{"id":115115,"date":"2022-05-30T08:00:00","date_gmt":"2022-05-30T06:00:00","guid":{"rendered":"http:\/\/e3mag.com\/?p=115115"},"modified":"2025-02-05T10:36:47","modified_gmt":"2025-02-05T09:36:47","slug":"process-mining-hype","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/e3mag.com\/de\/process-mining-hype\/","title":{"rendered":"Process Mining Hype"},"content":{"rendered":"\n

Diese Herausforderung greift auch die analytische Vorgehensweise des Process Mining auf. Die Grundidee ist dabei bestechend. Aus der maschinellen Erhebung von protokollierten Ereignisdaten werden Aussagen abgeleitet f\u00fcr eine automatisierte Analyse von Gesch\u00e4ftsprozessen. Frei von jeder konzeptionellen und subjektiven Verkl\u00e4rung \u2013 so, wie sie tats\u00e4chlich stattgefunden haben. Ein lebensechtes Abbild der IT-Systemprozesse auf Knopfdruck.<\/p>\n\n\n\n

Diese Methode klingt einfach, zielf\u00fchrend und l\u00e4sst hoffen, schneller und effizienter zu sein als jede manuelle beziehungsweise interviewgest\u00fctzte Bestandsaufnahme betrieblicher Arbeitsabl\u00e4ufe (Ist-Analyse). Nicht zuletzt dank dieser Vorstellung hat Process Mining einen festen Platz in der Analytik betriebswirtschaftlicher Anwendungssysteme gefunden. Denn Process Mining hilft, echte Prozesse realit\u00e4tsnah zu entdecken, zu rekonstruieren und zu monitoren.<\/p>

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Historisch betrachtet ist diese Methode kein neuer Ansatz, sondern blickt auf eine langj\u00e4hrige Entwicklung zur\u00fcck. Die Meinungen gehen auseinander, wann die Idee des Process Mining nun genau aufgekommen ist, ob es nun in die 90er zur\u00fcckreicht oder in den 2000ern aus Forschungsprojekten entstanden ist, welche die Zielsetzung verfolgten, neue Metamodelle und Ontologien f\u00fcr Prozessabl\u00e4ufe aus workflowbasierten Analysen zu entwickeln. <\/p>\n\n\n\n

Gr\u00fcnde f\u00fcr die Durchf\u00fchrung einer derartigen Untersuchung gibt es viele: Bestehende Prozesse sind zunehmend ineffizient und kostenintensiv, weil mit der Zeit schleichende Anforderungs\u00e4nderungen stattfinden; Prozessabl\u00e4ufe und Zust\u00e4ndigkeiten sind unklar, insbesondere vor dem Hintergrund verteilter organisatorischer Einheiten; innerhalb des Unternehmensverbunds herrscht Heterogenit\u00e4t, vielleicht bedingt durch Wachstum; unternehmensspezifische oder herstellerseitige Best Practices werden nicht realisiert; es existiert ein geringer Standardisierungsgrad, eventuell durch unstrukturierte und nicht strategiekonforme Business Requirements; der Automatisierungsgrad zur Senkung Prozesskosten ist zu niedrig; oder Prozesskosten verteilen sich nicht gem\u00e4\u00df ihrer Nutzensituation. Mehr als genug Motivation also, sich um vollst\u00e4ndige Transparenz der Unternehmensprozesse zu bem\u00fchen.<\/p>\n\n\n\n

Eventlogs und Visualisierung<\/h3>\n\n\n\n

Nur, wird Process Mining tats\u00e4chlich diesen Aufgabenstellungen und dem aktuellen Hype gerecht? Wie aussagekr\u00e4ftig und verl\u00e4sslich sind die Ergebnisse des Process Mining? Und ist Process Mining gleich Process Mining?<\/p>\n\n\n\n

