Kaizen 2 go 089 : Process Mining



Was kann mit Process Mining erreicht werden.

Unterhaltung mit Alexander Lübbe über Process Mining, die Einsatzgebiete, Anwender, Ergebnisse, Vorgehensweise, Werkzeuge und was noch zu beachten ist.
 

Inhalt der Episode

  • Was ist Process Mining?
  • Was sind die Voraussetzungen dafür und das Ergebnis?
  • Welche Prozessarten eignen sich für Process Mining?
  • Welche Einsatzgebiete gibt es und wer sind die Anwender?
  • Wie geht man Process Mining an, welche Werkzeuge gibt es dafür?

Notizen zur Episode


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(Teil)automatisiertes Transkript

Episode 89 – Process Mining

Herzlich willkommen zu dem Podcast für Lean Interessierte, die in ihren Organisationen die kontinuierliche Verbesserung der Geschäftsprozesse und Abläufe anstreben, um Nutzen zu steigern, Ressourcen-Verbrauch zu reduzieren und damit Freiräume für echte Wertschöpfung zu schaffen. Für mehr Erfolg durch Kunden- und Mitarbeiterzufriedenheit, höhere Produktivität durch mehr Effektivität und Effizienz. An den Maschinen, im Außendienst, in den Büros bis zur Chefetage.

Heute habe ich Alexander Lübbe bei mir im Pocast-Gespräch – Alexander Lübbe, Trainer und Berater für prozessorientierte Unternehmensführung. Hallo Herr Lübbe.

Alexander Lübbe: Guten Tag, Herr Müller.

Götz Müller: Schön, dass es jetzt nach Ihrem Urlaub geklappt hat für uns beide. Wir werden uns über das Thema Process Mining unterhalten, aber sagen Sie noch mal zwei, drei Sätze zu sich als Person, damit die Zuhörer Sie auch einordnen können.

Alexander Lübbe: Ja, also. Ich bin Trainer und Berater für prozessorientierte Unternehmensführung bei der Firma BPM&O. Wir begleiten Unternehmen auf dem Weg zu Prozessorientierung, bilden Prozessmanager aus, helfen Einführungsprojekte zu machen und ich habe noch nebenbei, quasi als Hobby, das Thema, das ich als Analyst für Software im BPM-Bereich im DACH-Markt unterwegs bin und da haben wir dann verschieden Studien geschrieben in den letzten Jahren, unter anderem dieses Jahr auch zu Process Mining Tools und deshalb sitzen wir hier zusammen. Ansonsten haben wir in diesen Studien auch Software für unternehmensweites Prozessmanagement, also Modellieren, Freigeben, Steuern von Prozessen, solche Studien gemacht. Oder halt auch zu Prozessautomatisierung oder kostenlosen Modellierungstools. Aber dieses Jahr halt Process Mining und da haben wir uns zusammengefunden und dann haben wir gedacht: Machen wir doch mal einen Podcast.

Götz Müller: Genau, jetzt wird sich vielleicht der ein oder andere Zuhörer fragen: Was ist denn Process Mining? Deshalb zum Einstieg die Frage eben, dass Sie da mal ein paar Sätze dazu sagen.

Alexander Lübbe: Mhm. Process Mining, vielleicht auch so ein bisschen in Anlehnung an Data Mining, das ist die Kombination aus Big Data und Prozessanalyse, also: Ich habe einen großen Datenbestand und ich gehe da mit Analysemethoden drauf, um jetzt, also man kennt das vielleicht aus BI-Bereich, die Frage: Kunden, die das eine kaufen, kaufen auch das andere. Und mit den gleichen Technologien geht man jetzt ran und guckt: Ja, wie ist denn eigentlich der Prozessfluss gewesen? Und zwar geht’s dabei darum die Prozessabläufe aus den IT-Systemen zu rekonstruieren. Jedes Mal, wenn wir oder wenn man im Unternehmen Software benutzt, werden ja auch Logdateien geschrieben. Also man öffnet den SAP, ne Transaktion, und führt da irgendwelche Schritte aus und diese Schritte verursachen Fußabdrücke im System und die kann man jetzt wieder nehmen und den Prozess rekonstruieren.

