Process Mining – Funktionsweise, Mehrwert und Einsatzgebiete

Process Mining – Funktionsweise, Mehrwert und Einsatzgebiete

Unter Process Mining versteht man eine Methodik, um aus digitalen Ereignisdaten automatisiert Prozessabläufe zu analysieren und zu rekonstruieren. Dabei werden durch den Einsatz von KI Algorithmen „digitale Röntgenbilder“ der Prozesse erzeugt, um beispielsweise Bottlenecks aufzudecken, Liegezeiten zu erkennen, Abweichungen von Soll-Prozessen zu identifizieren und Optimierungspotenziale zu quantifizieren.

Die Einsatzgebiete von Process Mining sind mannigfaltig, so finden sich Anwendungsbereiche z.B. in der Produktion, in der Logistik, im Service oder im Gesundheitswesen, um Geschäftsprozesse zu analysieren und auf Prozesskonformität zu überwachen.

Das Wichtigste auf einen Blick – Process Mining in a Nutshell

• Als Datenbasis für Process Mining werden digitale Ereignisdaten, sogenannte Eventlogs, herangezogen.
• Mit Process Mining kann man eine automatisierte faktenbasierte Analyse seiner tatsächlichen Prozessabläufe durchführen (Process Discovery).
• Process Mining Algorithmen können aus Eventlogs faktenbasierte Prozess-Modelle rekonstruieren, welche bisher mit vergleichsweise hohem manuellen Aufwand konstruiert worden sind.
• Die gewonnenen Prozess-Modelle können zur Überwachung und Quantifizierung von Prozess-Konformitäten eingesetzt werden (z.B. im Rahmen einer kontinuierlichen Online-Überwachung) und für Performance Analysen verwendet werden.

Was ist Process Mining?

Beim Process Mining unterscheidet man grundsätzlich zwischen der Prozessanalyse (Process Discovery), dem Trainieren von Prozessmodellen (Process Modeling) und der Anwendung der Prozessmodelle im Rahmen der Prozessüberwachung (Conformance Checking) sowie der Performance Analyse.

• Bei der Prozessanalyse steht die Extraktion von Prozessinformationen aus vorhandenen Datenquellen (z.B. aus Eventlogs) oder anderen Aufzeichnungen im Vordergrund. Der Zweck besteht darin, den Ist-Prozessablauf zu erheben, unnötige Schritte oder andere Probleme im Prozessablauf zu identifizieren, um die Effizienz und Effektivität der Prozesse zu erhöhen.

• Beim Process Modeling wird ein Prozess-Modell trainiert (z.B. in Form eines BPMN Modells), welches die tatsächlichen Schritte, Abhängigkeiten und Ressourcenanforderungen widerspiegelt, die während der Ausführung eines Prozesses auftreten. Prozessmodelle können automatisiert aus Eventlogs reengineert werden.

• Im Rahmen der Prozessüberwachung (Conformance Checking) werden die Eventlogs des tatsächlichen Prozessablaufs mit dem Prozess-Modell verglichen, um Abweichungen zwischen dem Prozess-Modell und der tatsächlichen Ausführung zu identifizieren und zu lokalisieren. Diese Abweichungen können darauf hinweisen, dass der Prozess in der Praxis nicht wie geplant ausgeführt wird oder dass das Prozess-Modell veraltet oder fehlerhaft ist.

• Performance-Analysen dienen dazu, Muster und Trends im Prozess zu identifizieren sowie Bottlenecks, Verzögerungen oder ineffiziente Schritte zu erkennen. Auf der Grundlage dieser Analyse können dann Verbesserungen im Prozess vorgenommen werden, um die Effizienz und Effektivität fortwährend zu steigern und somit die Prozessleistung zu optimieren.

Was sind die wichtigsten Algorithmen beim Process Mining?

Process Mining Algorithmen kommen im Wesentlichen im Rahmen der Process Discovery Phase zum Einsatz, um aus Eventlogs möglichst effizient Prozess-Modelle zu extrahieren. Gängige Algorithmen sind hier α-Algorithmen, Heuristic Mining Algorithmen oder auch Inductive Mining Algorithmen. Aufgrund der Flexibilität, Skalierbarkeit und der Fähigkeit intakte Prozess-Modelle („sound process models“) aus Eventlogs abzuleiten, sind die Inductive Mining Algorithmen die beliebtesten Methoden im Rahmen der Process Discovery.

Welchen Mehrwert bieten Process Mining Algorithmen in der Praxis?

Der Einsatz von Process Mining bringt eine Reihe an Vorteilen mit sich, wenn die den Geschäftsprozessen zugrundeliegenden Transaktionsdaten vorhanden sind und in ein Eventlog-Format überführt werden können, u.a.

