Ein typischer Fall ist der Three-Way Match, also der Abgleich von Bestellung – Lieferschein – Rechnung. Für prozessbezogene Analyseverfahren bilden diese Informationen eine wichtige Datenquelle.
Die Grundlage dafür sind digitale Fußabdrücke: Mit jedem Drücken einer Taste unserer Computertastatur und jedem Klick auf eine Schaltfläche in Software-Tools werden Spuren hinterlassen. Diese Aktivitäten werden in Log-Dateien der Software oder des Betriebssystems gespeichert. Log-Dateien enthalten in der Regel Zeitstempel und Informationen über den Nutzer, der zum Zeitpunkt der Durchführung der Aktivität – des sogenannten „Ereignisses“ (Event) – eingeloggt war.
Diese Dateien heißen „Change Logs“ (Änderungsprotokolle), da sie nicht nur Benutzeraktivitäten speichern, sondern auch Statusänderungen von Dokumenten. Dazu zählt etwa die Statusänderung elektronischer Bestellungen von „Entwurf“ zu „genehmigt“. Ein typischer Fall ist der Three-Way Match, also der Abgleich von Bestellung – Lieferschein – Rechnung. Für prozessbezogene Analyseverfahren bilden diese Informationen eine wichtige Datenquelle.
Process Mining ermöglicht eine höhere Prozesstransparenz – und es liefert Instrumente, um Probleme rasch und effizient zu erkennen und zu beheben.
Sind Ihre Daten noch Zahlen und Buchstaben oder bereits Informationen?
In dem EY Data Science Training lernen Sie verschiedene Technologien der Datenanalyse kennen, um Daten besser zu analysieren, daraus werthaltige Erkenntnisse abzuleiten und diese effizient einzusetzen.
Process Mining ist die Schlüsseltechnologie der Zukunft für:
- Prozesstransparenz: Welches sind die tatsächlichen Abläufe im System?
- Produktivitätssteigerung: Wo gibt es Optimierungspotenzial?
- Kostenreduktion: Erfassen von Lücken oder Mehrarbeiten
- Effizienz und Geschwindigkeit: Wo hakt es bis zur Freigabe?
- Prozess Compliance: z. B. KPIs, interne Kontrollen, Überprüfung der Kontrollen oder Verletzungen beim Ablauf
- Kontinuierliche Prozessoptimierung: proaktive Steuerung, die Risiken reduziert
Kapitel 1
Wie funktioniert Process Mining?
Die Grundlage sind systembasierte Log-Dateien, die drei Angaben enthalten: Aktivitäten, Zeitinformationen und Case-IDs
Process Mining kombiniert diese Log-Dateien, um daraus in zwei Schritten die Prozesse zu rekonstruieren:
- Zunächst werden alle Ereignisse mit gemeinsamer Referenznummer ihrem Geschäftsvorfall zugeordnet, beispielsweise alle Genehmigungen, Wareneingänge und Rechnungen, die sich auf eine bestimmte Bestellung beziehen.
- Danach werden alle Geschäftsvorfälle mit der gleichen Ereignisfolge in Prozessvariationen gruppiert, wobei jede Variation alle Geschäftsvorfälle beinhaltet, die auf dieselbe Art und Weise bearbeitet werden.
Für diese Gruppierungen und Prozessvisualisierungen gibt es spezielle Algorithmen. Dadurch können beispielsweise fehlende Ereignisse identifiziert werden, die normalerweise innerhalb eines bestimmten Prozesses erfolgen sollten.
Kapitel 2
Warum der Vergleich von Prozessen sinnvoll ist
Je realistischer die Abbildung von Prozessen, desto besser die Entscheidungsgrundlage
Um fundierte, faktenbasierte Entscheidungen treffen zu können, benötigen Unternehmen ein realistisches und vollständiges Bild der internen Prozesse in den komplexen IT-gestützten Systemen des digitalen Zeitalters. Der Prozessgraph ist zentraler Bestandteil der Process-Mining-Anwendung. Er visualisiert den Prozess, der anhand der Daten rekonstruiert wurde.
Selbst wenn ein bestimmter Geschäftsprozess in einem Unternehmen einheitlich konzipiert ist, bedeutet das nicht, dass der Prozess immer auf die gleiche Art und Weise ausgeführt wird. Es ist wichtig, diese Varianten zu vergleichen und Abweichungen vom Soll-Prozessablauf zu analysieren. Dabei zeichnen sich in der Regel Gemeinsamkeiten in der Ursache ab, bei denen wiederum zur Verbesserung angesetzt werden kann. So lassen sich unerwünschte Verhaltensmuster beseitigen und Abläufe vereinfachen. Es können auch zusätzliche Algorithmen implementiert werden, um normwidriges Verhalten vorherzusagen und mit präventiven Maßnahmen gegenzusteuern.
