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Process Mining

Process Mining
December 17, 2018 Jonny

Process Mining

Process Mining ist die Visualisierung und Analyse von Geschäftsprozessen auf der Basis von Event-Logs mit Hilfe von Algorithmen und mathematischen Verfahren. Event-Logs sind Protokolle IT-basierter Prozesse. Hier werden die Events – einzelne Aktivitäten im IT-System – zusammen mit ihren Attributen aufgelistet. Attribute, die typischer Weise aufgelistet werden, sind die Case-ID, die Zeitstempel des Start- und Endzeitpunkts sowie weitere vom System abhängige Attribute des Events, beispielsweise der Bearbeiter oder der Standort.

Methoden des Process Minings sind Process Discovery, Conformance Checking und Model Enhancement. Process Discovery beschreibt hier die datenbasierte Visualisierung eines Prozesses. Das Modell wird dabei in der Regel automatisch aus den Event-Logs generiert und als sogenannter Direct Follower Graph dargestellt.

Process Mining BPM - Direct Follower Graph | Lana Labs

Beim Conformance Checking wird der dargestellte Ist-Prozess mit einem bestehenden Referenzmodell (oder Soll-Modell) des gleichen Prozesses verglichen. Durch diesen Vergleich kann die Übereinstimmung zwischen Soll-Prozess und dem gelebten Prozess (Ist-Prozess) bestimmt werden. Übersprungene oder hinzugefügte Prozessschritte bzw. -pfade können dabei ebenfalls visualisiert werden:

Target Model - Process Mining Glossary | Lana Labs

Eine weitere Methode des Process Mining ist das Model Enhancement. Es beschreibt die Analyse des Prozessmodells, durch die Optimierungspotentiale aufgedeckt werden. Optimierungspotentiale können beispielsweise von hohen Bearbeitungs- oder Liegezeiten abgeleitet werden. Identifizierte Engpässe oder nicht vorgesehene Prozessverläufe können so ergründet und behoben werden.

Wie passt das mit dem Geschäftsprozessmanagement zusammen?

Klassisches Geschäftsprozessmanagement folgt in der Regel dem Prozessmanagementlebenszyklus. Bei der Dokumentation der Prozesse hilft Process Mining, da die Systemprozesse direkt und unkompliziert aus den Log-Dateien generiert werden können. Dadurch müssen weder Mitarbeiter befragt, noch die Prozesse händisch modelliert werden. Ein weiterer Vorteil ist, dass die Prozesse durch die Generierung immer auf der gleichen Detailebene modelliert werden.

Die dokumentierten Prozesse werden dann anhand der definierten Prozessstrategie optimiert. Da für die Optimierung Analysen notwendig sind, ist Process Mining auch hier eine sinnvolle Unterstützung. Process Mining Tools sind dazu in der Lage, Teile der Prozessanalyse zu automatisieren, wodurch die Effizienz der Analysen deutlich steigt.

Die optimierten Prozesse werden in der nächsten Phase eingeführt und von Mitarbeitern umgesetzt, wodurch es möglich wird, die Performance der Prozesse zu erfassen und zu messen. Die Performance-Messung kann durch erneute Analyse der Event-Logs erleichtert werden. Anschließend muss lediglich die Auswertung der ersten Event-Logs mit der Auswertung der neuen Event-Logs verglichen werden. Es müssen also nicht bei jedem Controlling-Durchlauf aufwendig Kennzahlen gemessen und errechnet werden, sondern das System analysiert die Daten, sobald Event-Logs importiert wurden. Es ist auch vorstellbar, dass das Process Mining Tool eigenständig die Event-Logs einliest.

Die erfassten Performance-Daten und Kennzahlen können in der letzten Phase des Prozessmanagementlebenszyklus genutzt werden, um zu überprüfen, ob Richtwerte eingehalten werden oder ob es Engpässe und damit Optimierungspotentiale gibt. Zusätzlich kann das Conformance Checking in dieser Phase überprüfen, ob die Prozesse weiterhin der Conformance entsprechend ablaufen.

 

Verwandte Begriffe: Smart Process Control, Process Discovery, Conformance Checking, Model Enhancement, Direct Follower Graph, Event-Logs

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