Process Mining wird immer wichtiger. Denn mit ihr lassen sich interne Abläufe leichter verbessern. Doch was genau ist Process Mining und wie setzt man es ein? In diesem Artikel werden die wichtigsten Punkte beantwortet.

1. Was ist Process Mining?

Bei dieser Methode des Business Process Management (BPM) erkennt und analysiert eine Software die Abläufe im Unternehmen. Anschliessend werden diese auf ihre Effizienz analysiert und optimiert. Dazu wertet die Anwendung die Log-Dateien derjenigen IT-Systeme aus, die an einem Geschäftsprozess beteiligt sind und erstellt daraus ein Prozessmodell. Process Mining macht somit sichtbar, was tagtäglich tatsächlich in den Systemen – und damit im Unternehmen – abläuft.

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2. Was unterscheidet es von klassischem Business Process Management?

Einer der wesentlichen Unterschiede ist die Art der Erfassung der Ist-Prozesse. Anstatt diese in aufwendigen Workshops zu erfragen und zu dokumentieren, bildet die Software den Status quo automatisiert aus den Log-Daten aller relevanten Systeme ab. Das Process Mining Tool leitet daraus direkt die einzelnen Arbeitsschritte, Arbeits- und Wartezeiten ab – und visualisiert sie in einem standardisierten Flussdiagramm.

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3. Wo liegen die Vorteile dieses technologischen Ansatzes?

Process Mining deckt mögliche Schwachstellen, Fehleranfälligkeiten und Engpässe auf. Zudem lässt sich damit die Einhaltung von Vorschriften und rechtlichen Vorgaben überprüfen. Es unterstützt also die Compliance. Insgesamt steigert das Verfahren die Qualität der Abläufe, erhöht die Produktivität und senkt so die Prozesskosten. Bei Abläufen, die eine Schnittstelle zu Kunden haben, lässt sich auch die Customer Experience verbessern.

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4. Welche Voraussetzungen müssen gegeben sein?

Ein entscheidender Erfolgsfaktor liegt in den Daten. Das beginnt beim Zugang zu den Log-Daten aller in einem Prozess involvierten Systeme. Dazu kommt: Sie müssen stets einheitlich, vollständig und bei mehreren Quellen vor allem auch vergleichbar sein. Eventuell ist daher beim Zusammenführen der Daten eine Harmonisierung nötig.

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5. Wer profitiert davon?

Grundsätzlich lassen sich alle IT-gestützten Abläufe in einem Unternehmen analysieren – von der Buchhaltung bis zum Service. Je standardisierter diese bereits ablaufen, umso besser. Allerdings muss das Unternehmen einen gewissen digitalen Reifegrad haben. Denn: Die zu analysierenden Prozesse dürfen keine manuellen Arbeitsschritte enthalten. Schliesslich ist die Arbeit von Mitarbeitern, die etwas ausdrucken und in eine andere Abteilung tragen, technisch weder analysier- noch messbar.

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6. Was bringt Process Mining für den ERP-Einsatz?

Process Mining beschleunigt die Aufnahme aller digitalen Schritte eines Ist-Prozesses. Die toolgestützte Analyse ermöglicht zudem, Schwachstellen oder Zeitfresser aufzudecken. So lassen sich ERP-Abläufe optimieren. Process Mining ist daher kein Einmal-Projekt. Da sich Rahmenfaktoren immer wieder ändern, lohnen sich ein fortlaufendes Monitoring und eine regelmässige Analyse – und damit auch der Einrichtungsaufwand für die Software.

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7. Worauf ist bei der Toolauswahl zu achten?

Die ersten Process-Mining-Werkzeuge konzentrierten sich rein auf Erfassung und Analyse. Die daraus abgeleiteten Workflow-Verbesserungen mussten mit anderen Automatisierungstools umgesetzt werden. Process-Mining-Lösungen der neuen Generation haben bereits umfassende Automatisierungsmöglichkeiten an Bord. Sie nutzen ausserdem Algorithmen mit künstlicher Intelligenz für Prognosen zum weiteren Prozessverlauf. Diese werden in Echtzeit in Dashboards visualisiert und machen potenzielle Gefahren frühzeitig sicht- und vermeidbar. 

Process Mining hat riesiges Potenzial: Denn es macht sichtbar, was tatsächlich in einem Betrieb abläuft. Damit Unternehmen aus der IT-gestützten Bestandsaufnahme wirksame Verbesserungsschritte ableiten, müssen sie einiges beachten. Der Software-Hersteller proALPHA verrät, worauf es bei der Software-basierten Prozessoptimierung ankommt.

