Process Mining hat sich zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Unternehmen entwickelt, die ihre Prozesse optimieren, die Effizienz steigern und die Kosten senken wollen. Durch das Verstehen und Optimieren von Prozessen durch Datenanalyse und kontinuierliche Überwachung können Unternehmen bessere Geschäftsergebnisse erzielen. Doch nicht jedes Process-Mining-Projekt ist eine Erfolgsgeschichte.
In diesem Artikel erörtern wir die fünf häufigsten Fehler bei Process-Mining-Projekten und wie sie überwunden werden können. Wenn Sie diese Herausforderungen verstehen und die vorgeschlagenen Lösungen umsetzen, können Sie die Erfolgschancen Ihrer Process-Mining-Initiativen erheblich verbessern.
Was ist Process Mining? Beispiele und Anwendungen
Process Mining ist eine fortschrittliche Technik zur Prozessabbildung, die Wissen aus Ereignisprotokollen in IT-Systemen von Unternehmen gewonnen wird, um Einblicke in die Art und Weise zu gewinnen, wie Prozesse und Arbeitsabläufe in einem Unternehmen ausgeführt werden. ERP-Systeme (Enterprise Resource Planning) tragen zu diesen Daten bei, indem sie Ereignisprotokolldaten aus Informationssystemen zur Verfügung stellen, die zum Verständnis und zur Optimierung der betrieblichen Prozesse beitragen. Dies hilft Unternehmen, ihre aktuelle betriebliche Leistung zu verstehen, Ineffizienzen zu erkennen und Möglichkeiten zur Verbesserung zu finden.
Software zur Prozessanalyse kombiniert Data Mining, Prozessmodellierung und Prozessanalyse um eine umfassende Sicht auf die Geschäftsprozesse zu ermöglichen. Man kann Process Mining als die Anwendung von Data Science auf die Kunst des Geschäftsprozessmanagements betrachten. Process Mining verwendet Algorithmen zur Prozessanalyse um den tatsächlichen Prozessablauf zu analysieren und zu rekonstruieren, so dass Unternehmen verstehen können, wie ihre Prozesse wirklich funktionieren. Dabei werden Daten aus ERP- und CRM-Systemen in Ereignisprotokolle umgewandelt, die dann zur Erstellung von Visualisierungen und Modellen der Geschäftsprozesse zur Leistungsanalyse und -verbesserung verwendet werden.
Process Mining spielt in vielen wettbewerbsintensiven Bereichen der digitalen Arbeit eine entscheidende Rolle, da es Unternehmen hilft Engpässe, Ineffizienzen und Compliance-Probleme zu erkennen. Indem sie diese Herausforderungen angehen, können Unternehmen ihre Prozesse rationalisieren, Kosten senken und die Gesamtleistung verbessern.
Die steigende Popularität von Process Mining in Unternehmen
Process Mining ist die am häufigsten verwendete Prozessintelligenz-Software und wird in Unternehmen immer beliebter. Jüngsten Untersuchungen von Deloitte zufolge haben 63 % der Unternehmen weltweit mit Process Mining begonnen, und die meisten Unternehmen weltweit planen, Process Mining in naher Zukunft zumindest in einem Pilotprojekt einzusetzen.
Die Begeisterung für Process Mining ist weitgehend gerechtfertigt. Eine große Umfrage von HFS Research unter Entscheidungsträgern in Unternehmen ergab kürzlich, dass über 90 % der Befragten Process Intelligence (eine Kombination aus Process Mining und Process Discovery) als äußerst wertvoll für die Steigerung des Geschäftswerts ansehen. Fortschrittliche Process-Mining-Lösungen sind für die kontinuierliche Leistungs Überwachung und Einhaltung von Vorschriften Verfolgung.
Trotz der potenziellen Vorteile scheitern viele Process-Mining-Projekte aus einer Vielzahl von Gründen. Dieselbe Studie von HFS Research ergab, dass mehr als 2 von 3 Prozessintelligenzlösungen, die auf Process Mining und Discovery beruhen, zu enttäuschenden Ergebnissen führten oder ihre Versprechen nicht erfüllten.
Quelle: Der kometenhafte Aufstieg der Prozessintelligenz, HFS Research
Vor- und Nachteile von Process Mining: Vorteile und Nachteile
Für ein führendes Unternehmen ist Process Mining oft eine fortschrittliche Lösung für einen anerkannten Geschäftsbedarf. Die meisten Unternehmen nutzen irgendeine Form der Prozessanalyse um die operative Exzellenz und das Geschäftsprozessmanagement zu unterstützen. Zu diesen traditionelleren Methoden gehören Prozessentdeckungsworkshops, Prozessanalyse-Audits oder Zeit- und Bewegungsstudien, die entweder von Fachberatern oder Geschäftsprozessanalysten durchgeführt werden. Die Prozessanalyse spielt eine entscheidende Rolle bei der Bewertung und Verbesserung von Geschäftsprozessen, indem sie Erkenntnisse aus der Datenanalyse liefert, optimale Prozesspfade identifiziert, KPIs überwacht und Prozesse visualisiert, um Ineffizienzen zu erkennen und kontinuierliche Verbesserungen zu ermöglichen.