Dazu braucht man mindestens drei Informationen: Man muss wissen, welcher Prozess war das denn, also im Wesentlichen die Case-ID, also die Prozessinstanz, zum Beispiel die Bestellung, die man sich angucken will in einem Order-to-Cash-Szenario zum Beispiel. Dann muss man wissen: Was ist da passiert? Also, welche Aktivität wurde da ausgeführt? Und am Ende muss man noch den Zeitstempel haben.

Also: Prozess identifizieren, Prozessinstanz identifizieren. Aktivität identifizieren. Zeit identifizieren. Das sind so die Minimalvoraussetzungen, die man braucht und daraus lässt sich dann ein Prozessablauf rekonstruieren.

Meistens ist in den IT-Systemen dann aber auch noch so eine Art Datenbeifang, das heißt da steht ja drin: wer hat’s gemacht, welche Produkte betrifft es, was ist das Bestellvolumen, welche Ländergruppen sind das. Und das ist natürlich hochinteressant, um die Prozesse, die man da findet auch zu clustern und ganz spezifisch auf gewisse Varianten zu schauen.

Götz Müller: Jetzt hat es sich für mich einerseits so angehört, dass sich das in einem Rückblick mache, das heißt ich habe die Daten schon. ich vermute aber mal auch, man kann das im Vorgriff machen, im Sinne von, während die Daten erzeugt werden sowas beobachten, oder?

Alexander Lübbe Genau, da können wir vielleicht später noch mal genauer drauf eingehen, wie das funktioniert. Aber das Interessante, gerade bei Process Mining ist, dass ich nicht von vorneherein nicht alles in das System reindesignen muss, es muss also nicht ein Prozessgesteuertes System sein, sondern es kann ein datenbank-/maskenbasiertes System sein und ich kann im Nachgang überlegen: Mensch, ich habe da doch alles, was ich bräuchte und das Process Mining erlaubt mir dann, den Prozess zu rekonstruieren, selbst wenn es vorher gar keine Prozessdefinition oder Prozessvorgabe gab. Das ist also sehr spannend. Man kann zum Beispiel sagen: Jeder Bearbeiter darf im maskenbasierten System so arbeiten wie er möchte und im Nachgang gucke ich mal: Was waren den typische Prozessverläufe?

Götz Müller: Also Dinge, die man sonst, ich mache das oft mit Post-its vor einer großen weißen Wand am Anfang, wo ich halt mit den Beteiligten aufschreibe: Was macht ihr denn da? Wie sind denn die einzelnen Abläufe hintereinander? Das heißt, das kriege ich dann an der Stelle, habe ich rausgehört, über die verfügbaren Daten heraus.

Alexander Lübbe: Na ja, das ist nicht ganz so einfach. Denn ich gucke ja erst mal nicht in vorbereitete Daten, sondern ich gucke ja in einen solchen Wust von Tabellen und ich muss ja wissen, wonach ich suche, sonst werde ich nicht fündig. Das heißt, wir werden schon vorher mal mit Post-its festlegen: Was ist das eigentlich für ein Prozess und welche Schritte hat der, um dann die Frage zu stellen: Wo schlägt sich so ein Prozessschritt dann auch in dem System wieder? Denn die Voraussetzung ist natürlich, dass dieser Prozessschritt irgendwelche Fußspuren hinterlässt, die sich beobachten lassen. Das heißt, ich definiere erst mit den fachlichen Experten diesen Prozess, gehe dann auch mit den IT-Experten rein und sage: Ok, wo finden sich diese Daten?
Und das Besondere an Process Mining ist eben, dass ich nicht nur den fachlichen Prozess definiere und dann mit den Leuten darüber theoretisiere, welche Mengengerüste dahinter liegen, sondern ganz genau diese Mengengerüste aus dem System geliefert bekomme.

Götz Müller: Was ist dann unter dem Strich so das Ergebnis, wenn ich Process Mining gemacht, getrieben habe, möchte ich es jetzt mal nennen.

