Bisher sind nur wenige Unternehmen prozessgetrieben. In diesem Bereich wird ein deutlicher Wandel erwartet, um die digitale Transformation zu unterstützen.

Februar 2021

"Relativ wenige Organisationen sind prozessgetrieben - das wird sich radikal ändern."[1]

Ein grundlegendes Verständnis der Prozessleistung ist Ausgangspunkt für die digitalen Transformationsprogramme der meisten Organisationen. Jedoch können die Ermittlung und das Verständnis des eigentlichen Prozesses kostspielig, zeitaufwändig und anfällig für menschliche Fehler sein. Die Messung der Prozessleistung ist arbeitsintensiv und liefert keine Ergebnisse in Echtzeit. Sie ist jedoch ein entscheidender Schritt, um die Transformation im Unternehmen zu identifizieren und voranzutreiben, denn ohne diese Analyseebene können digitale Transformationsprogramme nicht die erwarteten Ergebnisse oder nachhaltige Vorteile liefern.

"Nur 16 Prozent der Befragten geben an, dass die digitale Transformation ihrer Organisation die Leistung erfolgreich verbessert hat und sie auch in die Lage versetzt, die Veränderungen langfristig aufrechtzuerhalten." [2]

Wie kann Process Mining helfen?

Process Mining bietet einen neuen Ansatz für Prozessanalyse und -transformation, indem es eine schnelle Datenerfassung ermöglicht und Erkenntnisse in Echtzeit bietet. Es erlaubt Organisationen, ihre Daten schnell aus prozessorientierter Sicht zu analysieren und eine Plattform für die vorausschauende Entscheidungsfindung bereitzustellen. Process Mining nutzt Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen, um vorhandene Daten aus den IT-Systemen einer Organisation zu extrahieren und visuell zu rekonstruieren, wie Prozesse tatsächlich ablaufen.

"Process Mining zielt darauf ab, reale Prozesse zu entdecken, zu überwachen und zu verbessern, indem Wissen aus Ereignisprotokollen extrahiert wird, die in heutigen Informationssystemen leicht verfügbar sind. Process Mining umfasst Prozessentdeckung, Konformitätsprüfung, Social Network/Organizational Mining, automatische Konstruktion von Simulationsmodellen, Modellerweiterung, Modellreparatur, Fallschutz und historienbasierte Empfehlungen." [3]

Alle Prozesse entlang der Wertschöpfungskette werden von Process Mining unterstützt und funktionieren unabhängig von Art/Anzahl der unterstützenden IT-Systeme. Mit einem Process Mining Tool können Einsparpotentiale identifiziert und deren Realisierung verfolgt werden.

Die Entwicklung und Bedeutung von Process Mining in der Prozessindustrie nimmt zu, was führende Marktforschungsunternehmen wie Gartner bestätigen. In Gartners Market „Guide for Process Mining 2020“ wird deutlich, dass sich der Process Mining Markt schnell weiterentwickelt und das Bewusstsein für Process Mining exponentiell steigt.  Gartner sieht einen Wechsel in der Anwendung von Process Mining in den letzten Jahren, von dem Ziel der Prozessverbesserung geht der Trend in Richtung Robotic Process Automation (RPA) und Unterstützung der digitalen Transformation.

"Es wird erwartet, dass die Größe des globalen Prozessanalytikmarktes von 185,3 Mio. USD im Jahr 2018 auf 1.421,7 Mio. USD im Jahr 2023 wachsen wird." [4]

Wie funktioniert Process Mining?

Process Mining ruft vorhandene Daten aus Ereignisprotokollen ab und wandelt die Daten in verwertbare Erkenntnisse um. Ein Ereignisprotokoll ist die Systemaufzeichnung einer diskreten Aktivität, die während des Prozesses ausgeführt wurde. Mehrere Aktivitäten werden in einer Prozessinstanz oder einem Fall miteinander verknüpft und nach ihrem Zeitstempel geordnet, um eine Sequenz zu erhalten.
Die drei Datenanforderungen für Process Mining sind Case ID, Aktivität und Zeitstempel. Sie können aus einer beliebigen Datenquelle stammen.

Case ID Eine Case Identifizierung, auch Prozessinstanz genannt, ist notwendig, um verschiedene Ausführungen des gleichen Prozesses zu unterscheiden. Was genau die Case ID ist, hängt von der Domäne des Prozesses ab. In einem Call-Center wäre die Case ID zum Beispiel die Nummer einer Service-Anfrage. In einem Krankenhaus wäre dies die Patienten-ID.
Aktivität Es werden Namen für verschiedene Aktivitäten (Prozessschritte oder Statusänderungen) benötigt, die im Prozess durchgeführt werden.
Zeitstempel Mindestens ein Zeitstempel wird benötigt, um die Ereignisse in die richtige Reihenfolge zu bringen. Natürlich benötigt man auch Zeitstempel, um Verzögerungen zwischen Aktivitäten zu erkennen und Engpässe im Prozess zu identifizieren.

