Was ist Process Mining? Erkunde die besten Praktiken und Werkzeuge

Wenn sich ein Unternehmen weiterentwickelt, übernimmt die Technologie die Kontrolle über die meisten Prozesse. Aber mit großartigen Prozessen kommen auch große Inkonsistenzen.

Angesichts der dynamischen Natur der Branchen und des Fortschritts der Globalisierung könnte ein Geschäftsprozess, der Ihnen gestern noch gute Dienste geleistet hat, heute nicht mehr effizient sein. Daher benötigt jede Organisation neue Wege, um ihre Abläufe zu überprüfen, um mit den Fortschritten der Branche Schritt zu halten und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Flexible Prozesse zu schaffen, die mit Veränderungen Schritt halten können, ist nur möglich, indem man Einblicke in die Funktionsweise eines Prozesses gewinnt und die wichtigsten Herausforderungen identifiziert. Die traditionellen Methoden der Prozessmodellierung sind nicht mehr effektiv, da sie ein hohes Risiko manueller Fehler mit sich bringen.

Wie stellen Sie also optimale Ergebnisse sicher, wenn es zu viele Prozesse zu verfolgen gibt? Hier kommt Process-Mining-Software ins Spiel.

Process-Mining-Software funktioniert, indem sie Ereignisprotokolldaten aus der Datenbank eines Unternehmens oder aus Business-Management-Tools wie Customer Relationship Management Software (CRM), Enterprise Resource Planning Software (ERP) und Electronic Health Records Software (EHR) extrahiert. Diese Ereignisprotokolle helfen einem Unternehmen, seine "Ist"-Prozesse genau zu betrachten.

Mit einem geeigneten Process-Mining-Tool erstellen Unternehmen ideale Arbeitsmodelle oder -grafiken, indem sie die End-to-End-Spur auf Unstimmigkeiten und Engpässe untersuchen. Diese spezialisierten Algorithmen identifizieren die Hauptursachen für Abweichungen von der Norm, stellen Ressourcen zur Behebung bereit und bauen einen robusteren und effizienteren Prozess auf.

Was ist ein Prozess?

Es mag größtenteils unbemerkt bleiben, aber Prozesse umgeben uns in unserem täglichen, alltäglichen Leben. Sei es beim Kochen einer Mahlzeit, beim Aufräumen Ihres Zimmers, beim Erstellen eines monatlichen Budgets oder bei anderen #Erwachsenenpflichten. Aber wie definieren wir einen Prozess genau?

Ein Prozess ist eine Reihe von Aktionen, die von Anfang bis Ende durchgeführt werden, um eine Aktivität abzuschließen. Im Process Mining kann diese Reihe von Aktionen einzelne Schritte oder Aufgaben umfassen, die die Start- und Endpunkte eines Geschäftsablaufs definieren. Prozesse können einmalig, wiederkehrend oder periodisch sein, je nach Art des Workflows.

Wie funktioniert Process Mining?

Angenommen, ein Kunde ruft Ihre Hotline-Nummer an. Als Geschäftsinhaber, der in großem Maßstab operiert, könnten Sie mehrere Fragen zu dieser bestimmten Interaktion haben. Zum Beispiel: Wann wurde der Anruf entgegengenommen? Wer hat den Kunden betreut? Wurde das Problem korrekt verstanden? Wurde eine schnelle Lösung angeboten? Wie lange hat der gesamte Prozess gedauert?

Stellen Sie sich vor, Sie müssten jeden Tag Tausende solcher Anrufe verfolgen. Klingt unmöglich? Vielleicht nicht.

Standardgeschäftsprozesse hinterlassen eine Datenspur, die wir als Ereignisprotokolle bezeichnen. Sie helfen Prozessminern, das Betriebsmodell zu verstehen und es für bessere Ergebnisse zu optimieren.

Mit Hilfe von Process-Mining-Algorithmen können Sie diese Daten aus Unternehmensaufzeichnungen oder in Echtzeit nehmen und in lösungsorientierte Einblicke umwandeln. Sie können untersuchen, wie lange es dauert, einen Prozess abzuschließen, welcher Mitarbeiter welchen Schritt des Prozesses bearbeitet, ob es Abweichungen vom Standardmodell gibt oder was den Betrieb verlangsamt.