Alexander Lübbe: Typischerweise ist es erstmal ein Prozessmodell. Es gibt da verschiedene Ansätze. Man kann natürlich auch sagen, ich schmeiße da meine Identdaten rein, wenn die richtig aufbereitet sind und oh Wunder, das Process Mining Tool rekonstruiert mir dann einen Prozessverlauf, den ich so vielleicht noch nie auf dem Schirm hatte. Man denkt ja immer, es gibt so eine 80-20-Regel und 80 Prozent der Prozesse laufen so nach dem Happy Path und nur 20 Prozent sind Ausnahmen. Es zeigt sich interessanterweise, dass so eher 20-80 geht, also 20 Prozent laufen auf so einem einfachen Standardfall und 80 Prozent sind dann die, ich sage mal, die verschiedensten Varianten und wenn man sich solche Modelle anguckt, dann sehen die manchmal, wenn man so alle Varianten aufblättert, eher so aus wie ein riesiges Spaghetti-Monster.

Götz Müller: Was ist dann in ihrer Erfahrung, was sind jetzt Prozesse, die sich dafür besonders gut eignen?

Alexander Lübbe: Natürlich muss er möglichst digital sein. Das Thema Process Mining gab es in der Forschung schon 2002, aber damals waren dann wenige Prozesse auch wirklich so stark unterstützt, dass sich die gelohnt haben. Heute, wird jetzt ja auch schon im Jahr Drei der Digitalisierungsschwelle in Deutschland, sind einfach viel mehr Prozesse wirklich auch in irgendwelchen IT-Systemen unterstützt und hinterlassen solche Spuren. Man kann zum Beispiel alles nehmen, was sich zum Beispiel unter Human Workflow findet, also da, wo Nutzer mit einer Maske, mit einem System, was machen. Das sind so typische Fälle. Man kann natürlich auch Prozesse nehmen, die nicht hundertprozentig im System unterstützt sind. Dann muss man aber gucken, wie geht man mit diesen fehlenden Daten um, welche Annahmen kann man treffen? Manchmal macht man sogar noch sowas wie eine zusätzliche Datenerhebung, um da ein Gefühl zu bekomme und einen möglichst gesamtheitlichen Blick auf diesen Prozess zu kriegen. Wenn man sich jetzt fragt: Ok, digital ist noch nicht alles, man muss schon auch Prozesse auswählen, wo es drückt. Also wo auch wirklich Potential drin ist, was zu heben, denn wir erzeugen ja Aufwand. Das passiert ja nicht ganz von alleine, diese Art der Prozessanalyse und das soll sich am Ende ja auch rechnen. Das heißt, unser Tipp wäre an der Stelle: Man sollte sich Kernprozesse raussuchen, die ein hohes Potential haben. Dann kann man auch solche Projekte durchführen, solche Tools einsetzen, um da auch wirklich Mehrwert draus zu generieren. Ganz schlecht ist immer, wenn man sagt: Ich find das Thema gut, aber ich mach hier mal für mich, damit ich keinem wehtue. Dann hat man sozusagen nichts erreicht und dann hat man ja nur Geld ausgegeben. Also es sollte sich schon um einen Prozess handeln, wo man vorher merkt: Da drückt’s und da ist auch Potential, was zu tun.

Götz Müller: Also nicht so notwendigerweise ein Happy Engineering oder irgendein Forscherdrang.

Alexander Lübbe: Ja, genau.

Götz Müller: Ok. Und das waren jetzt die Voraussetzungen von den Prozessen her. Sie haben es ja schon klar gesagt, das ist kein Selbstzweck. Was sind es dann für konkrete Einsatzgebiete beziehungsweise, wer sind dann die Anwender?