Durch die Implementierung eines Process Mining-Ansatzes können Organisationen eine schnelle Prozessdatenanalyse durchführen, versteckte Ineffizienzen aufdecken, optimale Prozessabläufe identifizieren, Varianten bewerten und Prozesse messbar machen. Der erste Schritt bei der digitalen Transformation ist es, die "Silo-Mentalität" in Unternehmen zu durchbrechen und die Umsetzung von Digitalisierungsansätzen in End-to-End-Prozessen sicherzustellen.

Kooperation zwischen BearingPoint und Celonis [5]

Mit der Kombination aus Software-Expertise und branchenspezifischem Know-how sind Celonis und BearingPoint einzigartig positioniert, um Unternehmen dabei zu unterstützen, einen Mehrwert aus ihrer digitalen Transformation zu ziehen.

Celonis ist der in New York und München ansässige Marktführer für Business Transformations-Software, der mit der von ihm entwickelten Process Mining-Technologie Prozesseinblicke in Maßnahmen umsetzt. Unternehmen auf der ganzen Welt, darunter Siemens, GM, 3M, Airbus und Vodafone, verlassen sich auf die Celonis-Technologie, um Maßnahmen zu ergreifen und Veränderungen in den Geschäftsprozessen voranzutreiben. Dies kann zu Einsparungen in Millionenhöhe führen.

BearingPoint unterstützt seine Kunden bei der strategischen und operativen Umsetzung durch integrative operative Optimierungsansätze. Dabei liegt die Ausrichtung insbesondere auf Kundenfokussierung, Geschäftsprozessdesign sowie Prozessautomatisierung, um Verbesserungspotenziale zu erschließen und Kosten zu senken. BearingPoint ist langjähriger Gold Partner für Celonis und verfügt über ein Team an erfahrenen und zertifizierten Process Mining Data Scientists.

Fallstudie

BearingPoint und Celonis haben sich zusammengeschlossen, um Unternehmen dabei zu helfen, versteckte Ineffizienzen aufzudecken und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren. BearingPoint unterstützte zum Beispiel ein deutsches Konsumgüterunternehmen bei der Umgestaltung des Procure to Pay- und Accounts Payable-Prozesses. Die Abteilung mit 150 Mitarbeitern verfügte über einen geringen Automatisierungsgrad, inkonsistente Arbeitsweisen und mangelnde Prozessstandardisierung.

BearingPoint führte die Datenanalyse, Prozessvalidierung und technische Integration durch, um das Celonis Process Mining Tool zu implementieren. Das Projekt sorgte für eine höhere Transparenz durch "Echtzeit"-Prozessüberwachung, die ein besseres Verständnis der Prozesskosten und eine schnellere Identifizierung von Ineffizienzen und deren Beseitigung ermöglicht. Ein großer Vorteil von Celonis ist die Möglichkeit, potenzielle Einsparungen und entsprechende Umsetzungsmaßnahmen, insbesondere Initiativen zur Prozessautomatisierung, zu quantifizieren und zu verfolgen. Dadurch können Unternehmen ihre Transformationsprogramme besser steuern und niedrigere Prozesskosten, schnellere Durchlaufzeiten, bessere Transparenz und Compliance sicherstellen.
Neben diesem Fallbeispiel konnte BearingPoint in verschiedenen Industrien und Themengebieten Process Mining bei Kunden anwenden und implementieren. Insbesondere durch die Prozess- und Systemexpertise unserer Mitarbeiter konnte eine schnelle Anbindung der Daten sichergestellt werden.

Referenzen

[1] Forrester.com. (2019). The Process-Driven Business Of 2020. [online]: https://www.forrester.com/report/The+ProcessDriven+Business+Of+2020/-/E-RES71621 [Stand 01.02.2021].

[2] McKinsey & Company. (2019). Unlocking success in digital transformations. [online]: https://www.mckinsey.com/business-functions/organization/our-insights/unlocking-success-in-digital-transformations [Stand 01.02.2021].

[3] Icpmconference.org. (2019). IEEE Task Force on Process Mining – Process Mining Conference 2019. [online]: https://icpmconference.org/2019/ieee-task-force-on-process-mining/ [Stand 01.02.2021].

[4] ltd, R. (2019). Process Analytics Market by Process Mining Type (Process Discovery, Process Conformance & Process Enhancement), Deployment Type, Organization Size, Application (Business Process, It Process, & Customer Interaction) & Region - Global Forecast to 2023. [online]: https://www.researchandmarkets.com/reports/4576970/process-analytics-market-by-process-mining-type [Stand 01.02.2021].

[5] BearingPoint. (2020). Pressemitteilung BearingPoint und Celonis vertiefen Partnerschaft – Neue Serviceoffensive im Process Mining für die Supply Chain. [online]: https://www.bearingpoint.com/de-de/ueber-uns/pressemitteilungen-und-medienberichte/pressemitteilungen/bearingpoint-und-celonis-vertiefen-partnerschaft-–-neue-serviceoffensive-im-process-mining-fuer-die-supply-chain/ [Stand 01.02.2021]

 

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