Headerbild zeigt Mockup mit Screenshots der neuen Celonis-App "Rothbaum Production Flow Control Cockpit"

Digital Operations

State-of-the-Art Prozessoptimierung
mit Process Mining

Effiziente und perfekt aufeinander abgestimmte Kernprozesse sind einer der wichtigsten Erfolgsfaktoren für Unternehmen. Nur wenn die Prozesse funktionieren, kann sichergestellt werden, dass die vorhandenen Ressourcen optimal eingesetzt, die Kundenerwartungen eingehalten und die Kosten dabei minimiert werden. Daher ist die Prozessoptimierung die zentrale Frage, wenn es darum geht, den Unternehmenserfolg langfristig sicherzustellen. Vermutlich haben Sie auch schon viel Zeit in die Prozessoptimierung investiert. Und vermutlich wissen Sie auch, wie die wichtigsten Prozesse in Ihrem Unternehmen ablaufen sollen – Aber wissen Sie auch, wie Ihre Prozesse wirklich ablaufen?

Warum Process Mining zur Prozessoptimierung?

In der heutigen Zeit, in der die Welt zunehmend komplexer wird, fällt es schwer, einen Prozess ganzheitlich zu überblicken. Gerade in größeren Unternehmen, in denen selbst abteilungsinterne Prozesse von mehreren Teilverantwortlichen bearbeitet werden, fehlt oft ein genaues Bild über die Güte der Prozesseinhaltung und vor allem die Transparenz über Ineffizienzen. Je vielschichtiger und variantenreicher ein Prozess wird, desto intransparenter ist er meist.

Über verschiedene Techniken versuchen Unternehmen schon lange, Ihre Prozesse zu optimieren – meist indem die aktuellen Prozesse über Interviews und Beobachtungen mühsam aufgenommen werden und der Ist-Zustand anhand weniger Fallbeispiele erzeugt wird. Dieses Verfahren ist nicht nur zeitaufwendig und teuer, sondern erzeugt auch lediglich eine scheinbare Transparenz. Und genau hier liegt der Ansatzpunkt von Process Mining. Heutzutage werden praktisch alle Prozesse durch unterschiedliche Systeme wie ERP, MES oder WMS unterstützt. Dabei hinterlässt jeder Prozessdurchlauf unveränderbare Spuren in Form von Daten im System. Im folgenden Artikel erläutern wir, wie Process Mining sich diese Daten zu Nutze macht, um damit eine vollständige Prozesstransparenz zu erzeugen und ungeahnte Optimierungsmöglichkeiten aufzuzeigen – und das ohne großen Zeitaufwand.

Mockup: White Paper zu State-of-the-Art Prozessoptimierung mit Process Mining als Teaser zum Download

White Paper

Die vollständige Version dieses Artikels können Sie sich hier herunterladen. Darin erfahren Sie auch mehr zur Software- und Prozessauswahl, den Datenanforderungen sowie zum Einsatz von Connectoren und Apps als Turbo für die Prozessoptimierung.

    Durch Daten kann ein Prozess objektiv, ehrlich sowie ganzheitlich analysiert und verbessert werden.

    Dr. Clemens Wolf, Manager Digital Operations

    Was ist Process Mining?

    Process Mining ist eine moderne, datengetriebene Technik zur Analyse, Überwachung, Automatisierung und Optimierung von operativen Geschäftsprozessen. Grundlage für die Technologie sind die Spuren, die jeder Prozessdurchlauf in Form von Dateneinträgen in den modernen operativen Systemen (ERP, MES, WMS, PPS etc.) hinterlässt. Die Process-Mining-Systeme verbinden sich mit diesen Quellsystemen, extrahieren die benötigten Daten und erstellen ein digitales Abbild des Prozesses in Form eines Datenmodells. Falls nötig werden hierfür auch Informationen aus verschiedenen Systemen in einem Datenmodell kombiniert, sodass das Process-Mining-System zur einzigartigen Plattform für systemübergreifende Analysen wird.

    Basierend auf dem digitalen Abbild des Prozesses können auf der Process-Mining-Plattform umfassende Analysen schnell und einfach erzeugt werden. Somit durchleuchtet man den Prozess förmlich und erhält eine umfassende Transparenz über Ineffizienzen und Prozessabweichungen. Für viele Standardanwendungsfälle liefern gängige Process-Mining-Software-Anbieter wie Celonis bereits Standard-Apps, die mit geringem Aufwand auf jedes Unternehmen anpassbar sind. So kann die gewünschte Prozesstransparenz oft bereits nach kurzer Zeit erreicht werden.

