process-Mining-Software, die einen kooperativeren Ansatz verfolgt und dadurch das erforderliche spezifische Fachwissen verringert, kann diese Lücke schließen. Denn nur wenn Informationen, Hypothesen und Analysen mit einer Vielzahl von Personen geteilt und erörtert werden, können am Ende aussagekräftige Erkenntnisse gewonnen werden.

Aktuelle Process-Mining-Software kann natürlich standardisierte Berichte und Informationen generieren. In einem sich immer schneller ändernden Geschäftsumfeld reicht dies jedoch möglicherweise nicht mehr aus. Das Erfolgsgeheimnis eines wirklich effektiven Process Minings besteht darin, Herausforderungen und geschäftliche Möglichkeiten vorherzusehen und dann in Echtzeit auf sie zu reagieren.

Dashboards der Zukunft

Nehmen wir ein analoges Beispiel, um aufzuzeigen, wie sich das Process Mining verbessern lässt. Der technologische Fortschritt soll die Dinge einfacher machen: Denken Sie beispielsweise an den Unterschied zwischen der handschriftlichen Erfassung von Ausgaben und einem Tabellenkalkulator. Stellen Sie sich nun vor, die Tabelle könnte Ihnen genau sagen, wann Sie sie lesen und wo Sie beginnen müssen, und würde Sie auf Fehler und Auslassungen aufmerksam machen, bevor Sie überhaupt bemerkt haben, dass sie Ihnen passiert sind.

Fortschrittliche Process-Mining-Tools bieten Unternehmen, die ihre Arbeitsweise optimieren möchten, genau diese Art der Unterstützung. Denn mit der richtigen Process-Mining-Software können individuelle operative Cockpits erstellt werden, die geschäftliche Daten in Echtzeit mit dem Prozessmanagement verbinden. Der Vorteil: Es werden nicht nur einzelne Prozesse und Ergebnisse kontinuierlich überwacht, sondern auch klare Einblicke in den Gesamtzustand eines Unternehmens geboten.

Durch die richtige Kombination von Process Mining mit den vorhandenen Prozessmodellen eines Unternehmens werden statisch dargestellte Funktionsweisen eines bestimmten Prozesses in dynamische Dashboards umgewandelt. Manager und Mitarbeiter erhalten so Warnungen über potenzielle Probleme und Schwachstellen in Ihren Prozessen. Und denken Sie daran, dynamisch heißt nicht zwingend störend: Die richtige Process-Mining-Software setzt an der richtigen Stelle in Ihren Prozessen an und bietet ein völlig neues Maß an Prozesstransparenz und damit an Prozessverständnis.

Infolgedessen können Transformationsinitiativen und andere Verbesserungspläne jederzeit angepasst und umstrukturiert werden und Entscheidungsträger mittels automatisierter Nachrichten sofort über Probleme informiert werden, sodass sich Korrekturmaßnahmen schneller als je zuvor umsetzen lassen. Der Vorteil: Unternehmen sparen Zeit und Geld, da Zykluszeiten verkürzt, Engpässe lokalisiert und nicht konforme Prozesse in der Prozesslandschaft der Organisation aufgedeckt werden.

Dynamische Dashboards von Signavio

 Testen Sie Signavio Process Intelligence und erleben Sie selbst, wie die modernste und fortschrittlichste Process-Mining-Software Ihnen dabei hilft, umsetzbare Einblicke in die Funktionsweise Ihres Unternehmens zu erhalten. Mit Signavios Live Insights profitieren Sie von einer zentralen Ansicht Ihrer Prozesse und Informationen, die in Form eines Ampelsystems dargestellt werden. Entscheiden Sie einfach, welche Prozesse und Aktivitäten Sie innerhalb eines Prozesses überwachen möchten, platzieren Sie Indikatoren und wählen Sie Grenzwerte aus. Alles Weitere übernimmt Signavio Process Intelligence, das Ihre Prozessmodelle mit den Daten verbindet.

Lassen Sie veraltete Arbeitsweisen hinter sich. Setzen Sie stattdessen auf faktenbasierte Erkenntnisse, um Ihre Geschäftstransformation zu unterstützen und Ihre Prozessmanagementinitiativen schneller zum Erfolg zu führen. Erfahren Sie mehr über Signavio Process Intelligence oder registrieren Sie sich für eine kostenlose 30-Tage-Testversion über www.signavio.com/try.

Erfahren Sie in unserem kostenlosen Whitepaper mehr über erfolgreiches Process Mining mit Signavio Process Intelligence.

Treffen Sie bessere Entscheidungen

Entscheidungen prägen unseren Alltag, dies beginnt schon bei der Frage, was man anziehen oder essen soll. Andere hingegen mögen auf den ersten Blick unbedeutend erscheinen, können das Leben aber gravierend verändern, wie beispielsweise die Entscheidung, ob die Überquerung einer Straße sicher ist. Je größer die relative Macht eines Entscheidungsträgers ist, desto größer ist natürlich auch die Auswirkung seiner Entscheidungen.


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“How to Make Better Decisions”


Auch der Unternehmensalltag ist geprägt durch Entscheidungen. Tatsächlich kann man ein Unternehmen als die Summe großer und kleiner Entscheidungen betrachten: Welche neuen Märkte erschlossen werden sollen, über die nächste große Werbekampagne bis hin zur Wandfarbe für das neue Büro. Im Idealfall wäre jede einzelne Entscheidung innerhalb einer Organisation Teil einer konsistenten, kohärenten Unternehmensstrategie.

Leider ist eine derartige Konsistenz für viele Unternehmen schwer umsetzbar. Den Überblick darüber zu behalten, was in der gestrigen Sitzung beschlossen wurde, geschweige denn vor Wochen, Monaten oder gar Jahren, kann schwierig sein. Die Erkennung, Kategorisierung und Standardisierung der Entscheidungsfindung kann daher eine Möglichkeit sein, diese Herausforderung zu meistern.

Strategische, taktische und operative Entscheidungen

Grundsätzlich gibt es in einem Unternehmen drei Entscheidungsebenen: Strategische Entscheidungen haben einen großen Einfluss auf das gesamte Unternehmen, wie bspw. Fusionen und Übernahmen oder die Aufgabe eines leistungsschwachen Geschäftsbereichs. Taktische Entscheidungen werden zu bestimmten Themen getroffen, z. B. wo und wie eine Marketingkampagne durchgeführt werden soll.

Und schließlich gibt es noch die operativen Entscheidungen, auf die jeder Mitarbeiter täglich in jedem Unternehmen trifft: Beispielsweise wie viele Treuepunkte ein Kunde erhält, bei welchem ​​Lieferanten Materialien und Dienstleistungen gekauft werden oder ob ein Kunde einen Kredit erhält. Millionen dieser Entscheidungen werden jeden Tag getroffen.

Der kumulative Effekt dieser operativen Entscheidungen hat einen enormen Einfluss auf die geschäftliche Leistung eines Unternehmens. Nicht unbedingt in dem Maße wie sich strategische oder taktische Entscheidungen auswirken, aber sie nehmen Einfluss darauf, wie reibungslos und effektiv die Dinge innerhalb des Unternehmens tatsächlich erledigt werden.

Risiken einer schlechten Entscheidungsfindung

Auf operativer Ebene können sich selbst kleine Entscheidungen erheblich auf das gesamte Unternehmen auswirken – vor allem dann, wenn sich diese Entscheidungen wiederholen. In vielen Fällen bedeutet dies:

  • Compliance-Verstöße: Mitarbeiter und Systeme wissen nicht, was das Management erwartet, oder welches das richtige Verfahren ist. Mit der Zeit kann dies dazu führen, dass Richtlinien generell nicht eingehalten werden.
  • Weniger Agilität: Unkontrolliert oder unstrukturiert getroffene Entscheidungen lassen sich nur schwer ändern, um schnell auf neue interne oder externe Umstände reagieren zu können.
  • Reduzierte Genauigkeit: Ohne einen klaren Entscheidungsrahmen können sich unklar und unpräzise ausgerichtete Prozesse und Praktiken weiterverbreiten.
  • Mangelnde Transparenz: Mitarbeiter und Management können möglicherweise die Faktoren nicht erkennen und verstehen, die jedoch für eine effektive Entscheidungsfindung zu berücksichtigen sind.
  • Zunehmende Nichteinhaltung gesetzlicher Vorschriften: Viele Entscheidungen betreffen Themen wie Steuern, Finanzen und Umwelt, sodass falsch getroffene Entscheidungen zu potenziellen Verstößen gegen Gesetze und Vorschriften und damit letztlich zu Straf- und Rechtskosten führen können.

Diese Risiken können sich wiederholen, wenn Entscheidungen nicht prozessbasiert, sondern aus dem Bauch heraus getroffen werden oder wenn Entscheidungsträger erst Anwendungsfälle, Berichte und Prozesse durchsuchen müssen.

Treffen Sie bessere Entscheidungen

Die richtige Entscheidung zur richtigen Zeit zu treffen, ist für den Geschäftserfolg entscheidend; doch nur wenige Unternehmen verwalten ihre Entscheidungen als separate Instanzen. Die meisten Unternehmen nutzen KPIs oder Ähnliches, um die Auswirkungen ihrer Entscheidungen zu messen, statt die eigentlichen Entscheidungsprozesse im Vorfeld zu definieren.

Hier kommt Business Decision Management (BDM) ins Spiel, mit dem Entscheidungen identifiziert, katalogisiert und modelliert werden können – insbesondere die bereits genannten operativen Entscheidungen. BDM kann zudem ihre Auswirkungen auf die Leistung quantifizieren und Metriken und Schlüsselindikatoren für die Entscheidungen erstellen.

Mit einem effektiven BDM-Ansatz und der Decision Model and Notation (DMN) können Unternehmen Modelle zur Entscheidungsfindung erstellen. DMN bietet ein klares, benutzerfreundliches Notationssystem, das Geschäftsentscheidungen einschließlich der zugrunde liegenden Richtlinien und Daten beschreibt.

Bessere Entscheidungen mit Signavio

Die Signavio Business Transformation Suite unterstützt nicht nur den DMN-Standard, sondern auch den Aufbau einer umfassenden Umgebung zur kollaborativen Ermittlung, Verwaltung und Verbesserung Ihrer Entscheidungen.

Mit dem Signavio Process Manager können Sie Entscheidungen über mehrere Geschäftsbereiche hinweg standardisieren, replizieren und wiederverwenden und diese Entscheidungen mit Ihren Geschäftsprozessen verknüpfen. Der Signavio Process Manager ermöglicht es Ihren Mitarbeitern, stets die beste Entscheidung für ihre Arbeit zu treffen – egal, wie komplex die Aufgaben sind.

Profitieren Sie von den vielen Vorteilen wie verbesserte Leistung und geringere Risiken und trennen Sie die Entscheidungsfindung von unklaren Prozessen und unsicheren Technologien. Registrieren Sie sich noch heute für eine kostenlose 30-Tage-Testversion und lernen Sie die Signavio Business Transformation Suite und ihre Vorteile kennen. Mehr zum Thema lesen Sie in unserem kostenlosen Whitepaper.

Process Mining als Radar: So spüren Sie Optimierungspotenziale auf!