Alexander Lübbe: Ich sage mal so, ich versuche es mal mit einem Überblick, wobei ich nicht für mich in Anspruch nehme, dass ich alle Einsatzgebiete kenne, aber ein typisches Beispiel ist Prozesserhebung. Das könnte zum Beispiel ein Prozessmanager machen, der in einem großen IT-Transformationsprojekt steckt. Stellen wir uns mal vor, wir haben fünf SAP-Systeme im Haus und über die nächsten Jahre soll das vereinheitlicht werden und da geht es natürlich sofort um die Frage: Welche Prozesse werden in diesen Systemen abgebildet? Was ist jetzt der Best Practice und welchen Prozess implementieren wir jetzt im neuen System. Typischerweise guckt man da ja immer noch auf die Templates und die Unterschiede in den Templates, aber mit Process Mining kann man da ganz rangehen und sagen: Ok, ich analysiere jetzt den Ist-Prozess, oder die Ist-Prozesse, in den fünf Systemen, gucke mir an, wie groß sind die Überschneidungen, wo sind vielleicht irgendwelche Ausreißer, was ist jetzt wirklich ein Best Practice und kann dann mit der Neusystemeinführung vielleicht sogar ein paar Themen gleich mit abstellen. Das ist allerdings … das ersetzt ja nicht das restliche Projekt, sondern das wäre so eine Unterstützung in so einem Projekt. In dem Moment, wo ich einen Ist-Prozess habe und da auch Sachen zu gefunden habe, geht es natürlich sofort in das Thema Optimierung. Neben Ist-Prozesserhebung ist das Thema Prozessoptimierung natürlich total spannend. Da kann man dann nach Abweichlern suchen, nach Ausreißern und das finde ich sehr charmant am Thema Process Mining. Das ist halt auch eine ganz andere Datenbasis für die Diskussion. Wie oft habe ich früher irgendwo in Workshops mit den Spezialisten unterhalten, die mir dann erzählt haben, wie kompliziert und anstrengend dieser Prozess ist, was dann aber natürlich auch daran liegt, dass diese Spezialisten für die speziell komplizierten Themen zuständig sind. Und mit Process Mining kann man das jetzt sehr konkret machen. Wie groß ist dieses Mengengerüst? Man kann diese Probleme viel genauer definieren. Man kann zum Beispiel sagen: In so einem Bestellprozess, welche Zulieferer betrifft das denn, die besonders lange brauchen oder die bei mir besonders Aufwände erzeugen. Dann stelle ich fest, ich habe 700 Zulieferer und vielleicht 100 000 Bestellungen im Jahr, aber mit Wirklichkeit muss ich mich nur mit den 20 für diese 4 Produktgruppen unterhalten und kann dann sozusagen ganz konkrete Ansätze finden, um in die Prozessoptimierung zu gehen. Und wenn man das macht, dann kann natürlich auch im Nachhinein die Wirksamkeit bemessen, also man stelle sich vor, man hat jetzt also Prozesse analysiert, Optimierungspotentiale gefunden, hat die behoben und guckt dann drei Monate später nach: Hat sich das ausgewirkt? Und man kann dann auch quantifizieren: Hat sich das gelohnt?
Das heißt, da haben wir schon mal zwei Use Cases: Ist-Prozesse erheben oder auch Prozesse optimieren. Ein großer Teil, der in den nächsten Jahren noch kommen wird, ist das Thema Conformance Checking. Das heißt, es ist schon da, aber es wird sich noch weiter ausbreiten. Also die Frage: Habe ich denn so gearbeitet, wie ich arbeiten sollte? Wenn man sich überlegt, so ein Controlling oder so eine interne Revision sind ja genau dafür zuständig: Wie weit sind die Prozesse konform gewesen, Also so gelaufen wie sie hätten laufen sollen?

Und ganz spannend wird es da, wo externe Wirtschaftsprüfer so auf diese Daten gucken. So als ein Beispiel die KPMG hat ein großes Projekt laufen. Die gehen nicht mehr hin wie früher und sagen: Ok, zeig mir mal deine SAP-Einstellungen und dann machen wir mal eine Stichprobe und dann reden wir mal mit drei Leuten. Sondern sie sagen: Hier bitte, gib mir mal die Daten und dann kann ich dir sagen, wo die interessanten Punkte sind und dann lege ich dort den Finger in die Wunde. Und wenn man sich das mal überlegt; wenn externe Wirtschaftsprüfer das mal alle in großem Stil adaptiert haben und künftig ganz genau mit Process Mining in die Datenbestände der Unternehmen gucken können, dann kann es sich eigentlich gar kein Unternehmen mehr leisten nicht auch diesen Blick auf die Daten zu haben.
Das heißt Conformance Checking ist etwas, das ist sicherlich das große Thema, was noch gar nicht so stark im Markt angekommen ist, was aber extrem jetzt schon an Aufwind gewinnt und auch noch mehr gewinnen wird.

