In der heutigen Zeit stehen Unternehmen vor der Herausforderung, ihre Geschäftsprozesse kontinuierlich verbessern und effizienter gestalten zu müssen. Traditionelle Methoden reichen oft nicht mehr aus, um versteckte Probleme aufzudecken und Prozessoptimierungs-Potenziale zu identifizieren – und damit langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben. Durch die Verwendung von Process Mining, zusammen mit Business Process Model and Notation (BPMN) sowie Robotic Process Automation (RPA), entsteht ein neuer Ansatz zur Prozessoptimierung, der sowohl den Soll- als auch den Ist-Zustand von Prozessen betrachtet und zudem Prozesse auf Basis von Echtdaten automatisiert.
Process Mining: Stetige Weiterentwicklung und Innovation
Process Mining ist ein analytischer Ansatz, der Daten aus IT-Systemen nutzt, um objektive Erkenntnisse über den Prozess zu gewinnen und versteckte Probleme aufzudecken. Es ist systemunabhängig, datengetrieben und bietet sowohl explorative als auch affirmative Analysemöglichkeiten. Das daten- und faktenbasierte Verständnis der zugrunde liegenden Prozesse ist entscheidend für strategische Unternehmensvorhaben, insbesondere für Transformationen und Skalierungen.
In den kommenden Jahren wird Process Mining durch kontinuierliche Weiterentwicklungen und Innovationen erheblich effizienter, genauer und vielseitiger werden. Die Verschmelzung von Process Mining mit Business Process Model and Notation und Robotic Process Automation stellt dabei einen der wichtigsten Trends dar.
Business Process Model and Notation und Process Mining
Business Process Model and Notation ist der strukturierte Ansatz zur Dokumentation, Analyse und kontinuierlichen Verbesserung von Prozessen. BPMN und Process Mining lassen sich nahtlos kombinieren, um eine umfassende Analyse der Prozesse zu ermöglichen. Während BPMN den Soll-Zustand definiert, liefert Process Mining Einblicke in den Ist-Zustand, basierend auf den tatsächlichen Prozessdaten. Durch die Verknüpfung von BPMN und Process Mining können Unternehmen gezielt Abweichungen zwischen dem geplanten und dem tatsächlichen Prozessablauf identifizieren und Maßnahmen zur Optimierung einleiten. Einige Unternehmen, die bisher BPMN-Softwarelösungen angeboten haben, entwickeln nun interne Process Mining-Lösungen. Auch Celonis, ein führender Anbieter von Process Mining, hat im November vergangenen Jahres die auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierte BPMN-Software Symbio übernommen. Diese Entwicklung zeigt, dass die Idee, BPMN und Process Mining zu kombinieren, bereits weit verbreitet ist.
Robotic Process Automation und Process Mining
Robotic Process Automation ermöglicht die Erstellung von Softwarerobotern oder Bots, die standardisierte, skalierbare, stabile und repetitive Tätigkeiten automatisieren können. Dadurch werden manuelle Tätigkeiten vermieden, die oft fehleranfällig sind. Durch den gezielten Einsatz von RPA-Bots und der auf Grundlage von Process Mining gewonnenen Erkenntnisse können Prozesse effizienter gestaltet werden. Process Mining zeigt Prozessoptimierungspotenziale auf z. B. durch KI-basierte Root Cause-Analysen, die via Workflow Automation automatisiert werden können. Durch Eingliederung von KI in RPA-Systeme kann unabhängig und ohne Konfiguration oder Programmierung gearbeitet werden. Studien zeigen, dass der Einsatz von Process Mining bei der RPA-Implementierung und in Kombination mit KI den Geschäftswert um 40% steigern, die RPA-Implementierungszeit um 50% verringern und das RPA-Projektrisiko um 60% reduzieren kann (QPR). Celonis erkannte frühzeitig die Vorteile der Kombination von Process Mining und RPA und erweiterte im Oktober 2020 sein Portfolio durch den Workflow-Automatisierungsanbieter Make.
BPMN, RPA und Process Mining
Durch die Fusion von Process Mining mit BPMN und RPA in einer Process und Business Automation-Plattform können Unternehmen die Vorteile aller drei Bereiche miteinander verbinden, die Geschäftsprozesse noch effizienter gestalten und damit Wettbewerbsvorteile erzielen. Diese Entwicklungen lassen sich auch am Markt erkennen: QPR, einer der ältesten Akteure in Bereich Process Mining, bietet mit dem „Digital Twin of an Organization (DTO)“ eine leistungsstarke Lösung an, die die Arbeitsweise von Unternehmen revolutioniert. Laut einer Pressemeldung von Service Now umfasst die neueste Version der End-to-End-Plattform für die digitale Transformation KI-gestütztes Process Mining mit Funktionen für RPA, zusätzliche Suchfunktionen, erweiterte Workforce-Optimierung sowie Health and Safety Incident Management. Microsofts „Power Automate Process Mining“ ist mit KI der nächsten Generation ausgestattet. Unternehmen können ihre Prozesse besser verstehen, Einblicke maximieren und Empfehlungen nutzen, um die Komplexität von Prozessen zu reduzieren. Abläufe können transformiert und kontinuierliche Prozessverbesserungen mit Automatisierung und Low-Code-Apps vorangetrieben werden. Durch die Akquisition von LeanIX durch SAP in Verbindung mit Signavio erhalten Unternehmen ein umfassendes Toolkit für eine nahtlose, effiziente und KI-gestützte Prozessoptimierung.
Der integrierte Einsatz von BMPN, Process Mining und RPA in Kombination mit KI kann einem Unternehmen riesige Vorsprünge verschaffen. Wir begleiten Sie dabei, nicht nur die Ineffizienzen aufzudecken, sondern auch gemeinsam die Ursachen zu identifizieren und durch Prozessoptimierung und Automatisierung vorhandene Potenziale zu realisieren.
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Quellen:
https://cdn2.hubspot.net/hubfs/5483023/Products/QPR%20ProcessAnalyzer/QPR%20ProcessAnalyzer%20Product%20Page/QPR%20ProcessAnalyzer%20-%20Overview.pdf
https://www.servicenow.com/company/media/press-room/now-platform-utah-release.html
https://www.microsoft.com/en-us/power-platform/blog/2023/07/18/microsoft-launches-power-automate-process-mining-and-next-generation-ai/#:~:text=Today%2C%20we’re%20happy%20to,run%20more%20efficient%20business%20operations
https://www.signavio.com/news/sap-signavio-summit-puts-business-transformation-in-focus/