Unklare Prozesse können den Erfolg einer digitalen Transformation schnell behindern. Process Mining kann an dieser Stelle der Initiative zum Erfolg verhelfen. 

Process Mining, funktioniert wie ein Radar. Mithilfe dieser Methode lassen sich Prozesse überwachen und Schwachstellen identifizieren. Dabei werden Prozessoptimierung und Data Mining kombiniert. Unternehmen sind so in der Lage, bessere und faktenbasierte Entscheidungen zu treffen.

Dadurch erhalten Sie einen beispiellosen „Zugriff“ auf den versteckten Mehrwert in Ihren Prozessen. Es ist, als ob Sie auf Schatzsuche sind und genau wissen, wo Sie suchen müssen – mit einem „Bodenradar“ als Vorteil. Die Technologie bietet wertvolle, detaillierte Erkenntnisse für Ihre Entscheidungsfindung und zeigt zugleich verborgene Schätze und Möglichkeiten zur Umsatzsteigerung bei bisher unentdeckten Transformationsinitiativen auf.

 

Prozesse für geschäftliche Erkenntnisse in Echtzeit

Die Ermittlung von Prozessen basierend auf Ihren Daten kann über die Standards Ihrer Mitbewerber hinausgehen, sodass Sie diesen einen Schritt voraus sind. Mithilfe von Process Mining können Sie in digitalen Transformationsprojekten genau nachvollziehen, was in Ihrem Unternehmen vor sich geht. Die umfangreichen digitalen Daten zu tatsächlichen Ereignissen, Entscheidungen und Prozesspfaden zeigen Ihnen auf, was initiiert oder bereits realisiert wurde. Aus den Analysen lassen sich anschließend konkrete Ansätze ableiten, wie etwa Maßnahmen zur Kosteneinsparung oder einem genau definierten ROI.

Dies kann sogar auf ein ganzheitliches digitales Managementsystem für die dynamische und kontinuierliche Nutzung von Erkenntnissen aus einem Unternehmen ausgeweitet werden. Process Mining ist die Grundlage der digitalen Transformation und der erforderlichen neuen Strategien, um zu verstehen, wie ein Unternehmen funktioniert.

 

Ticktack: Zeit, den Ist-Zustand des Prozesses zu ermitteln

Mit einem expansiven Process-Mining-Ansatz wird die Optimierung zu einem Kernelement der DNA Ihres Unternehmens. Durch das Aufspüren spezifischer Abläufe, die mit herkömmlichen Methoden in der Regel unentdeckt bleiben, erleichtert Process Mining das Steuern der Prozesspfade. Dies bedeutet, dass die Funktionsweise eines Unternehmens besser analysiert und gesteuert werden kann, sodass die Prozessentwicklung und -optimierung zum Wegweiser von Unternehmen wird.

Der erste Schritt zur kontinuierlichen Verbesserung besteht darin, die besten Prozesse zu ermitteln, die gemeinsam in einem Unternehmen genutzt werden können, oder die Engpässe und Ineffizienzen zu ermitteln, die sich negativ auf Ihr Unternehmensergebnis auswirken.

Neue (Prozess-) Landschaften entdecken

Im Wesentlichen ist Process Mining der nächste Baustein für den Aufbau eines effizienten Prozessmanagements sowie für Prozessoptimierungsprojekte, die Mehrwert schaffen. Es kombiniert auf innovative Weise bewährte Methoden aus Prozessmodellierung und Business Intelligence. Process Mining verbessert die Effizienz und reduziert Risiken, sodass Sie von einem signifikant höheren Mehrwert profitieren können.

Was Process Mining für Initiativen zur digitalen Transformation jedoch noch spannender macht, ist die Möglichkeit, durch unentdeckte Bereiche der Prozesslandschaft zu navigieren. Auf diese Weise können Sie den Prozesswildwuchs reduzieren und genau die Prozesse und Zusammenhänge untersuchen, die bisher auf der Strecke geblieben sind. Hierzu zählen beispielsweise unterschiedliche Abläufe, Extremfälle, Ineffizienzen, Schwachstellen und ähnliches. In der Tat müssen im Rahmen von Initiativen zur Prozessoptimierung und -transformation genau diese Prozessarten am häufigsten ermittelt und analysiert werden. Denn am Ende ist ein Unternehmen nur so stark wie sein schwächster Prozess.

Nur, wenn wir Prozesse über ihre Grenzen hinweg genau analysieren, können wir Engpässe und Schwachstellen aufdecken und die Gründe hierfür verstehen. Ist das Problem beispielsweise ein Mitarbeiter, der Standort oder der Prozess selbst? Oder sind Prozesse immer durch den geschäftlichen Kontext gerechtfertigt  – sollten Fertigungsmaschinen ununterbrochen auch ohne Auftrag anlaufen oder sollten Mitarbeiter die Arbeitsabläufe diktieren?

Versteckter Mehrwert: Verbessern Sie Ihr Kundenerlebnis

Denken Sie daran, dass nicht nur das Datenvolumen wichtig ist, sondern auch, wie Unternehmen diese Daten nutzen. Unternehmen müssen die gewonnenen Informationen zur Verbesserung des Kundenerlebnisses einsetzen, z. B. mithilfe von Customer Journey Mapping (CJM), um die tägliche Entscheidungsfindung zu optimieren und um kontinuierlich Innovationen zu entwickeln. Damit Unternehmen in der Digital Economy von heute wettbewerbsfähig bleiben und gleichzeitig den zukünftigen Erfolg sicherstellen können, müssen sie Prozesse effektiv nutzen und steuern. Jetzt! Zum Beispiel:

  • Sie sorgen für mehr Transparenz und Sichtbarkeit Ihrer operativen Abläufe, überwinden Abteilungssilos und fördern die Kommunikation und Zusammenarbeit.
  • Sie standardisieren bestimmte Aktivitäten in Ihrer Organisation, sodass alle Mitarbeiter/innen sich an verbindliche Abläufe halten und Verantwortlichkeiten wirklich geklärt sind.
  • Sie bringen das ganze Team an einen Tisch und bieten Ihrem Team die Möglichkeit, Teilaufgaben zu automatisieren.

Unternehmen, die der technologischen Entwicklung immer einen Schritt voraus sind, können agile Abläufe aufbauen, um unterschiedliche und anspruchsvollere Kundenerwartungen zu erfüllen. Zugleich können sie die Effizienz der operativen Lieferkette durch bessere Strategien für die Zusammenarbeit und Einbeziehung der Lieferanten gewährleisten.

 

Prozesse für das neue digitale Transformationszeitalter (DTx)

Ob Ihr Unternehmen bereit ist oder nicht, das digitale Transformationszeitalter ist da und die Konvergenz von Mobilität und Cloud-Speicher hat zu einer wahren Explosion an digitalen Daten geführt. Benutzer haben jederzeit, überall und auf unzähligen Geräten Online-Zugriff und generieren jede Minute Unmengen an Informationen. Einer der führenden IT-Marktanalysten, International Data Corporation (IDC), prognostiziert, dass die Welt bis 2025 rund 160 Billionen Gigabyte an Daten erzeugen wird!

Um mit der verbesserten digitalen Kohärenz Schritt zu halten, können Experten für Digitale Transformation und Excellence mithilfe von Process-Mining-Daten faktenbasierte Entscheidungen treffen und schnell auf Veränderungen reagieren. Hierzu zählen eine leichtere Integration transformativer digitaler Technologien, bessere operative Agilität und Flexibilität, optimierte Unternehmensführung und -kultur sowie die Mitarbeiterförderung. Solch ein selbsttragender Ansatz führt zu nachhaltigen Ergebnissen und schafft eine Prozesskultur innerhalb des gesamten Unternehmens.

Aufbau einer Prozesskultur in Ihrem Unternehmen

Process Mining bietet weit mehr als Erkennen, Visualisieren, Analysieren: Anhand Ihrer vorhandenen Daten können Sie die Ausführung von Prozessen automatisch in Echtzeit überwachen. Diese einfache Bewertung per Mausklick ermöglicht ein sofortiges Verständnis komplexer Prozesse. Innerhalb von Transformationsprojekten, die aufgrund ihrer Natur tiefgreifende Änderungen in geschäftlichen und organisatorischen Aktivitäten, Prozessen, Kompetenzen und Modellen erfordern, liefert Process Mining die visuelle Übersicht und ermöglicht sofortige Maßnahmen.

Mit diesen Einsichten gewinnen Sie wertvolle Gesichtspunkte zu Fragen wie:

  • Wie können Sie digitale Datenspuren nutzen, um fundiertere Entscheidungen auf Ihrem Weg der Prozessverbesserung zu treffen?
  • Wie kann die Prozessleistung überwacht und der Soll- mit dem Ist-Zustand verglichen werden?
  • Wie können überflüssige Prozesse beseitigt werden, während die Prozesse erhalten bleiben, die einen echten Mehrwert bieten?

Die Zukunft des Prozesses verstehen

Je weiter die Globalisierung voranschreitet, desto mehr ist von Führungskräften die Bereitschaft gefordert, Prozesse ganzheitlich zu verstehen und sich neuen Denkweisen zu öffnen. Eine Investition in Systeme, Verfahren, Menschen und Technologien wird nur dann erfolgreich sein, wenn es eine progressive Führung und die Offenheit für Veränderungen gibt. 

Process Mining zeichnet sich nicht nur durch umfassende Vorteile aus, sondern auch durch komplexe Möglichkeiten. Der Zugriff auf Prozesse kann jedoch einfach sein. Das Verständnis und die Anpassung an sich schnell ändernde Umstände muss über einmalige, kopflastige Prozesskorrekturen hinausgehen. Stattdessen müssen kontinuierlich Verbesserung stattfinden. Dies bedeutet jedoch auch, dass sich die DNA eines Unternehmens ständig verändert, um für neue Herausforderungen gewappnet zu sein. Ein Entwicklungsprozess, so revolutionär, dynamisch und kontinuierlich wie die konstante Veränderung des Geschäfts … und des Lebens selbst.

Starten Sie Ihre eigene Schatzsuche!

Schöpfen Sie mit Signavio Process Intelligence das Potenzial von Process Mining voll aus und erfahren Sie, wie Ihr Unternehmen den versteckten Mehrwert von Prozessen für sich nutzen, neue Ideen generieren und Zeit und Geld sparen kann. 

Das Potenzial von Prozessanalysen

Haben Sie das große Ganze im Blick? Die Diskussion rund um einen Prozess und seine Schnittstellen zwischen verschiedenen Abteilungen hat sich in den vergangenen Jahren verändert und eine neue Qualität erhalten. Unternehmen möchten nicht mehr erraten, wie die Abläufe organisiert sind. Stattdessen konzentrieren sie sich auf objektive Fakten wie Durchlaufzeiten, Prozessvarianten und deren Optimierung.

Daten liefern wertvolle Erkenntnisse über das Unternehmen, Benutzer, Kundenstämme und Märkte. Diese Daten müssen jedoch bestmöglich analysiert und genutzt werden, was oftmals eine Herausforderung darstellt. Tatsächlich ist für gewöhnlich nicht die Menge an Daten das Problem, sondern deren Aufschlüsselung und erfolgreiche Nutzung. Unsicherheiten bei der Bewertung und Analyse von Prozessen können den Go-Live behindern und das Zusammenspiel von Prozessen und Geschäftsabläufen ineffizient machen. Ohne eine zuverlässige Datenanalyse könnte Ihr Unternehmen Kapital, Talente und sogar Kunden verlieren.