• Automatisierte Modellierung von Geschäftsprozessen: aufwändige und langwierige Modellierungen von Geschäftsprozessen (u.a. mit BPMN) gehören der Vergangenheit an und können künftig aus Eventlogs extrahiert werden.

• Schnelle explorative Analyse und Visualisierung von Prozessen: Prozessabläufe können einfach gefiltert, visualisiert und multidimensional analysiert werden, wie man es von klassischen BI Anwendungen gewohnt ist.

• Einhaltung von Prozess-Compliance: mit Process Mining Werkzeugen kann die Einhaltung von Prozessabläufen automatisiert überwacht werden, indem Prozessabweichungen und mögliche Compliance-Risiken frühzeitig erkannt werden können.

• Identifikation von Engpässen: durch die Analyse von Prozessdaten können drohende Ressourcen-Engpässe automatisiert identifiziert werden, um das Auftreten von Prozess-Ineffizienzen zu vermeiden.

• Messung von Prozess-Performance: die Analyse der Prozess-Performance kann automatisiert und kontinuierlich erfolgen, um die Effektivität und Effizienz der Prozesse sicherzustellen.

Wo finden sich typische Einsatzgebiete für Process Mining?

Process Mining kann in nahezu jeder Branche eingesetzt werden, wo komplexe Prozesse existieren und eine effiziente und nachhaltige Prozessoptimierung zur Sicherung und Stärkung der Wettbewerbssituation verhilft. Nachfolgend sind exemplarisch einige Einsatzgebiete von Process Mining aufgeführt:

• Financial Services: Process Mining wird im Finanzwesen eingesetzt, um Geschäftsprozesse wie Kreditanträge oder Compliance-Prüfungen zu optimieren und zu überwachen.

• Gesundheitswesen: in Krankenhäusern können z.B. Prozesse wie Patientenaufnahmen, Behandlungen oder Abrechnungsprozesse analysiert und überwacht werden.

• Logistik: typische Einsatzgebiete finden sich in der Optimierung der Bestellabwicklung oder Lagerverwaltung.

• Versicherungen: Process Mining wird in der Versicherungsbranche im Kontext von Schadensmeldungen, Abrechnungsprozessen oder der Verwaltung von Policen eingesetzt.

• Produktion: durch den Einsatz von Process Mining können Prozesse wie Materialbeschaffung, Materialfluss oder Qualitätskontrolle optimiert sowie eine automatisierte Wertstromanalyse etabliert werden.

• Telekommunikation: Anwendungen von Process Mining finden sich im Kündigungsmanagement, im Beschwerdemanagement, in der Vertragsverwaltung oder in der Behebung von Störfällen.

• Öffentliche Verwaltung: Process Mining wird in Behörden eingesetzt, um Prozesse wie die Beantragung und Vergabe von Genehmigungen oder der Überwachung von Regelverstößen zu verbessern.

Die Einsatzgebiete von Process Mining sind mannigfaltig und vor allem dort von Vorteil, wo komplexe Prozesse existieren und eine effiziente Prozessoptimierung notwendig ist.

Was sind die Erfolgsfaktoren für einen erfolgreichen Einsatz von Process Mining?

Bei der Auswahl einer Process Mining Lösung sollte großes Augenmerk darauf gelegt werden, damit ein unternehmensweiter Einsatz für alle relevanten Geschäftsprozesse möglich ist. Dabei spielen v.a. die folgenden Aspekte eine große und wichtige Rolle:

• Offene Schnittstellen sowie Unterstützung aller gängiger Datenformate und Datenbanken.
• Umfassende Visualisierungsmöglichkeiten von Prozessverläufen, Prozessmodellen, Schwachstellen, Prozess-Metriken sowie zeitlichen Entwicklungen.
• Unterstützung aller gängiger Process Discovery Algorithmen sowie Zusammenspiel und Kombinationsmöglichkeiten mit allen State-of-the-Art KI-Algorithmen.
• Automatisierte Entwicklungsmöglichkeiten von Prozess-Modellen (AutoML) und Unterstützung von Standards wie BPMN und Petri-Netzen.
• Flexible und automatisierte Deployment-Funktionalitäten von neuen und aktualisierten Prozess-Modellen (MLOps).
• Process Model Governance und Process Model Lifecycle Management.
• Offene Schnittstellen (z.B. REST API) zur Online-Überwachung von Live-Prozessen sowie zur einfachen Einbindung der Ergebnisse in Dritt-Systeme.

AltaSigma stellt all diese Process Mining Kernfunktionalitäten zur Analyse, Überwachung und Optimierung von Prozessen aus einer offenen Plattform heraus zur Verfügung, damit Prozessmanagement künftig einfacher, schneller, besser und effizienter umgesetzt werden kann.