Effizientere Prozesse durch echte Daten statt Schätzungen – erfahren Sie, wie datengetriebenes Geschäftsprozessmanagement mit Process Mining Transparenz schafft und Optimierungspotenziale aufdeckt.
Geschäftsprozessmanagement (GPM) ist die Wissenschaft und Kunst der Systematisierung von Prozessinnovationen. Ihr oberstes Ziel ist es, die Prozesse eines Unternehmens so zu gestalten, dass sie maximal effektiv und effizient sind. Denn dies wirkt sich maßgeblich auf die Wettbewerbsfähigkeit und Ressourcennutzung eines Unternehmens aus.
Das traditionelle GPM umfasst Methoden wie Geschäftsprozessmodellierung, wertschöpfende Prozessanalyse oder Lean Management. Diese beruhen jedoch oft auf Schätzungen und subjektiven Einschätzungen. Hier setzt das datengetriebene GPM an: Es nutzt digitale Prozessdaten, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Prozesse objektiv zu optimieren. Die zentrale Technik hierfür ist Process Mining.
Während traditionelle Methoden auf Workshops und Experteninterviews basieren, analysiert Process Mining automatisch die vorhandenen digitale Spuren, die Geschäftsprozesse in IT-Systemen hinterlassen. Dadurch können Prozesse nicht nur exakter modelliert, sondern auch effizienter verbessert werden.
Ein datengetriebenes GPM durchläuft verschiedene Phasen des GPM-Lebenszyklus, die durch Process Mining optimiert werden:
Abbildung adaptiert von: Dumas, Marlon, et al. Fundamentals of Business Process Management. 2nd ed., Springer Berlin Heidelberg, 2018.
1. Prozessidentifikation mit objektzentriertem Process Mining
Die erste Phase besteht darin, alle relevanten Geschäftsprozesse zu identifizieren und ihre funktionsübergreifenden Abhängigkeiten zu analysieren. Hier kann Process Mining helfen, indem es Beziehungen zwischen verschiedenen Geschäftsobjekten wie beispielsweise Kundenaufträgen oder Bestellungen transparent macht.
2. Genaue Prozessmodellierung durch digitale Datenanalyse
Traditionelle Modellierungsmethoden wie Workshops oder Interviews sind zeitaufwändig und subjektiv. Process Mining ersetzt diese durch eine objektive, datenbasierte Analyse der tatsächlich durchgeführten Prozessschritte. Dadurch entfallen Abstimmungsaufwände zwischen Abteilungen und die Modellierung wird präziser und effizienter.
3. Effiziente Prozessanalyse durch datengetriebene KPIs
Nach der Modellierung erfolgt die Analyse der Prozesse, um Engpässe oder Ineffizienzen aufzudecken. Statt qualitativer Methoden nutzt das datengetriebene GPM prozessspezifische KPIs wie Durchlaufzeiten oder Prozessvarianten. Dadurch können Ursachenanalysen mit hoher Objektivität durchgeführt werden. Process Mining wird zunehmend als neue Klasse von Business Intelligence & Analytics (BI&A) Technologien betrachtet, die tiefere Einblicke in Geschäftsprozesse ermöglichen.
4. Gezielte Prozessverbesserung mit datenbasierten Maßnahmen
Auf Basis der Analyse werden Optimierungspotenziale abgeleitet. Process Mining hilft hier, indem es Automatisierungspotenziale sichtbar macht. Abhängig von der eingesetzten Software können diese Automatisierungen direkt oder mittels eines 3rd Party RPA Tools umgesetzt werden.
5. Prozessimplementierung und Change-Management
Die Umsetzung von Prozessverbesserungen erfordert in der Regel begleitende Change-Management-Maßnahmen. Während Process Mining in dieser Phase weniger zum Einsatz kommt, kann es dennoch zur Erfolgskontrolle von IT-Implementierungen oder Automatisierungen genutzt werden.
6. Prozessüberwachung und Compliance-Kontrolle
In der Überwachungsphase kommen die Stärken des datengetriebenen GPM besonders zur Geltung. Process Mining ermöglicht ein kontinuierliches Monitoring der KPIs und bietet Compliance-Prüfungen, um Abweichungen vom definierten Prozess frühzeitig zu erkennen. Während traditionelle Methoden oft auf aufwändige Kontrollen oder subjektive Berichte angewiesen sind, liefert Process Mining eine lückenlose und objektive Überwachung.
Process Mining verschafft Unternehmen eine bisher unerreichte Transparenz in ihren Abläufen. Durch eine objektive, datenbasierte Analyse können Prozesse nicht nur effizienter gestaltet, sondern auch kontinuierlich optimiert werden. Dies steigert die Anpassungsfähigkeit an Marktveränderungen und verbessert die Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig.
Unternehmen, die datengetriebenes GPM erfolgreich implementieren, profitieren von:
Durch die Integration von Process Mining wird Geschäftsprozessmanagement nicht nur präziser, sondern auch agiler. Unternehmen können so schneller auf Veränderungen reagieren und ihre Prozesse als strategischen Wettbewerbsvorteil nutzen.
Die Zukunft des GPM ist datengetrieben. Process Mining beschleunigt den Innovationszyklus und ermöglicht kontinuierliche Prozessverbesserung auf einer fundierten, objektiven Basis. Unternehmen, die diese Technologie frühzeitig einsetzen, sichern sich langfristig einen entscheidenden Vorteil in ihrer Branche.
Dr. Simon Kiorgaard, AI-Berater, unterstützt Kunden bei der Entwicklung von KI-gesteuerten Strategien zur unternehmensweiten Prozessverbesserung. Dank seines Hintergrunds im Geschäftsprozessmanagement hat er ein Gespür für die Identifizierung von Wertschöpfungspotenzialen in verschiedenen Geschäftsprozessen.