Gut, das ist sozusagen: Ich erhebe einen Ist-Prozess, ich mache eine Prozessoptimierung oder ich guck nach Conformance. Es gibt noch einen weiteren Anwendungsfall oder eine Gruppe von Anwendungsfällen. Das nenne ich immer Betriebsunterstüzung. Was macht man da? Na ja, Sie hatten es ja auch schon gesagt: Man zieht sich immer mal wieder die Daten und wenn man kontinuierlich Daten zieht, dann sehe ich ja auch Daten von aktuell laufenden Prozessen. Und dann kann ich genau solche Vorschlagssysteme bauen, wo ich sage: Leute, die an diesem Punkt standen, haben in 80 Prozent der Fälle den nächsten Schritt gemacht, zum Beispiel. Oder ich kann gucken, welche Prozesse gerade gegen Service-Level-Agreements verstoßen oder ich kann sogar schon proaktiv sagen: Folgende Prozesse, die so gelaufen sind, haben statistisch gesehen in der nächsten Woche ein Problem. Und dann kann ich die Prozesseigner, die Bearbeiter, wen auch immer schnell informieren und darauf hinweisen: Guckt doch jetzt schon mal rein und versucht den Prozess noch so und so zu lenken, also man kann das auch kombinieren mit einem Vorschlagssystem, so und so zu lenken, dass der Prozess sich wieder fängt und eben nicht gegen irgendwelche Service-Levels verstößt oder ich kann den Kunden auch schon früher anrufen und sagen: Hör mal, es tut mir leid, aber dieser Prozess oder diese Sache werden wir nicht in dieser Zeit liefern können. Das heißt, das ist ein ganz wenn das Thema Process Mining stark in das Unternehmen integriert und eingesetzt wird, kann man da ganz viele tolle Sachen machen, um schon proaktiv Prozesse zu steuern.

Götz Müller: Jetzt ging mir gerade bei ihrer Erzählung ein Punkt durch den Kopf, den ich aus zwei anderen Stellen vergleichbar kenne. Das ist nämlich, die Menschen, die in den Prozessen tätig sind, werden ja ein Stück weit sehr transparent. Ich weiß das aus meinem früheren Leben, da waren es konkret die Software-Entwickler, mit dem Schlagwort Software-Metriken, die da ganz empfindlich reagiert haben. Ich weiß es heute in Produktionen macht man Video-Beobachtungen, wo man manchmal nur die Hände sieht, auch da so ein Thema Datenschutz, weil ich da Menschen aufnehme. Was ist da Ihre Erfahrung? Ein Gedanke, der mir halt so durch den Kopf schoss gerade.

Alexander Lübbe: Das ist ein guter Punkt und der ist auch extrem wichtig.

Götz Müller: Wie reagieren die Menschen darauf? Wenn sie da irgendwann, wie ich jetzt gerade, draufkommen: Hey, da werde ich ja beobachtbar.

