Process Mining wird oft als „Röntgenapparat“ für Geschäftsprozesse bezeichnet. Nach der Diagnose entscheidet aber das weitere Vorgehen beziehungsweise die Lösung darüber, ob ein erkanntes Problem auch behoben werden kann. Daher ist eine Kombination und Integration unterschiedlicher Tools nötig, um die Prozesseffizienz zu maximieren und Risiken zu minimieren.

Effiziente Prozesse, die strategisch auf das Geschäftsziel ausgerichtet sind, stellen seit jeher eine Herausforderung für Unternehmen dar. Denn das Geheimnis liegt in der optimalen Gestaltung und Ausführung geschäftskritischer Prozesse. Durch die Nutzung beziehungsweise Auswertung von ohnehin vorhandenen Daten  – mittels Process Mining – können Unternehmen ineffiziente Abläufe und ihre Ursachen erkennen und mit geeigneten Methoden und Werkzeugen beseitigen.

Process Mining kann dabei wie ein Röntgenapparat verstanden werden, der umfassende Transparenz in Prozesse bringt. Transparenz, also die Sichtbarkeit und das Verständnis für ein Problem, sind dabei eine wesentliche Voraussetzung für die Lösung. Dabei lassen sich Probleme und Herausforderungen grundsätzlich in zwei Kategorien unterteilen: Effizienz und Risiko. Bei der Optimierung von Prozessen geht es darum, die Effizienz zu maximieren und Risiken zu minimieren. Um das zu erreichen, kann man den Prozess oder die Arbeitsweise der Menschen verändern, oder geeignete Technologie wie zum Beispiel Robotics Process Automation (RPA) einsetzen.

Transparenz allein reicht nicht: Process Mining, Task Mining und Prozessautomatisierung kombinieren

Zur Identifikation von RPA-Potenzialen wird in vielen Fällen neben Process Mining inzwischen auch Task Mining genutzt, das den Prozess nicht nur anhand von vorhandenen Daten im Backend rekonstruiert, sondern mit dem Einverständnis der Nutzer auch Daten von ausgewählten Applikationen wie Excel oder Web-Applikationen verwendet. Mithilfe von KI-Algorithmen werden aus diesen Daten auch die Abläufe im Frontend analysiert und visualisiert. Die Kombination von Backend und Frontend ergibt ein umfassendes Bild. Damit lässt sich nicht nur erkennen, was automatisiert werden kann, sondern auch, wie die Automatisierung aussehen muss. So lassen sich die zeitaufwendigsten und ineffizientesten Schritte innerhalb eines Prozesses identifizieren, die an einen Software-Roboter übergeben werden sollten.

Nach umgesetzter Automatisierung wird Process Mining wiederum dazu genutzt, um die Auswirkungen der Automatisierung und die erfolgreiche Optimierung der Prozesse anhand von Kennzahlen zu messen. Sollte einmal nicht alles perfekt ablaufen, so aktiviert Process Mining die entsprechenden Software-Bots, die sich des Problems annehmen und es entweder eigenständig lösen oder an einen Mitarbeiter weiterleiten. Hier schließt sich der Kreis aus Problemerkennung und -behebung, Kontrolle und Feinjustierung.

Process Mining hat unter anderem folgende Vorteile für RPA-Initiativen:

• Liefert genaue Prozesserkenntnisse und Potenziale zur Automatisierung.
• Stellt den vollständigen Kontext und die End-to-End-Perspektive bereit, die zur Verbesserung der Prozesse erforderlich sind.
• Identifiziert die wertvollsten und wirkungsvollsten Stellen, an denen die Automatisierung in einen Prozess eingefügt werden kann.
• Überwacht und misst kontinuierlich die Auswirkungen der Automatisierung und berechnet den ROI.
• Optimiert die Geschäftsergebnisse, indem Geschäftsregeln mit der Bewertung der Automatisierung verknüpft werden.
• Verbessert Auditing und Compliance durch Prozessvergleich, Analyse und Validierung.

Process Mining ist die Grundlage für das vollständig automatisierte Unternehmen

Die wachsende Nachfrage nach Process Mining signalisiert auch eine neue Entwicklung in der Automatisierung. Unter der Vision „Fully Automated Enterprise“ verstehen wir bei UiPath, dass alle Prozesse und Vorgänge, die sich sinnvoll automatisieren lassen, auch automatisiert werden. Natürlich eignet sich nicht alles und nicht unmittelbar für die Automatisierung. Fehler müssen erst beseitigt und ineffiziente Prozesse optimiert werden. Erst dann kann RPA eingesetzt werden. Software-Bots kommen zum Einsatz, um die Menschen von wiederkehrenden, regelbasierten und häufig langweiligen Aufgaben zu befreien. Die Integration von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen in Automatisierungen verbessert die Prozesseffizienz. Damit diese Automatisierung effektiv ist, bedarf es eines umfassenden Verständnisses der tatsächlichen Prozesse – das Process Mining liefert.

Die Verschmelzung von Process Mining, RPA und Künstlicher Intelligenz ist eines der Grundelemente des vollautomatisierten Unternehmens. Während bereits jede dieser Technologien einzeln einem Unternehmen messbare Vorteile bietet, können Unternehmen ihr volles Potenzial ausschöpfen, wenn all diese Technologien integriert sind – wenn Röntgenblick und Therapie verschmelzen.

Der Autor: Rudolf Kuhn war mehrere Jahre als Prozessberater tätig, bevor er im Januar 2010 die ProcessGold AG gründete, die sich ausschließlich auf Process Mining spezialisierte. Ende des Jahres 2019 wurde ProcessGold von UiPath übernommen, wo Kuhn heute als Vice President und Head Ambassador kompetenter Ansprechpartner für Kunden weltweit für das Thema Process Mining ist.