So geht es bei der Prozessanalyse letztlich darum, aus Daten Erkenntnisse zu gewinnen, die zu einem besseren Verständnis Ihres Unternehmens und der geschäftlichen Abläufe führen.

Die „Ist“-Prozesse

Die Analyse des Ist-Zustands hilft Unternehmen, Prozesse zu dokumentieren, nachzuverfolgen und zu optimieren, mit dem Ziel, die Leistung und Effizienz zu steigern und bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen. Die Kontextualisierung von Daten eröffnet Ihnen die Möglichkeit, Prozesse zu steuern und zu organisieren, Engpässe zu beseitigen, geschäftliche Präferenzen festzulegen und mithilfe von Process-Mining-Initiativen eine optimale Strategie zu planen. Dies kann sowohl auf Unternehmensebene als auch nur auf einen bestimmten Prozess innerhalb einer Abteilung oder eines Teams angewandt werden.

Es gibt mehrere wichtige Ziele und Gründe für die Analyse des Ist-Zustands, wie beispielsweise:

  • Kosteneinsparungen und Verbesserung des ROI
  • Optimierung bestehender Prozesse oder Schaffung neuer Prozesse
  • Steigerung der Kundenzufriedenheit und -erlebnisse
  • Verbesserung der Koordination von Geschäften und der Reaktionsfähigkeit des Unternehmens
  • Einhaltung neuer regulatorischer Standards
  • Anpassung von Methoden nach einer Fusion oder Akquisition

 Die „Soll“-Prozesse

Einfach ausgedrückt: Der Ist-Zustand stellt dar, wie Ihre Prozesse aktuell verlaufen, der Soll-Zustand, wie Ihre Prozesse zukünftig verlaufen sollen. Bei der Planung der Soll-Prozesse wird der zukünftige Prozessverlauf dokumentiert. Mithilfe des Ist-Diagramms können Sie gemeinsam mit Stakeholdern Entwicklungs- und Optimierungsmöglichkeiten des aktuellen Prozesses identifizieren und notwendige Änderungen dann in Ihrer Roadmap der Soll-Prozesse skizzieren.

Solch eine Analyse kann Ihnen dabei helfen, optimale geschäftliche und innovative OpEx-Entscheidungen für Ihr Unternehmen zu treffen. Führende Unternehmen wie Google und Amazon nutzen Daten beispielsweise, um auf der Basis von Analyseergebnissen datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Oder denken Sie an die Vorteile, die Ihnen Recommendation Engines, PageRank- und Demand-Forecasting-Systeme bieten. Grundlage hierfür sind fortschrittliche Techniken des maschinellen Lernens und der statistischen Modellierung, die zu verbesserten Datenergebnissen führen. Interessanterweise werden diese Techniken – da sie sich auf umfangreiche Datensätze beziehen und Analysen und Ergebnisse in Echtzeit widerspiegeln – auf Bereiche angewendet, die über die menschliche Entscheidungsfindung hinausgehen.

Die Analyse und kontinuierliche Überwachung von qualitativen und quantitativen Daten ermöglicht es uns zudem, Erkenntnisse über potenzielle Risiken und Verbesserungspotenziale zu erhalten. Mithilfe der leistungsstarken Kombination aus Process Discovery, Prozessanalyse und Conformance-Check können Sie Prozesse verbessern und gewinnbringende Informationen über das eigene Unternehmen erhalten. Zum Beispiel:

  • Über welche Vorfälle möchte ich sofort informiert werden, um entsprechend proaktiv zu handeln?
  • An welchen Stellen kann eine bessere Priorisierung der Aufgaben dabei helfen, die Performance des Unternehmens zu verbessern?
  • Wie kann mehr Transparenz mein Unternehmen voranbringen?
  • Wie lerne ich, in Prozessen zu denken, anstatt nur auf das Bauchgefühl zu vertrauen?

Das geschäftliche Umfeld verändert sich kontinuierlich. Um Schritt zu halten, müssen moderne Unternehmen prozessbasierte Ansätze verfolgen und dabei ist die Prozessanalyse die perfekte Basis.

Mithilfe der Process-Mining-Technologie können moderne Unternehmen ihre Prozessherausforderungen über die Grenzen der Implementierung hinweg bewältigen. Dabei können wir den Proof of Concept für alle vorgeschlagenen Verbesserungen auswerten und relevante Informationen aus einem homogenen Datensatz gewinnen. Zudem kann mithilfe von Prozessmodellierung und Business Process Management (BPM) die möglicherweise schwierige Integrationsphase überwunden werden.

Initiativen für Process-Mining und Prozessanalyse

Process-Mining- und Process-Discovery-Initiativen liefern wichtige Einblicke in den Automatisierungsstatus und in jede Phase der Robotic Process Automation (RPA) – von der Festlegung der Strategie bis zur kontinuierlichen Optimierung und Innovation. Durch datenbasiertes Process Mining kann die Prozessanalyse sogar auf Teams und einzelne Personen ausgedehnt werden. Indem Automatisierungsmöglichkeiten ermittelt und validiert werden, können IT-Störfälle schneller behoben und die Arbeitsgewohnheiten verbessert werden.

Ein weiterer Bereich, in dem sich die Vorteile von Process Mining und der strategischen Prozessanalyse/-ausrichtung bereits auszahlen, ist das IT-Incident-Management. Als „Incident“ wird ein IT-Störfall bezeichnet. Hierbei kann es sich um den vollständigen Ausfall oder um die eingeschränkte Ausführung eines IT-Services handeln. Ziel des Incident-Managements ist es, den IT-Service so schnell wie möglich wiederherzustellen und die Auswirkungen auf den Geschäftsbetrieb zu minimieren. Daher zählt das IT-Incident- Management zu den kritischen Prozessen der Information Technology Library (ITIL).

Process Mining hat das Potenzial, die Incident-Management-Prozesse im Ist-Zustand zu verbessern. Zudem trägt es zu einer höheren Transparenz über die IT-Prozesse bei und bietet so Informationen über außergewöhnliche und unerwünschte Prozessschritte. Durch die Methode ist es ebenfalls möglich, die unterschiedlichen Arbeitsgewohnheiten von verschiedenen Personen und auch Teams zu erfassen. Die Bearbeitungszeiten von Störfällen lassen sich auf diese Weise reduzieren und die Auswirkungen auf Kundenprozesse besser überblicken.

Positive und praktische Erfahrungen mit branchenübergreifendem Process Mining haben zudem zu einer dynamischen Entwicklung von Tools, Anwendungsfällen und auch der Benutzer-Community geführt. Selbst sehr erfahrene Prozessverantwortliche stellen fest, dass durch die Visualisierung von Prozessen neue Ideen und Anregungen für weitere Verbesserungen entstehen.

Der Einsatz von Process Mining für das Incident-Management bietet jedoch noch weitaus mehr potenzielle Vorteile:

  • Ermittlung der Regeln und Abläufe für Eskalationen,
  • Berechnung von Incident-Management-KPIs einschließlich Service Level Agreements (SLA),
  • Ursachenforschung für auftretende Prozessprobleme,
  • Verständnis über die zugrunde liegende Schnittstelle und deren Auswirkung (E-Mail, Webformular, Telefon usw.),
  • Kostenberechnung für störungsanfällige Prozesse,
  • Verknüpfung der Incident-Management-Systeme mit den entsprechenden Prozessen für auftretende Störungen.

Robotic Process Automation (RPA)

RPA (Robotic Process Automation) ermöglicht die Automatisierung manueller, sich wiederholender und fehleranfälliger Aufgaben. Dies setzt jedoch voraus, dass Prozessverantwortliche genau wissen, wie und mit welchem Ziel sie Software-Roboter einsetzen und ihre Leistung messen.

Daher bietet die Kombination aus RPA und Process Mining Unternehmen viele Vorteile: Über den gesamten RPA-Zyklus hinweg können sie die Leistung und die Vorteile ihrer Software-Roboter messen und sie bestmöglich für ihr Szenario einsetzen. Damit eignet sich Process Mining hervorragend als Vorbereitung für Prozessautomatisierung: Durch Process Mining verstehen wir besser, was wir heute für erfolgreiche Prozessinitiativen von morgen benötigen.

Um die Vorteile der robotergesteuerten Automatisierung vollumfänglich auszuschöpfen, müssen Organisationen nicht nur ihre bestehenden Systeme verstehen, sondern auch Möglichkeiten zur Automatisierung ermitteln. Process-Mining-Tools bieten während des gesamten RPA-Zyklus wertvolle Erkenntnisse über die Prozessdaten: von der Festlegung der Strategie bis hin zu kontinuierlichen Verbesserungen und Innovationen.

Zu den Vorteilen von Process Mining und Prozessanalyse im RPA-Zyklus zählen:

  1. Überblick der Prozesslandschaft in einem Unternehmen, basierend auf spezifischen Kriterien,
  2. Identifikation von Prozessen, die während der Vorbereitungsphase für RPA geeignet sind,
  3. Erarbeitung des optimalen Prozessflusses,
  4. Besseres Verständnis darüber, wie RPA auch in veralteten Prozessen und IT-Systemen eingesetzt werden kann,
  5. Überwachung und Analyse der Leistung von RPA-Initiativen während der Implementierungsphase,
  6. Überwachung und kontinuierliche Verbesserung von RPA nach der Implementierung.

Der Weg zu besseren Erkenntnissen

Jedes Unternehmen ist anders und bringt damit ganz unterschiedliche Fragen in Bezug auf seine Prozesse mit. Einige Muster sind trotzdem erkennbar. Beispielsweise stehen Kunden, die datengestützte Prozessanalysen im Rahmen der Geschäftstransformation einführen, in der Regel vor der Herausforderung, Prozesse aus unterschiedlichen Sparten oder Standorten zu harmonisieren. An dieser Stelle sollten Organisationen sich die Daten und Statistiken der jeweiligen Prozesse vor Augen zu führen, anstatt sich auf das Gefühl oder auf die Einschätzung Einzelner zu verlassen.

Auf diese Weise führt eine datengestützte Prozessanalyse zu faktenbasierten Diskussionen und bildet eine wichtige Brücke zwischen der Fachabteilung, Prozessverantwortlichen und dem Management. So lassen sich vor allem Übergaben und abteilungsübergreifende Schritte transparent gestalten und Silo-Denken vermeiden.

Mit anderen Worten: Die richtigen Prozesse von heute sorgen für eine erfolgreiche Transformation von morgen.

Erfahren Sie mehr über Process Mining mit Signavio Process Intelligence und wie Ihr Unternehmen den versteckten Mehrwert von Prozessen für sich nutzen, neue Ideen generieren sowie Zeit und Kosten sparen kann.

Von BI zu PI: Der nächste Schritt auf dem Weg zu datengetriebenen Entscheidungen

„Alles ist stetig und fortlaufend im Wandel.“ „Das Tempo der Veränderungen nimmt zu.“ „Die Welt wird immer komplexer und Unternehmen müssen Schritt halten.“ Unternehmen jeder Art und Größe haben diese Sätze schon oft gehört – vielleicht zu oft! Und dennoch ist es für den Erfolg eines Unternehmens von entscheidender Bedeutung, sich den Veränderungen anzupassen.


