Process Mining-Lösungen und Task Mining sind miteinander verknüpfte Analysewerkzeuge, die im Geschäftsprozess-Management. In diesem Artikel fassen wir die wichtigsten Definitionen, gemeinsame Anwendungsfälle und die wichtigsten Unterschiede zwischen den Lösungen zusammen.
Was ist Process Mining?
Prozess-Mining ist ein leistungsfähiges Tool zur Prozessabbildung, das für die Analyse und Optimierung von End-to-End-Prozessen eingesetzt wird. Process Discovery ist eine Schlüsselkomponente von Process Mining, die die Identifizierung und Optimierung von Geschäftsprozessen durch Technologie ermöglicht. Es verwendet Daten aus Ereignisprotokollen die in IT-Systemen verfügbar sind. Auf der Grundlage dieser Daten wird der Ist-Prozess erstellt und dann mit dem "gewünschten" Prozess verglichen. Durch diese Konformitätsprüfung können Unternehmen Prozessabweichungen und damit Verbesserungsmöglichkeiten aufdecken.
Typische Anwendungsfälle für Process Mining:
Process Mining kann in vielen verschiedenen Bereichen für unterschiedliche Zwecke eingesetzt werden, aber hier sind einige der beliebtesten Anwendungsfälle.
- Prüfung und Einhaltung von Vorschriften: Process Mining kann zur Analyse von Ereignisprotokollen verwendet werden, die von Informationssystemen generiert werden, um Abweichungen von Standardverfahren, Verstöße gegen Richtlinien oder potenziellen Betrug zu erkennen. Durch die Visualisierung der tatsächlichen Prozessabläufe und deren Vergleich mit vordefinierten Regeln und Best Practices können Auditoren nicht konforme Aktivitäten, Ineffizienzen oder Engpässe aufdecken. Process Mining kann auch dazu beitragen, den Audit-Prozess zu automatisieren, den Zeit- und Ressourcenaufwand für manuelle Untersuchungen zu reduzieren und einen kontinuierlichen Überwachungsmechanismus für die Einhaltung der Vorschriften.
- Management der Bestellung: Process Mining kann auf Auftragsverwaltungsprozesse angewendet werden, um Engpässe, Ineffizienzen oder Abweichungen vom optimalen Prozess zu ermitteln. Durch die Untersuchung des Flusses auftragsbezogener Daten durch verschiedene Systeme (z. B. CRM, ERP) können Unternehmen Einblicke in den End-to-End-Prozess gewinnen, wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) überwachen und Möglichkeiten zur Rationalisierung der Abläufe, zur Verkürzung der Durchlaufzeiten und zur Verbesserung der allgemeinen Kundenzufriedenheit ermitteln.
- Purchase-to-Pay: Im Purchase-to-Pay-Prozess kann Process Mining zur Analyse des gesamten Beschaffungszyklus eingesetzt werden, von der Bedarfsanforderung und der Bestellungserstellung bis hin zum Wareneingang und der Rechnungsbearbeitung. Durch die Visualisierung des tatsächlichen Prozessablaufs und die Erkennung von Abweichungen können Unternehmen Ineffizienzen, Engpässe oder potenziellen Betrug erkennen. Diese Informationen können genutzt werden, um den Beschaffungsprozess zu rationalisieren, das Lieferantenmanagement zu verbessern, die Einhaltung von Beschaffungsrichtlinien durchzusetzen und letztendlich Kosteneinsparungen zu erzielen.
- Order-to-Cash: Process Mining kann Unternehmen dabei helfen, ihren Order-to-Cash-Zyklus zu optimieren, indem Ereignisprotokolle aus verschiedenen Systemen (z. B. CRM, ERP und Buchhaltung) analysiert werden, um zu verstehen, wie Bestellungen, Lieferungen, Rechnungsstellung und Zahlungen verarbeitet werden. Durch die Aufdeckung von Ineffizienzen oder Engpässen können Unternehmen Verbesserungen einführen, um die Außenstandsdauer des Umsatzes (DSO) zu reduzieren, den Cashflow zu erhöhen und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.
- Lead-to-Order: Im Lead-to-Order-Prozess kann Process Mining eingesetzt werden, um den Verkaufszyklus von der Lead-Generierung bis zur Auftragsvergabe zu analysieren. Durch die Untersuchung von Daten aus Marketing-, Vertriebs- und CRM-Systemen können Unternehmen Einblicke in die Effektivität ihres Verkaufstrichters gewinnen, Bereiche mit Verbesserungspotenzial identifizieren und den Prozess für höhere Konversionsraten und Umsatzwachstum optimieren.
