Überblick — Robotic Process Intelligence.
Process Mining als Basis für datengetriebene Entscheidungen in KMU
Process Mining ermöglicht kleinen und mittleren Unternehmen (KMU), ihre Geschäftsabläufe durch die Analyse digitaler Spuren zu verstehen und zu optimieren. Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) erhalten Unternehmen wertvolle Einblicke, die Veränderungen und Effizienzsteigerungen fördern.
Was ist Process Mining?
Process Mining ist eine Disziplin, die Unternehmen hilft, ihre Prozesse transparent zu machen. Dabei werden Daten aus IT-Systemen genutzt, um tatsächliche Prozessabläufe zu rekonstruieren. Diese Datensätze liefern Einsichten darüber, wie Prozesse tatsächlich ablaufen, im Gegensatz zu den idealisierten Abläufen, die oft in Handbüchern stehen. In einem KMU kann Process Mining beispielsweise den Einkaufsprozess optimieren, indem es Engpässe oder unnötige Schritte aufzeigt.
Einbindung von Künstlicher Intelligenz
Die Integration von KI in Process Mining erweitert die Möglichkeiten der Analyse erheblich. KI kann Muster und Trends erkennen, die für menschliche Analysten kaum sichtbar wären. Ein Fertigungsunternehmen könnte durch KI-Insights feststellen, dass bestimmte Maschinen zu bestimmten Zeiten ausfallen, was dann antizipiert und minimiert werden kann. KI-gestützte Process-Mining-Tools bieten somit nicht nur eine historische Analyse, sondern auch Prognosen für zukünftige Prozessentwicklungen.
Typische Fehler beim Prozess-Mining
Ein häufiger Fehler besteht darin, sich ausschliesslich auf historische Daten zu verlassen, ohne eine kontinuierliche Aktualisierung der Datenbasis vorzunehmen. Prozessveränderungen können unbemerkt bleiben, wenn die Daten nicht regelmässig aktualisiert werden. Zudem tendieren viele Unternehmen dazu, die gewonnenen Insights nicht in konkrete Massnahmen umzusetzen. Schliesslich ist auch die Auswahl der falschen Metriken ein Problem: Oft werden Metriken ausgewählt, die keinen echten Mehrwert liefern. Die Lösung ist, die KPIs von Anfang an klar zu definieren und sie eng an die Unternehmensziele zu binden.
Best-Practice-Beispiele
Ein Einzelhandelsunternehmen nutzte Process Mining, um den Gutscheinabwicklungsprozess zu untersuchen. Die Entdeckung war, dass die grösste Verzögerung durch manuelle Prüfungen entstand. Durch die Einführung eines automatisierten Überprüfungssystems konnte die Bearbeitungszeit um 40 % reduziert werden. Ein weiteres Beispiel ist ein Dienstleistungsunternehmen, das durch Process Mining feststellte, dass viele Kundenanfragen aufgrund unklarer Webformulare fehlschlugen, was durch Neufassung der Formulare gelöst wurde.
14-Tage-Umsetzungsplan
Tag 1-3: Identifizieren Sie die wichtigsten Geschäftsprozesse, die analysiert werden sollen. Beim Einkauf oder der Kundenanfrage kann ein idealer Startpunkt liegen.
Tag 4-6: Sammeln Sie relevante Daten aus Ihren bestehenden Systemen.
Tag 7-10: Wenden Sie ein Process-Mining-Tool an, um die Daten zu analysieren und Engpässe oder Verbesserungsbedarfe zu identifizieren.
Tag 11-12: Integrieren Sie KI-Elemente, um Erkenntnisse zu vertiefen und potenzielle Entwicklungen vorherzusagen.
Tag 13: Präsentieren Sie die Ergebnisse intern und diskutieren Sie mögliche Massnahmen.
Tag 14: Beginnen Sie mit der Umsetzung der identifizierten Massnahmen und planen Sie die regelmässige Überprüfung der Fortschritte.
Durch den konsequenten Einsatz von Process Mining und KI können KMU eine Transformation ihrer Geschäftsprozesse erreichen, die zu einer gesteigerten Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit führt.
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