Process Mining unterzieht interne Kontrollsysteme einem Stresstest, einschließlich einer Beurteilung der Gefahren, die sich aus Kontrollschwächen ergeben. Die regelmäßige Anwendung kann interne Kontrollen laufend verbessern.
Abweichungen von der Regel werden schnell erfasst
Im Gegensatz zu subjektiven Interviews bildet der Prozessgraph den tatsächlichen Prozessverlauf ab. Das ergibt ein vollständiges Bild der Aktivitäten und Abläufe. Dadurch ist es leicht möglich, routinemäßige von nicht routinemäßigen Varianten zu unterscheiden. Bei letzteren weicht die Abfolge der Aktivitäten vom Soll-Prozess stark ab.
Der Blick auf sämtliche Geschäftsvorfälle hat einige Vorteile für das Unternehmen. Es kann
- besser einschätzen, ob die Umgehung von Kontrollen systematisch erfolgt oder nicht.
- die potenziellen Auswirkungen aufgedeckter Kontrollschwächen berechnen und beurteilen, ob sich das damit verbundene Risiko wesentlich auf den Abschluss des Unternehmens auswirken wird.
- Art, Zeitpunkt und Umfang zusätzlicher Einzelfallprüfungen bestimmen.
Kapitel 3
Wie Schwachstellen von KPIs behoben werden können
Weg von der Intuition, hin zu festgelegten Kriterien
Viele Unternehmen investieren massiv in die Definition und Standardisierung von Key Performance Indicators (KPIs). Diese Leistungskennzahlen werden mittels einer Vielzahl von Business Intelligence Tools in Management Dashboards integriert. Viele Führungskräfte haben jedoch die Erfahrung gemacht, dass die Aussagekraft dieser KPIs begrenzt ist. Stattdessen greifen sie bei unternehmerischen Entscheidungen oft auf ihre professionelle Erfahrung und Intuition zurück, denn sie sind es gewohnt, Entscheidungen auf der Grundlage von Durchschnittswerten zu treffen.
Der wahre Wert bei der Nutzung großer Datenmengen liegt in der objektiven Messung von Daten und Informationen.
Datenbasierte Entscheidungen statt subjektiver Einschätzungen
Dabei berücksichtigen viele Entscheidungsträger jedoch nicht, wie sich KPIs im Zeitverlauf verhalten. So kann beispielsweise eine durchschnittliche Debitorenlaufzeit von 30 Tagen auf ein stabiles Debitorenmanagement hinweisen. Schwankt die Debitorenlaufzeit jedoch zwischen einem Tag und einem Jahr, ergibt dies ein komplett anderes Bild. Dies zeigt: Der wahre Wert bei der Nutzung großer Datenmengen liegt in der objektiven Messung und Analyse von Daten, denn sie ermöglicht eine faktenbasierte Entscheidungsfindung.
Process Mining kann mehrere Fälle über einen großen Zeitraum mit allen Varianten analysieren. So werden die Schwachstellen herkömmlicher KPIs beseitigt, denn in die Analyse der Prozessleistung werden sämtliche Ereignisse des Analysezeitraums einbezogen. Fälle, die nicht wie gewünscht verlaufen sind, lassen sich sofort erkennen und tiefergreifend analysieren.
Die Analyse kann beispielsweise so angepasst werden, dass sie die KPIs abdeckt, die zur Steuerung des Unternehmens und zur Überwachung des operativen Betriebs verwendet werden. Jeder Indikator wird um weitere Informationen, wie beispielsweise seine Entwicklung im Zeitverlauf, seine Varianz und Streuung ergänzt. Das hilft, die jeweilige Bedeutung für den Prozess zu ermitteln. Und es erleichtert eine aussagekräftige Interpretation, die konkrete und faktenbasierte Maßnahmen in Echtzeit ermöglicht.
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Fazit
Manuell analysierte Unternehmensprozesse können unterschiedlich interpretiert und ausgelegt werden. Process Mining ist die digitale Antwort. Das Analyseverfahren liefert nicht nur eine klare Übersicht, sondern zeigt gleichzeitig Potenzial für die Optimierung von Prozessen in Unternehmen auf.