- Logistik und Auftragsabwicklung: Process Mining kann auf Logistikprozesse angewendet werden, um Ineffizienzen, Verzögerungen oder Abweichungen in Bereichen wie Transport, Lagerhaltung und Bestandsmanagement aufzudecken. Durch die Analyse von Ereignisprotokollen verschiedener Logistiksysteme können Unternehmen Einblicke in die tatsächlichen Prozesse gewinnen, Muster erkennen und Verbesserungen umsetzen, um ihre Lieferkettenabläufe zu optimieren, Durchlaufzeiten zu verkürzen und Logistikkosten zu minimieren.
Durch die Nutzung von Process Mining können Unternehmen Einblicke in ihre Kerngeschäftsprozesse gewinnen, was zu einer verbesserten Leistung und fundierten Entscheidungsfindung führt.
Was ist Task-Mining?
Aufgaben-Mining ist ein weiteres Prozessabbildungstool, das sich auf die Optimierung von Aufgaben konzentriert, in der Regel auf Desktops oder Workstations. Ähnlich wie beim Process Mining überwacht es die digitalen Spuren der Benutzer und erfasst Daten zur Benutzerinteraktion, um Muster zu analysieren und zu finden, die als Verbesserungsmöglichkeiten interpretiert werden können. Mithilfe von Zeichenerkennung, natürlicher Sprachverarbeitung und anderen Tools werden die erfassten Daten analysiert und Muster gefunden, die als Verbesserungsmöglichkeiten interpretiert werden können.
Typische Anwendungsfälle für das Task Mining:
- Verringerung manueller Aufgaben, z. B. Dateneingabe: Mit Hilfe von Task Mining kann die Art und Weise analysiert werden, wie Mitarbeiter Dateneingabeaufgaben durchführen, indem ihre Interaktionen mit verschiedenen Anwendungen und Systemen erfasst werden. Durch die Identifizierung von sich wiederholender Aufgaben, manueller Arbeit oder ineffiziente Dateneingabemethoden identifizieren, können Unternehmen Automatisierungslösungen, wie z. B. Robotic Process Automation (RPA), implementieren, um die manuelle Dateneingabe zu reduzieren, menschliche Fehler zu vermeiden und die Effizienz insgesamt zu steigern. Task Mining liefert objektive, aus tatsächlichen Daten abgeleitete Erkenntnisse, um bestehende Geschäftsprozesse zu prüfen und zu verbessern, ohne dass umfangreiche Überarbeitungen erforderlich sind.
- Rationalisierung der Rechnungsstellung: Task Mining kann bei der Analyse des Rechnungsstellungsprozesses helfen, indem überwacht wird, wie Mitarbeiter mit Rechnungsstellungswerkzeugen und -systemen interagieren. Diese Analyse kann Engpässe, Ineffizienzen oder doppelten Aufwand aufdecken. Unternehmen können diese Erkenntnisse nutzen, um den Rechnungsstellungsprozess zu vereinfachen, gegebenenfalls zu automatisieren und sicherzustellen, dass Rechnungen rechtzeitig und korrekt erstellt und verarbeitet werden.
- Beschleunigung der Berichterstattung: Mit Task Mining lassen sich die Aufgaben analysieren, die mit der Erstellung und Verteilung von Berichten in einem Unternehmen verbunden sind. Durch die Erfassung der Art und Weise, wie Mitarbeiter mit Berichtswerkzeugen und -systemen interagieren, kann Task Mining dabei helfen, zeitaufwändige oder sich wiederholende Aufgaben zu identifizieren, die automatisiert oder rationalisiert werden können. Dies kann zu einer schnelleren Berichterstellung, einem geringeren manuellen Aufwand und einem verbesserten Zugang zu genauen und aktuellen Informationen für die Entscheidungsfindung führen.
- Optimieren Sie Abstimmungsprozesse: Mit Hilfe von Task Mining lassen sich die Schritte analysieren, die bei Finanzabstimmungsprozessen erforderlich sind, z. B. der Abgleich von Transaktionen, die Ermittlung von Diskrepanzen und die Lösung von Problemen. Wenn Unternehmen verstehen, wie Mitarbeiter diese Aufgaben ausführen und mit Finanzsystemen interagieren, können sie Ineffizienzen oder fehleranfällige Bereiche identifizieren. Diese Informationen können genutzt werden, um den Abstimmungsprozess zu optimieren, gegebenenfalls Automatisierungslösungen zu implementieren und die Genauigkeit und Effizienz insgesamt zu verbessern.
