Was ist Process-Mining und wie beschleunigt es die Automatisierung?

Reibungslose Prozessabläufe sind der Motor eines jeden Unternehmens und immer mehr Unternehmen setzen auf robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA) und intelligente Automatisierung (IA), um Prozesse zu digitalisieren und die digitale Transformation voranzutreiben. Mit RPA sparen Unternehmen Zeit und Kosten ein, erhöhen die Mitarbeiterzufriedenheit und ermöglichen ihren Mitarbeitern, sich auf strategische Aufgaben zu konzentrieren. Dabei geht es längst nicht mehr nur um die Automatisierung manueller, wiederkehrender Prozesse, sondern immer häufiger darum, ein breites Spektrum von Prozessen in allen Unternehmensbereichen zu transformieren.

Priorisierung der zu automatisierenden Prozesse

Die Auswahl und Priorisierung der zu automatisierenden Prozesse ausgehend von dem zu erzielenden Mehrwert sowie den strategischen Zielen des jeweiligen Unternehmens ist häufig mit Herausforderungen verbunden. Um die Identifizierung von für die Automatisierung geeigneten Prozessen zu unterstützen, wenden die meisten Unternehmen manuelle Prozesserkennungsmethoden an, um ein sogenanntes Prozessdefinitionsdokument (PDD) zu erstellen.

Das PDD ähnelt einer Bedienungsanleitung, die präzise und detailliert genug sein muss, um Digital Worker dazu anzuleiten, einen Geschäftsprozess ohne menschliche Unterstützung auszuführen. Das PDD wird mit Hilfe von Fachexperten entwickelt, die mit der Funktionsweise der betreffenden Prozesse vertraut sind und beurteilen können, inwiefern diese durch den Einsatz von Prozessautomatisierung verbessert werden könnten.

In jüngerer Zeit sind Unternehmen dazu übergegangen, das Zusammentragen von Informationen unter Zuhilfenahme von Process-Mining-Tools zu automatisieren. Das Dilemma dabei ist, dass beide Herangehensweisen – sowohl das manuelle Verfahren als auch das Process-Mining – nicht frei von Herausforderungen sind.

Die manuelle Prozesserkennung ist darauf angewiesen, dass Mitarbeiter den Prozess Schritt für Schritt erklären, was fehlende oder unvollständige Informationen in der Dokumentation zur Folge haben kann. Das Ergebnis sind Prozessautomatisierungen, bei denen wichtige Arbeitsschritte fehlen. Die manuelle Prozesserkennung ist äußerst zeit- und ressourcenintensiv. Die beteiligten Fachexperten stehen unter Zeitdruck und es besteht die Gefahr, dass falsche Annahmen über Prozesse entstehen, die nicht den tatsächlichen Gegebenheiten entsprechen.

Währenddessen können sich reine Process-Mining-Tools im komplexen Geschäftsumfeld der Gegenwart als unzulänglich erweisen, da sie nicht immer die Erkenntnisse liefern, die Unternehmen in ihre Prozessautomatisierung integrieren müssen.

Im vorliegenden Artikel befassen wir uns mit folgenden Fragen:

• Was ist Process-Mining?
• Inwiefern erweitert Process Intelligence die Möglichkeiten des Process-Mining?
• Inwiefern verbessert Process Intelligence die intelligente Automatisierung?

Was ist Process-Mining?

Process-Mining macht sich Daten aus Informationssystemen zunutze, um ein Modell zu erstellen, welches die Ausführung eines Prozesses präzise wiedergibt. IDC definiert Process-Mining wie folgt: „Datengestützte statistische Analyse der Leistung eines Geschäftsprozesses zur Identifizierung von Abweichungen und Ineffizienzen.“ Das internationale Marktforschungsunternehmen erläutert weiter: „Ziel des Process-Mining ist ein faktenbasiertes Verständnis von Prozessabweichungen und Ineffizienzen, um den Prozess systematisch zu verbessern und so die Leistung im Einklang mit den übergreifenden Unternehmenszielen zu maximieren.“

Die für das Process-Mining erforderlichen Daten werden aus den Protokolldaten der zur Ausführung des Prozesses verwendeten Anwendungen und Datenbanken zusammengetragen. Die Daten werden in eine Analyse-Engine eingespeist, die die Daten auswertet, um eine Abbildung des Prozesses in der Produktion zu erstellen. Anschließend vergleicht die Analyse-Engine den Ist-Zustand mit einem Modell der beabsichtigten Funktionsweise des Prozesses.

