Thought Leadership
Unternehmen stehen hinsichtlich Effizienz und Optimierung von betrieblichen Arbeitsabläufen stets vor neuen Herausforderungen.
Dabei sehen sich Organisationen mit einer Vielzahl von Geschäftsprozessen konfrontiert, die zum einen selbst auf Daten beruhen, zum anderen große Mengen an Daten erzeugen. Hier gilt es, diese nicht in unzugänglichen Silos zu speichern, sondern Zugriff darauf zu gewähren. Neben dem Umgang mit diesem immensen Datenvolumen müssen auch die Tätigkeiten unterschiedlichen Komplexitätsgrades orchestriert werden. Allerdings sind selbst einfache, repetitive Tätigkeiten oft fehleranfällig. Resultieren hieraus Prozessfehler oder ineffiziente Arbeitsabläufe, hat dies negative Folgen für Unternehmen. Um die Prozesse fortlaufend zu optimieren, ist umfassender, detaillierter, strukturierter und im Idealfall anschaulich aufbereiteter Überblick notwendig.
Herausforderung: Alle Unternehmensaktivitäten im Blick
Jeder Geschäftsprozess besteht aus einer Reihe von Schritten und Aufgaben, die – entweder von Menschen oder von Technologie – ausgeführt werden, um ein gewünschtes Ergebnis zu erzielen. Prozesse können so einfach sein wie der Empfang und der Abgleich von Zahlungen oder so komplex wie die Verwaltung einer mehrstufigen Lieferkette. Ineffizienzen in diesen Arbeitsschritten wirken sich nachteilig auf Unternehmen aus. Um diese zu minimieren oder zu beseitigen, bedarf es eines klaren und umfassenden Überblicks über alle Aktivitäten. Ohne diesen Einblick wäre es unmöglich, die Bereiche zu ermitteln, in denen eine Optimierung die größte Wirkung hätte.[1]
Unternehmensprozesse im Datenfluss
Wenn es darum geht, Erkenntnisse über Unternehmensprozesse zu erlangen, kommt dem Process Mining eine entscheidende Rolle zu. Process Mining-Tools sammeln und interpretieren entsprechende Daten und stellen sie in einem visuellen Format dar. Dies erleichtert es, die Bereiche klar zu identifizieren, die Aufmerksamkeit erfordern und macht zudem Synergieeffekte sichtbar. Für klare Einblicke werden Ereignisprotokolle erstellt. Sie enthalten digitale Aufzeichnungen jeder Aktivität, die innerhalb eines Prozesses erfolgt. Ereignisprotokolle zeichnen zudem Informationen über die Aktivitäten auf. Ein Beispiel für Ereignisprotokoll-Aktivitäten ist das Scannen des Barcodes eines Pakets auf dem Transportweg. Die Daten werden dann durch ein Process Mining-Tool geleitet und in einem Flussdiagramm visualisiert. Es stellt den gesamten Prozess übersichtlich dar, einschließlich aller übersprungenen oder hinzugefügten Prozessschritte oder Pfade. So lassen sich potenzielle Problembereiche leicht erkennen, zum Beispiel an welcher Stelle übermäßig lange Bearbeitungs- oder Leerlaufzeiten den Prozess verlangsamen oder wo Abweichungen vom idealen Prozess zu Problemen bei der Einhaltung von Vorschriften führen könnten.[1]
Mit einer einheitlichen Low-Code-Automatisierungsplattform lassen sich vielschichtige Workflows erkennen, gestalten und automatisieren. Dabei das vorrangige Ziel: Menschen, Technologien und Daten miteinander zu verbinden, Effizienz und Effektivität zu optimieren und Innovationspotential zu implementieren.[2]
Kreislauf der Geschäftsprozessoptimierung
Grundlegend, damit Geschäftsprozessmanagement (BPM) gelingt, ist die Erkundungsphase: Informationen über Prozesse werden gesammelt und idealerweise so zusammengetragen, dass sie bereichsübergreifend einsehbar sind – und vor allem, dass sie funktionieren. So lässt sich auch feststellen, wo Optimierungspotenzial besteht. Für die meisten Geschäftsprozesse sind mehrere Personen und Systeme erforderlich. Die herkömmliche Prozessermittlung erfordert eine umfangreiche, aber fehleranfällige, manuelle Analyse.[1] Im Gegensatz zu diesen Methoden werden solche Fehler bei datengesteuerten Prozessen im Process Mining vermieden. Die Erkenntnisse werden auch zur Prozessverbesserung im Rahmen einer umfassenderen BPM-Strategie genutzt. Dies resultiert in einer besseren Benutzererfahrung, einer schnelleren Markteinführung, einer höheren Kundenzufriedenheit und optimierten Compliance.