Alexander Lübbe: Also, da muss man sehr sensibel sein und das ist auch ein wichtiger Punkt. Erstens: Wenn wir personenbezogene Daten erheben, dann muss man da ganz genau drauf gucken und auch mit dem Betriebsrat darüber reden, da kommt man sonst auch gar nicht an die Daten ran. Wichtig ist, wenn man, ich versuche mal weg von den Menschen auf das Thema zu gucken. Es ist ja nicht unbedingt der Fehler von irgendeinem Einzelnen, sondern meistens ein systemisches Thema und wenn man die Fragen designt. Also wenn man losgeht und sich die Frage stellt: Was will ich denn eigentlich analysieren, dann ist es ja selten die Frage: welcher Mitarbeiter hat die schlechtesten Noten, sondern: Wo kann ich im Prozess gewisse Ausreißer identifizieren? Und wenn man diese Daten findet, dann muss man auch sehr vorsichtig sein mit der Interpretation. Ich gebe Ihnen ein Beispiel: Wenn man sozusagen sich Ärzte anguckt und die Frage stellt ‚Naja, wer ist denn ein guter Arzt?‘ könnte man sagen, da, wo keine Patienten auf dem Tisch sterben. Wenn es jetzt ein Chirurg ist: Chirurgen, wo keiner stirbt, wunderbar, das sind die besten Chirurgen. Ist aber eigentlich andersrum: Bei den besten Chirurgen sterben die meisten Leute auf dem Tisch. Warum? Weil die die schwersten Fälle auf den Tisch kriegen. Und so ein bisschen ist das natürlich auch bei der Prozessbearbeitung. Wir haben immer erfahrene Kollegen im Haus – Sachbearbeiter, Bearbeiter der Prozesse – die lange dabei sind, die gute Erfahrungen haben und die deshalb die harten Fälle kriegen und dann darauf zu gucken, dass die harten Fälle immer bei Frau Meier liegen und daraus zu schließen, dass Frau Meier ein Problem ist, ist definitiv zu schnell geschossen. Also da muss man sehr verantwortungsvoll damit umgehen, was man in den Daten sieht und darf nicht zu schnell springen. Denn das Process Mining gibt uns Hinweise darauf, wo wir gucken müssen, aber das ersetzt nicht die Klärung.

Götz Müller: Ja, die Interpretation der Daten dann auch. Oder der Ergebnisse, die ich daraus erzeugt habe.

Wenn jetzt jemand sagt: Hm, spannendes Thema, möchte ich machen, was auch immer jetzt machen im Detail heißt. Wenn jemand damit anfangen möchte, was sind die ersten Schritte, wie geht man da vor?

Alexander Lübbe: Ja, wir unterscheiden den Einsatz von Process Mining mehrstufig. Also im ersten Schritt macht man sicher erst ein Einstiegsprojekt. Man sucht sich einen Prozess, der wie ich schon sagte, der irgendwie im Kernbereich liegt, von dem ich schon Ahnung habe, was da alles gehen könnte, zu dem ich Fragen habe. Und so ein Einstiegsprojekt, da macht man dann … da geht man erst mal hin und überlegt, wie Sie auch schon sagten, am Whiteboard oder die haben vielleicht schon den Prozess schon modelliert, weiß man ja nicht. Was ist dieser Prozess? Welche Fragen wollen wir zu diesem Prozess beantworten? Und klärt in diesem Zuge dann: Haben wir überhaupt die Daten dazu?

Also da geht es jetzt nicht nur darum: Wo schlägt sich ein Aktivitätsstart und Ende nieder, sondern auch: Habe ich so etwas wie Volumen, also was ich Eingangs sagte, die Umsatzvolumen pro Auftrag oder was auch immer. Weil, wenn ich Fragen dazu beantworten will, müssen diese Daten bei der Extraktion mit enthalten sein. Das heißt, man klärt erst mal, welchen Prozess hat man, hat man die Datenverfügbarkeit und welche Fragen möchte man beantworten, das in so einem Dreiklang. Dann macht man einen Datenabzug und eine Aufbereitung und spielt das ins Tool. Das klingt jetzt sehr kurzgegriffen, ist aber der Teil, der gegebenenfalls so ein Projekt auch sprengen kann. Denn wenn man zum ersten Mal an so ein System rangeht und eine Datenextraktion macht und das vorher vielleicht auch nicht kannte, dann kann da alles bei rauskommen. Bis hin zu: Wir müssen erst mal ein Datenmanagementprojekt machen, um das alles ordentlich auf die Reihe zu kriegen, damit wir diese Fragen beantworten können. Also, da liegt immer noch so ein kleiner Gefahrenpunkt bei dieser Datenextraktion und Transformation – es ist wie so ein kleines Überraschungspaket. Aber es ist in den meisten Fällen handhabbar und jetzt kann ich sozusagen losgehen und hab dann die Analyse, kann verschiedene Fragen stellen. Diese Tools, die es heute so am Markt gibt, das ist wirklich schon sehr, sehr schick und erinnert wirklich an DBI-Tools der neusten Generation. Und dann kann ich sozusagen die Fragen beantworten, Erkenntnisse ableiten, Handlungsempfehlungen ableiten. Das heißt, ich habe dann meine Ist-Analyse gemacht, habe Handlungsempfehlungen und kann jetzt losgehen und die Verbesserungen umsetzen. Das ist sozusagen einmalig Process Mining gemacht. Habe ich was rausgefunden, kann ich handeln. Und dann ist irgendwann die Frage: Das möchte ich aber noch mal machen. Jetzt möchte ich mal gucken zum Beispiel, ob das denn auch gewirkt hat. Und dann sind wir in so einem Szenario von wiederkehrendem Einsatz von Process Mining und da haben wir dann, brauchen wir ja nicht jedes Mal Datenverfügbarkeit etc. klären, sondern da müssen wir dann gucken, wenn die Handlungsempfehlungen umgesetzt sind, ziehe ich mir noch mal ein Datenabzug, muss noch mal transformieren, einspielen, analysieren und auch wieder Veränderungsbedarf für die nächste Runde ableiten.

