Prozess-Mining
Prozess-Mining ist eine Technik zur Analyse und Verbesserung von Geschäftsprozessen basierend auf tatsächlich erhobenen Daten.
Klassifikation
- KomplexitätMittel
- AuswirkungTechnisch
- EntscheidungstypDesign
- OrganisationsreifeReif
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Falsche Daten führen zu falschen Ergebnissen
- Widerstand gegen Veränderungen
- Abhängigkeit von Fachkräften
- Regelmäßige Datenüberprüfung
- Zusammenarbeit zwischen Abteilungen fördern
- Kontinuierliche Schulung und Weiterbildung
I/O & Ressourcen
- Ereignisprotokolle
- Prozessbeschreibung
- Datenquellen
- Optimierte Prozessstandards
- Bericht über Prozessleistung
- Empfehlungen zur Verbesserung
Beschreibung
Prozess-Mining ermöglicht es Unternehmen, transparente Einblicke in ihre Abläufe zu gewinnen, ineffiziente Schritte zu identifizieren und die Prozessperformance zu optimieren. Dies geschieht durch die Analyse von Event-Logs, die in Informationssystemen erfasst werden.
✔Vorteile
- Erhöhte Effizienz
- Bessere Entscheidungsfindung
- Verkürzte Durchlaufzeiten
✖Limitationen
- Datenverfügbarkeit kann eingeschränkt sein
- Hohe initiale Implementierungskosten
- Komplexität der Integration
Trade-offs
Metriken
- Durchlaufzeit
Die Zeit, die benötigt wird, um einen Prozess zu durchlaufen.
- Prozessfehlerquote
Der Anteil der Fehler pro Prozessschritt.
- Ressourcenauslastung
Die Nutzung der verfügbaren Ressourcen im Prozess.
Beispiele & Implementierungen
Optimierung bei Unternehmen X
Unternehmen X nutzte Prozess-Mining, um die Durchlaufzeiten zu verbessern und die Effizienz zu steigern.
Fallstudie bei Unternehmen Y
Unternehmen Y konnte durch Prozess-Mining Engpässe in der Fertigung reduzieren.
Einführung bei Unternehmen Z
Unternehmen Z führte Prozess-Mining ein, um die Einhaltung von Vorschriften zu garantieren.
Implementierungsschritte
Ereignisprotokolle sammeln
Datenanalyse durchführen
Optimierungsmöglichkeiten identifizieren
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Veraltete Softwarelösungen
- Unzureichende Dokumentation
- Mangelnde Infrastruktur für Datenspeicherung
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Daten aus unsicheren Quellen verwenden
- Prozessanalysen ohne Fachwissen durchführen
- Ergebnisse ohne Validierung veröffentlichen
Typische Fallen
- Überanalysierung von Daten mit zu vielen Metriken
- Ignorieren von Benutzerfeedback
- Unrealistische Erwartungen setzen
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Einhalten von Datenschutzbestimmungen
- • Einsatz von spezifischer Software erforderlich
- • Verfügbarkeit von Datenquellen