Um diese Fragen zu beantworten, bedarf es eines Grundverst\u00e4ndnisses \u00fcber seine Funktionsweise. Die Informationsbasis bilden Eventlogs, welche die Prozessnutzung durch die Mitarbeiter protokollieren. Damit k\u00f6nnen Visualisierungen erzeugt werden, die einen richtigen und aktuellen \u00dcberblick liefern. Genau hier liegt die gro\u00dfe St\u00e4rke des Process Mining, denn im Heranziehen tats\u00e4chlichen Gesch\u00e4ftsvorfalldaten wird ein objektives Abbild des Prozessgeschehens erschaffen. Die Extraktion dieser Informationen erfolgt dabei \u00fcblicherweise entweder durch einen Vollabzug oder die direkte Verbindung zum untersuchten System. In jedem Fall braucht es den kompletten Zugriff auf die alle Einzelbelegdaten, um Vollst\u00e4ndigkeit der Prozessketten zu gew\u00e4hrleisten und ersten Datenaufbereitung analytisch sinnvoll bearbeiten zu k\u00f6nnen. Dabei stehen die Bewegungsdaten im Fokus, f\u00fcr die nachtr\u00e4glich ein Kontext hergestellt (gefiltert) wird beispielsweise mittels Stammdaten wie Kunden, Materialien oder Organisationseinheiten.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Eine automatische, generische Strukturierung und Klassifizierung der Daten als Aktivit\u00e4ten und Pfade erscheinen eher umst\u00e4ndlich und es stellt sich die Frage, ob die Betrachtung der Eventlogs nicht aussagekr\u00e4ftige Aspekte insbesondere eines SAP-Systems au\u00dfer Acht l\u00e4sst, wie beispielsweise die Parameter der Systemkonfiguration. Genau hier st\u00f6\u00dft das klassische Process Mining an seine Grenzen, ein Missverst\u00e4ndnis, das gemeinsam mit einigen weiteren im Folgenden untersucht wird.<\/p>\n\n\n\n

Sechs Missverst\u00e4ndnisse<\/h3>\n\n\n\n

Missverst\u00e4ndnis 1:<\/strong> Process Mining liefert schnelle Problemdiagnosen und Engpasserkennungen. Die grunds\u00e4tzliche Annahme, Schwachstellen im Tagesgesch\u00e4ft seien unbekannt und m\u00fcssten erst erkannt werden, konnte in vielen Projekten widerlegt werden. Ein SAP-System liefert dem einzelnen Mitarbeiter einen soliden \u00dcberblick \u00fcber die Schiefst\u00e4nde in seinem Arbeitsbereich, wenn auch nicht \u00fcber strukturellen Ursachen und das volle Ausma\u00df ihrer Integrationswirkungen. Demnach geh\u00f6ren initial getroffene Aussagen oft ins Reich der banalen Feststellungen oder liefern Fehlalarme (False Positives). Aufw\u00e4ndige Untersuchungsiterationen sind die Folge. Abhilfe schaffen kann hier wiederum ein umfassendes Analysemodell, das auf einer breiten Kennzahlengrundlage fu\u00dft und von Anfang an zur Verf\u00fcgung steht. Doch dieses muss sowohl kompatibel sein zu Unternehmensspezifika als auch den hinterlegten Sollkonzepten im Customizing der Software. Ansonsten drohen kostenintensive Aufw\u00e4nde f\u00fcr Fachexperten und Nachsteuerungen der analytischen Zielparameter.<\/p>\n\n\n\n

Missverst\u00e4ndnis 2:<\/strong> Process Mining verschafft einen raschen \u00dcberblick. Viele Process-Mining-Anbieter liefern zwar die technische M\u00f6glichkeit f\u00fcr die Analytik, inkludieren jedoch nur einfache Templates ohne Ausrichtung auf die spezifische Kundensituation oder die differenzierten M\u00f6glichkeiten der Software. Auch diese Ausgestaltung wird h\u00e4ufig verlagert in den Bereich kostenpflichtiger Services. Es empfiehlt sich, hier genau zu pr\u00fcfen, wie umfangreich der verf\u00fcgbare analytische Content ist und welche Kompetenzen zu welchen Kosten bei entsprechenden Serviceangeboten zum Tragen kommen.<\/p>\n\n\n\n

Missverst\u00e4ndnis 3:<\/strong> Process Mining hilft bei der Einsch\u00e4tzung Compliance, Risiken oder Sonstigem. Nat\u00fcrlich kann Process Mining auch dabei helfen, Chancen und Risiken der unternehmerischen T\u00e4tigkeiten zu beurteilen sowie die Konformit\u00e4t der Compliance zu untersuchen. Schlie\u00dflich greift die Analyse auf die Gesamtheit der Prozessinformationen zu. Doch zur Anwendung von Pr\u00fcflogik braucht es eine fundierte Datentransformation, -analytik, -aufbereitung und -bewertung sowie eine Ber\u00fccksichtigung der individuellen Auspr\u00e4gungen, was unternehmensspezifische Risiken oder Vorgaben \u00fcberhaupt sind. Demnach sind auch diese Aussagen stark abh\u00e4ngig vom zugrunde liegenden Referenzcontent oder eben erg\u00e4nzenden Services. Mitunter verlassen Versprechungen der Softwarehersteller die eigentlichen dieses Ansatzes.<\/p>\n\n\n\n

