Technik des Prozessmanagements für die Auswertung von Geschäftsprozessen mit Hilfe von IT-Systemen
In vielen Unternehmen werden täglich große Mengen an Daten erzeugt – in ERP-Systemen, Maschinensteuerungen, Logistiksystemen und weiteren IT-Lösungen. Diese Daten werden meist gespeichert, um sie zu einem späteren Zeitpunkt für Auswertungen oder Optimierungen nutzen zu können. In der Praxis geschieht dies jedoch häufig nicht oder nur sehr eingeschränkt. Der Grund: Die tatsächliche Nutzbarmachung der Daten ist oft komplex und mit hohem Aufwand verbunden.
Die Herausforderungen sind vielfältig:
- Die relevanten Daten sind über verschiedene Systeme verteilt
- Es existieren unterschiedliche Datenformate und Schnittstellen
- Informationen werden häufig nur als einfache LOG-Files gespeichert – ohne Kontext
- Prozesszusammenhänge fehlen oder sind nicht direkt ersichtlich
- Die Daten enthalten meist keine Angaben zu den Ursachen oder Steuerungshintergründen
Das Ergebnis: Zwar weiß man häufig, was passiert ist – aber nicht warum.
Ein Vergleich aus dem Alltag: Ähnlich wie bei einem GPS-Tracking sieht man, wer sich wann und wo aufgehalten hat – aber nicht, weshalb bestimmte Entscheidungen getroffen wurden oder Verzögerungen entstanden sind.
Genau hier setzt Process Mining an: Diese Methode des datenbasierten Prozessmanagements ermöglicht es, reale Prozessdaten auszulesen, zu verknüpfen und in ein visuelles Prozessmodell zu überführen. Dafür müssen die Daten mindestens eine zeitliche Komponente (WANN) und einen Bezug zur Einheit (WER) enthalten. Die Position (WO) ergibt sich über die Datenquelle selbst. Mithilfe moderner Tools entstehen daraus automatisch Prozesskarten, Materialflusssichten oder KPIs, die bisher nicht sichtbar waren.
SimPlan unterstützt Unternehmen bei der Einführung und Anwendung von Process Mining.
Unsere Experten verbinden die Methode mit bestehenden Analyse- und Simulationslösungen. Besonders leistungsfähig wird Process Mining in Kombination mit dynamischen Simulationsmodellen. Damit können Prozesse nicht nur visualisiert, sondern auch auf mögliche Verbesserungsmaßnahmen getestet werden – risikofrei, vorab, am digitalen Zwilling.
Ein Beispiel: Mit SimPath – unserer Lösung zur Analyse automatisierter Logistiksysteme – können Unternehmen datengetriebene Schwachstellen aufdecken und fundierte Entscheidungen zur Optimierung treffen. Änderungen an Steuerungsregeln, Durchsatz oder Ressourceneinsatz lassen sich simulativ absichern, bevor Investitionen getätigt werden.
So wird aus reiner Datenanalyse ein echter Mehrwert für die Prozessoptimierung.