    Infografik zur Funktionsweise von Process Mining zur Prozessoptimierung mit Datenmodell, Analyse sowie Frontend und Backend
    Visualisierung der Funktionsweise von Process Mining

    Process Mining als mächtiges Werkzeug zur Prozessoptimierung und -automatisierung

    Allerdings ist Process Mining mehr als eine weitere Methode zur Erzeugung von Prozesstransparenz. Die vollumfängliche Datenintegration und Anbindung an die Quellsystemen machen die Technologie auch zu einem mächtigen Werkzeug für Prozessautomatisierung und -optimierung. Über die intuitiven Oberflächen können ohne große Programmierkenntnisse die Ergebnisse der Analysen direkt genutzt werden, um beispielsweise Arbeitsschritte zu automatisieren. Die Möglichkeit, sowohl Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen zu verknüpfen als auch vielschichtige Abhängigkeiten zu berücksichtigen, ermöglicht es, selbst komplexe Beziehungen mittels Automatisierung abzubilden, die mit den gängige Standard-Lösungen der Quellsystemanbieter (z. B. ERP oder WMS) per Robotic Process Automation (RPA) nicht umgesetzt werden können.

    Die Process-Mining-Plattformen bieten dabei auch die Möglichkeit, entweder regelbasierte oder KI-gestützte Entscheidungen oder Vorhersagen zu treffen. So kann beispielsweise während eines gerade stattfindenden Prozessdurchlaufs in der Produktion das voraussichtliche Produktionsende unter Berücksichtigung der Produkteigenschaften in Echtzeit bestimmt werden, um so über (teil-)automatisierte Priorisierung Einfluss auf den Prozess zu nehmen. Mittels der aufgebauten Datenpipelines wird die Analyse permanent fortgeführt und ermöglicht so einen nachhaltigen und langfristigen Nutzen. Durch diese Prozessmonitoring-Möglichkeit schließt die Software den Kreis für eine kontinuierliche Prozessverbesserung.

    Die Bandbreite an Themen, bei denen Process Mining eingesetzt werden kann, wächst stetig.

    Mark Smoliar, Senior Berater und Process-Mining-Experte

    Anwendungsfälle von Process Mining in der Operations

    In den Anfängen wurde Process Mining überwiegend im Bereich der indirekten Prozesse insbesondere im Finanzbereich eingesetzt. Da diese Prozesse bei fast allen Unternehmen ähnlich ablaufen, konnten so schnell Standard-Transformationen und Applikationen entwickelt werden. Dies hat die Geschwindigkeit der Projekte erhöht und den Erfolg der Technologie verankert.

    Anders ist der Fall bei den direkten Prozessen in der Operations: Diese Kernprozesse der Unternehmen, in denen die eigentliche Wertschöpfung geschieht, laufen sehr unterschiedlich ab, da die Produktionsabläufe unterschiedlich sind. Daher hatte es die Technologie lange Zeit schwer, sich hier durchzusetzen.

    Dank der Weiterentwicklung der Software zur Plattform-Lösung, in der individuelle Datenmodellen schnell erstellt werden können, ist Process Mining auch in der Operations angekommen. Beratungsunternehmen wie Rothbaum besitzen hierfür das nötige Operations-Prozessverständnis und sind zeitgleich darauf spezialisiert, komplexen Prozesse mit Process Mining zu durchleuchten. Die Bandbreite an Themen, bei denen Process Mining bereits erfolgreich eingesetzt wird und einen deutlichen Mehrwert gezeigt hat, ist bereits groß und wächst stetig weiter. Einen kleinen Ausschnitt der Möglichkeiten stellen wir im Folgenden dar:

    Infografik zu Use Cases von Process Mining für Prozessoptimierung in der Operations (Kundenservice, Beschaffung, Sales & Service, Personalwesen, Logistik, Produktion)
    Beispiele für Use Cases von Process Mining in der Operations

    Process Mining in der Produktion

    So vielfältig wie die Produktionsprozesse sind, so vielfältig sind auch die Einsatzmöglichkeiten, beispielsweise durch:

    • Verbesserung der Liefertreue, indem eine dynamische Warteschlangen-Optimierung zeitkritische Aufträge automatisch priorisiert.
    • Reduzierung der Puffergrößen und Wartezeiten, indem die Produktionsplanung zurück gespiegelt bekommt, wie die Anlagenauslastung aktuell ist und genau ersichtlich wird, welche Auswirkungen Planungsänderungen haben.
    • Verbesserung der Qualität, indem Auswirkungen von Prozessparametern und Bearbeitungsergebnisse in verketteten, automatisierten Anlagen auf die Produktqualität analysiert und überwacht werden, um frühzeitig Probleme zu erkennen und diesen entgegenzuwirken.