- Verbesserung des Kundendienstes: Task Mining kann auf Kundendienstprozesse angewendet werden, um zu analysieren, wie Mitarbeiter mit Kunden interagieren und welche Tools sie zur Lösung von Problemen oder Beantwortung von Anfragen verwenden. Durch die Identifizierung von sich wiederholenden Aufgaben, Ineffizienzen oder Bereichen, in denen Mitarbeiter Schwierigkeiten haben, können Unternehmen Prozessverbesserungen, Automatisierung oder Schulungen implementieren, um den Kundenservice zu verbessern. Dies kann zu schnelleren Lösungszeiten, höherer Kundenzufriedenheit und größerer Kundentreue führen.
Was ist der Unterschied zwischen Process Mining und Task Mining?
In einfachen Worten, Process Mining beinhaltet die Analyse von Geschäftsprozessen auf der Grundlage von Ereignisprotokolldaten von IT-Systemen, während Task Mining die Analyse von Workflow-Aufgaben anhand von Benutzerschnittstelleninteraktionen beinhaltet. In der Praxis sind Process Mining und Task Mining eng miteinander verbunden, unterscheiden sich aber in der Art der Datenerfassung, dem Umfang der Datenanalyse und dem Endziel der Datenanalyse. Beide Methoden zielen auf eine Prozessverbesserung ab, wenn auch durch unterschiedliche Bereiche und Datenerfassungsmethoden.
Unterschied 1: Wie die Daten erhoben werden
Process Mining umfasst in der Regel die Sammlung von Ereignisprotokollen aus IT-Quellsystemen, wie z. B. den von Unternehmen verwendeten Systemen für die Planung von Unternehmensressourcen (ERP) oder die Verwaltung von Kundenbeziehungen (CRM). In der Praxis werden Process-Mining-Tools so konfiguriert, dass sie Ereignisprotokolle aus den verschiedenen Quellsystemen integrieren und extrahieren, und Process-Mining-Algorithmen werden verwendet, um Prozesse und Prozessvariationen in einem Business Intelligence Dashboard zusammenzuführen und zu visualisieren.
Task-Mining-Software sammelt in der Regel Workflow- und Aufgabenaktivitäten von der Benutzeroberfläche der Mitarbeiter, typischerweise von einem Agenten auf einem Desktop-Computer oder in einigen Fällen von Erweiterungen für Webbrowser, die für den Zugriff auf Geschäftsanwendungen verwendet werden. Einige gängige Task-Mining-Lösungen verwenden Bilderfassungsalgorithmen zur automatischen Erfassung von Aktivitätsdaten, die dann in Dashboards zur Aufgaben- und Workflow-Analyse visualisiert werden.
Unterschied 2: Umfang der Datenanalyse
Beim Process Mining geht es in der Regel um die Analyse breiter definierter Geschäftsprozesse und Arbeitsabläufe in großem Maßstab, wie z. B. die Prozesse der Kreditorenbuchhaltung, der Auftragsabwicklung oder des Kundenlebenszyklus. Andererseits kann die Aufgabenanalyse einzelne Aufgaben innerhalb eines bestimmten Arbeitsablaufs oder Prozesses detailliert untersuchen, indem sie die einzelnen Schritte beschreibt, die zum Beispiel zur Erstellung einer Bestellung erforderlich sind.
Unterscheidung 3: Ziel der Datenanalyse
Der dritte deutliche Unterschied zwischen Process Mining und Task Mining ist das Endziel der Analyse. Als grobe Verallgemeinerung kann Task Mining in Teams und Geschäftseinheiten mit vielen sich wiederholenden Arbeiten eingesetzt werden, um die Leistung der Mitarbeiter zu messen und zu vergleichen, während Process Mining häufig im Zusammenhang mit Prozessumstrukturierungen oder Initiativen zur betrieblichen Spitzenleistung eingesetzt wird.
Unterm Strich
Letztendlich sind Process Mining und Task Mining sehr verwandte Bereiche der Software für das Geschäftsprozessmanagement. Man kann Process Mining als die "Vogelperspektive" der Makrotrends auf hoher Ebene betrachten, während Task Mining die "Ameisensicht" auf die detaillierten Mikroelemente der Geschäftsprozesse bietet. In verschiedenen Szenarien kann der Bedarf an einer Übersicht auf hoher Ebene oder einer detaillierten Ansicht oder einer Kombination aus beidem bestehen.
Einige Softwareanbieter bieten Process-Mining- und Task-Mining-Lösungen separat als Teil derselben Process-Intelligence-Plattform an. ProcessMaker Process Intelligence (PI) ist ein neuer Softwareanbieter, der eine hybride Process-Intelligence-Lösung anbietet, die beide Methoden nativ in einer Lösung kombiniert. Siehe das Whitepaper für weitere Informationen über die Hybridlösung.