Sobald Sie ein klares Bild davon haben, was funktioniert und was nicht, können Sie diese datengestützten Lösungen an den erforderlichen Stellen anwenden, um Ihre Geschäftsabläufe von Anfang bis Ende neu zu gestalten.

Wie ergänzt Process Mining RPA?

Process Mining verwendet eine Technologie namens Robotic Process Automation (RPA), die den Mitarbeitern hilft, sich auf wertschöpfende Aufgaben zu konzentrieren, indem sie mühsame Schritte aus einem Prozess eliminiert. RPA-Software setzt Bots ein, um sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, die zuvor manuelle Anstrengungen erforderten. Infolgedessen verbessert die Prozessautomatisierung die Gesamteffizienz eines Geschäftsbetriebs.

Analysten können das aktuelle Arbeitsmodell identifizieren und mehrere Variationen, Abweichungen und andere Inkonsistenzen lokalisieren, bevor RPA an der Automatisierung der Prozessschritte arbeiten kann. Es ist viel einfacher, mit Bots zu bestimmen, welche Schritte überflüssig sind und manuelle Anstrengungen erfordern, wenn Sie ein Prozessmodell haben, das jede Aktion und Interaktion in einem Geschäftsprozessmodell umreißt.

Darüber hinaus macht es Process Mining einfach, den neuen automatisierten Prozess mit dem alten Modell zu vergleichen, indem jederzeit eine neue Prozesskarte erstellt wird.

Daher ergänzen und unterstützen sich diese Techniken gegenseitig, um die bestmöglichen Ergebnisse zu liefern. Wenn sie im Tandem arbeiten, können Process Mining und RPA ein Unternehmen befähigen, höhere Ergebnisse zu erzielen, die leicht messbar sind.

Geschichte des Process Mining

Dieser spezialisierte Algorithmus zur Identifizierung von Datentrends, Mustern und Ineffizienzen aus Ereignisprotokollen begann sich in den späten 1990er Jahren zu entwickeln. Ein niederländischer Informatiker und Professor, Wil van der Aalst, ist das Gesicht hinter der akademischen Forschung, die in die Entdeckung der Details, wie ein Prozess abläuft, investiert wurde.

Auch bekannt als der Pate des Process Mining, stießen van der Aalst und sein Forscherteam auf eine Lösung, um Daten in Kombination mit Analysetools und Visualisierungstools zu nutzen.

Die Studie blieb jedoch für einige Zeit auf die akademische Welt beschränkt. Schließlich erkannten Unternehmen, dass die Kombination von Prozessabbildung mit Datenanalyse die effizientesten Ergebnisse liefern könnte. Zu dieser Zeit wurden die wirtschaftlichen Perspektiven des Process Mining in verschiedenen Branchen bekannt.

Natürlich sind moderne Process-Mining-Softwarelösungen viel fortschrittlicher, um im heutigen Geschäftsumfeld zu konkurrieren. Sie bringen eine Mischung aus Data Science, Data Mining, Business Intelligence und Analytik, um tief in die Funktionsweise eines Organisationsmodells einzutauchen.

Infolgedessen visualisiert und optimiert die neuere Welle des Process Mining nicht nur Prozesse, sondern misst auch KPIs, benchmarkt und vergleicht Abläufe, arbeitet mit Ihrer bestehenden IT-Infrastruktur zusammen und löst Probleme mit datenzentrierten Lösungen.

Warum ist Process Mining wichtig?

Betrachten Sie Process-Mining-Plattformen als Röntgengerät, das Sichtbarkeit darüber bietet, wie verschiedene Aufgaben zusammenarbeiten, indem es die erforderlichen Daten aus Ihrem Informationssystem sammelt. Diese Daten bringen umsetzbare Einblicke hervor, die Bereiche der Prozessverbesserung identifizieren und konkrete Lösungen liefern.