Process-Mining ist auch dann effektiv, wenn ein einzelner Prozess auf Interaktionen mit verschiedenen Systemen und Datenbanken angewiesen ist. Es kann Daten aus Protokollen und Audit-Trails berücksichtigen, um Prozessmodelle zu erstellen, die End-to-End-Prozesse basierend auf realen Daten in allen Einzelheiten abbilden. Anschließend können Unternehmen die Modelle analysieren, um festzustellen, ob die Prozesse erwartungsgemäß funktionieren, und Ursachen für Abweichungen und Engpässe, die einen ordnungsgemäßen Ablauf verhindern, zu identifizieren.

Process-Mining bietet gegenüber manuellen Prozesserkennungsverfahren zahlreiche Vorteile. Dazu zählt beispielsweise die Möglichkeit schneller und einfacher ein noch präziseres Abbild der Prozessleistung erstellen zu können, als dies bei manuellen Vorgehensweisen möglich wäre.

Jedoch weist Process-Mining für sich genommen auch einige Schwächen auf. So sind einige Tools nicht dazu in der Lage, sich mit bestimmten Arten von Datenquellen zu verbinden oder hochgradig komplexe, variable Prozesse auszuwerten.

Und während Process-Mining bezüglich der Auswertung realer Protokolle und Audit-Trails eine hervorragende Leistung bringt, basieren diese zwangsläufig auf in der Vergangenheit ausgeführter Arbeit statt auf Echtzeit-Szenarien. Mit anderen Worten, Prozesse können im Nachhinein analysiert werden, während eine kontinuierliche, detaillierte Überprüfung von Prozessen nicht möglich ist.

Inwiefern erweitert Process Intelligence die Möglichkeiten des Process-Mining?

Blue Prism Process Intelligence Powered by ABBYY Timeline verbindet Process-Mining, Task-Mining und Business-Intelligence-ähnliche Kennzahlen miteinander, um wesentlich tiefere Einblicke in Geschäftsprozesse zu ermöglichen. Die numerische Analysemethode der Lösung ist für alle Arten von Prozessen geeignet, unabhängig von der Anzahl der beteiligten Datenquellen oder der Komplexität eines Prozesses. Das leistungsstarke System kann umfangreiche Prozessprotokolle bewältigen, die aggregiert und im Detail durchsucht werden können.

Blue Prism Process Intelligence ist nicht auf die Analyse von Prozessen, die bereits stattgefunden haben, beschränkt, sondern kann Prozesse in Echtzeit überprüfen. Die Prozessverantwortlichen werden umgehend auf Fehler und Abweichungen aufmerksam gemacht, was zu einer Verbesserung des Unternehmensbetriebs beiträgt.

Mit Process-Mining-Tools können Anwender anhand der Ergebnisse Probleme erkennen, die sich auf die Compliance des Unternehmens auswirken könnten. Process Intelligence geht einen Schritt weiter, indem es Unternehmen die aktive Definition von Prozessregeln ermöglicht, die mit den Compliance-Anforderungen des Unternehmens in Einklang stehen.

Anschließend leitet es Digital Worker an, auf Abweichungen von diesen Regeln zu achten und die Prozessverantwortlichen automatisch zu informieren. Unternehmen können Prozessregeln im Zusammenhang mit der Compliance festlegen, die die sofortige Behebung von Problemen vorsehen, sobald eine Warnung erfolgt, und so die mit Verstößen einhergehenden Schwierigkeiten umgehen.

Inwiefern verbessert Process Intelligence die intelligente Automatisierung?

Da Process Intelligence eine einzelne End-to-End-Sicht auf die Prozessausführung und mögliche Auswirkungen bietet, versetzt es Unternehmen dazu in die Lage, die vielversprechendsten Automatisierungsmöglichkeiten zu identifizieren. Das umfasst die Fähigkeit zur Berechnung von Prozessabweichungen sowie den Zeit- und Kostenaufwand für Prozessautomatisierungen. Die Lösung ermöglicht messbare, datengestützte ROI-Berechnungen basierend auf der Anzahl der Prozesstransaktionen und -schritte, der Prozessdauer und den Kosten pro Transaktion. Unternehmen erhalten wertvolle Erkenntnisse und können gleichzeitig ressourcenintensive manuelle Prozesse eliminieren – das Ergebnis ist eine kürzere Amortisierungszeit und ein schnellerer ROI.