Also wir unterschieden erstmal einmalig, wiederkehrend und dann gibt es diesen Punkt integriert. Denn in diesem wiederkehrenden Szenario hab ich wieder das Problem, ich muss die Daten extrahieren, transformieren und ins Tool laden und wenn ich aber eine Schnittstelle habe, wo ich das Tool direkt an mein, beispielsweise SAP-System anflanschen kann und der kann da permanent die Daten ziehen, dann ist das kein Aufwand mehr, sondern ich muss nur noch auf einen Knopf drücken, krieg den aktuellen Datenabzug und kann all die anderen Dinge machen, die ich Eingangs beim Thema Betriebsunterstützung gesagt habe, das heißt, Leute informieren, deine Prozesse stehen übrigens dort, dieser Prozess ist abnormal, hat sich irgendwie gegen einen KPI gerichtet oder solche Dinge.

Das heißt, erstmal fängt man an mit so einer Einstiegsdroge, da kann man auch klein starten, ein kleines Projekt machen, 10/12 Tage, also einmal zeigen, dass es funktioniert, aber auch zeigen, quantifizieren, wo der Mehrwert liegt. Dann kann man … geht man meistens in so ein wiederkehrendes Szenario über, wo man vielleicht auch mehrere Prozesse dann aufnimmt und der große ??? ist dann sozusagen, wenn man ein System kauft, was direkt mit dem Kernsystem des Unternehmens integriert ist, durch einen Adapter, der vielleicht gebaut werden muss, vielleicht hat der Hersteller so einen Standardadapter, das kommt immer darauf an. Und dann kann man permanent seine Prozesse damit überwachen und Analysen fahren.

Götz Müller: Jetzt haben Sie das Stichwort öfters genannt, da möchte ich dann zum Abschluss noch mal drauf eingehen. Jetzt haben wir über die Vorgehensweise gesprochen, jetzt hört jemand eben: Ja, will ich machen, hab’ grob verstanden, was passieren muss – was nehme ich? Also sprich, ich möchte ein Bild aufnehmen, da nehme ich halt einen Hammer und jetzt in dem Fall scheint es mit einem Hammer wahrscheinlich nicht getan zu sein.

Alexander Lübbe: Ja, also wer sich da informieren will, was gibt es da für Tools am Markt, das ist ja genau, was wir dieses Jahr gemacht haben unter www.toolmarktmonitor.de bieten wir unsere Studien zum Download an, die sind auch kostenfrei und da kann man sehen: Was bietet das Tool? Welche Aspekte bieten solche Tools? Und da hängen dann in unserem Fall haben sieben Toolhersteller mitgemacht, haben ihre Informationen eingebracht, und da hängt dann zu jedem Tool dann hinten noch so ein kleiner Steckbrief und dann kann ich, nachdem ich weiß, was ich von solchen Tools erwarten kann, mir diese Steckbriefe angucken, da gibt es Screenshots und ein paar Infos, und kann sagen: Das interessiert mich mehr und da gucke ich rein. Das ist jetzt sozusagen, ich will das im Unternehmenseinsatz machen.