Process-Mining-Lösungen ermöglichen es Fachleuten, das praktische Layout eines Prozesses zu visualisieren und Echtzeitprobleme zu identifizieren, anstatt mit Lösungen zu arbeiten, die auf Annahmen basieren. Process-Mining-Software bringt das Beste aus beiden Welten mit der perfekten Kombination aus Business Process Management (BPM)-Techniken und Data-Mining-Algorithmen.

Während BPM manuelle Anstrengungen beim Sammeln von Daten einsetzt, arbeitet Process Mining mit datengesteuerten Erkenntnissen, um eine quantitative Haltung zu liefern.

Darüber hinaus ist Process Mining keine einmalige Lösung. Es stattet Unternehmen mit dem aus, was sie benötigen, um ihre Betriebsmodelle kontinuierlich zu überwachen und zu optimieren, indem sie einen faktenbasierten Ansatz verfolgen, der ihnen hilft, Prozessexzellenz zu erreichen und gleichzeitig vollständige Transparenz zu bieten.

Process-Mining-Techniken

Mit der Integration von Data Mining und Machine Learning profitieren Process-Mining-Techniken Unternehmen jeder Größe und jedes Workflows. Process-Mining-Lösungen können sich auf verschiedene Elemente konzentrieren, wie den Fluss eines Prozesses, die Organisationsstruktur oder das Zeitmanagement.

Automatisierte Geschäftsprozessentdeckung

Während der Entdeckung verfolgt die Process-Mining-Software den gesamten Geschäftsworkflow von Anfang bis Ende und bietet den Benutzern einen idealen Plan. Wie der Name schon sagt, automatisiert die automatisierte Geschäftsprozessentdeckung (ABPD) diese Prozessentdeckungsphase durch die Einbeziehung von künstlicher Intelligenz (KI), Computer Vision und rechnerischer Logik.

Diese automatisierten Lösungen verwenden einen Entdeckungsalgorithmus, um Daten basierend auf Benutzerinteraktionen aus IT-Systemen, Ereignisprotokollen und Datenbanken zu extrahieren. Anschließend analysiert es die gesammelten Daten, um Muster und Prozessmodelle zu identifizieren. Schließlich zeichnet ABPD die kollektiven Betriebsprozesse der Organisation mit Echtzeitüberwachung auf und hebt wesentliche Prozessabweichungen hervor.

Konformitätsprüfung von Geschäftsprozessen

Sobald das Betriebsmodell aus dem Entdeckungsalgorithmus ersichtlich ist, kann es sein, dass die Prozessausführung vom idealen Prozessmodell abweicht. Deshalb benötigen Sie Konformitätsprüfungen im organisatorischen Mining, um die Konformitätsrate eines Prozesses zu bestimmen.

Diese Methode bewertet systematisch den aktuellen Prozessfluss und vergleicht Ereignisprotokolle mit den Referenz- oder Zielmodellen. Die Konformitätsprüfung hilft dabei, Ineffizienzen zu entdecken und zu korrigieren, die bei der Ausführung der laufenden Prozesse auftreten könnten, indem ihre Leistung gegen die idealen Leistungsanforderungen gemessen wird.

Modellanalyse und -verbesserung

Sobald Sie die notwendigen Informationen über die Mängel des aktuellen Prozesses aus der Prozessentdeckung und den Konformitätsprüfungen wie Engpässe, Prozessschleifen und unerwünschte Abweichungen haben, können Sie die Schritte eingrenzen, die das Potenzial haben, auf höchstem Standard optimiert zu werden.

Daher besteht das Ziel der Modellanalyse und -verbesserung darin, zu bestimmen, wie das Zielprozessmodell zu seinem optimalen Potenzial optimiert werden kann. Das verbesserte Modell minimiert das Risiko bestehender Engpässe und macht den gesamten Prozess effizienter mit automatisiertem Workflow.

