Ist es möglich durch effektives Process Mining den Automatisierungsgrad zu erhöhen?

Jeder, der schon etwas länger im Prozessmanagement unterwegs ist weiß, dass es einfach ist über Prozesse und ihre Optimierung zu sprechen. Die Wahrheit ist, dass die Wirklichkeit sehr viel komplexer ist, wenn es darum geht, Prozesse zu strukturieren und zu automatisieren.

Es ist die Kombination aus Data Mining und Prozessmanagement die Potenziale für Prozessoptimierung offenlegen.

Wil van der Aalst, Informatikprofessor an der RWTH Aachen und anerkannter ‚Godfather‘ des Process Minings, hat in einem Interview auf die Frage was das Ziel des Process Minings ist geantwortet: „Das Ziel von Process Mining ist es, Daten zu analysieren, um daraus automatisiert Prozessmodelle abzuleiten, die zeigen, wo genau es zu Engpässen, Abweichungen oder Verzögerungen kommt. Mittels dieser Diagnose lassen sich die Prozesse im Unternehmen verbessern.“

Bevor wir also Prozesse automatisieren und optimieren, benötigen wir eine objektive Sicht auf vorhandene Prozesse und mögliche Prozessblocker. 

Hier gilt das allseits bekannte Pareto Prinzip: 80 Prozent aller Fälle laufen meist fehlerfrei durch einen Prozess. Aber es sind gerade die letzten 20 Prozent, die viel mehr Variabilität haben und die letztlich die Ursache für alle Probleme und Verzögerungen in einem Geschäftsprozess sind. Beim klassischen Prozessmanagement beschränkt man sich häufig auf die 80 funktionierenden Prozent, aber das Potenzial für Optimierungen liegt in jenen 20 Prozent.

Um diese genauer zu beleuchten ist es aus unserer Sicht notwendig, mehrere KPIs abzurufen. Die Optimierung und mögliche Automatisierung von p2p-Prozessen beispielsweise hängen von mehreren Faktoren ab:

• Zustellarten – Wie viele Rechnungen werden noch postalisch zugestellt?
• OCR Erkennung – Wie hoch ist der Erkennungsgrad von digital zugestellten Rechnungen/Lieferscheinen, die ohne manuelle Arbeiten validiert werden konnten? Hier verweisen wir gerne auf eine mögliche Volltextanalyse innerhalb von SAP.
• Dunkelbuchungsquote – Welche Belege könnten dunkel gebucht werden, weil sie keine manuellen Schritte von der Erfassung bis zur Zahlfreigabe durchlaufen mussten?
• Belegänderungen – Wie viele Änderungen wurden pro Beleg vorgenommen? Was sind die Gründe für die Belegänderungen?
• Durchlaufzeiten – Wie hoch liegt die Bearbeitungs- und Wartezeit einzelner Workflowschritte/Rechnungen?

All diese Leistungskennzahlen helfen Ihnen, Ihre Unternehmensprozesse zu verstehen, um Optimierungspotenziale zu entdecken. Gerne überzeugen wir durch ein PoC.