Warum wir uns bei SEEBURGER mit Process Mining beschäftigen

Process Mining ist toll. Es hilft uns, aus einer Menge chaotischer Daten ohne weiteres Zutun sowohl regelmäßige als auch abweichende Prozesse zu erkennen. Wie viele andere Unternehmen nutzen auch wir bei SEEBURGER verschiedene IT-Systeme, um unsere tägliche Arbeit zu erledigen. Unsere Idee war es, unsere eigene Integrationsplattform zu verwenden, um die in all diesen IT-Systemen anfallenden Daten auszulesen, zusammenzutragen und sie dann von einem Process Mining-Tool analysieren zu lassen. In diesem Blog werden wir einen Einblick geben, was Process Mining ist, wie es funktioniert und welchen Beitrag unsere Integrationsplattform leisten kann.

Was ist Process Mining?

Laut Wikipedia ist Process Mining „…eine Technik des Prozessmanagements, die es ermöglicht, Geschäftsprozesse auf Basis digitaler Spuren in IT-Systemen zu rekonstruieren und auszuwerten.“^[1]

Ich hatte Schwierigkeiten, den Satz beim ersten Lesen zu verstehen, doch sieht man sich seine Bestandteile im Einzelnen an, wird er klarer. Die für die Definition von Process Mining verwendeten Begriffe haben folgende Bedeutung:

• Geschäftsprozesse
  Im weitesten Sinne ist ein Geschäftsprozess eine strukturierte Abfolge von Aktivitäten mit einem festen Start- und Endpunkt. Das hört sich in der Theorie sehr einfach an. In vielen Unternehmen sieht die Realität allerdings anders aus: Häufig gibt es eine Vielzahl von Einzeltätigkeiten (Aktivitäten), die unterschiedlichen Prozessen zugeordnet und miteinander verknüpft sind. Die Geschäftsprozesse eines Unternehmens sind also in der Regel eher ein Geflecht aus abhängigen Aktivitäten.

• Prozessmanagement
  Unter Prozessmanagement verstehen wir das Analysieren, Gestalten, Steuern und Verbessern von Geschäftsprozessen. Das Ziel ist es, wahlweise deren Qualität, Effizienz oder Flexibilität zu steigern.
  Managt man also seine Prozesse, hat man stets im Blick, wer mit welcher Aufgabe betraut und beschäftigt ist, wann diese Aufgabe durchgeführt wird und welche Ressourcen dafür notwendig sind.
• Digitale Spuren in IT-Systemen
  Diese Erklärung ist verhältnismäßig einfach. In IT-Systemen werden Daten verarbeitet. Informationen über vergangene Geschehnisse und Aktivitäten hingegen werden in Protokollen (Event Logs) gesammelt – das sind die erwähnten digitalen Spuren. Jedes IT-System, das in einem Unternehmen betrieben wird, erstellt die sogenannten Event-Logs mehr oder minder ausführlich und strukturiert.

Meistens werden diese Daten nur zur Fehleranalyse oder in Einzelfällen zur Verfolgung von Aktivitäten genutzt. Das sind ganz schön viele Daten, die nur selten genutzt werden! Platt gesagt: Die meiste Zeit liegen diese Datenberge ungenutzt herum.

Und was ist denn nun eigentlich dieses Process Mining?!

Sie können es sich vermutlich schon denken:

Process Mining ist eine Methode, um solche Datenberge strukturiert auszuwerten. Process Mining ermöglicht es, aus diesen Event-Logs die zugrundeliegenden Prozesse zu rekonstruieren. Die drei Hauptanwendungsfälle hierfür sind:

1. Discovery
2. Conformance
3. Enhancement

Discovery – Klarheit schaffen durch Process Mining

Die Analyse der Event-Logs und die Rekonstruktion der Prozesse wird üblicherweise als Discovery bezeichnet. Ohne manuelles Zutun gräbt Process Mining aus dem Datenberg heraus, wie Prozesse in der Realität tatsächlich ablaufen. Das ist wirklich toll, oder?

Für Discovery können sowohl Echtzeitdaten (zur Echtzeit erzeugte Event-Logs) als auch Archivdaten verwendet werden. Hauptsächlich analysiert werden einzelne Geschäftsprozesse oder übergreifende Geschäftsprozesse über Abteilungs-/Unternehmensgrenzen hinweg.

Dieser detaillierte Einblick in die jeweiligen Prozesse hilft, Optimierungspotenziale aufzudecken. Man kann sehen: Welcher Prozess benötigt wie viel Zeit und welche Ressourcen – sowohl Worst-Case als auch Best-Case.

Das Ergebnis dieser Analysen ist häufig ganz anders als das, was sich die Prozessdesigner/Manager in den Soll-Modellen ausgedacht haben.

Conformance – Einheitlichkeit sicherstellen durch Process Mining

Liegt ein Soll-Modell vor, kann überprüft und dokumentiert werden, inwieweit die rekonstruierten Ist-Prozesse mit dem Soll-Modell übereinstimmen. Dieser Anwendungsfall wird als Conformance bezeichnet. Typische Einsatzgebiete sind Audits. Dabei können Abweichungen von gesetzlichen Bestimmungen oder internen Regeln festgestellt werden.

Enhancement – Optimierungspotenzial nutzen durch Process Mining

Und genau dieser Erkenntnisgewinn steht im Mittelpunkt des dritten Anwendungsfalls von Process Mining, dem Enhancement. Mit Hilfe von Simulationen und historischen Daten können Prozesse optimiert werden.

