Process-Mining: mit ERP-Daten zu optimierten Prozessen

Mit Process-Mining steht Unternehmen ein praktikables Tool zur Verfügung, um die Qualität der Geschäftsprozesse entscheidend zu steigern. Für optimale Ergebnisse bedarf es jedoch einer validen und ausreichend großen Datenbasis. Diese lässt sich in einfacher und effizienter Weise direkt aus einem ERP-System generieren – vorausgesetzt, es entspricht modernen Standards und ist gut gepflegt. Lesen Sie in diesem Beitrag,

• welche Aufgaben Process-Mining in Unternehmen erfüllt,
• von welchen Vorteilen Anwender dadurch profitieren,
• wie Process-Mining-Tools konkret arbeiten,
• welche verschiedenen Process-Mining-Typen es gibt und
• warum gut gepflegte ERP-Systeme eine optimale Datenbasis dafür sind.

Prozessoptimierung ist für Unternehmen Pflicht

Die Business-Prozesse bilden für jedes Unternehmen die zentralen Leitplanken. Gerade in einem hochdynamischen Wettbewerbsumfeld entscheiden sie über den Geschäftserfolg, die Konkurrenzfähigkeit und die Marktposition. Doch nicht alle Business-Prozesse laufen in der Realität auch so ab, wie es vom Management zunächst eingeschätzt wird. Oft sind diese wesentlich komplizierter oder lückenhafter als zunächst gedacht. Diese Fehleinschätzung kann langfristig zu Ineffizienzen und zu Umsatzeinbußen führen. Hinzu kommt: Neue gesetzliche Bestimmungen, steigende Kundenanforderungen oder Veränderungen in den Unternehmensstrukturen verlangen zusätzlich nach stetigen Prozessanpassungen. Verantwortliche kommen also gar nicht umhin, sich intensiv und kontinuierlich mit dem Thema Optimierung zu beschäftigen. Da sich viele Unternehmen gerade auf dem Weg oder mitten in der digitalen Transformation befinden, ist die Modellierung der Geschäftsprozesse besonders herausfordernd. Sie müssen mit der gesamten digitalisierten Wertschöpfungskette optimal korrespondieren und in Einklang gebracht werden.

Data-Mining als Vorstufe zum Process-Mining

Als wirkungsvolles Verfahren zur Weiterentwicklung und Optimierung betrieblicher Prozesse hat sich Process-Mining bewährt. Hierbei werden sämtliche Workflows im Unternehmen systematisch analysiert und auf Herz und Nieren geprüft. Ein vorausgehender Schritt hierzu ist das sogenannte Data-Mining, bei dem umfassende Datenmengen detailliert ausgewertet werden. Ziel dabei ist es, spezifische Muster, Trends oder signifikante Querverbindungen in den Datensätzen mithilfe statistischer Methoden und KI-basierter Algorithmen zu identifizieren. Das daraus generierte Wissen lässt sich dann für verschiedenste Anwendungsszenarien verwenden – wie beispielsweise für personalisierte Produktangebote, die Optimierung von Marketingkampagnen, strategische Unternehmensentscheidungen oder sonstige Business-Intelligence-Zwecke.

Realistische Abbildung der Geschäftsprozesse in Echtzeit

Im Rahmen des Process-Minings wird die Datenauswertung per Data-Mining zur Überprüfung und Modellierung spezifischer Business-Prozesse angewendet. Hierbei werden bestimmte, chronologisch auftretende geschäftliche Ereignisse (Events) logisch zueinander in Beziehung gesetzt und in Ereignisprotokollen, den sogenannten Event-Logs, zusammengeführt. Dadurch ist es möglich, die Prozesse visuell darzustellen und umfassend zu analysieren. Zudem lassen sich mithilfe von Process-Mining einzelne Schritte und Aktionen zu einem Gesamtprozess verdichten und transparent visualisieren. Die Grundlage dieser Methodik bilden dabei immer Livedaten aus dem aktuellen Geschäftsbetrieb, sodass ein realistisches Abbild der entsprechenden Abläufe in Echtzeit entsteht. So werden signifikante Abweichungen zwischen den tatsächlichen Prozess-Workflows und deren Sollzustand erkennbar.

Prozessqualität steigern und Kosten senken

Unternehmen profitieren dadurch von entscheidenden Vorteilen: Aus dem Process-Mining lassen sich wertvolle Erkenntnisse über die aktuelle Produktivität ableiten. Auf dieser Basis können Verantwortliche bestehende Schwachstellen und Engpässe in den Abläufen aufdecken und eliminieren sowie neue Chancen und Verbesserungspotenziale zielsicher identifizieren. Die Steigerung der Prozessqualität kommt dem Unternehmen in seiner Gesamtheit zugute: So lassen sich dadurch die Kosten senken, Durchlaufzeiten verkürzen, bessere Produkte erschaffen und die Time-to-Market verringern. Dies sorgt letztendlich für zufriedenere Kunden, höhere Erträge und nachhaltigen Geschäftserfolg.

Durch Process-Mining Internetumsätze steigern

Ein Beispiel: Ein Unternehmen betreibt einen Onlineshop und bietet darauf eigene Produkte direkt zum Kauf an. Durch die Auswertung von Zugriffszahlen per Data-Mining wird sichtbar, dass viele potenzielle Interessenten den Bestellvorgang vorzeitig abbrechen. Durch Process-Mining-Tools lässt sich ein möglicher Grund identifizieren: Die Besucher müssen sich bislang zunächst online registrieren und einen Account anlegen, was den Bestellprozess zu komplex und aufwendig macht. Auf Basis dieser Erkenntnisse lässt sich eine Veränderung anstoßen: Verantwortliche können die Registrierungspflicht aufheben und dadurch die Bestellung für den Käufer entscheidend vereinfachen. Nachdem diese Modifikation im Onlineshop technisch umgesetzt ist, werden die abgeschlossenen Bestellungen mit hoher Wahrscheinlichkeit zunehmen, was sich dann wiederum durch Data-Mining-Tools verifizieren lässt.