    Process Mining in Logistik, Supply Chain und Beschaffung

    Auch in den indirekten Bereichen rund um die Produktion, können Liefertreue und Transparenz verbessert, Komplexität reduziert und Kosten sowie Working-Capital eingespart werden, indem z. B:

    • Ursachen für verspätete Lieferungen in komplexen Produktionsnetzwerken erkannt und behoben werden.
    • Nach- und Fehlsendungen reduziert werden, wodurch zusätzlich die CO2-Bilanz verbessert wird.
    • Die Supplier-Perfomance und Stammdaten intelligent überwacht und automatisiert angeglichen werden.
    • Komplexe Bestellprozesse automatisiert werden und so wieder Kapazität bei Ihren Fachkräften entsteht.
    • Transparenz in der Kostenstruktur: Ermitteln Sie mit Process Mining die wirklich angefallenen Produktionskosten auf Auftragsbasis und verbessern Sie Ihre Auftragskalkulation.

    Process Mining in der Auftragsabwicklung

    Eine schnelle und zuverlässige Auftragsabwicklung erhöht die Kundenzufriedenheit und reduziert die Kosten. Hier kann mittels Process Mining beispielsweise:

    • Frühzeitige und umfänglichere Informationen z. B. zu Lieferterminänderungen bereitgestellt werden und der Kunde bzw. die beteiligte Abteilung frühzeitig bei Änderungen von Plandaten informiert werden.
    • Der komplette End-to-End-Prozess überwacht und beispielweise auf ausstehende Billing Blocks hingewiesen bzw. diese direkt automatisiert entfernt werden. Auch eine optimierte Abfolge von Prozessschritten während der Auftragsfreigabe kann Mehrarbeit reduzieren und den Prozess beschleunigen.

    Process Mining in der System-Migration (z. B. ERP-System):

    Die Systemlandschaft von Unternehmen unterliegt einer stetigen Veränderung. Genaues Prozessverständnis ist dabei ein Schlüssel, um stets auf Veränderungen reagieren zu können und schnell Systeme zu ändern. Mit Process Mining kann z. B.:

    • Umfang und Kosten gesteuert werden, indem der Bedarf an Workshops, Umfragen und Zeitstudien durch die automatische Prozessdokumentation anhand der Systemdaten erfolgt.
    • Das Risiko minimiert wird, indem häufige Fehler dank einer objektiven Sicht auf alle Prozesse vermieden werden können. Maßgeschneiderte Lösungen helfen dabei, die Performance zu bewerten, die Eignung zu messen und Tests zu priorisieren.
    • Die Wertschöpfung gesichert wird, indem die Nutzeradaption überwacht und frühzeitig bei Fehlentwicklungen gewarnt wird.

    Die hier beschriebenen Anwendungsfälle decken dabei nur einen kleinen Teil der Möglichkeiten ab, die mit der Technologie möglich sind. Sollten Sie vor einer Herausforderung im operativen Bereich stehen, kann Process Mining sicherlich helfen. Lassen Sie sich beraten, um zu verstehen, wie Process Mining auch Ihren Prozess optimieren und Ihre Herausforderung lösen kann.