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“From BI to PI: The Next Step in the Evolution of Data-Driven Decisions”


Sie müssen die zugrunde liegenden organisatorischen Bausteine verstehen, um sicherzustellen, dass die von Ihnen getroffenen Entscheidungen sich auch in die richtige Richtung entwickeln. Es geht sozusagen um die DNA Ihres Unternehmens: die Geschäftsprozesse, auf denen Ihre Arbeitsweise basiert, und die alles zu einer harmonischen Einheit miteinander verbinden. Zu verstehen, wie diese Prozesse verlaufen und an welcher Stelle es Verbesserungsmöglichkeiten gibt, kann den Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg ausmachen.

Unternehmen, die ihren Fokus auf Wachstum gesetzt haben, haben dies bereits erkannt. In der Vergangenheit wurde Business Intelligence als die Lösung für diese Herausforderung betrachtet. In jüngerer Zeit sehen sich zukunftsorientierte Unternehmen damit konfrontiert, Lösungen zu überwachen, die mit dem heutigen Tempo der Veränderungen Schritt halten können. Gleichzeitig erkennen diese Unternehmen, dass die zunehmende Komplexität der Geschäftsprozesse dazu führt, dass herkömmliche Methoden nicht mehr ausreichen.

Anpassung an ein sich änderndes Umfeld? Die Herausforderungen von BI

Business Intelligence ist nicht notwendigerweise überholt oder unnötig. In einer schnelllebigen und sich ständig verändernden Welt stehen die BI-Tools und -Lösungen jedoch vor einer Reihe von Herausforderungen. Hierzu können zählen:

  • Hohe Datenlatenz – Die Datenlatenz gibt an, wie lange ein Benutzer benötigt, um Daten beispielsweise über ein Business-Intelligence-Dashboard abzurufen. In vielen Fällen kann dies mehr als 24 Stunden dauern. Ein geschäftskritischer Zeitraum, da Unternehmen Geschäftschancen für sich nutzen möchten, die möglicherweise ein begrenztes Zeitfenster haben.
  • Unvollständige Datensätze – Business Intelligence verfolgt einen breiten Ansatz, sodass Prüfungen möglicherweise zwar umfassend, aber nicht tief greifend sind. Dies erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass Daten übersehen werden; insbesondere in Fällen, in denen die Prüfungsparameter durch die Tools selbst nur schwer geändert werden können.
  • Erkennung statt Analyse – Business-Intelligence-Tools sind in erster Linie darauf ausgelegt, Daten zu finden. Der Fokus hierbei liegt vor allem auf Daten, die für ihre Benutzer nützlich sein können. An dieser Stelle endet jedoch häufig die Leistungsfähigkeit der Tools, da sie Benutzern keine einfachen Optionen bieten, die Daten tatsächlich zu analysieren. Die Möglichkeit, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, verringert sich somit.
  • Eingeschränkte Skalierbarkeit – Im Allgemeinen bleibt Business Intelligence ein Bereich für Spezialisten und Experten mit dem entsprechenden Know-how, über das Mitarbeiter im operativen Bereich oftmals nicht verfügen. Ohne umfangreiches Verständnis für die geschäftlichen Prozesse und deren Analyse innerhalb des Unternehmens bleibt die optimierte Anwendung eines bestimmten Business-Intelligence-Tools aber eingeschränkt.
  • Nicht nachvollziehbare Metriken – Werden Metriken verwendet, die nicht mit den Geschäftsprozessen verknüpft sind, kann Business Intelligence kaum positive Veränderungen innerhalb eines Unternehmens unterstützen. Für Benutzer ist es schwierig, Ergebnisse richtig auszuwerten und zu verstehen und diese Ergebnisse zweckdienlich zu nutzen.

Process Intelligence: der nächste wegweisende Schritt

Es bedarf einer effektiveren Methode zur Prozessanalyse, um eine effiziente Arbeitsweise und fundierte Entscheidungsfindung sicherzustellen. An dieser Stelle kommt Process Intelligence (PI) ins Spiel. PI bietet die entscheidenden Hintergrundinformationen für die Beantwortung von Fragen, die mit Business-Intelligence-Tools unbeantwortet bleiben.

Process Intelligence ermöglicht die durchgehende Visualisierung von Prozessabläufen mithilfe von Rohdaten. Mit dem richtigen Process-Intelligence-Tool können diese Rohdaten sofort analysiert werden, sodass Prozesse präzise angezeigt werden. Der Endbenutzer kann diese Informationen nach Bedarf einsehen und bearbeiten, ohne eine Vorauswahl für die Analyse treffen zu müssen.

Zum Vergleich: Da Business Intelligence vordefinierte Analysekriterien benötigt, kann BI nur dann wirklich nützlich sein, wenn diese Kriterien auch definiert sind. Unternehmen können verzögerte Analysen vermeiden, indem sie Process Intelligence zur Ermittlung der Hauptursache von Prozessproblemen nutzen, und dann die richtigen Kriterien zur Bestimmung des Analyserahmens auswählen.

Anschließend können Sie Ihre Systemprozesse analysieren und erkennen die Diskrepanzen und Varianten zwischen dem angestrebten Geschäftsprozess und dem tatsächlichen Verlauf Ihrer Prozesse. Und je schneller Sie Echtzeit-Einblicke in Ihre Prozesse gewinnen, desto schneller können Sie in Ihrem Unternehmen positive Veränderungen auf den Weg bringen.

Kurz gesagt: Business Intelligence eignet sich dafür, ein breites Verständnis über die Abläufe in einem Unternehmen zu gewinnen. Für einige Unternehmen kann dies ausreichend sein. Für andere hingegen ist ein Überblick nicht genug.

Sie suchen nach einer Möglichkeit um festzustellen, wie jeder Prozess in Ihrer Organisation tatsächlich funktioniert? Die Antwort hierauf lautet Software. Software, die Prozesserkennung, Prozessanalyse und Konformitätsprüfung miteinander kombiniert.

Mit den richtigen Process-Intelligence-Tools können Sie nicht nur Daten aus den verschiedenen IT-Systemen in Ihrem Unternehmen gewinnen, sondern auch Ihre End-to-End-Prozesse kontinuierlich überwachen. So erhalten Sie Erkenntnisse über mögliche Risiken und Verbesserungspotenziale. PI steht für einen kollaborativen Ansatz zur Prozessverbesserung, der zu einem bahnbrechenden Verständnis über die Abläufe in Ihrem Unternehmen führt, und wie diese optimiert werden können.

Erhöhtes Potenzial mit Signavio Process Intelligence

Mit Signavio Process Intelligence erhalten Sie wegweisende Erkenntnisse über Ihre Prozesse, auf deren Basis Sie bessere Geschäftsentscheidungen treffen können. Erlangen Sie eine vollständige Sicht auf Ihre Abläufe und ein Verständnis dafür, was in Ihrer Organisation tatsächlich geschieht.

Als Teil der Signavio Business Transformation Suite lässt sich Signavio Process Intelligence perfekt mit der Prozessmodellierung und -automatisierung kombinieren. Als eine vollständig cloudbasierte Process-Mining-Lösung erleichtert es die Software, organisationsweit zusammenzuarbeiten und Wissen zu teilen.

Generieren Sie neue Ideen, sparen Sie Aufwand und Kosten ein und optimieren Sie Ihre Prozesse. Erfahren Sie mehr über Signavio Process Intelligence.

Von der Datenanalyse zur Prozessverbesserung: So gelingt eine erfolgreiche Process-Mining-Initiative

Den Prozessdaten auf der Spur: Systematische Datenanalyse kombiniert mit Prozessmanagement

Die Digitalisierung verändert Organisationen aller Branchen. In zahlreichen Unternehmen werden alltägliche Betriebsabläufe softwarebasiert modelliert, automatisiert und optimiert. Damit hinterlässt fast jeder Prozess elektronische Spuren in den CRM-, ERP- oder anderen IT-Systemen einer Organisation. Process Mining gilt als effektive Methode, um diese Datenspuren zusammenzuführen und für umfassende Auswertungen zu nutzen. Sie kombiniert die systematische Datenanalyse mit Geschäftsprozessmanagement: Dabei werden Prozessdaten aus den verschiedenen IT-Systemen einer Organisation extrahiert und mit Hilfe von Data-Science-Technologien visualisiert und ausgewertet.


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Professionelle Process-Mining-Lösungen erlauben, die Ergebnisse dieser Prozessauswertungen auf Dashboards darzustellen und nach bestimmten Prozessen, Transaktionen, Abteilungen oder Kunden zu filtern. So ist es möglich, die Performance, Durchlaufzeiten und die Kosten einzelner Betriebsabläufe zu erfassen. Prozessverantwortliche werden auf diesem Wege auf Verzögerungen, ineffiziente Abläufe und mögliche Prozessverbesserungen aufmerksam.

Praxisbeispiel: Einkaufsprozess – Prozessabweichungen als Kosten- und Risikofaktor

Ein Beispiel aus dem Unternehmensalltag ist ein einfacher Einkaufsprozess: Ein Mitarbeiter benötigt einen neuen Laptop. Im Normalfall beginnt der Prozess mit der Anfrage des Mitarbeiters, die durch seinen Manager bestätigt wird. Ist kein Laptop vorrätig, löst das für den Einkauf zuständige Team die Bestellung aus. Zu einem späteren Zeitpunkt wird der Laptop dem Mitarbeiter übergeben und das Unternehmen erhält eine Rechnung. Diese Rechnung wird geprüft und fristgemäß gemäß den vorgegebenen Konditionen beglichen. Obwohl dieser alltägliche Prozess nicht sehr komplex ist, weicht er im Unternehmensalltag häufig vom modellierten Idealzustand ab, was unnötige Kosten und möglicherweise auch Risiken verursacht.

Die Gründe sind vielfältig:

  • Freigaben fehlen
  • Während des Bestellprozesses sind Informationen unvollständig
  • Rechnungen werden aufgrund von unvollständigen Informationen mehrfach korrigiert

Process Mining ermöglicht, den gesamten Prozessverlauf alltäglicher Betriebsabläufe unter die Lupe zu nehmen und faktenbasierte Diskussionen zwischen den Fachabteilungen, Prozessverantwortlichen sowie dem Management in einer Organisation anzuregen. So werden unternehmensweite Prozessverbesserungen möglich – vorausgesetzt, die Methode wird richtig angewandt und ist strategisch durchdacht. Doch wie gelingt eine erfolgreiche unternehmensweite Process-Mining-Initiative über Abteilungsgrenzen hinaus?

Wie sich eine erfolgreiche Process-Mining-Initiative auf den Weg bringen lässt

Jedes Unternehmen ist einzigartig und geht mit unterschiedlichen Fragestellungen an eine Process-Mining-Initiative heran: ob einzelne Prozesse gezielt verbessert, Prozesslebenszyklen verkürzt oder abteilungsübergreifende Abläufe an unterschiedlichen Standorten miteinander verglichen werden. Sie alle haben etwas gemeinsam: Eine erfolgreiche Process-Mining-Initiative erfordert ein strategisches Vorgehen.