Vorteile des Process Mining

Mit der Process-Mining-Technologie können Unternehmen ihre Prozessintelligenz verbessern, um ideale Workflows und Abläufe zu schaffen. Infolgedessen neigen immer mehr Unternehmen dazu, diese Software zu übernehmen, um ihr maximales Effizienzpotenzial zu erreichen, weil Process Mining:

• Identifiziert Prozessengpässe. Process-Mining-Tools befähigen Unternehmen, Prozessengpässe zu identifizieren, indem sie die Ursachen bestehender Diskrepanzen aufdecken. Diese ganzheitliche Sicht auf die Prozesse führt letztendlich zu verbesserter Effizienz und der Fähigkeit, Unfälle zu beheben, bevor sie passieren.
• Verbessert die Prozessintelligenz. Mit Hilfe von Process-Mining-Software verstehen die Stakeholder der Organisation Prozesse besser, bewerten vorgeschlagene Lösungen und treffen klügere, einheitliche Entscheidungen basierend auf datengestützten Erkenntnissen.
• Verbessert das Geschäftsprozessmanagement. Process Mining ist ein integraler Bestandteil des BPM. Process-Mining-Arbeit bedeutet, dass Eigentümer Prozesse in visuellen Flows sehen und Aufgaben für höhere Effizienz automatisieren können. Es schafft auch Möglichkeiten, Abläufe mit Geschäftszielen und -strategien in Einklang zu bringen, um die besten Ergebnisse zu erzielen.
• Erhöht die Transparenz. Process Mining dient als Leitfaden für interne Prozesse und ermöglicht vollständige Offenlegung darüber, wie Funktionen in einem Geschäftsworkflow ausgeführt werden. Diese erhöhte Transparenz ermöglicht es Entscheidungsträgern, die Realität ihrer Abläufe zu verstehen und Möglichkeiten zur Verbesserung und Behebung zu finden.
• Reduziert Ausgaben. Organisationen können die Betriebskosten drastisch senken, indem sie Möglichkeiten zur Automatisierung von Aufgaben identifizieren und Problembereiche im Voraus beheben. Process Mining ermöglicht es Unternehmen, Ereignisprotokolldaten zu analysieren und verschwendete Zeit und Ressourcen zu minimieren.
• Bietet überlegenen Kundenservice. Benutzer können die Prozessleistung in Echtzeit verfolgen, indem sie die Datenbeschaffung nutzen, um Engpässe zu identifizieren und viel schneller Lösungen zu finden. Infolgedessen können Unternehmen ihre Entscheidungsfähigkeiten verbessern und ihren Kunden exzellenten Support bieten.

Herausforderungen des Process Mining

Obwohl mehrere Unternehmen die Notwendigkeit des Process Mining erkannt haben, ist die Implementierung einer effektiven Mining-Strategie komplex. Geschäftsinhaber müssen ihre aktuelle IT-Landschaft bewerten, die richtigen Ziele setzen und die infrastrukturellen Anforderungen in jedem Schritt erfüllen. Bereiten Sie sich vor, indem Sie einige der häufigsten Herausforderungen des Process Mining überprüfen.

• Mangelnde Digitalisierung: Viele Organisationen sind immer noch stark von papierbasierter Dokumentation abhängig, was Hindernisse für die Business-Process-Mining-Software schafft. Die digitale Transformation ist notwendig, um eine Process-Mining-Strategie zu implementieren, da ohne digitalisierte Ereignisprotokolle die Process-Mining-Software die erforderlichen Daten zur Verbesserung von Prozessmodellen nicht extrahieren kann. Daher ist es wichtig, Business-Management-Software wie ERP und CRM zu integrieren, um Aktivitäten aufzuzeichnen.
• Unzureichende Datenintegration: Einige traditionelle Process-Mining-Tools könnten die Arten von Datenquellen einschränken, mit denen sie sich verbinden können, was ihren Wert für die Abläufe eines Unternehmens einschränkt. Beispielsweise ist Process Mining dafür bekannt, Prozesse innerhalb einer Organisation zu optimieren. Dennoch kann es in einigen Fällen hilfreich sein, Daten von anderen Organisationen zu sammeln und das beste Zielmodell zu erstellen. Es gibt Ihnen ein vollständiges Verständnis des End-to-End-Prozess-Workflows, sodass Sie einen Wettbewerbsvorteil erlangen.
• Schlechte Datenqualität für das Mining: Die Ergebnisse des Process Mining hängen direkt von der Qualität der aus Informationssystemen oder Datenbanken extrahierten Daten ab. Viele Organisationen sind sich dieser Tatsache nicht bewusst und stoßen auf Datenqualitätsprobleme, Ereignisunklarheiten, Probleme mit Zeitstempeln und fehlende Daten. Infolgedessen haben Unternehmen keine Daten von angemessenem Wert für das Process Mining und die Optimierung von Abläufen.
• Fehlerhafte Integration: Wenn Unternehmen Process-Mining-Software auf Prozesse anwenden möchten, um ihre Funktionen zu automatisieren, ist es wichtig, eine kompatible Software zu identifizieren, mit der sich Process-Mining-Tools nahtlos integrieren lassen. Wenn das Verfahren, das Sie automatisieren möchten, mit der gewählten Software nicht kompatibel ist, werden diese fehlerhaften Integrationen keine Ergebnisse bringen.
• Unzureichende Personalbesetzung: Auch wenn Process-Mining-Software sich um Automatisierung dreht, benötigen Sie Menschen, um diese Tools zu betreiben und Kontext aus den entdeckten Engpässen zu gewinnen. Darüber hinaus erfordert fortschrittliche Process-Mining-Software die Einstellung von Spezialisten wie Business-Analysten, Data Scientists und Ingenieuren, was das Budget eines Unternehmens belasten könnte.