Missverst\u00e4ndnis 4:<\/strong> Mit Process Mining lassen sich Prozessdaten \u00fcber mehrere Systeme konsolidieren. Das Wunschvorstellen von einem zentralen ERP-System ist gerade bei gro\u00dfen Unternehmen beziehungsweise Konzernen regelm\u00e4\u00dfig nicht gegeben. Die Praxis sind ausgepr\u00e4gte Systemlandschaften mit verteilten Prozessen. F\u00fcr deren Analyse ist das klassische Process Mining eher ungeeignet, denn die Abstimmung von system\u00fcbergreifenden Prozessketten ist vor allem bei variantenreichen Ablauflogiken und heterogenen technischen Systemen mit hohem Aufwand verbunden. Eine direkte Vergleichsm\u00f6glichkeit auf systemtechnischer wie organisationseinheitenbasierter Ebene k\u00f6nnte hier Abhilfe schaffen und zudem Ans\u00e4tze bieten f\u00fcr Konsolidierungs- und Harmonisierungsprojekte, liegt aber in den wenigsten F\u00e4llen vor.<\/p>\n\n\n\n

Missverst\u00e4ndnis 5:<\/strong> Process Mining liefert eine End-to-End-Sicht f\u00fcr Unternehmen. Der Wunsch nach einer Komplettsicht auf alle Gesch\u00e4ftsprozesse und aller in einem Unternehmensprozess involvierten Arbeitsschritte ist verst\u00e4ndlich, verlangt aber nach mehreren Ebenen bei der Prozessanalyse. Gerade f\u00fcr Dokumentationszwecke, Testaufw\u00e4nde und Ver\u00e4nderungsdiskussionen ist eine derartige Skalierbarkeit sinnvoll und w\u00fcnschenswert, vor allem bei integrierten und heterogenen Bereichen, wie beispielsweise Verkn\u00fcpfungen zwischen Logistik und Finanzwesen. Doch der Aufbau einer solchen Darstellung ist sehr aufw\u00e4ndig und bedarf einiges an fach\u00fcbergreifenden Kenntnissen. Deshalb werden im Process Mining selten durchg\u00e4ngige Modelle verwendet, sondern eher fragmentierte Teilprozesse. <\/p>\n\n\n\n

Missverst\u00e4ndnis 6:<\/strong> Process Mining unterst\u00fctzt die Automatisierung von Prozessen. Automatisierung im Sinne des Wegfalls von Funktionen oder Prozessschritten, die nicht mehr von Dialogbenutzern, sondern durch die Software selbst ausgef\u00fchrt werden, sind durch Process-Mining-Ans\u00e4tze durchaus messbar. Die Umsetzung und Verbesserung dieser Abl\u00e4ufe fallen jedoch letzten Endes in den Bereich des Beraterwissens, umso mehr, weil es hier einer klaren Abstimmung der involvierten Unternehmensbereiche und ihrer internen Arbeitsprozesse bedarf.<\/p>\n\n\n\n

Referenz- und Sollmodelle<\/h3>\n\n\n\n

Zusammenfassend betrachtet, sollten eher inhaltliche Aspekte f\u00fcr die Eignungsbeurteilung spezifischer Process-Mining-Ans\u00e4tze herangezogene werden. Zum Ersten sind es die analytischen Referenzmodelle zur Strukturierung der Prozessdaten und dem Ableiten von betriebswirtschaftlichen Aussagen, die den Qualit\u00e4tsma\u00dfstab vorgeben. Dies beinhaltet insbesondere die Verf\u00fcgbarkeit von softwareseitigen Sollmodellen ebenso wie korrekte wie umfassende Kennzahlensysteme, die hinter die Kulissen schauen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Dar\u00fcber hinaus ist es die Art der Extraktion, Transformation und Aufbereitung der technischen Datenbasis, welche die Qualit\u00e4t und Korrektheit der Auswertungsm\u00f6glichkeiten determinieren. Eine vollumfassende Datenbasis erf\u00fcllt nicht immer die Kosten-Nutzen-Anforderungen und bedarf einiges an Arbeit und Expertenwissen, um die gew\u00fcnschte Aussagekraft zu entfalten. Eine Anreicherung der Eventlog-Informationen mit \u00c4nderungshistorien, Benchmarkings oder Konfigurationsinformationen kann hier hilfreich sein und den Erkenntnisgewinn deutlich beschleunigen. <\/p>\n\n\n\n

Dennoch verbleiben die Notwendigkeiten, gute Berater und interne Ressourcen zu finden, und sind aufw\u00e4ndige Modellierungsbem\u00fchungen zur Individualisierung durchzuf\u00fchren. Als Tipp f\u00fcr den Ersteinsatz ist die Fokussierung von Process-Mining-Projekten empfehlenswert. Verschaffen Sie sich zun\u00e4chst einen \u00dcberblick zur Prozessnutzung und pr\u00fcfen Sie die vorhandenen Inhalte vertieft dort, wo es im hohen Ma\u00dfe individuelle Abl\u00e4ufe gibt.<\/p>\n\n\n\n

PDF (auf <\/a>Englisch<\/a>)<\/a><\/p>\n\n\n\n

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