Process Mining Tools im Vergleich
Wie können Unternehmen zu besseren Einsichten aus ihren Prozessdaten gelangen und einen Überblick über ihre Abläufe erhalten? Process Mining Tools sollen genau dabei helfen und bieten für die Analyse eine KI-Unterstützung an. Wer seine Geschäftsprozesse automatisieren möchte, gehört zur Zielgruppe dieser Anwendungen.
Was ist Process Mining?
Das Process Mining greift auf die vorhandenen Prozessdaten zurück, um Abläufe im Unternehmen nachvollziehbar zu machen und deren Management zu ermöglichen. Dabei lassen sich in der Praxis drei Formen unterscheiden:
- Erkennung: Das Unternehmen erhält die Möglichkeit, noch unbekannte Prozesse aus den Prozessdaten heraus zu erkennen und passende Modelle zu erstellen.
- Konformität: Der Nutzer möchte anhand des Prozess Minings herausfinden, ob seine bereits bestehenden Modelle zu den Daten passen, die er aktuell aus seinen Prozessen heraus generiert. Das dient also der Beantwortung der Frage, ob das Modell auf die Prozesswirklichkeit passt.
- Erweiterung: Bei dieser Form des Process Minings steht die Erweiterung und Anpassung der bestehenden Modelle im Vordergrund. Ziel ist die Schaffung besserer Prozessmodelle.
Die Analyse bezieht sich auf alle Transaktionen und deren digitalen Spuren, die in den IT-Systemen eines Unternehmens zu finden sind. Aufgrund der damit verbundenen Datenmengen handelt es sich beim Process Mining daher häufig um eine Anwendung im Big Data-Bereich.
Wo findet das Process Mining Verwendung?
Unternehmen setzen das Process Mining überall dort ein, wo sie ihre Geschäftsprozesse optimieren und die Transparenz erhöhen möchten. Die Methode ist besonders nützlich bei Abläufen mit hoher Komplexität, die sich mit einer rein manuellen Herangehensweise kaum oder gar nicht analysieren lassen. Je mehr Daten ein Unternehmen produziert, desto naheliegender ist der Einsatz des Process Minings.
Die Methode findet zum Beispiel Verwendung, um Ineffizienzen in einem Betrieb schnell und zuverlässig aufzudecken. Dafür lassen sich Erfolgskennzahlen (KPIs) ermitteln, die zum Beispiel die Dauer, die Kosten oder die Qualität eines Prozesses messen. Der Anwender kann sich einen schnellen Überblick darüber verschaffen, welche seiner Abläufe auffällig viel Zeit in Anspruch nehmen oder wo im Vergleich zu den anderen Prozessen zu hohe Kosten anfallen.
Viele Branchen können vom Process Mining profitieren. Dazu gehört der Einzelhandel, der ein Interesse an der reibungslosen Abwicklung von Kundenaufträgen hat. Das Mining kann hier zum Beispiel Ineffizienzen oder zu langsame Abläufe aufdecken. Im Gesundheitswesen wiederum ergeben sich Einsatzmöglichkeiten für die Analyse von schnell wachsenden Mengen an Patientendaten.
Finanzdienstleister greifen auf das Process Mining zurück, um mit einem stark zugenommenen Transaktionsvolumen umzugehen. Ineffiziente Abläufe lassen sich hier mit einer manuellen Herangehensweise nicht mehr aufdecken. Dank des Minings ist hingegen eine laufende Überwachung der Prozesse möglich.
Mining Tools für Prozesse: Überblick über das Marktangebot
An dieser Stelle erfolgt eine Darstellung von vier Angeboten im Bereich des Process Minings, die zum Beispiel aufgrund einer hohen Verbreitung im Unternehmensbereich eine nähere Betrachtung wert sind.
Signavio
Signavio ist ein Angebot, das seit dem Jahr 2021 zu SAP gehört. Hierbei handelt es sich um einen der Pioniere im Bereich des Process Minings. Die cloudnative Lösung soll einen Überblick über die vielen verschiedenen Prozesse im SAP-ERP verschaffen. So hilft die Software zum Beispiel dabei, nicht mehr benötigte oder veraltete Prozesse zu erkennen.
Bei Signavio handelt es sich um eine Ergänzung des Business Process Intelligence-Angebots von SAP. Die verschiedenen Lösungen sind also immer in Kombination zu sehen. Damit ist neben dem Process Mining zum Beispiel auch ein User Behaviour Mining möglich, um eine noch umfassendere Sicht auf alle Geschäftsprozesse zu erhalten.
Celonis
Celonis setzt für die Erfassung der Abläufe im Unternehmen auf maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und das Task Mining. Letzteres greift auf Benutzerinteraktionsdaten oder sogenannte Desktop-Daten wie Tastenanschläge und Mausklicks zurück. Damit soll sich das Bild von den Abläufen im Unternehmen vervollständigen lassen. Es sind gerade diese Fähigkeiten im Task Mining, die Celonis von anderen Lösungen unterscheiden.
Letztlich handelt es sich hierbei um eine Suite, die mehrere Tools für das Process Mining zusammenfasst. Im Zusammenhang mit SAP sind zum Beispiel die Best Practices interessant, die das Programm für die Automatisierung von Prozessschritten vorschlägt. Relevant ist das Tool auch im Rahmen des Implementierungsprozesses bei einer Umstellung auf S/4HANA.
IBM Process Mining
Das IBM Process Mining ist eine weitere Lösung, die Transparenz in Hinblick auf die Prozesse im Unternehmen herstellen soll. Die dafür erforderlichen Daten können zum Beispiel aus dem ERP oder dem CRM stammen. IBM hilft dem Anwender mit diesem Angebot insbesondere dabei, Potenziale für Automatisierungen aufzudecken. Ein wichtiges Stichwort in diesem Zusammenhang ist die Robotic Process Automation (RPA). Bei diesem Konzept unterstützt eine Künstliche Intelligenz (KI) bei der Automatisierung von Prozessen, was gerade bei komplexen Abläufen einen Vorteil bieten soll.
UIPath
UIPath hilft bei der Überwachung von KPIs, um sicherzustellen, dass sich die laufenden Automatisierungsprogramme im Einklang mit dem gewünschten Geschäftsergebnis befinden. Ebenso wie IBM Process Mining setzt auch UIPath auf RPA und damit auf eine Automatisierung von Prozessen per Bot. Zu den Funktionen gehört auch eine Überprüfung der Compliance. Davon profitieren zum Beispiel Anwender im Gesundheitswesen, die mit sensiblen Kunden- bzw. in diesem Fall Patientendaten umgehen.
Fazit
Process Mining Tools helfen dabei, Abläufe im Unternehmen sichtbar zu machen und decken Ineffizienzen auf. Sie sind gerade für solche Anwender relevant, die ihre Prozesse automatisieren und schlanker gestalten möchten und dafür nach einer Unterstützung in Form von Software suchen. Unterschiede bestehen gerade in Hinblick auf die Datenquellen, auf die sich die Analyse bezieht. So unterstützen zum Beispiel einige Lösungen zusätzlich das Task Mining.
Sollten Sie Fragen oder Beratungsbedarf haben, schreiben Sie uns auch gerne eine Mail an info@compamind.de.