Drei Typen des Process-Minings

Dabei unterscheidet die Expertenwelt prinzipiell zwischen drei verschiedenen Typen des Process-Minings, nämlich Discovery, Conformance und Enhancement.

Discovery

Hierbei geht es zunächst um die Identifikation und Erkennung bestehender Prozesse im Unternehmen. Auf dieser Basis lassen sich dann entsprechende Prozessmodelle erstellen und visualisieren. Hierfür werden ausschließlich Log-Daten bestimmter Ereignisse (Events) genutzt.

Conformance

Dieser Analyseschritt dient dazu, die Prozessmodelle mit den zugrunde liegenden Event-Log-Daten zu vergleichen. Dabei wird geprüft, inwieweit die theoretische Definition eines spezifischen Prozesses mit der Realität übereinstimmt. Es geht also um einen Abgleich des Sollzustands mit dem tatsächlichen Prozess, wie er in der Praxis umgesetzt wird. Anhand der Ergebnisse lassen sich auffällige Abweichungen identifizieren, die im Anschluss genauer untersucht werden können.

Enhancement

Beim Enhancement geht es schließlich darum, vorhandene Prozessmodelle gezielt zu erweitern, anzupassen und zu optimieren. Dies geschieht auf Basis der vorher analysierten und festgestellten Differenzen zwischen dem Ist- und dem Sollzustand der Prozesse. Im Gegensatz zum Discovery-Mining, bei dem ausschließlich Daten aus den Ereignisprotokollen einfließen, kommen im Rahmen des Enhancements auch weitere, externe Daten zur Anwendung, um das bestehende Prozessmodell zu verfeinern. So können etwa Resultate eines zurückliegenden Conformance-Minings verwendet werden, sodass sich Schwachstellen und Engpässe in den Prozessen erfolgreich und nachhaltig eliminieren lassen.

ERP-System als konsistente Datenbasis

Process-Mining-Tools können nur dann ihre Vorteile optimal entfalten, wenn sie Zugriff auf eine valide Datenbasis haben. Je besser diese ist, desto präziser und aussagekräftiger sind die Ergebnisse. Allerdings kann es insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen einen großen Aufwand bedeuten, die erforderlichen Daten zu beschaffen und für die Analyse aufzubereiten. Als konsistente Datenquelle für alle denkbaren Process-Mining-Anwendungen haben sich ERP-Systeme wie TOPIX bewährt. Sie bilden die zentrale Informationsdrehscheibe, in der sämtliche Prozesse aus verschiedenen Abteilungen zusammenlaufen. Ob Vertrieb, Marketing, Einkauf, Projektmanagement, Rechnungswesen oder Kundenservice – sie alle verwalten ihre Daten und Workflows in der ERP-Software. Sollen beispielsweise die Prozesse im Auftragsdurchlauf per Process-Mining analysiert werden, lassen sich die ERP-Transaktionsdaten durchgängig mit den Ereignisdaten der jeweiligen Events kombinieren. Dies führt zu wesentlich umfassenderen Ergebnissen als die bloße Verwendung statischer Ereignisdaten.

Prozess in verschiedenen Unternehmensbereichen optimieren

So lässt sich daraus beispielsweise die Dauer bestimmter Prozesse ersehen. Durch die Auswertung entsprechender Transaktionsdaten wird ermittelt, inwieweit sich Verzögerungen auf die Prozesskosten auswirken. Dabei profitiert nicht nur die Auftragsverwaltung von den Process-Mining-Analysen, sondern auch die anderen Unternehmensbereiche: Im Personalwesen beispielsweise lassen sich laufende Bewerbungsprozesse auf ihre Effizienz hin überprüfen. Auch können im Rahmen der Kundenbeziehungspflege die Abläufe im Customer-Service wie etwa Reaktionszeiten auf Anfragen durchleuchtet und optimiert werden.

Hohe Datenqualität dank kontinuierlicher Systempflege

ERP-Systeme bieten zudem den Vorteil, dass sie als Single Source of Truth eine hohe Datenqualität ermöglichen. Das bedeutet, die Daten sind jederzeit auf dem neuesten Stand, vollständig, präzise und konsistent. Wichtige Voraussetzung ist jedoch, dass der Datenbestand in der ERP-Software kontinuierlich und mit Sorgfalt gepflegt wird. Nur so lässt er sich für die Process-Mining-Analytik optimal nutzen. Dabei unterstützen ERP-Daten nicht nur beim Process-Mining, sondern das Ganze funktioniert auch in entgegengesetzter Richtung: So kann das Analyseverfahren im Vorfeld einer ERP-Implementierung zur Darstellung aktueller Prozesse und entsprechender Optimierungschancen genutzt werden.

Fazit

Process-Mining gilt heute als zentrales Verfahren, um bestehende Geschäftsprozesse zu analysieren, zu überprüfen und zu optimieren. Unabdingbare Grundlage für exzellente Ergebnisse ist ein ausreichend großer und qualitativ hochwertiger Datenbestand. Dieser lässt sich am besten aus modernen ERP-Systemen extrahieren. Möchten Unternehmen in vollem Umfang von den Vorteilen des Process-Minings profitieren, benötigen sie eine ERP-Software mit entsprechendem Funktionsumfang. Darauf sollten Verantwortliche bereits bei der Systemwahl achten. Unsere TOPIX-Experten stehen gerne beratend zur Seite.