Schritt 1: Mit Weitsicht planen und richtig kommunizieren

Wie definiere ich die Ziele und den Umfang der Process-Mining-Initiative?

Die Anfangsphase einer Process-Mining-Initiative dient der Planung und entscheidet häufig über den Erfolg eines Projektes. In erster Linie kommt es darauf an, die Ziele des Projektes zu definieren und die Erfolgsfaktoren zu bestimmen. Die Ziele einer erfolgreichen Process-Mining-Initiative sind SMART definiert: spezifisch, messbar, attainable/relevant, reasonable/umsetzbar und zeitgebunden/time-bound. Mögliche Ziele für das Projekt lassen sich zum Beispiel wie folgt formulieren:

  • Prozessdauer auf 25 Tage reduzieren
  • Hauptunterschiede zwischen zwei Ländern hinsichtlich bestimmter Prozesse identifizieren
  • Prozessautomatisierung um 25% steigern

Unter diesen Voraussetzungen lässt sich auch der Rahmen der Process-Mining-Initiative festlegen: Sie halten fest, welche Prozesse, konkret betroffen sind und wie sie mit den IT-Systemen und Mitarbeiterrollen in Ihrer Organisation verknüpft sind.

Welche Rollen und Verantwortlichkeiten gibt es?

Die Ziele Ihrer Process-Mining-Initiative sollten unternehmensweit geteilt werden: Dies erfordert neben einer klaren Strategie eine transparente Kommunikation in der gesamten Organisation: Indem Sie Ihren Mitarbeitern das nötige Wissen an die Hand geben, um die Initiative erfolgreich mitzugestalten, sichern Sie sich auch ihre Unterstützung.

So verstehen sie nicht nur, warum dieses Projekt sinnvoll ist, sondern sind auch in der Lage, das Wissen auf ihre individuelle Rolle und Situation zu übertragen. Im Rahmen einer Process-Mining-Initiative sind verschiedene Projektbeteiligte in unterschiedlichen Rollen aktiv:

Während Projektträger verantwortlich für die Prozessanalyse sind (z. B. Chief Procurement Officer oder Process Owner), wissen Prozessexperten, wie ein bestimmter Prozess verläuft und kennen die verschiedenen Variationen. Sie nutzen Methoden wie Process Mining, um ihr Wissen zu vertiefen und Diskussionen über die gewonnenen Daten anzustoßen. Sie arbeiten eng mit Business-Analysten zusammen, die die Prozessanalyse vorantreiben. Datenexperten wiederum verfolgen die einzelnen Spuren, die ein Prozess in der IT-Landschaft einer Organisation hinterlässt und bereiten sie so auf, dass sie Aufschluss über die Performance eines Prozesses geben.

Wie gestaltet sich die Zusammenarbeit?

Diese unterschiedlichen Rollen gilt es im Rahmen einer erfolgreichen Process-Mining-Initiative an einen Tisch zu bringen: So können die gewonnen Erkenntnisse gemeinsam im Team interpretiert und diskutiert werden, um die richtigen Veränderungen anzustoßen. Die daraus gewonnen Prozessverbesserungen spiegeln das Know-how des gesamten Teams wider und sind das Ergebnis einer erfolgreichen Zusammenarbeit.

Schritt 2: Die technischen Voraussetzungen schaffen

Wie werden Prozessdaten systemübergreifend aggregiert und aufbereitet?

Nun wird es Zeit für die technischen Vorbereitungen: Entscheidend ist es, alle Anforderungen an die beteiligten IT-Systeme zu durchdenken und die IT-Verantwortlichen so früh wie möglich einzubeziehen. Um valide Daten für Prozessverbesserungen zu generieren, sind diese drei Teilschritte nötig:

  1.  Datenextraktion: Relevante Daten aus unterschiedlichen IT-Systemen werden aggregiert (Datenquellen sind datenbasierte Tabellen aus ERP- und CRM-Lösungen, analytische Daten wie Reports, Logdateien, CSV-Dateien usw.)
  2.  Datenumwandlung gemäß den Anforderungen für Process Mining: Die extrahierten Daten werden in Cases (Abfolge verschiedener Prozessschritte) umgewandelt, mit einem Zeitstempel versehen und in Event-Logs gespeichert.
  3.  Datenübertragung: Die Process-Mining-Software greift auf die gespeicherten Event-Logs zu.

Welche Rolle spielen Konnektoren?

Diese Teilschritte werden erfahrungsgemäß mittels eines Software-Konnektors durchgeführt und in regelmäßigen Abständen wiederholt. Ein Software-Konnektor hat die Aufgabe, die Daten aus der IT-Landschaft eines Unternehmens nach den Anforderungen der Process-Mining-Lösung zu übersetzen. Er wird speziell für die Kombination mit bestimmten IT-Systemen wie SAP, Oracle oder Salesforce entwickelt und steuert die gesamte Datenintegration von der Extraktion über die Umwandlung bis zur Datenübertragung.

Process-Mining-Lösungen wie Signavio Process Intelligence verfügen über Standardkonnektoren sowie über eine API für individuell entwickelte Konnektoren. Im Rahmen der technischen Vorbereitungen gilt es, mit Blick auf das jeweilige Szenario über die Möglichkeiten der Umsetzbarkeit zu entscheiden und andere technische Lösungen zu evaluieren.

Schritt 3: Von der Prozessanalyse zur Prozessverbesserung

Wie lassen sich die ermittelten Daten für Verbesserungen nutzen?

Sind die umgewandelten Daten in der Process-Mining-Lösung verfügbar, beginnt die Prozessauswertung. Durch IT-gestütztes Process Mining erhalten Prozessexperten die Möglichkeit, alle vorliegenden Daten zu visualisieren und einzelne Prozesse detailliert auszuwerten. Die vorliegenden Prozesse werden nun hinsichtlich unterschiedlicher Faktoren untersucht, etwa mit Blick auf Durchlaufzeiten, Performance und den Prozessfluss. Im direkten Vergleich lässt sich auf diesem Wege ermitteln, welche Faktoren sich auf die Erfolgskennzahlen auswirken und an welchen Stellen Verzögerungen oder Abweichungen auftreten.

Die so gewonnen Erkenntnisse bilden eine wichtige Grundlage für faktenbasierte Diskussionen zwischen den verschiedenen Stakeholdern der Process-Mining-Initiative. Doch erst die konkreten Schritte, die aus dieser Datenbasis abgeleitet werden, entscheiden über den Erfolg des Projektes: Entscheidend ist, wie diese Erkenntnisse in die Praxis umgesetzt werden.

 

Eine Process-Mining-Lösung, die nicht als reines Analysetool zur Verfügung steht, sondern in eine umfassende Lösung für die Modellierung, Automatisierung und Analyse professioneller Geschäftsprozesse integriert ist, erleichtert den Schritt von der Business Process Discovery zur Prozessverbesserung. Schließlich gilt es, konkrete Prozessverbesserungen und Änderungen zu planen, in den Unternehmensalltag zu integrieren und die Ergebnisse auszuwerten – auch über das Ende der Process-Mining-Initiative hinaus.

Warum ist ein Process-Mining-Projekt nie vollständig abgeschlossen?  

Wer einmal mit der Prozessverbesserung beginnt, wird feststellen: Viele weitere Stellen in den Prozessen warten nur darauf, verbessert zu werden. Daher lohnt es sich, einige Wochen nach der initialen Prozessverbesserung neue Daten zu extrahieren, um herauszufinden, welche Veränderungen nachweislich zu mehr Effizienz geführt haben. Eine kontinuierliche Messung und Auswertung erleichtert einen umfassenden Blick auf die eigene Organisation:

  • Funktionieren die überarbeiteten Prozesse wie geplant?
  • Haben Prozessveränderungen unvorhersehbare Effekte?
  • Treten Schwachstellen in anderen Prozessen auf?
  • Haben sich die Prozesse verändert, seitdem sie überarbeitet wurden?
  • Wie lässt sich ein bestimmter Prozess weiter verbessern?

Somit lässt sich zusammenfassen: Wem es gelingt, die Datenspuren in den IT-Systemen der eigenen Organisation zu verfolgen, ist auf dem richtigen Weg zur kontinuierlichen Verbesserung. Davon profitieren nicht nur die Prozesse und IT-Systeme, sondern auch die Mitarbeiter in den Organisationen.

Process-Mining: Es werde Licht

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Nur wer seine Prozesse kennt, kann sie optimieren

Gewachsene und in verschiedenen Systemen umgesetzte Prozesse sind meist nicht definiert und dokumentiert. Wer hat einen Prozess wann, warum und wofür angelegt? Nach welchem Schema verläuft er? Gibt es verschiedene Prozessvarianten, die durch unterschiedliche Parameter gesteuert sind? Diese Fragen können viele Unternehmen nicht beantworten und ihre betrieblichen Abläufe nicht optimieren – mit der Folge, dass sie weder ihre Transparenz steigern noch die Kosten senken und von Wettbewerbsvorteilen profitieren können.

Ohne transparente, aktuelle und einheitliche Prozessdokumentation ist der Aufwand zur Aneignung des Prozesswissens unnötig hoch – zumal die Intransparenz sehr teuer ist. Insbesondere für Unternehmen im Finance-Umfeld ist eine transparente, aktuelle Dokumentation Pflicht. Nur so können Wirtschaftsprüfer oder Revisionsabteilungen Unregelmäßigkeiten und Verstöße gegen Compliance-Richtlinien in Prozessen identifizieren und nachweisen, dass Firmen normative Vorgaben wie die Mindestanforderungen an das Risikomanagement (MaRisk) der BaFin (Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht) einhalten.

Prozesse sichtbar machen

Durchblick gewährt das Process-Mining. Es macht die in Technik verborgenen Prozesse sichtbar. Als Bestandteil des Business-Process-Managements (BPM) ermöglicht es, Prozesse aus ihren digitalen Spuren in ERP-, CRM- oder proprietären Systemen zu rekonstruieren und auszuwerten. Viele Unternehmen wissen nicht, wie viele digitale Abläufe es gibt, wie sie chronologisch vonstattengehen, wie sie zusammenhängen, welche Prozessvariante wie viele Anwender wie häufig durchlaufen – und was das kostet. Ausgangspunkt des Process-Minings ist eine Sammlung der Prozessschritte. Mit statistischen Modellen lässt sich dann der Kernprozess ermitteln, der als Basis für alle Prozessabläufe Abweichungen offenbart.

Beispiel: Bestellanforderung in SAP anlegen

Der Standardprozess ist einfach: Bestellanforderung ins SAP-System eingeben, an Prozessfreigeber senden, von ihm prüfen und freigeben lassen. Die Realität könnte aber so sein: Mitarbeiter A bittet Mitarbeiter B per E-Mail, den Prozess einer Bestellanforderung in SAP anzulegen. Also sammelt Mitarbeiter B Informationen in einer Excel-Liste und legt sie auf dem Server ab – und weicht damit vom Standard ab. Da Mitarbeiter B die Freigabe des Vorgesetzten von A benötigt, fragt er ihn per E-Mail, ob er die Bestellung auslösen darf – eine weitere Abweichung. Nach Freigabe schickt Mitarbeiter B die Bestellung an den Lieferanten, ohne den Prozess in SAP anzulegen – schließlich drängt die Zeit. Die Folge: Im ERP-System fehlen Bestellanforderung und Freigabe. Wieso und warum, ist im Nachhinein nicht mehr nachvollziehbar.

