Willkommen zur August-Ausgabe 2024 des Process Management News Round-Up. Jeden Monat tauchen wir in die wichtigsten Entwicklungen im Bereich des Business Process Managements (BPM) ein und bieten dir einen kompakten, aber umfassenden Überblick. Diesmal liegt der Fokus auf Fortschritten in der Process Mining Maturity, dem wachsenden Potenzial von Digital Twins und der strategischen Bedeutung nachhaltiger Prozesse für die AI-Transformation. Egal, ob du ein erfahrener Profi oder neu im BPM-Bereich bist, dieses Round-Up liefert dir handfeste Einblicke, um in diesem dynamischen Umfeld vorne mitzuspielen.
In einem neuen Paper, veröffentlicht von Autoren der Universität Paderborn und dem renommierten Fraunhofer-Institut, wird detailliert untersucht, welche Faktoren zur Process Mining Maturity beitragen. Der Artikel mit dem Titel „Improving Process Mining Maturity“ beleuchtet die Methoden und Frameworks, die notwendig sind, um die Fähigkeiten im Process Mining innerhalb von Organisationen zu verbessern.
Das Paper identifiziert mehrere Schlüsselfaktoren, die die Reife von Process Mining Praktiken bestimmen, darunter die Integration von Advanced Analytics, die Ausrichtung der Process Mining Aktivitäten an strategischen Zielen und die Entwicklung einer datenzentrierten Kultur innerhalb der Unternehmen. Die Autoren argumentieren, dass ein hohes Maß an Process Mining Maturity nicht nur durch die richtigen Tools erreicht wird, sondern auch durch die Einbettung dieser Praktiken in die Unternehmenskultur und deren Abstimmung mit den übergeordneten Geschäftsziele.
Um diese Erkenntnisse in die Praxis umzusetzen, können Organisationen damit beginnen, eine gründliche Bewertung ihrer aktuellen Process Mining Fähigkeiten durchzuführen und Verbesserungsbereiche zu identifizieren. Investitionen in Trainingsprogramme zur Erweiterung der Fähigkeiten von Process Analysts und die enge Verknüpfung von Process Mining Initiativen mit den strategischen Zielen des Unternehmens sind ebenfalls entscheidende Schritte. Darüber hinaus kann die Förderung einer datengesteuerten Kultur, in der Erkenntnisse aus dem Process Mining aktiv in die Entscheidungsfindung einfließen, das Reifelevel des Process Minings innerhalb eines Unternehmens erheblich steigern.
Das Konzept der Digital Twins gewinnt immer mehr an Bedeutung, doch das volle Potenzial zur Verbesserung der Customer Experience bleibt weitgehend ungenutzt. Ein aktueller Artikel von ERP Today untersucht das transformative Potenzial von Digital Twins in verschiedenen Branchen außerhalb der Logistik und Fertigung.
Ein Digital Twin ist eine virtuelle Nachbildung einer physischen Einheit oder eines Systems, die es Unternehmen ermöglicht, Prozesse in einer risikofreien virtuellen Umgebung zu simulieren, zu analysieren und zu optimieren. Der Artikel hebt hervor, wie Digital Twins derzeit genutzt werden, um die Betriebseffizienz zu steigern und potenzielle Probleme vorherzusagen, bevor sie auftreten, wodurch Ausfallzeiten minimiert und die Kundenzufriedenheit erhöht werden.
Das Potenzial von Digital Twins geht jedoch über den physischen Bereich hinaus. Moderne Process Science und Process Mining Techniken können Digital Twins geistiger Arbeit erstellen, komplexe Workflows abbilden und Ineffizienzen in wissensintensiven Aufgaben identifizieren. Durch den Einsatz von Digital Twins auf diese Weise können Unternehmen Prozesse optimieren, Fehler reduzieren und die allgemeine Customer Experience erheblich verbessern.
Für Unternehmen, die diesen Ansatz erkunden möchten, ist es wichtig, zunächst ein klares Verständnis der Prozesse zu haben, die am meisten von einem Digital Twin Ansatz profitieren würden. Die Investition in die richtige Technologie und Expertise, um Digital Twins zu erstellen und zu pflegen, sowie deren Integration in die breitere BPM-Strategie des Unternehmens, kann erheblichen Mehrwert freisetzen und einen Wettbewerbsvorteil in einem sich schnell entwickelnden Markt bieten.