Process Mining vs. Task Mining

Process Mining und Task Mining sind komplementäre Elemente, die dasselbe Ziel verfolgen: Organisationen dabei zu helfen, das Beste aus ihren Abläufen auf mehreren Ebenen herauszuholen und bessere Ergebnisse zu erzielen. Es gibt jedoch einen kleinen Unterschied in der Funktionsweise jeder dieser Techniken.

Während sich Process Mining um die Entdeckung, Analyse und Optimierung von End-to-End-Prozessen dreht, konzentriert sich Task Mining auf kleinere Aufgaben, die diese Prozesse definieren. Dazu gehören Unterprozesse, die Mitarbeiter manuell ausführen, wie das Hochladen von Dateien oder das Kopieren von Daten.

Daher beschreibt Task Mining, wie Unternehmen ihre Aufgaben ausführen, und Process Mining identifiziert Benutzerinteraktionen, um die Genauigkeit dieser Aufgaben zu bestimmen.

Process Mining vs. Process Modeling vs. Process Mapping

Geschäftsprozesse können ein komplexes, miteinander verbundenes Netz von Aktivitäten sein, die ein bestimmtes Ziel oder Unternehmensziel antreiben. Während Process Mining diese Aktivitäten optimiert, um schnellere und verbesserte Ergebnisse zu erzielen, konzentrieren sich Process Modeling und Process Mapping auf die visuelle Darstellung von Geschäftsprozessen.

Process Modeling verwendet quantitative Data-Mining-Techniken und Algorithmen, um einen Geschäftsprozess darzustellen. Es fungiert als Unterkomponente des Process Mining, genau die Phase, in der maschinelle Lernalgorithmen Ereignisprotokolle verwenden, um ein Workflow-Modell zu erstellen. Ein Prozessmodell umfasst Workflow-Daten wie Benutzerinteraktionen, Erfolgsraten, durchgeführte Aktionen und einen Zeitplan für jeden Zyklus.

Ähnlich wie beim Process Modeling ist eine Prozesskarte auch eine visuelle Darstellung eines Workflows. Aber diese Techniken sind nicht austauschbar, da sie unterschiedliche Aspekte eines Geschäftsprozesses hervorheben. Während ein Prozessmodell quantitativ und datengesteuert ist, ist eine Prozesskarte eher qualitativ und subjektiv. Process Mapping ist stärker auf Menschen fokussiert und skizziert, wie Mitarbeiter in verschiedenen Phasen in den Prozess eingebunden werden.

Process-Mining-Anwendungsfälle

Das Potenzial des Process Mining ist nicht auf eine bestimmte Branche oder ein bestimmtes Geschäftsmodell beschränkt. Jedes Unternehmen, das Prozesse verfolgt, kann diese Technologie nutzen, um maximale Effizienz zu erreichen. Und solange sie die grundlegende Anforderung von Ereignisprotokollen erfüllen, gibt es keine Grenze dafür, wie tief sie Prozesse erkunden können.