Prozesse visualisieren und modellieren

Licht ins Dunkel bringt die Prozessvisualisierung. Sind Prozesse in Dashboards, Diagrammen, Tabellen und Tachoelementen dargestellt, können Unternehmen einfach nachvollziehen, wie Prozesse samt Varianten ablaufen und wie sie verknüpft sind. Auf Basis der Visualisierung ist es möglich, einzelne Abläufe zu modellieren: Man überträgt Prozessabläufe in ein standardisiertes Modell, das Prozessinformationen wie In- und Outputs, beteiligte Rollen, Dokumente und IT-Systeme beinhaltet. Umfangreiche Analysen und Simulationen erlauben dann, Prozesse zu bewerten und Optimierungspotenziale aufzudecken. Ist nachvollziehbar, wie ein Gesamtprozess mit allen Varianten abläuft, können Unternehmen Modifikationen abbauen und einen effizienten Prozess definieren.

Prozesse freigeben, versionieren und publizieren

Neben der Prozessvisualisierung sollte die Process-Mining-Lösung auch die Prozessfreigabe unter Berücksichtigung der Governance-Vorgaben unterstützen. Das erlaubt, Mitarbeitern Rollen wie Prozesseigner, -freigeber oder -prüfer zuzuweisen und eine automatisierte Freigabe zu etablieren. Sind die Daten sauber versioniert und zentral abgelegt, ist für eine lückenlose Dokumentation gesorgt. Um die Mitarbeiter entsprechend zu informieren, sollte das Tool eine einfache Publizierung unterstützen und Informationen zu Risiken, Kennzahlen und IT-Systemen bereitstellen. Außerdem sollten sich Mitarbeiter in die Prozessgestaltung einbringen können.

Informationen auslesen und auswerten – auch in der Cloud

Um eine Prozessdokumentation automatisiert zu erstellen, braucht es einen Algorithmus, der prozessrelevante Informationen aus allen IT-Systemen und Applikationen in das BPM-Tool einspielt. Über Konnektoren zu SAP ERP, Microsoft Dynamics CRM und proprietären IT-Lösungen lässt es sich an Bestandssysteme nahtlos anbinden. Das erlaubt, Informationen zielführend abzugleichen, bedarfsgerecht aufzubereiten und gewinnbringend zu nutzen. Idealerweise ist eine Process-Mining-Software fester Bestandteil eines BPM-Systems (BPMS), das die Prozessplanung, -ausführung, -analyse und -optimierung unterstützt. Eine Monitoring-Komponente sollte es gestatten, Kennzahlen zu erfassen, zu überwachen und auszuwerten. Für maximale Flexibilität ist gesorgt, wenn sich das BPM-System in der Cloud betreiben und bedarfsgerecht anpassen lässt. So können Anwender auf zyklische Lastspitzen mit einem individuellen Ressourcenmanagement reagieren.

Augen auf bei der Anbieter-Auswahl

Neben dem Funktionsumfang ist auch der IT-Dienstleister wichtig. Idealerweise bietet er eine BPM-Suite mit Process-Mining als Teilkomponente. Ein großer, internationaler IT-Systemintegrator mit Erfahrung in allen Branchen hat die nötige Manpower und Erfahrung für komplexe BPM-Projekte. Im Idealfall bietet er Unternehmen State-of-the-art-Technologie und stellt ihnen kompetente, erfahrene Prozessberater zur Seite, die sie in technischen Belangen wie Setup, Integration und Inbetriebnahme sowie dem Auslesen der Daten aus IT-Systemen unterstützen – für eine zielführende Prozessoptimierung und ein wirksames Change-Management. Wenn der Dienstleister über das BPM-Projekt hinaus wertvolle Hilfestellung leistet, können Unternehmen dank Process-Mining wettbewerbsfähiger, innovativer und damit langfristig erfolgreicher werden.

Process Mining – Der Trend für 2018

Etwa seit dem Jahr 2010 erlebt Process Mining einerseits als Technologie und Methode einen Boom, andererseits fristet Process Mining noch ein gewisses Nischendasein. Wie wird sich dieser Trend 2018 und 2019 entwickeln?

Was ist Process Mining?

Process Mining (siehe auch: Artikel über Process Mining) ist ein Verfahren der Datenanalyse mit dem Ziel der Visualisierung und Analyse von Prozessflüssen. Es ist ein Data Mining im Sinne der Gewinnung von Informationen aus Daten heraus, nicht jedoch Data Mining im Sinne des unüberwachten maschinellen Lernens. Konkret formuliert, ist Process Mining eine Methode, um Prozess datenbasiert zur Rekonstruieren und zu analysieren. Im Mittelpunkt stehen dabei Zeitstempel (TimeStamps), die auf eine Aktivität (Event) in einem IT-System hinweisen und sich über Vorgangnummern (CaseID) verknüpfen lassen.

Process Mining als Analyseverfahren ist zweiteilig: Als erstes muss über eine Programmiersprache (i.d.R. PL/SQL oder T-SQL, seltener auch R oder Python) ein Skript entwickelt werden, dass auf die Daten eines IT-Systems (meistens Datenbank-Tabellen eines ERP-Systems, manchmal auch LogFiles z. B. von Webservern) zugreift und die darin enthaltenden (und oftmals verteilten) Datenspuren in ein Protokoll (ein sogenanntes EventLog) überführt.

Ist das EventLog erstellt, wird diese in ein Process Mining Tool geladen, dass das EventLog visuell als Flow-Chart darstellt, Filter- und Analysemöglichkeiten anbietet. Auch Alertings, Dashboards mit Diagrammen oder Implementierungen von Machine Learning Algorithmen (z. B. zur Fraud-Detection) können zum Funktionsumfang dieser Tools gehören. Die angebotenen Tools unterscheiden sich von Anbieter zu Anbieter teilweise erheblich.

Welche Branchen setzen bislang auf Process Mining?

Diese Analysemethodik hat sicherlich bereits in allen Branchen ihren Einzug gefunden, jedoch arbeiten gegenwärtig insbesondere größere Industrieunternehmen, Energieversorger, Handelsunternehmen und Finanzdienstleister mit Process Mining. Process Mining hat sich bisher nur bei einigen wenigen Mittelständlern etabliert, andere denken noch über die Einführung nach oder haben noch nie etwas von Process Mining gehört.

Auch Beratungsunternehmen (Prozess-Consulting) und Wirtschaftsprüfungen (Audit) setzen Process Mining seit Jahren ein und bieten es direkt oder indirekt als Leistung für ihre Kunden an.

Welche IT-Systeme und Prozesse werden analysiert?

Und auch hier gilt: Alle möglichen operativen Prozesse werden analysiert, beispielsweise der Gewährleistungsabwicklung (Handel/Hersteller), Kreditgenehmigung (Banken) oder der Vertragsänderungen (Kundenübergabe zwischen Energie- oder Telekommunikationsanbietern). Entsprechend werden alle IT-Systeme analysiert, u. a. ERP-, CRM-, PLM-, DMS- und ITS-Systeme.

Allen voran werden Procure-to-Pay- und Order-to-Cash-Prozesse analysiert, die für viele Unternehmen typische Einstiegspunkte in Process Mining darstellen, auch weil einige Anbieter von Process Mining Tools die nötigen Skripte (ggf. als automatisierte Connectoren) der EventLog-Generierung aus gängigen ERP-Systemen für diese Prozesse bereits mitliefern.

Welche Erfolge wurden mit Process Mining bereits erreicht?

Die Erfolge von Process Mining sind in erster Linie mit der gewonnenen Prozesstransparenz zu verbinden. Process Mining ist eine starke Analysemethode, um Potenziale der Durchlaufzeiten-Optimierung aufzudecken. So lassen sich recht gut unnötige Wartezeiten und störende Prozesschleifen erkennen. Ebenfalls eignet sich Process Mining wunderbar für die datengetriebene Prozessanalyse mit Blick auf den Compliance-Check bis hin zur Fraud-Detection.

Process Mining ist als Methode demnach sehr erfolgreich darin, die Prozessqualität zu erhöhen. Das ist natürlich an einen gewissen Personaleinsatz gebunden und funktioniert nicht ohne Schulungen, bedingt jedoch i.d.R. weniger eingebundene Mitarbeiter als bei klassischen Methoden der Ist-Prozessanalyse.

Ferner sollten einige positive Nebeneffekte Erwähnung finden. Durch den Einsatz von Process Mining, gerade wenn dieser erst nach einigen Herausforderungen zum Erfolg wurde, konnte häufig beobachtet werden, dass involvierte Mitarbeiter ein höheres Prozessbewustsein entwickelt haben, was sich auch indirekt bemerkbar machte (z. B. dadurch, dass Soll-Prozessdokumentationen realitätsnäher gestaltet wurden). Ein großer Nebeneffekt ist ganz häufig eine verbesserte Datenqualität und das Bewusstsein der Mitarbeiter über Datenquellen, deren Inhalte und Wissenspotenziale.

Wo haperte es bisher?

Ins Stottern kam Process Mining bisher insbesondere an der häufig mangelhaften Datenverfügbarkeit und Datenqualität in vielen IT-Systemen, insbesondere bei mittelständischen Unternehmen. Auch die Eigenständigkeit der Process Mining Tools (Integration in die BI, Anbindung an die IT, Lizenzkosten) und das fehlen von geschulten Mitarbeiter-Kapazitäten für die Analyse sorgen bei einigen Unternehmen für Frustration und Zweifel am langfristigen Erfolg.

Als Methode schwächelt Process Mining bei der Aufdeckung von Möglichkeiten der Reduzierung von Prozesskosten. Es mag hier einige gute Beispiele für die Prozesskostenreduzierung geben, jedoch haben insbesondere Mittelständische Unternehmen Schwierigkeiten darin, mit Process Mining direkt Kosten zu senken. Dieser Aspekt lässt insbesondere kostenfokussierte Unternehmer an Process Mining zweifeln, insbesondere wenn die Durchführung der Analyse mit hohen Lizenz- und Berater-Kosten verbunden ist.

Was wird sich an Process Mining ändern müssen?

Bisher wurde Process Mining recht losgelöst von anderen Themen des Prozessmanagements betrachtet, woran die Tool-Anbieter nicht ganz unschuldig sind. Process Mining wird sich zukünftig mehr von der Stabstelle mit Initiativ-Engagement hin zur Integration in den Fachbereichen entwickeln und Teil des täglichen Workflows werden. Auch Tool-seitig werden aktuelle Anbieter für Process Mining Software einem verstärkten Wettbewerb stellen müssen. Process Mining wird toolseitig enger Teil der Unternehmens-BI und somit ein Teil einer gesamtheitlichen Business Intelligence werden.

Um sich von etablierten BI-Anbietern abzusetzen, implementieren und bewerben einige Anbieter für Process Mining Software bereits Machine Learning oder Deep Learning Algorithmen, die selbstständig Prozessmuster auf Anomalien hin untersuchen, die ein Mensch (vermutlich) nicht erkennen würde. Process Mining mit KI wird zu Process Analytics, und somit ein Trend für die Jahre 2018 und 2019.

