Process-Mining-as-a-Service: Durchblick im Prozessdschungel

Die datenbasierte Analyse der Geschäftsprozesse hilft dabei, Schwachstellen, Engpässe und Compliance-Verstöße aufzudecken.

Ein Gastbeitrag von Thomas Faß, Geschäftsführer bei der Alter Solutions Deutschland GmbH

Daten sind der Rohstoff der Zukunft. Und bei so gut wie allen Unternehmen liegt eine große Datenmenge vor – die Schwierigkeit besteht meist in der Auswahl der für die Problemstellung relevanten Daten. Sobald diese erfolgt ist, lässt sich mit Hilfe von spezifischen Analysemethoden eine Prozesstransparenz schaffen, welche wiederum nach Implementierung entsprechender Maßnahmen zur Prozessverbesserung führt. Dabei kommt die Process-Mining-Technologie als Bindeglied zwischen Data Mining und Business Process Management zum Einsatz. Denn diese Technologie macht es möglich, systemseitige Prozessinformationen zu extrahieren, digital abzubilden und bislang verborgenes Prozesswissen zu analysieren. Die Mischung aus Data Mining und klassischem Business Process Management macht so detaillierte Einsichten über die Entscheidungsprozesse im Unternehmen sichtbar und zeigt Wege zur Verbesserung auf.

Process Mining ist für alle Unternehmensbereiche interessant, in denen ERP-Systeme und diverse andere Datenquellen Vorgänge digital erfassen. Besonders nützlich ist die Technologie bei komplexen Prozessstrukturen mit großem Datenvolumen – beispielsweise beim Einkaufsprozess oder der Verwaltung von Support-Anfragen über ein Ticketsystem. Die Technologie kann die erforderlichen Daten liefern, um wichtige Fragen im Unternehmen zu beantworten: Welche Bereiche arbeiten ineffizient und wie ist das Problem behebbar? Wie lässt sich durch die Priorisierung von Aufgaben meine Gesamtleistung verbessern? Und inwiefern trägt Transparenz dazu bei, kostspielige Fehler frühzeitig zu erkennen und zu vermeiden?

Um diese und weitere Fragen zu beantworten, werden zur Prozessanalyse sogenannte Event-Logs – in IT-Systemen gespeicherte Aktivitäten (Zeitstempel, Anwender, ID etc.) – zu einzelnen Prozessschritten herangezogen. Auf Log-Dateien und Bewegungsdaten angewendete, spezielle Data-Mining-Algorithmen helfen so dabei, Trends und Muster zu identifizieren. Generell lassen sich drei Process-Mining-Techniken unterscheiden: Die Discovery-Methode (Erkennung) kommt zum Einsatz, um Prozesse zu erkennen und diese in entsprechenden Modellen abzubilden. Die Übereinstimmungsprüfung (Conformance Check) ermöglicht eine Beurteilung der Konformität durchgeführter Prozessaktivitäten zu internen und externen Compliance-Vorgaben. Und die Enhancement-Technik (Erweiterung) wird eingesetzt, um bestehende Prozessmodelle zu erweitern. Alle drei Techniken haben das gleiche Ziel – die Kernprozesse des Unternehmens hinsichtlich Kosten, Qualität, Zeit und Transparenz zu verbessern.

Signifikante Einsparpotenziale im Einkaufsprozess identifizieren

Um im bereits erwähnten Einkaufsprozess signifikante Einsparpotenziale zu identifizieren und dem Unternehmen zu Nutze zu machen, stehen an erster Stelle die Überprüfung der Prozesskonformität (Einhaltung der SOLL-Prozessschritte, Segregation of Duties, Maveric Buying etc.) und eine Kontrolle hinsichtlich der optimalen Nutzung der Zahlungsbedingungen. Im nächsten Schritt wird eine betriebswirtschaftliche Detailanalyse von Lieferanten und Warengruppen durchgeführt. So lassen sich unnötige manuelle Aktivitäten oder Nacharbeiten herausarbeiten und zeitaufwendige Prozess-Bottlenecks, wie zum Beispiel Payment Blocks oder Falschlieferungen, vermeiden. Nach diesem Muster lassen sich außerdem sowohl der Salesprozess transparenter gestalten als auch die Customer Experience steigern: Die Identifizierung systematischer Überschreitungen von Zahlungszielen einzelner Kunden und die Gründe für Lieferverzögerungen führen dazu, abgelehnte oder geblockte Bestellungen zu minimieren.