Wer jetzt sagt: Ich bin aber interessiert am ganzen Thema Process Mining, dem empfehle ich http://processmining.org. Das ist eine Plattform, die es seit Jahren gibt, aus der Forschungscommunity raus, da gibt es zum Beispiel das Open Source Tool ProM, das war das erste Process Mining Tool, wo das ganze Thema auch herkam und jeder Forscher, der in den letzten zehn Jahren promoviert hat zu dem Thema hat irgendwelche Algorithmen geschrieben, die sich in ProM reinladen und nutzen lassen. Es ist nicht unbedingt, ich sag mal, unternehmenskompatibel, aber für die Leute, die sagen: Mensch, ich habe Lust, mich mit dem Thema Process Mining zu beschäftigen, die können auch mal dort reinschauen. Da gibt es zum Beispiel auch Online Classes und Beispieldatensätze, sehr spannend an der Stelle, es gibt zum Beispiel, ich glaube seit 2011, die Business Process Intelligence Challenge, das ist ein wiederkehrender Workshop angeflanscht an die BPM-Konferenz. Dort reichen Unternehmen Datensätze ein und stellen Fragen dazu und die sind auch gar nicht so einfach zu beantworten. Und dann gehen die Forscher hin und sagen: Ich habe hier neue Ideen für algorithmische Auswertungen beim Thema Process Mining und ich habe da mal ein Paper dazu geschrieben, wie man das jetzt auswerten und die Fragen beantworten kann. Was man da dann findet, sind große Datensätze, Realdatensätze, Fragestellungen und die Antworten. Und das ist eine sehr schöne Möglichkeit zu schauen, was kann man mit Process Mining noch alles machen.

Götz Müller: Ja, und es profitieren dann ja beide Seiten. Die Hochschulen, die Forschung hat die Daten, die sie sonst vielleicht nie bekommen würden, aus den Unternehmen raus; und die Unternehmen haben eine Auswertung ihrer Daten.

Alexander Lübbe: Ja und das hat in den letzten Jahren auch massiv zugenommen, gerade durch die Digitalisierung, aber auch dadurch dass wahnsinnig viele Tools verfügbar sind. Wenn man sich den Markt anguckt, haben wir festgestellt, in den letzten zwei-drei Jahren hat sich die Tool-Herstellerzahl quasi verdoppelt. Das liegt zum Einen daran, das natürlich mehr Leute promoviert sind oder irgendwie durch die Uni gelaufen sind und diese Technologien dort gelehrt bekommen haben, festgestellt haben, dass es das gibt. Zum Zweiten auch wirklich, dass die Nachfrage massiv angezogen ist, dadurch dass wir im Zuge der Digitalisierung heute einfach viel viel mehr Fußspuren permanent bei unserem Handeln im Unternehmen hinterlassen.

Götz Müller: Spannendes Thema. Herr Lübbe, ich danke Ihnen also für Ihre Zeit, dass Sie da einen kleinen Einblick geben konnten. Ich werde die verschiedenen Websites, die Sie erwähnt haben, werde ich in den Notizen zur Episode aufführen, dann kann der ein oder andere Zuhörer, der da mehr wissen will, sich das anschauen. Also, ich danke Ihnen noch mal für die Zeit und vielleicht ergibt sich irgendwann mal die Chance, dass man sich persönlich begegnet.

Alexander Lübbe: Ich würde mich freuen. Ich wünsche Ihnen noch einen schönen Tag.

Götz Müller: Danke, gleichfalls.

Das war die heutige Episode im Gespräch mit Alexander Lübbe zum Thema Process Mining. Notizen und Links zur Episode finden Sie auf meiner Website unter dem Stichwort 089.

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Ich bin Götz Müller und das war Kaizen to go. Vielen Dank fürs Zuhören und Ihr Interesse. Ich wünsche Ihnen eine gute Zeit bis zur nächsten Episode. Und denken Sie immer daran, bei allem was Sie tun oder zu lassen, das Leben ist viel zu kurz, um es mit Verschwendung zu verbringen.

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