Beim Process Mining werten Unternehmen die Log-Dateien derjenigen betrieblichen Anwendungen aus, die an einem Geschäftsprozess beteiligt sind. Das so erstellte Prozessmodell dient dabei nicht nur der Dokumentation. Eine fachkundige Analyse der Ist-Abläufe enthüllt auch jede Menge Verbesserungspotenzial. Der Weg dorthin präsentiert sich allerdings mit einigen Hürden:

1. Daten verfügbar und vergleichbar machen

Wer mit dem Process Mining beginnt, muss zunächst sicherstellen, dass Log-Dateien zugänglich sind und immer einwandfrei ausgegeben werden. Ausserdem müssen alle erforderlichen Felder Daten enthalten. Hinzu kommt: Zeitangaben in Minuten und Stunden, Temperaturwerte in Grad Celsius und Fahrenheit, Bestellprozesse in Euro, US- und australischen Dollar machen eine direkte Verarbeitung schwierig und fehleranfällig. Vor einer Auswertung steht also meist eine Harmonisierung der Daten an.

2. Lückenlose Digitalisierung

Process Mining deckt mögliche Schwachstellen und Engpässe auf. Damit dies gelingt, braucht es durchgängige Daten. Das bedeutet: Die zu analysierenden Prozesse dürfen keine manuellen Arbeitsschritte enthalten. Wenn Mitarbeiter ein Halbfertigprodukt von einer Arbeitsstation zur nächsten transportieren, lässt sich dies nicht ohne Weiteres durch Software analysieren. Die Prozesse sollten ausserdem möglichst ganzheitlich angegangen werden. Denn: Beschleunigung an einer Stelle kann andernorts zu einem Rückstau bis hin zur Überforderung führen – mit dem Risiko, dass der Gesamtprozess sogar langsamer läuft als zuvor. Dies kann in der Intralogistik durch die Beschleunigung eines Produktionsschrittes ebenso passieren wie durch die Digitalisierung der Poststelle, wenn die nachgeordneten Stellen Eingangsrechnungen immer noch manuell freigeben müssen.

3. Qualität der Auswertungen sicherstellen

Wer versehentlich nur einen Teil der Daten betrachtet, läuft Gefahr, falsche Rückschlüsse zu ziehen. Werden zum Beispiel für Bestellprozesse im E-Commerce nur jüngere User der Jahrgänge 1990 und später untersucht, sieht das Ergebnis eventuell ganz anders aus als bei über 65-Jährigen. Um richtige Entscheidungen zu treffen, ist die Auswahl und die Menge der zu analysierenden Daten daher entscheidend.

4. Mitarbeiter und Betriebsrat einbinden

Die Ergebnisse aus dem Process Mining können auch die Leistung einzelner Mitarbeiter sichtbar machen. Das ist nicht immer gewünscht. Um dies zu verhindern, lassen sich Daten beispielsweise pseudonymisieren. Eine sinnvolle Bewertung erfordert sowieso einen weiteren Blickwinkel. Denn technische Metriken sagen noch lange nichts über die echte Performance aus. Wenn Mitarbeiter A für eine Aufgabe länger benötigt als Mitarbeiter B, kann das ganz unterschiedliche Gründe haben – zum Beispiel, weil er Kollegen regelmässig zur Hand geht. Die zentrale Frage des Process Mining lautet daher nicht «Wer macht Fehler?», sondern «Warum macht jemand Fehler?». Das wissen die Mitarbeiter in der Regel am besten. Konstruktive Lösungen lassen sich daher am schnellsten gemeinsam mit den Arbeitnehmern und dem Betriebsrat finden.

5. Vorsicht vor Perfektionismus

Ebenfalls sollten Unternehmen bedenken, dass ein Prozess niemals perfekt sein wird. Mit einer gesunden Portion Pragmatismus lassen sich bereits die wesentlichen Voraussetzungen für einen reibungslosen Ablauf erfüllen. Wer dagegen versucht, auch die kleinste Ausnahme abzubilden, verschwendet viel Geld und Zeit ohne wesentlichen Mehrwert. Augenmass ist auch bei der Wahl der KPIs hilfreich. Meist reicht eine gute Handvoll an Messgrössen, um die eigene Effizienz nachzuverfolgen.

6. Auf Kontinuität setzen

Unternehmensumfeld und Kundenanforderungen sind heute dynamischer denn je. Das fordert viel Flexibilität – auch in den Prozessen. Es lohnt sich, einen Ablauf in regelmässigen Abständen zu überprüfen und nachzujustieren. Ein einmaliges Process Mining ist daher nur der erste Schritt auf dem Weg zu einer langfristigen Effizienzsteigerung.

Im Gegensatz zur herkömmlichen Modellierung von Arbeitsschritten hilft Process Mining, verborgenes und implizites Prozesswissen aufzudecken und greifbar zu machen. So lassen sich nicht nur bestehende, bekannte Abläufe überprüfen, bewerten und verbessern. Richtig aufgesetzt, kommen auch unbekannte Prozesse ans Licht. Ein wesentlicher Schritt, um die Effizienz nachhaltig zu steigern.