Innovative Prozessoptimierung mit KI-gestütztem Mining — Überblick

Kernaussage: Process Mining mit KI-Insights hilft KMU, ihre Abläufe effizienter zu gestalten und Fehlerquellen frühzeitig zu erkennen.

Einführung in Process Mining und KI-Insights

Process Mining kombiniert Datenanalyse und Geschäftsprozessmanagement, um Unternehmen Einblicke in ihre tatsächlichen Abläufe zu geben. In Verbindung mit Künstlicher Intelligenz (KI) werden diese Einblicke noch präziser und handlungsorientierter, was insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) in der DACH-Region von grossem Nutzen sein kann. Durch die Automatisierung von Datenanalysen können KMU hinderliche Prozesse identifizieren und optimieren.

Nutzen von KI für KMU

KMU profitieren von KI-gestütztem Process Mining durch kosteneffiziente Automatisierung und präzise Optimierung der Geschäftsprozesse. Ein typisches Beispiel ist die Rechnungsverarbeitung: Mit Process Mining können KMU den gesamten Ablauf von der Auftragserstellung bis zur Zahlung analysieren und verstehen, wo der Prozess Zeit und Ressourcen vergeudet. KI kann dann helfen, diese Prozesse zu automatisieren und so Fehler zu vermeiden und die Durchlaufzeiten zu verkürzen.

Typische Fehler beim Einsatz von Process Mining

Eine häufige Herausforderung bei der Einführung ist unzureichendes Datenmanagement. Ohne saubere und vollständige Datenbasis ist die Analyse fehleranfällig. Um dies zu beheben, sollten Unternehmen in eine gründliche Datenbereinigung investieren. Ein weiterer häufiger Fehler ist fehlendes Verständnis der Analyseergebnisse. KMU sollten sicherstellen, dass ihre Mitarbeitenden entsprechend geschult werden, um die gewonnenen Erkenntnisse korrekt zu interpretieren.

Lösungen für typische Herausforderungen

Für eine erfolgreiche Implementierung müssen KMU sicherstellen, dass die Datenquellen vollständig integriert und aktuell sind. Dies kann durch eine zentrale Datensynchronisierung gelöst werden. Schulungen können helfen, das Verständnis der Analyseergebnisse zu verbessern. Dazu sollten KMU regelmässige Workshops einführen, um das Wissen der Mitarbeitenden kontinuierlich zu erweitern.

Konkrete 14–30-Tage-Handlungsanleitung

Tag 1–3: Bestandsaufnahme der vorhandenen Geschäftsprozesse und Identifikation der Kernprozesse.

Tag 4–7: Sammlung und Bereinigung der relevanten Datenbestände für die ausgewählten Prozesse. Sicherstellen, dass die Daten vollständig und aktuell sind.

Tag 8–10: Implementierung einer Process Mining Software, die mit den bestehenden Systemen kompatibel ist, und Initialanalyse durchführen.

Tag 11–14: Erste Ergebnisse der Process Mining Analyse überprüfen und Erkenntnisse in einem Workshop besprechen.

Tag 15–20: Anpassung und Optimierung der identifizierten Prozesse unter Einbezug der KI-gestützten Erkenntnisse. Einführung automatisierter Workflows.

Tag 21–25: Schulung der Mitarbeitenden in der Interpretation und Umsetzung der Analyseergebnisse. Fahrplan für regelmässige Review-Meetings erarbeiten.

Tag 26–30: Überprüfung des Fortschritts, Anpassung der Strategie und Planung des kontinuierlichen Verbesserungsprozesses mit fester Integration in den Unternehmensalltag.

Durch den gezielten Einsatz von Process Mining und KI ermöglichen KMU eine wirksamere Ressourcennutzung und nachhaltige Wettbewerbsfähigkeit.