manager magazin 06/2019: Process Mining

Process Mining  im Reality Check 

Julian Lebherz, Lead Data Scientist des Deloitte Center of Process Bionics und Olly Salzmann, Partner bei Deloitte und Leiter des Center of Process Bionics

Einsparungen in Millionenhöhe, dutzende neue Anbieter stürmen den Markt, einer der Pioniere erlangt eine Bewertung von über einer Milliarde US-Dollar: Process Mining wird immer mehr zu einem lukrativen Geschäft für Anbieter, Dienstleister und nicht zuletzt für Unternehmen, die Process Mining einsetzen. Doch um sich in einem solch dynamischen Marktumfeld ein möglichst neutrales und unvoreingenommenes Bild machen zu können, sind Erfahrungsberichte von unschätzbarem Wert: Ein Reality Check hilft, wichtige Fragen zu stellen und letztlich fundierte Entscheidungen über eine zukünftige Nutzung zu treffen.

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„In den nächsten Jahren werden viele neue Werkzeuge entstehen“ 

Professor Dr. Wil van der Aalst, Inhaber des  Lehrstuhls für Process and Data Science an der RWTH Aachen University

Der niederländischer Informatiker Prof. Dr. Wil van der Aalst begründete 1999 an der Technischen Universität Eindhoven die Process-Mining-Forschung. Im Interview schildert er die Entwicklung und den aktuellen Stand von Process Mining.

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Der Weg von obskuren Daten  zu wohldefinierten Event-Logs 

Kimon Batoulis, wissenschaftlicher Mitarbeiter des Hasso-Plattner-Instituts

Geschäftsprozessmodelle sollen Unternehmen dabei helfen, ihre Prozesse zu verstehen und zu verbessern. Mit Process Mining ist es möglich, solche Modelle automatisch aus Logdaten von IT-Systemen abzuleiten. Allerdings müssen diese Daten dazu zunächst wohldefinierten Prozessen zugeordnet werden und einen geeigneten Abstraktionsgrad besitzen. Andernfalls sind die abgeleiteten Prozessmodelle für den Anwender unbrauchbar.

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Silodenken überwinden,  Prozesseffizienz erhöhen

Dr. Martin Seidel, Leiter der Zentralabteilung Business Efficiency der BSH Hausgeräte GmbH

Process Mining wird bei der BSH Hausgeräte GmbH zur kontinuierlichen Optimierung von Prozessen eingesetzt. Dabei kommt es darauf an, die Anbindung und den Zuschnitt der Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen richtig zu modellieren und auf die jeweiligen End-to-End-Prozesse zuzuschneiden. Eine funktionsübergreifende Betrachtung ermöglicht es, das Denken in Silos zu überwinden und dabei die Prozesseffizienz insgesamt zu erhöhen.

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Wie digitale Zwillinge effiziente Prozesse ermöglichen

Dr. Lars Reinkemeyer, Siemens AG, verantwortlich für Process Mining

Process Mining hat sich bei Siemens als digitales Werkzeug etabliert. In den Bereichen Einkauf, Logistik, Fertigung, Finanzwesen und Vertrieb werden Millionen von Vorgängen als digitale Zwillinge visualisiert und anschließend optimiert. Seit der Einführung im Jahr 2014 konnten damit erhebliche finanzielle Potenziale gehoben werden.

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Agilität durch Process Mining

Kai Demtröder, Vice President vernetztes Fahrzeug, digitales Backend und Big Data bei der BMW Group und Dr. Patrick Lechner, Leiter des BMW Group Kompetenzzentrums für Process Mining und Senior Project Lead für Big Data, Advanced Analytics und künstliche Intelligenz

Die Automobilindustrie ist aktuell – vermutlich mehr als jeder andere Industriezweig – einem massiven Wandel unterworfen. In den nächsten 10 Jahren werden Veränderungen Einzug halten, wie wir sie aus den letzten 50 Jahren nicht kannten. Diese reichen von Digitalisierung über Elektrifizierung, autonomes Fahren bis hin zu alternativen Verkehrskonzepten in den Metropolregionen. Neue Mitbewerber aus anderen Branchen erhöhen den Druck auf die etablierten Hersteller. Um flexibel und agil auf neue Herausforderungen reagieren zu können, werden effiziente Prozesse benötigt. Hierfür setzt die BMW Group in praktisch allen Bereichen des Unternehmens das Instrument Process Mining ein.

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Process Mining in der  Energiewirtschaft:  Die Wahrheit der Daten nutzen

Dr. Andreas Heinen, Bereichsleiter E2E Operations und IT Retail Energy Management bei innogy SE und Christoph Wilcken, Leiter Marktbearbeitung und Data Analytics für B2C bei innogy SE

Process Mining liefert im B2C-Vertrieb der innogy SE in Deutschland seit vielen Jahren wesentliche Beiträge für eine herausragende Customer Experience (CX) zur notwendigen wettbewerblichen Differenzierung. Analog spielt Process Mining im B2BVertrieb und dem angrenzenden Retail Energy Management (REM) eine wichtige Rolle in der Optimierung komplexer datengetriebener Prozesse. Zur Zeit verfolgen wir in der Verbindung von Prozessanalyse, Robotisierung und Prognose über Methoden der künstlichen Intelligenz das Ziel, uns kognitiver integrierter Automatisierung zu nähern.

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