Obwohl die universelle Natur dieses Algorithmus besteht, nutzen einige Branchen bereits die Vorteile des Process Mining in ihrer täglichen Arbeit.

• Supply Chain Management: Process-Mining-Software analysiert logistische Funktionen, um Schwachstellen in einer Lieferkette zu identifizieren. Die Übernahme eines optimierten Modells macht die Lieferkette widerstandsfähiger gegen unerwartete Störungen.
• Finanzen: Automatisierung und Prozessverbesserung kommen dem Finanzsektor erheblich zugute. Process Mining kann Audit-Kontrollen optimieren, die Ursachen für falsche Rechnungen finden, Risiken mindern und Kreditprozesse verbessern.
• Vertrieb: Da komplexe Vertriebsprozesse von externen Faktoren abhängen, ermöglicht Process Mining Geschäftsführern, Diskrepanzen zu erkennen und zu beheben, um feste Ziele zu erreichen. Unternehmen können die Konversionsraten erhöhen, Strategien verbessern und die Vertriebsleistung insgesamt steigern.
• IT & Software: IT-Profis profitieren davon, unorganisierte Engineering-Prozesse zu sortieren, indem sie Klarheit gewinnen und die Komplexität von ERP-Migrationen und Implementierungen verwalten. Sie können auch Systeme in Echtzeit überwachen, um sicherzustellen, dass alles reibungslos läuft.
• Kundenerfahrung: Mit der Process-Mining-Technologie können Unternehmen identifizieren, welche Kundenprozesse länger dauern, um gelöst zu werden, und ihre Ursachen ermitteln, während sie Lösungen zur Behebung der Verzögerung bieten.
• E-Commerce: Unternehmensleiter im E-Commerce-Sektor können ihre Konversionsraten steigern, indem sie exklusive Einblicke in das Käuferverhalten, Markttrends und die wachsende Kundenbasis erhalten.
• Gesundheitswesen: Die Gesundheitsbranche verfügt über eine Fülle von Daten, von Gesundheitsakten bis hin zu Terminbuchungsverfahren. Fachleute können diese Daten mit Process-Mining-Software digital rekonstruieren, um eine nahtlose Integration zu gewährleisten. Darüber hinaus können Automatisierungsmöglichkeiten redundante manuelle Aufgaben eliminieren und das Fehlerrisiko verringern.
• Bildung: Educational Process Mining (EPM) ermöglicht es Administratoren, das Lernverhalten der Schüler zu analysieren und zu visualisieren, indem spezialisierte Algorithmen angewendet werden. Die Protokolle der Schüleraktivitäten bieten Einblicke in die Verfolgung und Überwachung ihrer akademischen Leistung.

Best Practices für Process Mining

In den letzten zehn Jahren ist operative Exzellenz zu einem Schlagwort für Branchen in allen Sektoren geworden. Process Mining spielt eine wesentliche Rolle bei der Erreichung dieses Niveaus optimierter Effizienz.