Einer der größten Vorteile der intelligenten Automatisierung besteht darin, dass sie die Möglichkeit bietet, unterdurchschnittliche Prozesse zu verbessern. Mit Process Intelligence können Unternehmen laufende Prozesse überprüfen und so Probleme erkennen, analysieren und beheben. 

Fortgesetzte Investitionen in intelligente Automatisierung sind vom Erfolg von RPA-Projekten abhängig. Die Messgröße für den Erfolg sollte dabei der Nutzen bzw. Mehrwert sein, den diese Projekte für das Unternehmen haben. Process Intelligence trägt dazu bei, sicherzustellen, dass eine Prozessautomatisierung nach der Bereitstellung wie erwartet funktioniert, wobei es die Auswirkungen sowohl auf vorgelagerte als auch auf nachgelagerte Arbeitsschritte genau im Blick behält.

Zu den Fähigkeiten von Process Intelligence zählt auch die automatische Prozessüberwachung in gemischten Szenarien, bei denen Digital Worker von menschlichen Mitarbeitern unterstützt werden. Durch die Demonstration des Mehrwerts gemischter Automatisierungen können Unternehmen zukünftige ROI-Ziele absichern. Das System kann darauf trainiert werden, leitenden Entscheidungsträgern spezifische Datenpunkte zur Verfügung zu stellen. Die Entscheidungsträger können reale quantifizierbare Daten einsehen, die kontinuierlich überprüft und aktualisiert werden.

Eines der Ziele von Unternehmen, die die intelligente Automatisierung erfolgreich umgesetzt haben, ist der Einsatz von Digital Workern in allen Unternehmensbereichen. Die Skalierung der Prozessautomatisierung erfordert eine sorgfältige Koordinierung, damit diese bei allen beteiligten Prozessen und Geschäftssystemen synchron erfolgt und synchron bleibt. Mit Process Intelligence können Unternehmen solche unternehmensweiten Prozesse nahezu in Echtzeit überwachen und dafür sorgen, dass Probleme so schnell wie möglich behoben werden.

Process Intelligence und intelligente Automatisierung

Analysten und CoE-Teams wurden in der Vergangenheit durch manuelle Prozesserkennungs- und -definitionsverfahren ausgebremst. Diese sind zeit- und ressourcenintensiv und noch dazu oft ungenau. Für viele von ihnen war Process-Mining der erste Schritt, um mithilfe von Technologie die Funktionsweise von Prozessen besser zu verstehen.

Heute bietet Process Intelligence einen neuen Ansatz, der die Transformation beschleunigt und Führungskräfte dabei unterstützt, die wichtigen Prozesse im Unternehmen wirklich zu verstehen. Sie laufen nicht länger Gefahr, erfolglos in Prozessautomatisierungen zu investieren, die keinen Mehrwert bieten oder die lediglich fehlerhafte Prozesse automatisieren, ohne dass sich daraus nennenswerte Geschäftsvorteile resultieren.

Die datengestützte Herangehensweise von Process Intelligence erleichtert die Identifizierung von Bereichen, die tatsächlich von einer Prozessautomatisierung profitieren würden, und bietet eine Detailgenauigkeit, mit der einfache Process-Mining-Tools nicht mithalten können.

Process Intelligence bietet die Möglichkeit, die Effizienz von Prozessen kontinuierlich zu überwachen, Probleme umgehend zu identifizieren, die Compliance aufrechtzuerhalten und im Falle von Problemen schnellstmöglich die geeigneten Personen zu informieren. Die zahlreichen Vorteile dieser Lösung machen es Automatisierungsteams leichter, einen soliden Business Case für zukünftige Investitionen zu erstellen.

Starten Sie noch heute mit Process Intelligence. Bestandskunden haben Anspruch auf ein Starter Pack mit integriertem Support oder eine 30-tägige Evaluations-Lizenz.