Zwei Beispiele zeigen, was mit Process Mining heute schon möglich ist: Siemens analysiert damit mehr als 30 verschiedene Prozesse und spart jährlich mehr als zehn Millionen Euro an Kosten ein. Vodafone setzt die Technologie im Einkauf ein – und reduzierte damit die Prozesskosten um mehr als 20 Prozent, zugleich wurde der Prozess um 20 Prozent beschleunigt.

In Zeiten von Digitalisierung und Globalisierung ist das aktuelle Geschäftsumfeld für Unternehmen Anlass, Strategien und Geschäftsmodelle zu hinterfragen. Dabei wird gerade die konkrete Umsetzung immer mehr zum Differenzierungsmerkmal: Was muss ich tun, um zukünftig erfolgreicher zu sein als bisher? Und welche Technologien können dabei substanziell unterstützen? Ein vielversprechender Ansatz ist die Nutzung der noch jungen Big-Data-Analytics-Technologie Process Mining. Sie zielt darauf ab, Organisationen über Abteilungsgrenzen hinweg entlang der Prozesse zu scannen und so datenbasiert zu bestimmen, wie und wo sich das Unternehmen verbessern kann und muss.

Durch die bereits existierenden, digitalen Fußspuren eines Unternehmens kann die Software Prozesse in Echtzeit rekonstruieren, visualisieren und bildet damit die Basis für Transformation und gesteigerte Effizienz. Dabei sind dem Einsatz wenige Grenzen gesetzt: Alle Kernprozesse eines Unternehmens können angebunden werden, egal wie komplex die IT-Landschaft ist. Wie Process Mining in der Praxis aussehen kann und welche Vorteile es bringt, zeigen die folgenden zwei Anwendungsbeispiele.

Siemens – weltweit größter Anwender von Process Mining

Mit mehr als 350.000 Mitarbeitern weltweit ist Siemens ein Global Player in den Bereichen Industrie, Energie, Gesundheitswesen und Infrastruktur. Die kontinuierliche Verbesserung der Effizienz und Qualität der eigenen Prozesse sind für den Großkonzern von zentraler Bedeutung. Entsprechend nutzt Siemens Process Mining seit 2012, um Transparenz in seine Geschäftsprozesse zu bringen – vom Einkauf über die Logistik, Produktion, Auftragsabwicklung bis hin zur Buchhaltung. Aktuell werden damit mehr als 30 verschiedene Prozesse analysiert, etwa Purchase-to-Pay- oder Order-to-Cash-Transaktionen. Process Mining läuft bei Siemens auf einer der weltgrößten SAP HANA In-Memory-Datenbankinstallationen: Mehr als 70 ERP-Systeme sind mit der globalen HANA-Umgebung von Siemens verbunden und können in Echtzeit analysiert werden.

Das Ergebnis sind jederzeit skalierbare Einblicke in die tatsächlichen Prozesse: Engpässe, manuelle Vorgänge und Ineffizienzen können innerhalb von Sekunden aufgespürt werden. Damit ist Siemens in der Lage, die globale Supply Chain vollständig transparent zu machen, um jederzeit adäquat reagieren zu können. Das erhöht die Zufriedenheit der beteiligten Mitarbeiter, Kunden und Geschäftspartner gleichermaßen. Heute gibt es im Unternehmen mehr als 8,000 Anwender sowie eine eigene Abteilung für Process Mining. Siemens erzielt durch die Nutzung von Process Mining mehr als 10 Millionen Euro Kosteneinsparungen pro Jahr.

Vodafone – Process Mining in Einkauf und Rechnungswesen

Um seine Kunden optimal zu unterstützen, ist Vodafone auf Geräte und Dienstleistungen von Anbietern aus aller Welt angewiesen – eine komplexe Aufgabe für den Einkauf des Konzerns, der täglich den Überblick über den gesamten Beschaffungsprozess behalten muss. Mit jährlich mehr als 800.000 Bestellungen und 5 Millionen Rechnungen war es bislang für das Unternehmen schwer zu erkennen, wo Ineffizienzen lagen und wo Abweichungen vom Soll-Prozess zu erhöhten Kosten oder verlängerten Lieferzeiten führten. Insgesamt wird bei Vodafone ein Datenvolumen von 10 Terabyte verwaltet.

