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Process Mining führt Automatisierung zum Erfolg

Mit dem Automatisieren von Prozessen sollte deren Optimierung einhergehen. Oft kennen Unternehmen aber die Schwächen ihrer Abläufe gar nicht oder definieren vermeintlich ideale Prozesse. Pegasystems erläutert, wie Process Mining diese Probleme lösen kann.

Quelle: Anadmist | www.istockphoto.com

Technologien wie Robotic Process Automation, Künstliche Intelligenz oder Case-Management bieten Unternehmen umfassende Möglichkeiten, Geschäftsprozesse zu automatisieren. Ein wichtiger Punkt kommt dabei oft zu kurz: Mit der Automatisierung von Abläufen sollte auch ihre Optimierung einhergehen. Auch die intelligenteste Automatisierung kann aus einem schlechten keinen guten Prozess machen. Beim üblichen Vorgehen in Automatisierungsprojekten lassen Unternehmen dieses Optimierungspotenzial aber häufig komplett liegen oder schöpfen es nur unzureichend aus.

„Ein weit verbreiteter Ansatz ist die Orientierung an den Ist-Prozessen“, erklärt Florian Lauck-Wunderlich, Senior Project Delivery Leader bei Pegasystems. „Unternehmen automatisieren die vorhandenen Abläufe, ohne zu hinterfragen, ob sie überhaupt noch aktuellen oder gar künftigen Anforderungen gerecht werden. Das kann dann beispielsweise dazu führen, dass sie ineffiziente Prozesse automatisieren. Dadurch machen sie mangelhafte Abläufe nur schneller statt besser.“

Soll-Prozesse werden oft auf subjektiver Basis definiert

Ein zweiter gängiger Ansatz ist die Orientierung an Soll-Prozessen. Prozessexperten und Product Owner definieren vorab die aus ihrer Sicht optimalen Abläufe, anschließend werden diese automatisiert und frühzeitig und regelmäßig von den Endnutzern getestet, um sie anhand ihres Feedbacks kontinuierlich zu optimieren. Auch hierbei gibt es laut Lauck-Wunderlich ein Problem: „Sowohl die Einschätzungen der Prozessexperten und Product Owner als auch das Feedback der Endnutzer basieren auf subjektiven Wahrnehmungen und können deshalb voreingenommen oder schlicht unvollständig sein. Das wiederum kann dazu führen, das Unternehmen nicht zielgerichtet genug oder nicht ausreichend optimieren.“

Mit Process Mining lassen sich die Defizite beider Ansätze beheben. Diese Technologie visualisiert Geschäftsprozesse anhand der Daten, die in den IT-Systemen der Unternehmen vorhanden sind, und rekonstruiert sie dann. Netzmodelle bilden vorhandenen Prozesse objektiv ab und zeigen dadurch ihre tatsächlichen Schwächen auf. So wird beispielsweise offensichtlich, wenn bestimmte Prozessstrecken unnötig viel Zeit beanspruchen oder Informationen nicht zielgerichtet weitergeleitet werden.

Process-Mining macht die Ist-Abläufe transparent

„Process Mining ist ein echter Game Changer für Automatisierungsprojekte“, erläutert Lauck-Wunderlich. „Indem diese Technologie die Prozessrealität transparent macht, stellt sie sicher, dass Unternehmen auf die Schwächen ihrer Abläufe aufmerksam werden, die richtigen Annahmen treffen und kohärent schlussfolgern können, wie sie ihre Prozesse optimal aufbauen und ausführen.“

Seine Stärken kann Process Mining nach Ansicht des Experten am besten in Kombination mit einer Plattform ausspielen, die es Nutzern ermöglicht, Prozesse mit Low-Code-Technologie zu gestalten und zu automatisieren: „Process Mining und Low-Code-Automatisierungsplattformen bilden die perfekte Symbiose. Unternehmen haben damit die Möglichkeit, die identifizierten Schwächen in ihren Prozessen schnell zu beseitigen und ihre Abläufe dann durch datengestützte Entscheidungsfindung zu automatisieren.“ Jürgen Frisch


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Artikel
Process-Intelligence in der Auftragsabwicklung
Das verbindende Element für die intelligente Steuerung von Geschäftsprozessen
Autor: Andreas Külschbach, Tobias Schröer | FIR an der RWTH Aachen
Erschienen: 2021-10-05
Schlagworte: Auftragsmanagement, Business Process Intelligence, Geschäftsprozessoptimierung, Internet of Production, process mining
Prozesse nicht nur zu messen und zu analysieren, sondern sie zu befähigen, sich selbst zu optimieren und zu steuern, ist das Ziel vieler Unternehmen. Die Grundlagen dafür finden sich in der Sammlung von Daten und der Kommunikation verschiedener Systeme untereinander, welche zu tiefer gehenden Analysen und Prognosen führen. Mit den richtigen Werkzeugen lässt sich eine Struktur in den Unternehmensprozessen erzeugen, die Anwender:innen bei der Analyse und Bewertung entlastet und zielorientiert sowie einfach verständlich die Unternehmensentwicklung mitgestaltet.
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