Im Vergleich zur manuellen Prozessanalyse bietet das Process Mining viele Vorteile und hat einige Nachteile. Process Mining kann die Prozessautomatisierung rationalisieren, die Geschäftsergebnisse verbessern und Unternehmen in die Lage versetzen, Möglichkeiten für die Automatisierung zu identifizieren, die letztlich mit robotergestützter Prozessautomatisierung (RPA) um die Gesamtleistung zu optimieren.
Vorteile des Process Mining
- Detaillierte Prozesssichtbarkeit: Process Mining bietet eine klare und genaue Visualisierung des tatsächlichen Prozessflusses, was Unternehmen hilft, ihre Prozesse besser zu verstehen und Bereiche mit Verbesserungsbedarf zu identifizieren. Process-Mining-Tools erleichtern die Visualisierung von Geschäftsprozessen und identifizieren Ineffizienzen, so dass Unternehmen ihre Optimierungsbemühungen priorisieren können.
- Automatisierte Engpassanalyse: Durch die Analyse von Ereignisprotokollen kann das Process Mining Engpässe und Ineffizienzen im Prozessablauf aufzeigen, so dass sich Unternehmen auf Bereiche konzentrieren können, die verbessert werden müssen.
- Leistungsmessung in Echtzeit: Process Mining bietet quantitative Metriken wie Zykluszeit, Durchsatz und Ressourcennutzung, um die Prozessleistung zu messen. Dies hilft Unternehmen, Fortschritte zu verfolgen und die Wirksamkeit von Prozessverbesserungen zu bewerten.
- Überwachung der Einhaltung: Process Mining kann Abweichungen von Standardverfahren aufdecken und so die Einhaltung interner Richtlinien und externer Vorschriften sicherstellen.
- Objektive Entscheidungsfindung: Im Gegensatz zu Prozessanalysen, die auf Umfragen oder Expertenmeinungen beruhen, werden beim Process Mining datengestützte Erkenntnisse zur Unterstützung der Entscheidungsfindung herangezogen, so dass man sich weniger auf subjektive Ansichten und Bauchgefühle verlassen muss.
Nachteile des Prozessbergbaus
- Datenqualität und -verfügbarkeit: Process Mining ist in hohem Maße auf genaue und vollständige Daten in den Quellsystemen des Unternehmens angewiesen. Wenn die Daten von schlechter Qualität oder nicht verfügbar sind, können die Ergebnisse des Process Mining irreführend oder unvollständig sein.
- Komplexität der Integration: Process Mining kann komplex sein, insbesondere wenn es um große und komplizierte Prozesse geht, die mehr als ein Unternehmenssystem umfassen. Dies kann fortgeschrittene Integrationskenntnisse erfordern, was für einige Unternehmen ein Hindernis darstellen kann. Darüber hinaus stellt die Verwaltung komplexer Prozesse eine große Herausforderung dar, aber fortschrittliche Techniken wie objektzentriertes oder mehrstufiges Process Mining können dabei helfen, diese Komplexität zu bewältigen und die Effizienz und die Gewinnung von Erkenntnissen über verschiedene Geschäftsprozesse zu steigern.
- Kosten der Maßnahme: Die Implementierung von Process-Mining-Lösungen kann teuer sein, insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen. Die Kosten können Softwarelizenzen, Integration, Wartung und Beratungsdienste umfassen.
- Umfang der Analyse: Process Mining bietet einen detaillierten Überblick über Prozessdaten aus Unternehmenssystemen wie ERP oder CRM, aber es fehlt die Fähigkeit, Prozesse und Arbeitsabläufe in der breiten Palette der heute verwendeten Geschäftsanwendungen zu überwachen. Um dieser Einschränkung entgegenzuwirken, enthalten viele Process-Mining-Lösungen Funktionen.
Häufige Fehler in Prozessbergbauprojekten
Nach einer berühmten Studie von McKinsey scheitern 70 % der Transformationsprogramme. Scheitern ist keine Seltenheit bei intelligenter Automatisierungssoftware und bei der Prozessoptimierung. Die Prozessverbesserung ist entscheidend für die Bewältigung dieser Herausforderungen, indem sie die betriebliche Effizienz und Effektivität steigert.