    Standard-Vorgehen für Process-Mining-Projekte

    In sechs Phasen zum Projektabschluss

    Schaubild zum Standard-Projektvorgehen von Rothbaum für Projekte im Bereich Prozessoptimierung mit Process Mining
    Unser bewährtes Process-Mining-Projektvorgehen
    1. Prozessverständnis: Im ersten Schritt ist es entscheidend, gemeinsam mit den Prozessexperten den Prozess und die spezifischen Anforderungen zu definieren. Dabei kann auf Prozessdarstellungen zurückgegriffen, Workshops abgehalten oder Vor-Ort-Besichtigungen durchgeführt werden.
    2. Datenverständnis: Während des Aufbaus des Prozessverständnis wird dabei stets die Brücke zur Datenwelt aufgebaut, um so den Datenbedarf zu ermitteln und das nötige Datenverständnis aufzubauen.
    3. Datenaufbereitung: Verschiedene Datenformate, schlechte Datenqualität oder Systemkomplexität erfordern es, die Daten aufzubereiten. Ergebnis dieser Phase sollte ein geeignetes Datenmodell für die Prozessmodellierung und Prozessanalyse sein.
    4. Modellierung: Basierend auf dem Datenmodell kann in die Analyse eingestiegen werden, wobei diese Phase sehr eng mit der Datenaufbereitung verbunden ist. Aufbauend auf dem sich weiterentwickelten Prozessmodel werden Analysen ausgearbeitet und für die Diskussion mit den Prozessexperten aufbereitet.
    5. Evaluierung: Durch die Prozessmodellierung werden sowohl vermutete Zusammenhänge verifiziert als auch neue rein datengetriebene Zusammenhänge entdeckt. Dabei ist es wichtig, eng mit den Prozessexperten zusammenzuarbeiten, die mit Ihrem fachlichen Know-How und ihrem Expertenwissen das Modell und die Ergebnisse validieren. Außerdem können so praktikable und effektive Möglichkeiten zur Automatisierung und Optimierung identifiziert werden.
    6. Integration: Da die Motivation eines Process-Mining-Projekts nicht der Aufbau von neuen Dashboards sondern die aktive Verbesserung des Prozesses ist, müssen die gewonnen Erkenntnisse schlussendlich noch in einen Mehrwert umgewandelt werden. Daher werden die Optimierungen – ob plattformgestützt oder klassisch – sowie die Automatisierungen schlussendlich umgesetzt. Mit einem aktiven Monitoring kann schließlich der nachhaltige Nutzen der Technologie sichergestellt werden.
    Mockup: White Paper zu State-of-the-Art Prozessoptimierung mit Process Mining als Teaser zum Download

    White Paper

    Erfahren Sie mehr dazu, was es bei der Auswahl der Prozesse für Process Mining zu berücksichtigen gilt, welche Anforderungen die Daten erfüllen sollten und wie Connectoren und Apps effektiv eingesetzt werden können.

      Zusammenfassung

      Process Mining entwickelt sich aktuell zu dem Standardverfahren, wenn es darum geht, indirekte und direkte Geschäftsprozesse zu optimieren. Die schnelle Umsetzung mittels Apps und Standard-Konnektoren, die 360° Transparenz, dank Berücksichtigung aller Prozessdurchläufe von Standard bis Exoten und die Möglichkeit der aktiven Verbesserung per Optimierung und Automatisierung über die EMS-Funktionalitäten der Software, machen die Technologie zu einem mächtigen Werkzeug. Dabei ersetzt Process Mining nicht die klassische Prozessoptimierung, es ergänzt und komplettiert den Ansatz. Daher spielt auch für ein Process-Mining-Projekt das Prozessverständnis eine entscheidende Rolle – nur mit den richtigen Partnern und den Prozessexperten wird es Ihnen gelingen, die Technologie bestmöglich einzusetzen.

      Digital Operations

      Unser Vorgehen bei Process-Mining-Projekten

      Erfahren Sie mehr zu unseren Kompetenzen und unserem Vorgehen bei einem Process-Mining-Projekt: Vom Readiness Assessment über Proof-of-Value und Implementierung bis hin zur Automatisierung und Machine Learning.

      Portrait von Clemens Wolf, Manager bei Rothbaum.

      Dr. Clemens Wolf

      Manager Digital Operations, Frankfurt

      Er verantwortet bei Rothbaum das Geschäftsfeld Digital Operations. Sein Ziel ist, mit unseren Kunden aus der produzierenden Industrie die Digitalisierung voranzutreiben und die Operations mit modernen Technologien und Systemlösungen zu unterstützen. 

      Portrait von Mark Smoliar, Senior Berater bei Rothbaum

      Mark Smoliar

      Senior Berater, Hamburg

      Der Experte für Operations Research, Business Analytics und Business Intelligence berät die Rothbaum-Klienten insbesondere in den Bereichen Supply Chain Design, Process Mining und Digitaler Transformation.

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