Process Mining - Was ist es und wie funktioniert es?

Process Mining betrifft unterschiedliche Bereiche des Prozessmanagements. Process Mining stellt in gewisser Weise ein Gegenstück zur Planung, Implementierung und Optimierung von Prozessen dar. Beim Process Mining wird geprüft, wie Prozesse tatsächlich durchlaufen werden und welche Abweichung zur Vorgabe bestehen. Darüber hinaus können beim Process Mining auch neue Prozesse ausfindig gemacht werden.

Durch Process Mining lässt sich herausfinden, ob die vorgegebenen Arbeitsabläufe wirklich so ausgeführt werden, wie man es geplant hat oder ob es hier zu teils drastischen Unterschieden kommt. Damit ist Process Mining einige wichtige Instanz des Prozessmanagements für jede Organisation, die nicht nur in der Theorie, sondern auch in der Praxis, funktionierende Prozesse aufbauen möchte.

Process Mining Definition

Process Mining ist ein Teilbereich des operativen Prozessmanagements, das es ermöglicht, Unternehmensprozesse anhand digitaler Nachweise zu erkennen, aufzubereiten und auszuwerten.

Das Wort "Process Mining" bedeutet wörtlich übersetzt "Prozesse schürfen". Das klingt zunächst einmal unsinnig, wenn man noch nie davon gehört hat, ergibt aber durchaus Sinn. Denn beim Process Mining überlegen sich Unternehmen keine Prozesse, die sie umsetzen wollen, sondern finden heraus, welche Arbeitsschritte die Beschäftigen tatsächlich befolgen.

Beim Process Mining wird daher viel mit Logdaten gearbeitet. In jedem relevanten Arbeitsschritt speichert ein System die nötigen Transaktionsdaten in einer Log-Datei ab. Welche Daten für das Process Mining wichtig sind, hängt von den konkreten Zielen ab. Gängige Daten sind die Dauer eines Arbeitsschritts, die Durchlaufzeit, die Prozesspfade und weitere Prozesskennzahlen.

Eine Process Mining Software erfasst die Daten meist automatisch. Die Verantwortlichen müssen sie anschließend nur noch auswerten, wobei auch hier die Software unterstützen kann. Die Software erstellt basierend auf den Log-Daten Grafiken, genutzte Pfade und Diagramme, die die Daten anschaulich machen.

Anhand dieser Daten lassen sich bestehende Prozesse überwachen und sogar neue entdecken. Sie erfahren insbesondere, ob Ihre Mitarbeiter die geplanten Prozesse auch wirklich so durchführen oder ob es hier größere Diskrepanzen gibt. Außerdem können Sie feststellen, wie variabel die Prozesse sind. Kommt eine Abweichung vom eigentlichen Arbeitsablauf nur hin und wieder in Form eines Fehler vor? Oder ist die Abweichung die Regel und Sie müssen den geplanten Prozess möglicherweise überdenken? In der Praxis ist es größtenteils so, dass das Personal vom Prozess abweicht, weil Ihnen Ihr eigenes Vorgehen intuitiver erscheint. Hier müssen Sie nun nachforschen, ob dem wirklich so ist und die Lösung der Mitarbeiter nicht sogar besser ist.

Das Process Mining trägt dementsprechend zu einer fortführenden Optimierung der tatsächlich ausgeführten Prozesse bei.

Process Mining Arten

Es gibt verschiedene Arten des Process Minings. Je nach Ziel eignet sich eine andere Variante besser, um es zu erreichen.

Discovery

Die Discovery-Methode ist vor allem darauf ausgelegt, Prozesse unvoreingenommen zu bewerten. Man zieht bestehende Log-Daten heran und konstruiert aus diesen Daten die Prozesse so, wie sie tatsächlich stattfinden. Wichtig dabei ist, dass man nicht über die geplanten und dokumentierten Prozesse Bescheid weiß. Das Ergebnis bei der Discovery-Methode ist dadurch sehr objektiv und überhaupt nicht durch die Planung beeinflusst. Abweichungen werden schnell deutlich und man kann Anpassungen vornehmen.

Conformance

Bei der Conformance-Methode existiert bereits ein Modell über den Prozessablauf. Das ist der große Unterschied zu Discovery. Während bei Discovery auch ein Augenmerk auf die möglicherweise unentdeckten Prozesse gelegt wird, widmet sich Conformance speziell den Unterschieden zwischen Theorie und Praxis.