Im Folgenden werden einige häufige Gründe für Misserfolge bei Bergbauprojekten genannt:
- Unzureichende Datenqualität
Schlechte Datenqualität ist einer der Hauptgründe für das Scheitern von Process-Mining-Projekten. Ungenaue oder unvollständige Daten können zu irreführenden Ergebnissen führen, wodurch das gesamte Projekt unwirksam wird. Einer der häufigsten Gründe für eine schlechte Datenqualität ist, dass die Ereignisprotokolldaten in den vom Unternehmen verwendeten Systemen nicht verfügbar oder unzuverlässig sind. Dies gilt insbesondere für Unternehmen, die nicht SAP als ihr zentrales ERP-System verwenden.
- Mangelnde Akzeptanz der Interessengruppen
Process-Mining-Projekte sind oft mit erheblichen organisatorischen Veränderungen verbunden, die die Zustimmung sowohl der Geschäfts- als auch der IT-Leitung erfordern. Wenn die wichtigsten Interessengruppen nicht mit an Bord sind, kann das Projekt auf Widerstand stoßen und letztendlich scheitern. Es kann auch sein, dass Process Mining während eines Proof-of-Concept von einigen Aspekten der Betriebsführung befürwortet wird, aber für den vollen Erfolg braucht es ein Buy-in, um effektiv im gesamten Unternehmen eingeführt zu werden.
- Unausgewogene Erwartungen und Zeitpläne
Viele Unternehmensleiter haben berichtet, dass die Einführung von Process Mining viel Zeit und Ressourcen erfordert. Es ist nicht ungewöhnlich, dass eine Process-Mining-Implementierung 12 bis 24 Monate dauert, in großen Unternehmen sogar noch länger. Unrealistische Erwartungen hinsichtlich der Ergebnisse von Process-Mining-Projekten können zu Enttäuschungen und zum Scheitern des Projekts führen.
- Unzureichend definierter Projektumfang
Viele Process-Mining-Initiativen beginnen mit einem Proof-of-Concept in einem klar definierten Anwendungsfall, z. B. bei der Analyse von P2P-Prozessen oder sogar bestimmten Prozessen innerhalb der Beschaffung. Während diese "Quick-Win"-Projekte unmittelbare Ergebnisse liefern, fällt es manchen Unternehmensleitern schwer, den Umfang der Analyse auf andere Kernarbeitsabläufe und -funktionen auszuweiten. Das Fehlen klarer Ziele und eines klaren Umfangs kann zu einem unfokussierten Projekt führen, das keine sinnvollen Ergebnisse liefert.
- Unzureichende Kompetenzen und Ressourcen
Process Mining erfordert eine Kombination aus technischem, analytischem und fachlichem Know-how. Ein Mangel an diesen erforderlichen Fähigkeiten kann zum Scheitern von Projekten führen, weshalb viele größere Unternehmen auf die Einstellung von Teams von Datenwissenschaftlern in einem speziellen Kompetenzzentrum (CoE) zurückgreifen. Jüngste Untersuchungen von Deloitte ergaben, dass das durchschnittliche Process Mining CoE aus 15 FTEs (Vollzeitäquivalenten) besteht, wobei das größte CoE für Process Mining über 150 qualifizierte Mitarbeiter umfasst.
Wie man Misserfolge bei Prozessbergbauprojekten überwindet
Durch die Beseitigung der häufigsten Fehlerursachen können Unternehmen die Erfolgswahrscheinlichkeit ihrer Process-Mining-Projekte erheblich steigern. Darüber hinaus kann der Einsatz von Process-Mining-Techniken Prozesse optimieren, Projektergebnisse verbessern und Echtzeit-Einblicke in die betriebliche Effizienz liefern.
Verbessern der Datenqualität
Für ein erfolgreiches Process Mining-Projekt ist es unerlässlich, dass Ihre Daten korrekt, vollständig und aktuell sind. Investieren Sie Zeit und Ressourcen in die Datenbereinigung und -validierung und schaffen Sie ein solides Data Governance Framework.
Unterstützung von Interessengruppen gewinnen
Engagieren Sie sich schon früh im Projekt mit den Beteiligten und pflegen Sie während des gesamten Prozesses eine offene Kommunikation. Stellen Sie die Vorteile von Process Mining klar heraus und zeigen Sie auf, wie bestimmte Probleme im Unternehmen gelöst werden können. Dies wird dazu beitragen, die Akzeptanz und Unterstützung der Interessengruppen für das Projekt zu gewinnen.
