Process Mining – die nächste Revolution im Prozessmanagement

Typische Herausforderungen im Prozessmanagement

Kaum ein Thema steht derart konstant auf der Agenda wie Prozessmanagement und damit verbunden die Identifikation und Umsetzung von Optimierungspotenzialen in den Prozessen – dahinter stehen drei Ursachen:

  1. In fast jedem Prozess verschlechtert sich (fast gesetzmäßig) die Prozessperformance im Zeitablauf ohne gezielte Optimierungsaktivitäten.
  2. Jede Organisation, die ihre Prozesse nicht optimiert, sieht sich einer Tatsache gegenüber: Die Konkurrenz ist ziemlich sicher gerade dabei, ihre Prozesse zu verbessern!
  3. Das Anspruchsniveau von Seiten der Kunden steigt konstant an und damit steigt auch die Erwartungshaltung an die Prozessperformance. Kann man diese Erwartungen nicht übertreffen, sind sie zumindest zu erfüllen, andernfalls ist die Wahrscheinlichkeit sehr hoch, Kunden auch wieder zu verlieren.

Unternehmen stehen damit vor der Herausforderung, ihre Prozesse einem laufenden Monitoring zu unterziehen und die Prozessperformance im Fokus zu behalten. „Kontinuierliche Verbesserung“ ist ein, in diesem Zusammenhang, häufig genutzter Begriff, dessen konsequente Umsetzung aber berechtigt in Zweifel gezogen werden darf.

Am Beginn jeder Prozessoptimierung steht eine Bestandsaufnahme bzw. Prozessanalyse. In der Regel erfolgt diese manuell, d.h. entweder durch Beobachtung, Durchsicht von Prozessbeschreibungen/-dokumentationen und Interviews bzw. Workshops mit Prozessverantwortlichen. Kombiniert man die dabei gewonnenen Erkenntnisse über einen Prozess, zeigt sich meist relativ rasch, dass erhebliche Unterschiede zwischen dokumentiertem und dem tatsächlich gelebten Prozess (i.S. von Prozessvarianten) existieren. Eine faktenbasierte Diskussion über Prozessoptimierungen wird dadurch erheblich erschwert und ist stark davon abhängig, wie detailliert (d.h. wie aufwendig und umfassend) die Prozessanalyse  durchgeführt wurde. Hier setzen neue, datengetriebene Verfahren wie Process Mining an (siehe Abbildung 1).

Abb. 1: Vom „Lehrbuch“-Prozess zur Realität

 

Was ist Process Mining und wie wird vorgegangen?

Moderne ERP-Systeme generieren eine Unmenge an Informationen, die in sogenannten „Data Lakes“ zur Verfügung stehen. Jeder durchlaufene Prozess generiert „Time Stamps“, d.h. Informationen, wann bestimmte Prozessschritte abgearbeitet wurden. Nimmt man diese Informationen und veredelt sie durch moderne Data-Mining-Algorithmen, lassen sich detaillierte Ist-Prozessbeschreibungen ableiten. Der wesentliche Vorteil liegt in der Anwendung „unverfälschter“ Ist-Daten, und bedeutet damit einen erheblichen Qualitätssprung im Vergleich zur „klassischen“ Prozessanalyse auf Grundlage von (oftmals veralteten) Prozessbeschreibungen mit unweigerlich „subjektiv verzerrten“ Befunden aus Interviews bzw. Workshops. Zusätzlich bieten die gängigen Tools (u.a. Celonis oder Process Gold) weitreichende Auswertungs- bzw. Visualisierungsoptionen, die für ein aktives Prozessmanagement herangezogen werden können. Die grundsätzliche Vorgehensweise bei der Aufbereitung der Daten und die dabei verwendeten „Werkzeuge“ werden in Abbildung 2 zusammengefasst.

Abb. 2: Vorgehensmodell bei der Anwendung von Process Mining

Die Vorteile aus dem Einsatz von Process Mining sind vielfältig  – einige seien hier herausgearbeitet:

  • 100%ige Transparenz zu Ist-Prozessen und allen Prozessvarianten bzw. -abweichungen
  • Identifikation von vorher „verborgenen“ Optimierungspotenzialen
  • Deutliche Qualitätssteigerung bei der Prozessanalyse, da nicht länger „veraltete“ Prozessdokumentationen und unweigerlich „subjektiv verzerrte“ Informationen aus Interviews bzw. Workshops ausschlaggebend sind
  • Stark reduzierter Aufwand zur Prozessdokumentation
  • Flexible Auswertungsmöglichkeiten und Visualisierungsoptionen durch die Anwendung moderner Process-Mining-Lösungen
  • Schnelle und flexible Analyse (im laufenden Betrieb nahezu real time)
  • Prozessoptimierungen mit nachhaltig positiver Rückwirkung auf die Prozessperformance in unterschiedlichen Dimensionen (Durchlaufzeit, Qualität, Compliance, Profitabilität, ….)
  • Weitreichende Anwendungsbereiche (s.u.)
  • Unterstützung von Datenmigration bei ERP-Umstellungen (insb. SAP HANA)

 

Die Anwendungsbereiche von Process Mining sind vielfältig

Process Mining ist breit einsetzbar und kann in vielen, unterschiedlichen Fragestellungen nachhaltigen Nutzen generieren. Dazu zählen u.a. (siehe auch Abbildung 3)

  • Allgemeine Prozessoptimierung und Effizienzsteigerung
  • Optimierung von Shared-Service-Organisationen & die Evaluierung von Einsatzoptionen für Robotics Process Automation (RPA)
  • Datengetriebenes Working Capital Management
  • Activity Based Costing
  • Post Merger Integration (PMI) bzw. Unterstützung jeder Form von Restrukturierungen
  • Fraud Investigation
  • Evaluierung der Effektivität des Tax Control Frameworks
  • Risikomanagement
  • Internal Audit

Abb. 3: Anwendungsfelder von Process Mining

Zwei typische Einsatz-Szenarien von Process Mining sind:

1) Post Merger Integration (PMI): Gerade beim Zusammenführen von Unternehmen ist die rasche und transparente Darstellung von Synergien ein wichtiger Faktor. Eine effiziente Fit-Gap-Analyse im Prozessbereich ist unumgänglich und muss rasch die zentralen Unterschiede in den Prozessen herausarbeiten. In diesem Bereich setzt Process Mining an und zeigt Unterschiede, Schwachpunkte und die daraus resultierenden Optimierungspotenziale schnell und detailliert auf. Auf dieser Grundlage lassen sich Soll-Prozesse definieren und erforderliche Umsetzungsmaßnahmen treffsicherer planen (siehe Abbildung 4). Zudem ermöglicht dies eine zielgerichtete Auswahl, Scoping bzw. Implementierung neuer Tools zur Unterstützung der Prozesse im gemeinsamen Unternehmen.

Abb. 4: Process Mining am Beispiel Post Merger Integration (PMI)

 

2) Internal Audit: Process Mining eröffnet auch weitreichende Möglichkeiten zur Evaluierung der Prozess-Compliance. Abweichungen zum definierten Sollprozess lassen sich darüber systematisch und verlässlich ableiten, und damit jede Compliance-„Verletzung“ identifizieren (siehe Abbildung 5).

Abb. 5: Evaluierung der Prozess-Compliance

 

Sie möchten mehr über die Einsatzmöglichkeiten von Process Mining in Ihrem Unternehmen erfahren? Gerne stehe ich Ihnen unter +43 1 211 70 – 1916 oder raoul.ruthner@at.ey.com zur Verfügung.

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