Mit Process Mining einen Mehrwert für das Internal Audit schaffen

Von der Vorbereitung bis zur Berichterstattung hilft Process Mining im Internal Audit dabei, die Prozessausführung zu bewerten und den wesentlichen Fokus der Prüfung festzulegen. Mit dem Ziel, Prozesse zu verbessern und Geschäftsrisiken zu vermeiden, lassen sich mit der Technologie eine Reihe von Faktoren optimieren:

  • Reduzierung von Compliance-Kosten: Versteckte Ineffizienzen und Engpässe werden aufgedeckt, was Compliance- und Prüfungskosten senken kann.
  • Erhöhung der Geschwindigkeit: Dank proaktiver Erkenntnisse und schneller Ursachenanalyse erhalten Unternehmen Zugriff auf Echtzeitüberwachung von Geschäftstransaktionen.
  • Task Mining durch den Task Recorder: Visualisierung von Aktivitäten, Anwendungen oder Aktionen aus verwendeten ERP-Systemen (z.B. Salesforce). Dabei werden OCR Technology, Natural Language Processing und Clustering-Machine Learning-Algorithmen verwendet, um eine konkrete Kategorisierung von strukturierten oder unstrukturierten Daten vorzunehmen.
  • Automatisierung von Risk Assessments durch ML-Klassifizierungen.
  • Trigger-Funktion: Automatische Action Trigger im Prozess etablieren, um wiederkehrende Handlungen im ERP-System beim Eintreten von bestimmten Bedingungen mittels Process Automation zu erleichtern.
  • Fallübereinstimmung: Matching-Kriterien werden durch vorherige Datenstrukturierung in ein Process-Datenmodell übertragen. Dabei verwendet Celonis, führender Anbieter von Process Mining Software,  Prozesskettenfunktionen.
  • Automatisierung von Revisionsberichten: Durch Dashboard-Einbindung in offengelegten API-Schnittstellen können dynamische Revisionsberichte geschaffen werden.
  • Automatisierte Empfehlungen durch Compliance-Check: Ausreißeranalyse (z.B. Benford Analyse) ist direkt im Dashboard Report integrierbar.
  • Segration of Duties: Monitoring von Funktionskonflikten, die als KPI in das Dashboard integriert werden können.
  • Fraud Detection: Geldströme analysieren und nicht wirksame Kontrollen identifizieren.

Spezialisierte Partner für die Projektdurchführung

Wer ein PMaaS-Modell implementieren möchte, sollte sich einen spezialisierten Partner suchen, der das Projekt von Anfang bis Ende begleitet. Alter Solutions Deutschland unterstützt seine Kunden von der ersten Beratung bis zur ganzheitlichen Umsetzung und entsprechender Absicherung. Die Düsseldorfer Digitalisierungsberatung definiert mit seinem Angebot die Analyse und das Monitoring von Geschäftsprozessen vollständig neu und reduziert den initialen Aufwand zur Nutzung der Technologie auf ein Minimum. Dabei geht das Beratungsunternehmen bei der Implementierung entsprechender Lösungen in drei Schritten vor: Als erstes definieren die Berater relevante Fragestellungen für den zu untersuchenden Geschäftsprozess. Bezogen auf den bereits erwähnten Einkaufsprozess kann das beispielsweise die Überprüfung betriebswirtschaftlicher Detailanalysen einzelner Lieferanten und Waren sein, oder auch die Kontrolle der Zahlungsbedingungen. Anschließend werden die notwendigen Daten aus dem Quellsystem entsprechend aufbereitet, um die eigentliche Analyse durchzuführen. Zum Schluss übermittelt die Beratung die Analyseergebnisse inklusive Handlungsempfehlungen dem Kunden.

Das Process-Mining-as-a-Service ermöglicht es Unternehmen, eine durchgehende Prozessexzellenz und ein kontinuierliches Monitoring relevanter KPIs in allen Unternehmensbereichen umzusetzen. Alter Solutions Deutschland versetzt Organisationen aus jeder Branche in die Lage, von den Vorteilen der Process-Mining-Technologie zu profitieren – und das ohne Investments in Lizenzkosten oder zusätzliche Aufwände in der IT-Abteilung. Denn das Service-Modell – einmalig oder periodisch – beinhaltet nach erfolgreicher Durchführung der Prozessanalyse auch die Einführung eigener Lizenzen für den späteren Gebrauch von Process Mining im Unternehmen.

Über den Autor:

Thomas Faß leitet seit Gründung in 2017 als Managing Director das DACH-Geschäft der Düsseldorfer Digitalisierungsberatung Alter Solutions Deutschland GmbH. Er ist zudem Mitglied des internationalen Management Board der französischen Muttergesellschaft Alter Solutions Group.

Weitere Informationen unter:
https://alter-solutions.de/process-mining

Bildquelle / Lizenz Aufmacher: Bild von Arek Socha auf Pixabay

1 Kommentar
  1. Sam Dach
    Sam Dach sagte:

    Sehr interessanter Beitrag! Ich denke, dass das Process Mining in Zukunft sicherlich immer mehr an Relevanz gewinnen wird.

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