Erwartungen und Zeitpläne abstimmen
Legen Sie realistische Erwartungen für Ihr Process-Mining-Projekt fest, indem Sie den Umfang, die Ziele und die gewünschten Ergebnisse klar definieren. Teilen Sie diese Erwartungen allen Beteiligten mit und überprüfen Sie regelmäßig den Fortschritt, um die Abstimmung sicherzustellen.
Projektumfang und Ziele klären
Entwickeln Sie einen klar definierten Projektumfang, der die zu analysierenden Prozesse, die erwarteten Ergebnisse und die erforderlichen Ressourcen umreißt. Dies trägt dazu bei, dass das Projekt fokussiert und auf Kurs bleibt, und erhöht die Erfolgswahrscheinlichkeit.
Entwicklung der erforderlichen Fähigkeiten
Investieren Sie in den Aufbau des notwendigen technischen, analytischen und fachlichen Know-hows innerhalb Ihres Teams. Bieten Sie Schulungs- und Entwicklungsmöglichkeiten an, damit Ihr Team die für erfolgreiche Process-Mining-Projekte erforderlichen Fähigkeiten erwerben kann.
Erwägen Sie eine Alternative - hybride Prozessintelligenz- und Process-Mining-Tools
Wenn Sie sich Sorgen über den hohen Aufwand machen, der für erfolgreiche Bergbauprojekte erforderlich ist, könnte es Sie interessieren, dass es eine Alternative gibt.
Hybride Prozessintelligenz ist eine neue von ProcessMaker entwickelte Option, die Process Mining mit Task Mining kombiniert. Sie liefert 10x schnellere Prozesseinblicke und bis zu 3x niedrigere Gesamtbetriebskosten als herkömmliches Process Mining.
Hybride Prozessintelligenz ist besonders beliebt bei wissensintensiver digitaler Arbeit, zum Beispiel bei Versicherungsansprüchen, Finanzoperationen und Bankgeschäften. Typischerweise entdecken Unternehmenskunden ~20% Einsparungen innerhalb von 30 Tagen nach der Plug-and-Play-Installation von ProcessMaker Process Intelligence (PI). Ein mittelständisches Wirtschaftsprüfungsunternehmen hat beispielsweise über 2 Millionen Euro (2,17 Millionen Dollar) an Prozessverschwendung aufgedeckt.
Schlussfolgerung
Process-Mining-Projekte können Unternehmen erhebliche Vorteile bringen, wenn sie richtig umgesetzt werden. Wenn Unternehmen die häufigsten Ursachen für Misserfolge verstehen und angehen, können sie ihre Erfolgschancen bei Process-Mining-Initiativen erheblich steigern. Durch die Verbesserung der Datenqualität, die Unterstützung der Stakeholder, die Abstimmung der Erwartungen, die Klärung des Projektumfangs und die Entwicklung der erforderlichen Fähigkeiten können Unternehmen die Herausforderungen überwinden, die häufig zum Scheitern von Process-Mining-Projekten führen, und das volle Potenzial dieser leistungsstarken Technik ausschöpfen.
FAQs:
Was ist Process Mining?
Process Mining ist eine Technik, die Geschäftsprozesse analysiert, indem sie Wissen aus Ereignisprotokollen extrahiert, die von IT-Systemen während der Ausführung von Prozessen aufgezeichnet werden.
Warum ist Process Mining wichtig?
Process Mining hilft Unternehmen dabei, Engpässe, Ineffizienzen und Compliance-Probleme in ihren Prozessen zu erkennen, um Abläufe zu rationalisieren, Kosten zu senken und die Gesamtleistung zu verbessern.
Was sind die häufigsten Gründe für das Scheitern von Process-Mining-Projekten?
Unzureichende Datenqualität, mangelnde Akzeptanz bei den Beteiligten, nicht abgestimmte Erwartungen, ein schlecht definierter Projektumfang und unzureichende Fähigkeiten sind häufige Gründe für das Scheitern von Process-Mining-Projekten.
Wie können Unternehmen Misserfolge bei Process-Mining-Projekten überwinden?
Unternehmen können Misserfolge bei Process-Mining-Projekten überwinden, indem sie die Datenqualität verbessern, die Unterstützung der Interessengruppen gewinnen, die Erwartungen abstimmen, den Projektumfang klären und die erforderlichen Fähigkeiten entwickeln.
Welche Fähigkeiten sind für erfolgreiche Process-Mining-Projekte erforderlich?
Erfolgreiche Process-Mining-Projekte erfordern eine Kombination aus technischem, analytischem und fachlichem Know-how. Investitionen in Schulungs- und Entwicklungsmöglichkeiten können helfen, diese notwendigen Fähigkeiten in Ihrem Team aufzubauen.
