Process Mining

Process Mining ist eine Data-Mining-Technik, die eine umfassende Analyse von Geschäftsprozessen ermöglicht, indem sie systematisch auf protokollierte oder ereignisbasierte Daten zugreift.

Die verschiedenen Arten des der Technik umfassen:

1. Discovery (Entdeckung): Identifiziert Strukturen und Trends in den Daten, um ein Prozessmodell zu rekonstruieren und visuell darzustellen.
2. Conformance (Übereinstimmung): Vergleicht die tatsächliche Ausführung eines Prozesses mit dem idealen Soll-Ist-Vergleich.
3. Enhancement (Verbesserung): Passt und erweitert den Prozess basierend auf den gewonnenen Daten an.

Basierend auf diesen Ergebnissen können Geschäftsprozesse überwacht, rekonstruiert, optimiert oder neu gestaltet werden. Die Anwendungsbereiche von Process Mining sind vielfältig und umfassen die Optimierung von Bestellabläufen, Fertigungsprozessen sowie die Integration in RPA-Projekte zur Erfolgsmessung.

Vorteile:

• 1. Realitätsnahe Darstellung des Geschäftsprozesses: Process Mining zeigt den Unterschied zwischen theoretischen Modellen und tatsächlich ausgeführten Prozessen auf.
  2. Identifikation und Beseitigung von Fehlern: Durch die Analyse können Schwachstellen und Fehlerquellen aktiv erkannt und behoben werden.
  3. Optimierung von Prozessen: Unternehmen können Prozesse effizienter gestalten und anpassen, um Ressourcen besser zu nutzen.
  4. Effizienzsteigerung: Die Automatisierung und Optimierung der Prozesse erhöht die Effizienz.
  5. Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit: Unternehmen verbessern ihre Wettbewerbsposition durch effektivere Geschäftsprozesse.
  6. Minimierung manueller Analyseaufwände: Der Einsatz von Process Mining reduziert erheblich die Notwendigkeit für manuelle Analysen.

  Process Mining bietet somit eine leistungsstarke Möglichkeit, Geschäftsprozesse datenbasiert zu analysieren und kontinuierlich zu verbessern, was zu einer besseren Nutzung von Ressourcen und einer höheren Wettbewerbsfähigkeit führt.