Überblick — Robotic Process Intelligence.
Effizienzsteigerung durch Process Mining mit KI-gestützten Insights
Die Anwendung von Process Mining mit KI-Insights kann Unternehmen dabei unterstützen, ihre Arbeitsabläufe effizienter zu gestalten und gleichzeitig versteckte Optimierungspotenziale aufzudecken. Dieser technologische Ansatz ermöglicht es, Prozessdaten systematisch zu analysieren und aussagekräftige Erkenntnisse über die tatsächliche Praxis betrieblich relevanter Abläufe zu gewinnen. Die Einführung von Process Mining-Technologien kann jedoch selbst Herausforderungen mit sich bringen, die es zu meistern gilt.
Typische Fehler beim Einsatz von Process Mining
Unvollständige Datenerfassung: Oftmals werden nicht alle relevanten Datenquellen in den Analyseprozess integriert. Dies führt zu einer ungenauen Darstellung des Prozesses und kann irreführende Ergebnisse liefern. Unternehmen sollten sicherstellen, dass alle verfügbaren Datenquellen, die den Zielprozess betreffen, berücksichtigt werden. Eine umfassende Datenintegration ist entscheidend, um ein vollständiges und genaues Abbild der Prozesse zu erhalten.
Unzureichende Interpretation der KI-Insights: Die Verwendung von KI zur Analyse von Prozessen produziert wertvolle Erkenntnisse. Diese Ergebnisse können jedoch falsch interpretiert werden, wenn das Fachwissen zur Interpretation fehlt. Es ist wichtig, dass Mitarbeitende geschult werden, um die gewonnenen Erkenntnisse korrekt zu deuten und entsprechende Maßnahmen daraus abzuleiten. Unterstützung durch externe Experten kann hier ebenfalls nützlich sein.
Unterlassung der kontinuierlichen Prozessverbesserung: Eine einmalige Analyse und darauf basierende Anpassungen genügen nicht. Process Mining sollte als kontinuierlicher Prozess verstanden werden, der regelmässige Überwachung und Anpassung erfordert. Unternehmen sollten Richtlinien entwickeln, um Prozessverbesserungen fortlaufend und systematisch zu evaluieren und anzupassen.
Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage
Datenquellen identifizieren und integrieren: Starten Sie mit der Identifikation aller relevanten Datenquellen. Stellen Sie sicher, dass diese vollständig in Ihr Process Mining-Tool integriert sind. Nutzen Sie die ersten 14 Tage, um eine umfassende Bestandsaufnahme und Datenintegration vorzunehmen.
Mitarbeiter schulen: Richten Sie ein Training für jene Mitarbeitenden ein, die mit den gewonnenen KI-Insights arbeiten sollen. Dies kann in den folgenden 7 Tagen stattfinden, um sicherzustellen, dass alle Beteiligten über das notwendige Fachwissen verfügen.
Erste Prozessanalyse durchführen: Verwenden Sie die restlichen Tage des Monats, um eine initiale Process-Mining-Analyse durchzuführen und die gewonnenen Erkenntnisse zu dokumentieren. Entwickeln Sie darauf basierend erste Handlungsempfehlungen und beginnen Sie mit der Umsetzung kleinerer Prozessoptimierungen.
Durch eine systematische und gründliche Durchführung dieser Schritte können Unternehmen in kürzester Zeit von den Vorteilen der Process Mining-Technologie profitieren und somit langfristig ihre Effizienz steigern. Eine verstärkte Orientierung an datenbasierten Entscheidungen ermöglicht eine nachhaltige Optimierung der Geschäftsprozesse.