• Identifizieren Sie Ihre Geschäftssysteme. Bevor Sie Process-Mining-Initiativen für Ihre Geschäftsabläufe ergreifen, ist es grundlegend, Ihren Geschäftssektor und Ihre aktuellen Systeme zu identifizieren. Process-Mining-Software wird Ihrem Geschäftsarbeitsmodell Effizienz verleihen, indem sie sich in bestehende Systemanwendungen und Produkte (SAP), CRM und Supply Chain Management integriert.
• Wählen Sie ein Tool, das zu Ihren Geschäftsabläufen passt. Geschäftsinhaber müssen ihre Unternehmensfunktionen, was es braucht, um sie zu verarbeiten, und ob sie gut ausgestattet sind, um diese Anforderungen zu erfüllen, überwachen. Sobald Sie eine klare Vision davon haben, welche Funktionen optimiert werden sollen, wählen Sie ein Process-Mining-Tool, das am besten zu Ihnen passt.
• Finalisieren Sie das Endziel. Sobald Sie Ihre Geschäftssysteme und KPIs verstanden haben, nehmen Sie sich einen Moment Zeit, um das Endziel zu identifizieren, das Sie mit Process Mining erreichen möchten. Jedes Process-Mining-Tool hilft bei Konformitätsprüfungen, Prozessentdeckung, Modellanalyse und -verbesserung. Es könnte jedoch ein besser geeignetes Tool für Sie geben, das bestimmte Spezifikationen erfüllt, die Ihrem Endergebnis ansprechend sind.
• Wenden Sie Lösungen auf alle Anwendungsfälle an. Geschäftsleiter wählen oft bestimmte Orte aus, um sie mit Process-Mining-Techniken zu optimieren, wie Prozesse, bei denen Mitarbeiter möglicherweise nicht über die erforderlichen Fähigkeiten verfügen oder Abteilungen alarmierende Mängel aufweisen. Wenn eine Organisation jedoch Transparenz in ihre Geschäftsprozesse gewinnt, ist es profitabel, diese Erkenntnisse auf breiter Front anzuwenden.

Beste Process-Mining-Software

Das Ziel der Anschaffung von Process-Mining-Software besteht darin, sie in die bestehende Software in der IT-Infrastruktur eines Unternehmens zu integrieren. Eine Process-Mining-Software muss Folgendes können, um in die G2-Liste aufgenommen zu werden:

• Ereignisprotokolle aus Informationssystemen und Datenbanken lesen, analysieren und überwachen, um den aktuellen Geschäftsprozess zu verstehen.
• Konformitätsprüfungen durchführen, um Abweichungen und Engpässe im laufenden Modell zu erkennen.
• Datengestützte Einblicke liefern, welche Methoden die festgelegten Standards nicht erfüllen, bis hin zu einzelnen Mitarbeitern, die vom Geschäftsmodell abweichen.

*Nachfolgend sind die fünf führenden Process-Mining-Softwarelösungen aus dem G2 Summer 2022 Grid® Report aufgeführt. Einige Bewertungen können zur Klarheit bearbeitet worden sein.*

1. IBM Process Mining

IBM Process Mining bietet einen objektiven Ausblick, um betriebliche Prozesse zu untersuchen, Schwachstellen zu identifizieren und Strategien zur Optimierung von Automatisierungsprojekten zu entwickeln.

Was Benutzer mögen:

„IBM Process Mining ist ein robustes Tool, das von KI unterstützt wird. Ich mag die meisten seiner Funktionen, wie die fortschrittliche KI/ML-Technologie zur Entdeckung von Prozessen und zur automatischen Generierung von Prozessmodellen, die es uns ermöglicht, ein höheres Detailniveau der Prozesse zu haben und ein RPA-Tool zu erhalten, das IBM anbietet.“

- IBM Process Mining Review, Heather C.

Was Benutzer nicht mögen:

"Das Fehlen von mobilen Anwendungen ist ein Ärgernis für jemanden wie mich, und die Kosten sind etwas, das ich mir wünsche, dass sie eines Tages reduziert werden. Auch die Dokumentation war nicht sehr effektiv oder hilfreich; selbst diejenigen mit guten Datenkenntnissen kamen zu uns für Schulungen, weil es für sie nicht ausreichend war."

- IBM Process Mining Review, Abeer M.

2. UiPath RPA

Mit der kombinierten Kraft von KI und maschinellem Lernen ist UiPath Robotic Process Automation (RPA) führend in der Welt der robotergestützten Prozessautomatisierung. Die Software bietet Millionen von Menschen digitale Fähigkeiten und automatisiert sich wiederholende, ermüdende Aufgaben für Unternehmen und Regierungsorganisationen weltweit.

Was Benutzer mögen:

"UiPath ist ein aufregendes und großartiges Tool, um Automatisierung einfacher zu machen. Ich mag, wie es in unserem Unternehmen fließt, aufgrund der aktuellen Aufgabenautomatisierung und bietet große Flexibilität. Und das Wichtigste an UiPath ist die Unterstützung durch die UiPath-Community."