Um aus diesen Daten und Prozessen wertvolle Erkenntnisse ziehen zu können, nutzt Vodafone Process Mining. Alleine im Einkauf werden mehr als 20 Big-Data-Projekte beleuchtet und auf die Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen oder stärkere Prozessautomatisierung hin überprüft. Mit Process Mining konnte eine enorme Verbesserung erreicht werden: Heute werden 92 Prozent aller Bestellungen von Anfang an richtig erfasst und erfordern keine Überarbeitung. Dank vollständiger Transparenz ist der Einkauf in der Lage, Prozesslücken und Abweichungen von Standardabläufen zu identifizieren und Prozesse effizienter zu gestalten. Dies hat die Prozesskosten um mehr als 20 Prozent reduziert, und gleichzeitig den Prozess um 20 Prozent beschleunigt.

Den Wert der Daten ausschöpfen

Beispiele wie Siemens und Vodafone zeigen: Über unterschiedliche Branchen und Unternehmensgrößen hinweg lassen sich mit Celonis Process Mining Prozesskosten senken, Durchlaufzeiten verkürzen, Prozesse standardisieren, Best Practices identifizieren sowie die Compliance in Abläufen verbessern. Da oft unternehmenskritische Prozesse mit Millionen von Durchläufen analysiert werden, etwa in der Supply Chain, können Verbesserungen an einzelnen Stellschrauben bereits zu erheblichen Kostenoptimierungen führen. Über alle Einsatzbereiche hinweg erreichen Unternehmen damit eine Senkung der Prozesskosten um bis zu 30 Prozent – allein durch die Reduktion von Prozessschleifen und manuellen Tätigkeiten.

Process Mining und Künstliche Intelligenz

Mit der Einbindung von Machine-Learning- Funktionen in die Process-Mining-Technologie gelingt es, Ineffizienzen nicht nur transparent zu machen, sondern auch zu erklären. Damit ist es möglich, wesentlich umfassendere Informationen auf Basis von Millionen von Prozessdatensätzen zu generieren – intelligent, automatisiert und sekundenschnell. Beim maschinellen Lernen generiert die Software ihr Wissen aus der Historie: Das System lernt aus den Prozessabläufen, erkennt Zusammenhänge zwischen Ursache und Wirkung und kann Abweichungen frühzeitig erkennen und erklären: Machine Learning macht so Predictive Analytics möglich. Welche Maßnahmen im konkreten Fall ergriffen werden, bleibt nicht der subjektiven Einschätzung des Anwenders überlassen. Vielmehr ist die Software in der Lage, Vorhersagen zu treffen und konkrete Handlungsempfehlungen abzugeben.

Künftig wird Prozessanalyse immer mehr von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz getragen werden. Dabei bleibt aber die Benutzerfreundlichkeit der Lösung im Vordergrund. So gelingt der Einsatz ganz ohne Expertenwissen und macht es für Unternehmen weltweit auf einfache Art und Weise möglich, wettbewerbsfähig zu bleiben und sich für die Zukunft zu rüsten.

Der Autor: Bastian Nominacher ist Vordenker bei Process Mining und innovativen Big-Data-Analyseverfahren. Als Co-CEO und Mitgründer des vielfach prämierten und rasant wachsenden Technologieunternehmens Celonis hat er Process Mining als neue Disziplin mitgeschaffen und entwickelt sie maßgeblich weiter. Dabei hilft ihm der enge Kontakt zu Kunden – Konzernen wie Siemens, Deutsche Telekom, Vodafone oder mittelständischen Unternehmen – genauso wie die Zusammenarbeit mit Forschungseinrichtungen wie der TU München oder der TU Eindhoven.