Ein kürzlich erschienener Artikel vom Process Excellence Network untersucht die entscheidende Rolle nachhaltiger Prozesse für den erfolgreichen Einsatz von AI-Technologien. Der Artikel mit dem Titel „Data Debt: AI & Sustainable Processes“ betont den wachsenden Konsens unter Branchenexperten: AI kann auf einer Grundlage aus schlechter Datenqualität und fragmentierten Prozessen nicht effektiv funktionieren.
Der Artikel erklärt, dass viele Unternehmen versuchen, AI-Lösungen zu implementieren, ohne zuerst grundlegende Probleme im Zusammenhang mit Datenmanagement und Prozesseffizienz zu lösen. Dies führt häufig zu einer sogenannten „Data Debt“, einer Situation, in der das Unternehmen mit inkonsistenten, unvollständigen oder veralteten Daten belastet ist, was die Wirksamkeit von AI-Initiativen beeinträchtigt. Der Artikel plädiert für einen bedachteren Ansatz und betont die Notwendigkeit, in nachhaltige Prozesse zu investieren, die qualitativ hochwertige, gut strukturierte Daten gewährleisten.
Um dies in die Tat umzusetzen, sollten Unternehmen Datenmanagement und Prozessoptimierung als grundlegende Elemente ihrer AI-Strategie priorisieren. Das bedeutet, regelmäßige Audits der Datenqualität durchzuführen, Prozesse über Abteilungen hinweg zu standardisieren und AI-Tools so zu integrieren, dass sie bestehende Workflows verbessern, anstatt sie zu verkomplizieren. Auf diese Weise können Unternehmen eine nachhaltige Umgebung schaffen, in der AI gedeihen kann, was letztlich zu genaueren Erkenntnissen und besseren Geschäftsergebnissen führt.
In ähnlicher Weise hat die Harvard Business Review einen Artikel veröffentlicht, der die Bedeutung der Bewältigung von „Process Debt“ im Kontext der AI-Implementierung hervorhebt. Der Artikel mit dem Titel „AI Success Depends on Tackling Process Debt“ baut auf den zuvor vorgestellten Ideen auf und erläutert die Arten von Process Debt, die AI-Projekte untergraben können.
Process Debt bezieht sich auf die Anhäufung veralteter oder ineffizienter Prozesse, die den aktuellen Bedürfnissen des Unternehmens nicht mehr gerecht werden. Genau wie finanzielle Schulden die Fähigkeit eines Unternehmens einschränken können, in neue Chancen zu investieren, kann Process Debt die Bemühungen zur effektiven Nutzung von AI behindern. Zu den häufigsten Beispielen für Process Debt gehören redundante Workflows, manuelle Prozesse, die automatisiert werden sollten, und isolierte Systeme, die den Datenfluss behindern.
Der Artikel warnt davor, dass das Ignorieren von Process Debt zu „Garbage in, Garbage out“-Szenarien führen kann, bei denen AI-Modelle aufgrund fehlerhafter Eingangsdaten schlechte Ergebnisse liefern. Um dies zu vermeiden, müssen Organisationen proaktiv Ineffizienzen in ihren Prozessen identifizieren und beheben, bevor sie AI-Initiativen starten. Dies kann bedeuten, Prozesse neu zu gestalten, um agiler zu sein und mit den aktuellen Geschäftsanforderungen übereinzustimmen, sowie in Process Mining Tools zu investieren, die verborgene Ineffizienzen aufdecken können.
Durch die proaktive Bewältigung von Process Debt können Unternehmen sicherstellen, dass ihre AI-Investitionen sinnvolle Ergebnisse liefern, anstatt zu einer weiteren Quelle von Frustration und verschwendeten Ressourcen zu werden.
Die Artikel dieses Monats spiegeln einen breiteren Trend im Bereich Business Process Management wider: die wachsende Erkenntnis, dass solide Grundlagenpraktiken entscheidend für die erfolgreiche Einführung fortschrittlicher Technologien wie AI sind. Vom Verbessern der Process Mining Maturity über das Freisetzen des Potenzials von Digital Twins bis hin zur Bewältigung von Process und Data Debt liegt der Fokus zunehmend darauf, starke, nachhaltige Prozesse aufzubauen, die Innovationen unterstützen können.
Während sich die BPM-Landschaft weiterentwickelt, müssen sich Organisationen auf diese Grundlagen konzentrieren, um sicherzustellen, dass sie das volle Potenzial aufstrebender Technologien nutzen können. Wenn du erfahren möchtest, wie diese Erkenntnisse auf dein Unternehmen angewendet werden können, melde dich gerne für ein Gespräch oder eine Demo unserer eigenen Process Mining Lösung.
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