- UiPath RPA Review, Avinash S.

Was Benutzer nicht mögen:

„Manchmal gibt es Kompatibilitätsprobleme mit Drittanbieter-Software und Workflows, die nicht funktionieren, und wir müssen die gesamte Codierung neu konfigurieren.“

- UiPath RPA Review, Muhammad Asim I.

3. Celonis Process Mining

Angetrieben von seinem marktführenden Process-Mining-Kern identifiziert und behebt Celonis Engpässe, die Unternehmen nicht lokalisieren können, und qualifiziert sie, um auf dem optimalsten Niveau zu arbeiten. Die Software ermöglicht es Unternehmen, betriebliche Ineffizienzen zu beseitigen und ein überlegenes Kundenerlebnis zu bieten, während sie die Kohlenstoffemissionen reduzieren.

Was Benutzer mögen:

"Celonis ist sehr einfach zu bedienen, und Sie können sich kostenlos mit detaillierten Kursen von der Celonis Academy schulen lassen, was ich für eine sehr großartige Sache halte, die das Celonis-Team gemacht hat."

- Celonis Review, Poonam C.

Was Benutzer nicht mögen:

„Die Benutzeroberfläche muss verbessert werden, und das visuelle Laden in Dashboards dauert lange, was etwas enttäuschend ist.“

- Celonis Review, Antonio G.

4. mysmartautomation

mysmartautomation identifiziert, optimiert und steigert die Effizienz über End-to-End-Geschäftsprozesse mit Echtzeitvisualisierung und automatisierten wiederkehrenden Aufgaben. Es ist ideal, um Zeit zu sparen und strategische Entscheidungen mit höchster Effizienz zu treffen, indem Geschäftsergebnisse durch datengestützte Einblicke vorhergesagt werden.

Was Benutzer mögen:

"Informationen sind ein Schlüsselfaktor, um Entscheidungen zu treffen. mysmartautomation gibt uns Informationen in Echtzeit, um dies zu tun, und war mehr als hilfreich bei unserem Management."

- mysmartautomation Review, Ibitssam A.

Was Benutzer nicht mögen:

"Sie können den Support verbessern. Manchmal arbeite ich samstags und brauche jemanden, der helfen kann."

- mysmartautomation Review, Margot B.

5. Apromore

Unterstützt von weltweit führender Forschung, ermöglicht Apromore den Benutzern, das volle Potenzial ihrer Geschäftsprozesse zu identifizieren, während sie darauf abzielen, operative Exzellenz zu erreichen. Diese hochmoderne Software unterstützt ein vollständiges Spektrum an Process-Mining-Funktionalitäten. Sie liefert Daten, die helfen, die Prozesseffizienz zu verbessern und Kunden besser zu bedienen, während das Geschäftsrisiko reduziert wird.

Was Benutzer mögen:

„Apromore ist eine sehr intuitive Plattform, die leicht zu erlernen ist. Die Plattform bietet viele Funktionalitäten, die es ermöglichen, umfangreiche Process-Mining-Analysen durchzuführen. Darüber hinaus verfügt das Tool über Dashboard-Funktionalitäten, die helfen, Probleme und Prozessdaten zu visualisieren.“

- Apromore Review, Maria H.

Was Benutzer nicht mögen:

„Ich wünschte, es wäre einfacher, Filter auf dem Leistungs-Dashboard anzuwenden, wenn man verschiedene Ereignisprotokolle vergleichen möchte. Es gibt Workarounds, wie das Filtern jedes Protokolls, das Speichern und dann das Vergleichen. Es nimmt Sie jedoch vom Leistungs-Dashboard-Bildschirm weg.“

- Apromore Review, Brandon A.

Der Weg voraus

Während wir in die Zukunft blicken, werden datengestützte Analysemethoden wie Process Mining weiterhin Geschäftsabläufe automatisieren und den Weg für die digitale Transformation in vielen Branchen wie Gesundheitswesen, E-Commerce und mehr ebnen.

Diese Massenadoption von Digitalisierungsstrategien durch den Einsatz von Process Mining wird die Arbeitsweise von Unternehmen grundlegend verändern.