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Process Mining ist eine Technik, die es ermöglicht, bestehende Prozesse anhand von Daten, die von IT-Systemen erfasst werden, zu visualisieren und zu analysieren. Mit dieser Technik können Unternehmen ihre Geschäftsprozesse optimieren und verbessern, indem sie Schwachstellen und Verbesserungspotenzial identifizieren.
Geschichte
Process Mining hat seinen Ursprung in der Wissenschaft der Prozessmodellierung und ist in den 1990er-Jahren entstanden. Entwickelt wurde es von Wil van der Aalst an der Technischen Universität Eindhoven. Prozessmodellierung ist ein Ansatz, der darauf abzielt, Prozesse zu analysieren und zu visualisieren, um Möglichkeiten zur Verbesserung zu identifizieren.
Die ersten Ansätze zur Anwendung dieser Analysetechnik wurden Mitte der 2000er-Jahre entwickelt. Es wurde als Erweiterung der Prozessmodellierung betrachtet, die es ermöglicht, Prozesse anhand von tatsächlichen Daten zu analysieren und zu visualisieren.
Heute gibt es zahlreiche Tools und Plattformen, die Unternehmen dabei unterstützen, Prozesse mithilfe von Process Mining zu analysieren und zu optimieren. Der Marktführer ist das Münchener Unternehmen Celonis.
Seit den Anfängen hat sich diese Methode rasant weiterentwickelt und es gibt heute zahlreiche Tools und Plattformen, die Unternehmen dabei unterstützen, Prozesse mithilfe dieser Technik zu analysieren und zu optimieren. Process Mining hat sich zu einer wichtigen Technologie entwickelt, die in vielen Branchen und Bereichen angewendet wird.
Anwendung
Process Mining kann in vielen verschiedenen Branchen und Bereichen angewendet werden, darunter Finanzwesen, Logistik, Einzelhandel und Gesundheitswesen. Einige Beispiele für die Anwendung sind:
- Optimierung von Geschäftsprozessen: Process Mining kann dazu beitragen, Prozesse zu automatisieren und zu beschleunigen, indem Schwachstellen identifiziert und behoben werden.
- Risikomanagement: Mit dieser Technik können Unternehmen Risiken in ihren Geschäftsprozessen identifizieren und Maßnahmen ergreifen, um diese zu minimieren.
- Kundenbeziehungen: Es kann dazu beitragen, die Kundenzufriedenheit zu verbessern, indem die Qualität von Kundenservice-Prozessen analysiert und verbessert wird.
Ich habe Process Mining etwa genutzt, um in meiner Bank über 300 Prozesse zu analysieren. Ziel war die Erstellung einer Automatisierungswürdigkeitsmatrix (AW-Matrix), die Reihenfolge bzw. Priorität bei der Prozessautomatisierung mittels RPA aufzeigte (mehr dazu in diesem Artikel).
Ausblick
Die zukünftige Entwicklung von Process Mining wird wahrscheinlich von zwei Haupttrends geprägt sein: der fortschreitenden Digitalisierung und der zunehmenden Nachfrage nach Prozessoptimierung.
In Bezug auf die Digitalisierung wird diese Analysemethode wahrscheinlich von der zunehmenden Verfügbarkeit von Daten und der Fähigkeit von IT-Systemen profitieren, um diese Daten in Echtzeit zu erfassen und zu analysieren. Dies wird es Unternehmen ermöglichen, ihre Prozesse noch genauer zu analysieren und auf Basis von Daten gestützte Entscheidungen zu treffen.
Die Nachfrage nach Prozessoptimierung wird wahrscheinlich aufgrund der wachsenden Konkurrenz und der Notwendigkeit, Kosten zu senken, weiter steigen. Process Mining wird in diesem Kontext eine wichtige Rolle spielen. Es kann Unternehmen dabei helfen, Schwachstellen in ihren bestehenden Prozessen zu identifizieren und zu beheben.
Es ist auch denkbar, dass Process Mining in Zukunft noch stärker in die Bereiche künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen integriert wird. Dies könnte dazu beitragen, Prozesse noch genauer zu analysieren und automatisierte Entscheidungen zu treffen, um die Effizienz zu erhöhen.
Insgesamt ist es schwer vorherzusagen, wie sich diese Technik in der Zukunft entwickeln wird. Ziemlich sicher ist aber, dass es eine wichtige Rolle bei der Optimierung von Geschäftsprozessen spielen wird.