Process Mining

Geschäftsprozesse mithilfe von Technologie systematisch aufzuzeigen, zu analysieren und auszuwerten, um echte Mehrwerte durch die Identifikation und Beseitigung von ineffizienten Prozessen zu ermöglichen.

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Anwendung

Process Mining kann grundsätzlich überall dort angewendet werden, wo Prozesse digital unterstützt ablaufen und Spuren in den beteiligten Systemen zurückbleiben. Process Mining bietet objektive, faktenbasierte Einblicke, die aus tatsächlichen Daten abgeleitet werden, um bei der Prüfung, Analyse und Verbesserung der bestehenden Geschäftsprozesse deines Unternehmens zu unterstützen.

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Die Analyse durch Process Mining beginnt immer mit einer Sammlung von Ereignissen aus verschiedenen Datenquellen, kurz Eventlogs. Diese bilden eine zeitliche Abfolge der einzelnen Prozessschritte ab und sind einer bestimmten Aktivität zuzuordnen. Die identifizierten Aktivitäten werden miteinander verbunden, Prozessdurchläufe analysiert und grafisch dargestellt. So wird der komplette Prozess end-to-end & ganzheitlich analysiert. Auf Basis dieser Erkenntnisse können Optimierungspotenziale abgeleitet werden.

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Stephan Domke

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Unser Team Process Mining verbessert Prozesse und Abläufe in Deinem Unternehmen. Durch die Nutzung von Datenanalyseverfahren wird sichergestellt, dass Engpässe und ineffiziente Arbeitsabläufe schnell erkannt und behoben werden. Dies spart Zeit und Kosten und sorgt für einen reibungslosen Ablauf in der Wertschöpfungskette.

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Fragen und Antworten

Unternehmen können von Process Mining stark profitieren, insbesondere dann, wenn detaillierte Informationen über die einzelnen Schritte relevanter Geschäftsprozesse mithilfe von IT-Systemen erfasst und dauerhaft gespeichert werden. Durch den Einsatz dieser Technik ist es Unternehmen möglich, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren und so Kosten einzusparen.

Beispiele für Einsatzbereiche ist das Process Mining für Daten aus Workflow-Management-Systemen, Transaktionen aus ERP-Systemen oder Support-Anfragen über ein Ticketsystem.

Die Techniken des Process Mining dienen der Erstellung, Beurteilung und Erweiterung von Prozessmodellen. Das Process-Mining-Manifest der IEEE Task Force on Process Mining unterscheidet hierbei zwischen drei Typen von Techniken im Process Mining:

  • Discovery (Erkennung) Technik wird eingesetzt, um Prozesse zu erkennen und Prozessmodelle zu erstellen.
  • Conformance (Übereinstimmungs-Prüfung) Techniken ermöglichen eine Beurteilung der Konformität aktueller Prozessmodelle zu vorliegenden Daten.
  • Enhancement (Erweiterung) Techniken kommen zum Einsatz, um bestehende Prozessmodelle zu erweitern.

Process Mining-Techniken sind sehr nützlich, wenn es darum geht, einzelne Schritte eines Geschäftsprozesses zu erfassen und zu analysieren. Die Algorithmen aus den Bereichen Data Mining und Computational Intelligence machen es möglich, komplexe Ereignisdaten zu analysieren und Erkenntnisse über die Effizienz und Sicherheit von Geschäftsprozessen zu gewinnen.

Process Mining unterscheidet sich durch seinen hohen Automatisierungsgrad klar von klassischen Prozessmodellierungstechniken. Die Extraktion von Informationen über tatsächliche Ereignisse aus dem operativen Geschäft ermöglicht es Process Mining-Methoden, Prozessabläufe wirklichkeitsgetreu abzubilden. Process Mining ist insbesondere durch Geschwindigkeit und Genauigkeit gegenüber manuellen Techniken überlegen.

Process Mining-Techniken sind ein wertvolles Mittel, um die Effizienz von Geschäftsprozessen zu steigern. Leider stoßen Unternehmen bei der Implementierung dieser Techniken häufig auf erschwerte Bedingungen. Dies ist vor allem dann der Fall, wenn die zu analysierende Datenbasis durch eine heterogene IT-Infrastruktur uneinheitlich ist. In diesem Fall müssen die Log-Dateien zunächst aufbereitet werden, was nicht nur mit einem erhöhten Aufwand verbunden ist, sondern u. U. auch zu Fehlern in den Daten führt.

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