Die vorhandenen Log-Daten werden mit dem vorliegenden Modell verglichen und auf Konformität geprüft. Hierdurch erkennt man Unterschiede schnell und auch kleine Abweichungen fallen auf.

Enhancement

Enhancement setzt an ähnlicher Stelle an wie Conformance. Auch bei Enhancement stehen die Modelle eines Prozesses schon zur Verfügung. Jedoch prüft man Theorie und Praxis nicht mit dem Ziel der Konformität. Stattdessen versucht man bei dieser Art des Process Minings die optimale Lösung zu finden. Am Ende einer Iteration soll demnach ein Prozess entstehen, der die besten Aspekte aus der Theorie und der Praxis zusammenführt. Es ist nämlich durchaus möglich, dass das Prozessmodell gar nicht den perfekten Prozess beschreibt, sondern an vielen Stellen noch verbesserungswürdig ist. In der Praxis entstehen dann Abweichungen, weil die Mitarbeiter für sich eine bessere Lösung gefunden haben. An dieser Stelle kommt Enhancement ins Spiel. Die Prozesse werden verglichen und je nachdem, welche Teile besser geeignet scheinen, erstellt man einen optimierten Prozess, der am Ende effizienter abläuft.

Voraussetzungen

Das Process Mining stellt einen der wichtigsten Bestandteile des operativen Prozessmanagements dar. Es lässt sich jedoch nicht als ersten Schritt beim Aufbau eines Prozessmanagements durchführen. Stattdessen sollten die Prozesse des Unternehmens bereits bekannt sein. Es sollten schon Dokumentationen und festgelegte Arbeitsabläufe existieren, damit darauf basierend überhaupt ein Abgleich stattfinden kann.

Falls gar nicht bekannt ist, wie ein Prozess überhaupt sein sollte, hilft die Kontrolle durch das Process Mining nicht weiter. Erst der Vergleich der Theorie (geplante Prozesse) mit der Praxis (Process Mining) sorgt für Verbesserungspotential.

Man kann das Process Mining jedoch auch initial nutzen, um Prozesse überhaupt ausfindig zu machen. Dann vergleicht man nicht die tatsächlichen Prozesse mit dem, wie sie sein sollten, sondern erfährt stattdessen von ihrer Existenz. Hierfür würde man die Discovery-Methode einsetzen, da es keine Planung zum Abgleich gibt. Dadurch kann man die Prozessaufnahme beschleunigen, denn bisher unbekannte Prozesse fallen automatisch auf.

Wichtig bei dieser Vorgehensweise ist, dass Sie sich nicht auf das Mining verlassen dürfen. Schließlich kann die Software nur Log-Daten zu Prozessen sammeln, die digital vonstattengehen. Manuelle Prozesse ohne digitale Spuren müssen Sie immer noch manuell festhalten.

Durchführung

Die Durchführung des Process Minings ist relativ unaufwändig, sobald es ins Unternehmen integriert wurde. Wenn alle Prozessschritte Logdaten produzieren und die Software diese Daten lesen kann, reicht es, das Process Mining in regelmäßigen Abständen zu starten und per Knopfdruck eine Analyse zu erhalten. Bei regelmäßiger Durchführung können Sie erkennen, was Änderungen bewirkt haben und ob Sie sich auf dem richtigen Weg befinden.

Obwohl die Durchführung einfach ist, kann das initiale Aufsetzen komplex sein. Zudem unterscheiden sich die Ergebnisse in Abhängigkeit von der Process-Mining-Software jeweils voneinander. Sie müssen sich daher im Vorfeld überlegen, welche Software Sie benutzen wollen, um die besten Ergebnisse zu erzielen.

Iterationen

Wie bereits angerissen, sollten Sie das Process Mining regelmäßig durchführen. Selbst wenn man einen langen Zeitraum berücksichtigt, handelt es sich dabei immer nur um den aktuellen Stand. Um langfristige Optimierungen vornehmen zu können, müssen Sie aber regelmäßig die Änderungen betrachten.