Für wen wird Process Mining 2018 interessant?

Während größere Industrieunternehmen, Großhändler, Banken und Versicherungen längst über Process Mining Piloten hinaus und zum produktiven Einsatz übergegangen sind (jedoch von einer optimalen Nutzung auch heute noch lange entfernt sind!), wird Process Mining zunehmend auch für mittelständische Unternehmen interessant – und das für alle geschäftskritischen Prozesse.

Während Process Mining mit ERP-Daten bereits recht verbreitet ist, wurden andere IT-Systeme bisher seltener analysiert. Mit der höheren Datenverfügbarkeit, die dank Industrie 4.0 und mit ihr verbundene Konzepte wie M2M, CPS und IoT, ganz neue Dimensionen erlangt, wird Process Mining auch Teil der Smart Factory und somit der verstärkte Einsatz in der Produktion und Logistik absehbar.

Lesetipp: Process Mining 2018 – If you can’t measure it, you can’t improve it: Process Mining bleibt auch im neuen Jahr mit hoher Wahrscheinlichkeit ein bestimmendes Thema in der Datenanalytik. Sechs Experten teilen ihre Einschätzungen zur weiteren Entwicklung 2018 und zeigen auf, warum das Thema von so hoher Relevanz ist. (www.internet-of-things.de – 10. Januar 2018)

Interview – Process Mining ist ein wichtiger Treiber der Prozessautomatisierung

Interview mit Prof. Scheer, Erfinder des etablierten ARIS-Konzepts, über die Bedeutung von Big Data für die Prozessoptimierung

Prof. Dr. Dr. h.c. mult. August-Wilhelm Scheer

Copyright – Scheer GmbH

Prof. Dr. Dr. h.c. mult. August-Wilhelm Scheer war Gründer der IDS Scheer AG und Direktor des von ihm gegründeten Instituts für Wirtschaftsinformatik an der Universität des Saarlandes in Saarbrücken. Es ist der Erfinder des bekannten ARIS-Konzeptes und heute Alleingesellschafter und Beiratsvorsitzender der Scheer GmbH (www.scheer-group.com), einem Consulting- und Software-Haus in Saarbrücken. Daneben gehören zur Scheer Gruppe  Beteiligungen an Start- up Unternehmen.

Data Science Blog: Herr Prof. Scheer, Sie sind der Erfinder des ARIS-Konzepts in den 90er-Jahren, mit dem viele Unternehmen in den darauffolgenden Jahren ihr betriebliches Informationssystem überarbeiten konnten. Auch heute arbeiten viele Unternehmen an der Umsetzung dieses Konzepts. Was hat sich heute verändert?

Prof. Scheer: Auch heute noch bilden Prozessmodelle die Grundlage der digitalen Prozessautomatisierung, indem sie menschliche Arbeitsleistung innerhalb der Modelle durch IT ­Systeme unterstützen oder ersetzen. Die Scheer GmbH setzt diesen modellgetriebenen Ansatz erfolgreich in großen BPM und SAP ­Einführungsprojekten ein. Hierfür wurden in den vergangenen Jahren industriespezifische Referenzmodelle entwickelt, die unter der Bezeichnung „Performance Ready“ eine beachtliche Beschleunigung hervorbringen.

Weitere Treiber der Automatisierung sind die technische Weiterentwicklung der IT, insbesondere durch prozessorientierte Architekturen der Anwendungssoftware, sowie Big Data, Data Mining, Cloud Computing und Hardware ­Infrastruktur. Gleichzeitig werden neuere Forschungsergebnisse zu Modellierungsmethoden, der Künstlichen Intelligenz und Data Mining zunehmend in der Praxis der digitalen Geschäftsprozessorganisation umgesetzt.

Data Science Blog: Zu Zeiten der ARIS-Einführung steckte die Geschäftswelt, insbesondere die Industrie, gerade im Trend zum Lean Management. Heute ist es ähnlich mit dem Trend zu Big Data und Analytics. Welche Synergien gibt es hier im Kontext von Data Analytics?

Prof. Scheer: Mit der Implementierung einer lauffähigen Prozesslösung ist der enge BPM ­Ansatz von der  Problemerkennung bis zum lauffertigen Anwendungssystem abgeschlossen. In der Realität können jedoch auch unvorhergesehenen Abweichungen auftreten oder Störungen entstehen. Derartige Abweichungen begründen das Interesse an der Auswertung realer Prozessinstanzen. Die automatische Suche in Datenbeständen, um unerwartete Muster und Zusammenhänge zu erkennen und diese in gut verständlicher, häufig grafischer Form aufzubereiten, wird generell als Datamining bezeichnet und gehört zum Gebiet der Data Analytics. Wird dieses Vorgehen auf Geschäftsprozesse angewendet, so wird es als Process Mining bezeichnet. Es geht also  darum, die Spuren der Geschäftsprozesse während ihrer Ausführung in einer Logdatei zu erfassen und ihr Verhalten zu beobachten (Monitoring).

Data Science Blog: Welche Anwendungsfälle sind mit Process Mining zu bewältigen? Und welche Mehrwerte werden Ihrer Erfahrung nach daraus generiert?

Prof. Scheer: Beim Process Mining generiert ein komplexer Algorithmus aus den Datenspuren der Logdatei von Anwendungssystemen automatisch ein Ist-­Prozessmodell. Aus den Vergleichen des bestehenden Soll-­Modells mit den Datenspuren der Logdatei und des generierten Ist-Modells werden Abweichungen ermittelt. Diese werden analysiert, um das Soll-Modell an die Realität anzupassen und organisatorische Verbesserungsvorschläge zu entwickeln. Process Mining kann Auskunft geben, ob bei der Prozessausführung Compliance ­Regeln eingehalten oder verletzt werden, an welchen Stellen Kapazitätsengpässe entstehen, ob von vorgesehenen Kapazitätszuordnungen abgewichen wurde, wie sich Durchlaufzeiten und Qualität verhalten usw.. Die Ergänzung des BPM ­Ansatzes um das Process Mining, insbesondere auch durch den Einsatz von KI ­Techniken, führt zu einer neuen Qualität des Prozessmanagements und wird deshalb als intelligentes BPM (iBPM) bezeichnet.

Data Science Blog: Welche analytischen Methoden kommen zum Einsatz und auf welche Software-Technologien setzen Sie dabei?

Prof. Scheer: Das Process Mining wird gegenwärtig wissenschaftlich intensiv mit formalen Methoden bearbeitet. Ziel dieser Forschungen ist es, das Process Mining durch Entwicklung komplexer Algorithmen nahezu vollständig zu automatisieren. Der Verzicht auf den Einsatz menschlichen Fachwissens führt aber z. T. zu einer überhöhten Komplexität der Algorithmen für Aufgaben, die ein erfahrener Prozessmanager intuitiv leicht und besser erledigen kann. Hier ist eine Kombination aus Automatik und Fachwissen sinnvoller. Die Unternehmen der Scheer Gruppe legen den Fokus auf die Modellierung und das mehr strategische BPM und sehen Process Mining als Ergänzung dieses Ansatzes. Die Software „Scheer Process Mining“ folgt diesem Ansatz und sieht sie als Ergänzung ihrer modellbasierten BPMS ­Software „Scheer BPaaS“ und „Scheer E2EBridge“. Weiterhin unterstützen unsere Berater in vielen Projekten das Produkt „ARIS PPM“ der Software AG.

Data Science Blog: Sind die datengetriebenen Prozessanalysen vorerst abgeschlossen, geht es an die Umsetzung der Verbesserungen. Wie unterstützen Sie Unternehmen dabei, diese herbei zu führen? Und in wie weit können datengetriebene Entscheidungssysteme realisiert werden, die die Vision des autonomen Unternehmens im Sinne der Industrie 4.0 einen Schritt näher bringen?

Prof. Scheer: Sowohl langfristige strategische BPM Projekte als auch kurzfristig taktische Umsetzungen aus Process Mining Aktivitäten werden von der Scheer Gruppe unterstützt. Aber wir schauen auch in die Zukunft. Im Rahmen von Machine Learning werden Algorithmen entwickelt, die aus Beobachtungen ein Systemverhalten erkennen (lernen), um es dann für Prognosen auszuwerten. Als bekannteste Verfahren sind künstliche neuronale Netze zu nennen. Diese bilden Funktionen des menschlichen Gehirns ab. Interessante Anwendungsfälle gibt es bereits in der Fertigung. An Produktionsanlagen werden heute zahlreiche Sensoren angebracht, die Temperatur, Schwingungen, Energieverbrauch usw. kontinuierlich messen. Diese Datenströme können als Input ­Größen von neuronalen Netzen ausgewertet und zu Prognosen genutzt werden. Das Unternehmen IS ­Predict, das zur Scheer Gruppe gehört, hat dazu eigene Algorithmen auf Basis von KI entwickelt und führt seit Jahren erfolgreich Projekte zu Predictive Maintenance und zur vorausschauenden Qualitätssteuerung durch. 

Data Science Blog: Process Mining ist somit ein spannendes Zukunftsthema. Unter welchen Rahmenbedingungen sollten derartige Projekte durchgeführt werden? Was sind Ihrer Erfahrung nach die Kriterien zum Erfolg?

Prof. Scheer: Zunächst ist es sehr wichtig, das Thema aus der Business-Perspektive anzugehen und sich nicht zu früh mit technologischen Fragen auseinanderzusetzen: Welche Fragen sollen durch Process Mining beantwortet werden? Welche Informationsquellen werden hierfür benötigt?

Zu Beginn des Projekts sollte zunächst eine konkrete Aufgabenstellung angegangen werden, die auch von ihrer Größenordnung gut zu bewältigen ist. Je konkreter die Aufgabenstellung gewählt wird, desto größer ist die Erfolgswahrscheinlichkeit und umso schneller kann ein ROI erzielt werden. Natürlich bedeutet dies nicht, das „große Ganze“ zu vernachlässigen. Auch bei der Einführung von Process Mining gilt der Grundsatz „think big, start small“.

Data Science Blog: Datengetriebene Prozessanalysen bedingen interdisziplinäres Wissen. Welche Tipps würden Sie einem Prozessmanager geben, der sich in die Thematik einarbeiten möchte?

Prof. Scheer: Die Grundvoraussetzung für die Einführung von Process Mining ist ein gutes Verständnis aller Aspekte des Geschäftsmodells.  Darauf aufbauend sollte ein guter Überblick der Unternehmensprozesse und ihrer Ausprägung in den verschiedenen Unternehmensbereichen vorhanden sein. Immer wichtiger wird in diesem Zusammenhang das Thema der verschiedenen Arten von Daten und wie sie entlang der Prozesse entstehen bzw. angewendet werden. Hierbei sind für Process Mining insbesondere zwei Arten von Daten relevant:  Kennzahlen, die bei der Ausführung der Prozesse entstehen, die sog. Prozesskennzahlen oder Process KPIs. Neben den Process KPIs können mit Process Mining fachliche Daten, die während der Ausführung der Prozesse erfasst oder manipuliert werden, betrachtet werden. Mit den Process Mining Produkten von Scheer können beide Arten von Daten analysiert werden. Der Einstieg in die Datenanalyse erfolgt über das Process Analytics Dashboard. Weitergehende Informationen zu den Details der Prozesse liefert dann das Modul Process Explorer.