Der typische Optimierungszyklus mit Process Mining umfasst die folgenden Schritte:

1. Erfassen von Daten mit Event-Logs
2. Prozesserkennung (Discovery) und anschließende Konformitätsprüfung (Conformance) zur Identifizierung von Optimierungspotentialen
3. Modell-Erweiterung und Festlegung des Soll-Modells (Enhancement)
4. Umsetzung der Verbesserung
5. Kontinuierliche Überwachung der Optimierung und weitere Verbesserung

Nachdem wir also die Theorie hinter der Idee des Process Mining verstanden haben, wollen wir erklären, welchen Beitrag SEEBURGER leisten kann. Tatsächlich haben wir Process Mining eingesetzt, um sowohl interne Abläufe als auch Kundenprozesse zu analysieren und auszuwerten – jeweils unter Verwendung unserer eigenen Integrationsplattform.

Die wichtigsten SEEBURGER-Erkenntnisse zum Process Mining

Eines hat uns bei allen Analysen immer wieder sehr überrascht: Nur ein kleiner Teil der Ist-Prozesse, die wir aus den EDI-Daten oder Event-Logs rekonstruiert haben, entspricht dem Standard- oder auch Soll-Prozess. Und selbst in unseren internen Prozessabläufen, die schon komplett digitalisiert sind, gibt es unerwartet viele Varianten. Man gewinnt mit Process Mining tatsächlich sehr schnell und problemlos Informationen über Durchlaufzeiten sowie die Dauer einzelner Prozessschritte. Auch „Flaschenhälse“ lassen sich leicht erkennen. Da Process Mining branchenunabhängig ist, konnten wir es auch auf Non-EDI-Prozesse anwenden, beispielsweise auf die Frage „Funktioniert unser Kundenservice?“ anhand von Ticket-Daten. Zum Glück kann unsere Integrationsplattform jegliche Schnittstelle bedienen, die ein IT-System zur Verfügung stellt.

Wir haben auch recht schnell erkannt, dass wir mit unseren ursprünglichen Erwartungen falsch lagen. Man kann nicht einfach das Event-Log einer Applikation in ein Process Mining-Tool einspeisen und dann auf ein Ergebnis hoffen. Alle Process Mining-Tools, die wir uns angesehen haben, erwarten aufbereitete Daten. Konkret geht es immer um die folgende Kombination von Informationen, die wir als Daten-Triple bezeichnen:

1. Die eindeutige Case ID
   Die Case ID identifiziert zusammengehörige Prozessschritte (Aktivitäten). Es könnte sich dabei zum Beispiel um eine Bestellnummer, eine Ticketnummer oder einen sonstigen Identifikator handeln.
2. Eine oder mehrere zugehörige Activities
   Zu jeder Case ID muss es immer mindestens eine Aktivität geben. Es könnten natürlich auch mehrere sein. Ist die Case ID eine Ticketnummer, wäre eine zugehörige Aktivität zum Beispiel „Ticket öffnen“ oder „Ticket weiterleiten“. Ist die Case ID eine Bestellnummer, könnte die Aktivität eine Bestellung, eine Bestellbestätigung oder eine Rechnung sein.
3. Zur Activity gehöriger Timestamp
   Zu jeder Aktivität muss es für die Sortierung der einzelnen Aktivitäten im Prozess einen Zeitstempel geben. Das macht natürlich Sinn, denn nur so lässt sich beispielsweise messen, wie lange die Prozessschritte zur Ausführung gebraucht haben.

Um nun auf unsere allergrößten Erkenntnisse zurückzukommen:

• Die Bereitstellung von Daten für das Process Mining und die Verfolgung von Prozessen ist einfach, wenn es eine Case ID
• Derzeit können nur strukturierte Daten für das Process Mining verwendet werden.
• Die Qualität der Daten ist entscheidend. Die Ergebnisse sind nicht korrekt, wenn die Daten unzureichend oder unvollständig sind.
• Man muss den Prozess verstehen, um ihn optimieren zu können.

Und jetzt sind wir genau an der Stelle, an der ich Ihnen verraten darf, was SEEBURGER mit Process Mining zu tun hat:

Warum wir uns bei SEEBURGER also mit Process Mining beschäftigen

Damit ein Process Mining-Tool das Discovery durchführen kann, bedarf es aufbereiteter Daten. Diese müssen aus den IT-Systemen exportiert und aufbereitet werden. Grundlage ist immer das oben erwähnte Daten-Triple aus Aktivitäten, Zeitstempeln und zugeordneter eindeutiger Case ID.

Wir – als Integrationsspezialisten – kennen uns natürlich mit Schnittstellen und Datenaufbereitung aus! Wir können die Daten, die für Process Mining nötig sind, liefern. Wir können zur Beantwortung der folgenden Fragen beitragen: Sind Prozesse effizient? Sind Zuständigkeiten geklärt? Werden durch Änderungen nicht die Ursachen beseitigt, sondern lediglich die Symptome?

Wenn Sie Process Mining nutzen wollen, können wir Sie bei der Bereitstellung der notwendigen Daten unterstützen.

Konnte dieser Beitrag Ihnen einen kleinen Einblick in das Process Mining geben? Wir sind davon überzeugt, dass jedes Unternehmen davon profitieren kann. Wie schon zu Beginn gesagt: Process Mining ist toll!

^[1] Quelle: Wikipedia (abgerufen am 1. März 2022)