Mal angenommen Sie beginnen heute mit dem Process Mining und die Software ist bereits eingerichtet. Als Zeithorizont ziehen Sie das gesamte letzte Jahr heran. Die Software erstellt Grafiken, Diagramme und Pfade, die Auskunft über die Prozesse geben, wie das Personal sie tatsächlich durchgeführt hat. Einige Prozesse fanden genau wie geplant statt. Andere weisen teilweise starke Abweichungen auf. Diese nehmen Sie genauer unter die Lupe und stellen fest, dass Lösung in der Praxis besser war. Sie übernehmen deshalb die tatsächliche Umsetzung in Ihre Planung - haben demnach die Methode Enhancement angewandt. Bei anderen Prozessen fällt Ihnen auf, dass die Umsetzung teilweise falsch war und die Prozessbeteiligten werden zusätzlich geschult, um die Abweichungen in Zukunft zu verhindern.

Nun könnte man meinen, dass jetzt alle Probleme beseitigt seien und das Prozessmanagement sich einfach nur mit der allgemeinen Optimierung der Prozesse beschäftigen muss. Doch dem ist nicht so. Schließlich sind Prozesse keine starren Konstrukte. Die Dokumentation bleibt möglicherweise gleich, doch Ihre Mitarbeiter lernen täglich dazu. Für einen Monat mag der Prozess wie geplant funktionieren, aber anschließend entstehen neue Abweichungen - der Prozess verselbstständigt sich erneut.

Aus diesem Grund können Sie nicht erwarten, dass dem Process Mining mit der einmaligen Durchführung Genüge getan ist. Stattdessen sollten Sie in regelmäßigen Abständen die Theorie und die Praxis miteinander vergleichen. Nur so können Sie sicherstellen, dass beide langfristig im Einklang stehen.

Doch nicht nur die Weiterentwicklung bestehender Prozesse ist ein Problem. Das Prozessmanagement entwickelt Prozesse auch in der Planung weiter oder führt sogar neue ein. Die Prozesstreue in neuen Prozessen ist selbstverständlich größer als in solchen, die man verändert hat, weil man für neue Prozesse nicht umlernen muss. Neu lernen ist immer einfacher, als umzulernen.

Was es noch zu beachten gibt

Wenn man mit Daten arbeitet, können die gezogenen Schlüsse nur so gut wie die Daten selbst sein. Deshalb es ist enorm wichtig, bei der Datenerstellung, die richtige Grundlage zu wählen. Nur so können Sie sichergehen, dass die erstellen Analysen auch korrekte Schlüsse zulassen.

Zum Beispiel sollte der Zeitraum immer lang genug sein. Wenn Sie einen Prozess betrachten und nur einen einzigen Durchlauf heranziehen, ist nicht gesagt, ob dieser Prozess jedes Mal gleich abläuft. Es kann durchaus sein, dass einem Prozessbeteiligten ein Fehler genau in dieser Iteration unterlaufen ist. Wenn in 99 von 100 Fällen der Prozess korrekt durchgelaufen wäre und Sie nun aber genau diese eine Iteration betrachten, verändern Sie ihn möglicherweise, obwohl kein Handlungsbedarf besteht.

Gleiches gilt für andere Prozesskennzahlen. Ein einzelner Durchlauf kann hin und wieder etwas länger dauern oder bei einem Prozessschritt wurde sich vertan, weshalb dieser ungewohnt lange brauchte.

Achten Sie also immer darauf, dass Ihre Stichprobe an Daten groß genug ist.

FAQ - Process Mining

Hier werden noch einmal die wichtigsten Fragen im Zusammenhang mit dem Process Mining beantwortet. Einige der Fragen kommen so oder so ähnlich auch schon im Text vor, aber hier sind sie noch einmal gebündelt zusammengefasst.

Wann macht Process Mining Sinn?

Process Mining ergibt für alle Unternehmen Sinn, die sicherstellen wollen, dass die Prozesse in der Praxis tatsächlich so durchgeführt werden, wie man sie sich in der Theorie überlegt hat.

Was ist Process Mining Software?

Process Mining Software bereitet aus den verfügbaren Log-Dateien zu den Prozessen Grafiken, Prozesspfade und Diagramme vor, die für eine Auswertung hilfreich sind. Ohne eine solche Software wären Analysen aufwendiger und würden enorm viel Zeit in Anspruch nehmen.

Was versteht man unter Process Mining?

Unter Process Mining versteht man das Erkennen, Kontrollieren und Rekonstruieren von Unternehmensprozesse anhand von digitalen Log-Daten, die bei der Prozessdurchführung entstehen.