Process Mining: Innovative Analyse von Datenspuren für Audit und Forensik

Step-by-Step:

Neue Möglichkeiten zur Aufdeckung von Compliance-Verstößen mit Process Analytics

Im Zuge der fortschreitenden Digitalisierung findet derzeit ein enormer Umbruch der alltäglichen Arbeit hin zur lückenlosen Erfassung aller Arbeitsschritte in IT-Systemen statt. Darüber hinaus sehen sich Unternehmen mit zunehmend verschärften Regulierungsanforderungen an ihre IT-Systeme konfrontiert.

Der unaufhaltsame Trend hin zur vernetzten Welt („Internet of Things“) wird die Möglichkeiten der Prozesstransparenz noch weiter vergrößern – jedoch werden bereits jetzt viele Prozesse im Unternehmensbereich über ein oder mehrere IT-Systeme erfasst. Jeder Mitarbeiter, aber auch jeder automatisiert ablaufende Prozess hinterlässt viele Datenspuren in IT-Backend-Systemen, aus denen Prozesse rückwirkend oder in Echtzeit nachgebildet werden können. Diese umfassen sowohl offensichtliche Prozesse, wie etwa den Eintrag einer erfassten Bestellung oder Rechnung, als auch teilweise verborgene Prozesse, wie beispielsweise die Änderung bestimmter Einträge oder Löschung dieser Geschäftsobjekte. 


english-flagRead this article in English:
“Process Analytics – Data Analysis for Process Audit & Improvement”


1 Das Verständnis von Process Analytics

Process Analytics ist eine datengetriebene Methodik der Ist-Prozessanalyse, die ihren Ursprung in der Forensik hat. Im Kern des dieser am Zweck orientierten Analyse steht das sogenannte Process Mining, eine auf die Rekonstruktion von Prozessen ausgerichtetes Data Mining. Im Zuge der steigenden Bedeutung der Computerkriminalität wurde es notwendig, die Datenspuren, die potenzielle Kriminelle in IT-Systemen hinterließen, zu identifizieren und zu analysieren, um das Geschehen so gut wie möglich zu rekonstruieren.

Mit dem Trend hin zu Big Data Analytics hat Process Analytics nicht nur neue Datengrundlagen erhalten, sondern ist als Analysemethode weiterentwickelt worden. Zudem ermöglicht die Visualisierung dem Analysten oder Berichtsempfänger ein tief gehendes Verständnis auch komplexerer Geschäftsprozesse.

Während in der konventionellen Prozessanalyse vor allem Mitarbeiterinterviews und Beobachtung der Mitarbeiter am Schreibtisch durchgeführt werden, um tatsächlich gelebte Prozesse zu ermitteln, ist Process Analytics eine führende Methode, die rein faktenbasiert und damit objektiv an die Prozesse herangeht. Befragt werden nicht die Mitarbeiter, sondern die IT-Systeme, die nicht nur alle erfassten Geschäftsobjekte tabellenorientiert abspeichern, sondern auch im Hintergrund – unsichtbar für die Anwender – jegliche Änderungsvorgänge z. B. an Bestellungen, Rechnungen oder Kundenaufträgen lückenlos mit einem Zeitstempel (oft Sekunden- oder Millisekunden-genau) protokollieren.

2 Die richtige Auswahl der zu betrachtenden Prozesse

Heute arbeitet nahezu jedes Unternehmen mit mindestens einem ERP-System. Da häufig noch weitere Systeme eingesetzt werden, lässt sich klar herausstellen, welche Prozesse nicht analysiert werden können: Solche Prozesse, die noch ausschließlich auf Papier und im Kopf der Mitarbeiter ablaufen, also typische Entscheiderprozesse auf oberster, strategischer Ebene, die nicht in IT-Systemen erfasst und dementsprechend nicht ausgewertet werden können. Operative Prozesse werden hingegen in der Regel nahezu lückenlos in IT-Systemen erfasst und operative Entscheidungen protokolliert.

Zu den operativen Prozessen, die mit Process Analytics sehr gut rekonstruiert und analysiert werden können und gleichermaßen aus Compliance-Sicht von höchstem Interesse sind, gehören beispielsweise Prozesse der:

  • Beschaffung
  • Logistik / Transport
  • Vertriebs-/Auftragsvorgänge
  • Gewährleistungsabwicklung
  • Schadensregulierung
  • Kreditgewährung

Process Analytics bzw. Process Mining ermöglicht unabhängig von der Branche und dem Fachbereich die größtmögliche Transparenz über alle operativen Geschäftsprozesse. Für die Audit-Analyse ist dabei zu beachten, dass jeder Prozess separat betrachtet werden sollte, denn die Rekonstruktion erfolgt anhand von Vorgangsnummern, die je nach Prozess unterschiedlich sein können. Typische Vorgangsnummern sind beispielsweise Bestell-, Auftrags-, Kunden- oder Materialnummern.

3 Auswahl der relevanten IT-Systeme

Grundsätzlich sollte jedes im Unternehmen eingesetzte IT-System hinsichtlich der Relevanz für den zu analysierenden Prozess untersucht werden. Für die Analyse der Einkaufsprozesse ist in der Regel nur das ERP-System (z. B. SAP ERP) von Bedeutung. Einige Unternehmen verfügen jedoch über ein separates System der Buchhaltung (z.B. DATEV) oder ein CRM/SRM (z. B. von Microsoft), die dann ebenfalls einzubeziehen sind.

Bei anderen Prozessen können außer dem ERP-/CRM-System auch Daten aus anderen IT-Systemen eine entscheidende Rolle spielen. Gelegentlich sollten auch externe Daten integriert werden, wenn diese aus extern gelagerten Datenquellen wichtige Prozessinformationen liefern – beispielsweise Daten aus der Logistik.

4 Datenaufbereitung

Vor der datengetriebenen Prozessanalyse müssen die Daten, die auf Prozessaktivitäten direkt oder indirekt hindeuten, in den Datenquellen identifiziert, extrahiert und aufbereitet werden. Die Daten liegen in Datenbanktabellen und Server-Logs vor und werden über ein Data Warehousing Verfahren zusammengeführt und in ein Prozessprotokoll (unter den Process Minern i.d.R. als Event Log bezeichnet) umformuliert.

Das Prozessprotokoll ist in der Regel eine sehr große und breite Tabelle, die neben den eigentlichen Prozessaktivitäten auch Parameter enthält, über die sich Prozesse filtern lassen, beispielsweise Informationen über Produktgruppen, Preise, Mengen, Volumen, Fachbereiche oder Mitarbeitergruppen.

5 Prüfungsdurchführung

Die eigentliche Prüfung erfolgt visuell und somit intuitiv vor einem Prozessflussdiagramm, das die tatsächlichen Prozesse so darstellt, wie sie aus den IT-Systemen extrahiert werden konnten.

Process Mining – Beispielhafter Process Flow mit Fluxicon Disco (www.fluxicon.com)

Das durch die Datenaufbereitung erstellte Prozessprotokoll wird in eine Datenvisualisierungssoftware geladen, die dieses Protokoll über die Vorgangsnummern und Zeitstempel in einem grafischen Prozessnetzwerk darstellt. Die Prozessflüsse werden also nicht modelliert, wie es bei den Soll-Prozessen der Fall ist, sondern es „sprechen“ die IT-Systeme.

Die Prozessflüsse werden visuell dargestellt und statistisch ausgewertet, so dass konkrete Aussagen über die im Hinblick auf Compliance relevante Prozess-Performance und -Risiken getroffen werden können.

6 Abweichung von Soll-Prozessen

Die Möglichkeit des intuitiven Filterns der Prozessdarstellung ermöglicht auch die gezielte Analyse von Ist-Prozessen, die von den Soll-Prozessverläufen abweichen.

Die Abweichung der Ist-Prozesse von den Soll-Prozessen wird in der Regel selbst von IT-affinen Führungskräften unterschätzt – mit Process Analytics lassen sich nun alle Abweichungen und die generelle Prozesskomplexität auf ihren Daten basierend untersuchen.

6 Erkennung von Prozesskontrollverletzungen

Die Implementierung von Prozesskontrollen sind Bestandteil eines professionellen Internen Kontrollsystems (IKS), die tatsächliche Einhaltung dieser Kontrollen in der Praxis ist jedoch häufig nicht untersucht oder belegt. Process Analytics ermöglicht hier die Umgehung des Vier-Augen-Prinzips bzw. die Aufdeckung von Funktionstrennungskonflikten. Zudem werden auch die bewusste Außerkraftsetzung von internen Kontrollmechanismen durch leitende Mitarbeiter oder die falsche Konfiguration der IT-Systeme deutlich sichtbar.

7 Erkennung von bisher unbekannten Verhaltensmustern

Nach der Prüfung der Einhaltung bestehender Kontrollen, also bekannter Muster, wird Process Analytics weiterhin zur Neuerkennung von bislang unbekannten Mustern in Prozessnetzwerken, die auf Risiken oder gar konkrete Betrugsfälle hindeuten und aufgrund ihrer bisherigen Unbekanntheit von keiner Kontrolle erfasst werden, genutzt. Insbesondere durch die – wie bereits erwähnt – häufig unterschätzte Komplexität der alltäglichen Prozessverflechtung fallen erst durch diese Analyse Fraud-Szenarien auf, die vorher nicht denkbar gewesen wären. An dieser Stelle erweitert sich die Vorgehensweise des Process Mining um die Methoden des maschinellen Lernens (Machine Learning), typischerweise unter Einsatz von Clustering, Klassifikation und Regression.

8 Berichterstattung – auch in Echtzeit möglich

Als hocheffektive Audit-Analyse ist Process Analytics bereits als iterative Prüfung in Abständen von drei bis zwölf Monaten ausreichend. Nach der erstmaligen Durchführung werden bereits Compliance-Verstöße, schwache oder gar unwirksame Kontrollen und gegebenenfalls sogar Betrugsfälle zuverlässig erkannt. Die Erkenntnisse können im Nachgang dazu genutzt werden, um die Schwachstellen abzustellen. Eine weitere Durchführung der Analyse nach einer Karenzzeit ermöglicht dann die Beurteilung der Wirksamkeit getroffener Maßnahmen.

In einigen Anwendungsszenarien ist auch die nahtlose Anbindung der Prozessanalyse mit visuellem Dashboard an die IT-Systemlandschaft zu empfehlen, so dass Prozesse in nahezu Echtzeit abgebildet werden können. Diese Anbindung kann zudem um Benachrichtigungssysteme ergänzt werden, so dass Entscheider und Revisoren via SMS oder E-Mail automatisiert über aktuellste Prozessverstöße informiert werden. Process Analytics wird somit zum Realtime Analytics.

Fazit

Process Analytics ist im Zuge der Digitalisieurng die hocheffektive Methodik aus dem Bereich der Big Data Analyse zur Aufdeckung Compliance-relevanter Tatbestände im gesamten Unternehmensbereich und auch eine visuelle Unterstützung bei der forensischen Datenanalyse.