Vom Process Mining zur Prozessoptimierung
Bevor ein Process Mining Projekt gestartet wird, müssen die genauen Parameter definiert werden. Zudem gilt es, alle Verantwortlichen einzubeziehen und ein klares Ziel zu definieren. Mit diesem Wissen wird das Handeln passgenau ausgerichtet. Mit Blick auf die Kombination von Process Mining und Low-Code-Automatisierung lässt sich das aus den Daten gezogene Wissen schnell in Handlungsparameter umsetzen, die der Verbesserung und Transformation des Unternehmens hin zu Effizienz und Produktivität Rechnung tragen. Hierbei sind nur die Datenpunkte relevant, die helfen, die Optimierungsziele zu erreichen. In der hieraus resultierenden Analyse und Bewertung der Ergebnisse geht es darum, die Bereiche mit dem größten Optimierungsbedarf zu ermitteln.
So werden die vom Process Mining-Tool gelieferten Informationen über den tatsächlichen Prozess zur Erweiterung oder Verbesserung des Ziel- oder Referenzmodells verwendet. Im Rahmen der Ursachenanalyse lassen sich konkrete Prozessabweichungen identifizieren. Der nächste und vielleicht wichtigste Schritt: vom Wissen zum Handeln überzugehen, indem die durch Process Mining gewonnenen Erkenntnisse in die Tat umgesetzt werden. Dies erfordert einen gezielten Plan für die Umsetzung von Optimierungsmaßnahmen. Dazu zählen neben einer verstärkten Schulung der Mitarbeiter die Implementierung von Prozessautomatisierung, auch mit Hilfe von Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI) oder Robotic Process Automation (RPA). Um die Prozesse langfristig zu orchestrieren, gilt es, die entsprechenden Daten nach der Umsetzung von Optimierungsmaßnahmen erneut zu extrahieren und durch das Process Mining-Tool laufen zu lassen, um den Erfolg zu messen. Aufgrund der volatilen Geschäftsumgebungen ist dies meist kein abgeschlossener Vorgang. Vielmehr sollten sie fortlaufend hinsichtlich neuer Optimierungspotenziale betrachtet und verfeinert werden.
Produktives Zusammenspiel für eine innovative Zukunft
Mit Blick auf die optimale Ausrichtung eines Unternehmens auf eine innovative, digitale Zukunft bilden Process Mining, Workflow und Automatisierung zentrale Bausteine für einen positiven Kreislauf schneller und kontinuierlicher Verbesserungen des Prozessablaufs. Die sich ergebenen Synergieeffekte schaffen einen zugleich effektiven, innovativen und langfristigen Output für das Unternehmen. Die Orchestrierung der automatisierten und von Menschen geleisteten Prozesse, der eingesetzten Technologien und der zugrundeliegenden Daten in einem Workflow ermöglicht Unternehmen, Prozesse langfristig zu rationalisieren, zu automatisieren und so von reinen Erkenntnissen zu konkreten Maßnahmen überzugehen. Diese Strategie lässt Unternehmen zu zukunftsfähigen Vorreitern im agilen Wettbewerb werden.
[1] https://appian.com/de/resources/resource-center/demos-ebooks-guides/process-mining-guide.html
