Aktuelle Trends im Process Mining – Einblicke von Jan

Process Mining verändert die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Abläufe verstehen und optimieren. In diesem aufschlussreichen Interview erkunden wir mit Prof. Dr. Jan Mendling von der Humboldt-Universität zu Berlin die neuesten Trends, Herausforderungen und Möglichkeiten, die das Feld des Process Mining heute prägen.

Die Highlights unserer Diskussion:

• Warum Process Mining unverzichtbar ist und wie es einen greifbaren Wert für Unternehmen schafft.
• Die Entwicklung von Process Mining hin zu objektzentrierten und komplexen Ansätzen.
• Die wichtigsten Schwachstellen der aktuellen Lösungen und der wachsende Bedarf an modernen, robusten Alternativen.
• Die Herausforderungen bei der Arbeit mit klassischen Ereignisprotokollen und wie sie sich auf die organisatorische Effizienz auswirken.
• Prognosen für die Zukunft von Process Mining-Anbietern und des Marktes, die Aufschluss über kommende Innovationen geben. Process Mining hat sich als ein wichtiger Ansatz für das Prozessmanagement etabliert.

Process Mining hat sich mittlerweile als wichtiger Ansatz für das Prozessmanagement etabliert. Aber warum sprechen wir überhaupt über Prozesse?

Prozesse sind der Schlüssel zu einer besseren Produktivität. In den 1980er Jahren investierten Unternehmen erstmals massiv in Informationstechnologie. Ökonomen wunderten sich, dass sich daraus keine großen Produktivitätsgewinne ergaben. Dieses Produktivitätsparadox löst sich in den 1990er Jahren. Man hatte die Prozesse vergessen. Das heißt, IT-Investitionen führen nur dann zu einer Produktivitätssteigerung, wenn auf Basis dieser IT neue Prozesse oder bestehende Prozesse besser aufgesetzt werden. Um solche Verbesserungen zu erreichen, muss man die bestehenden Prozesse zuerst einmal im Detail verstehen

In Ihrer Forschungstätigkeit haben Sie sich seit Jahren intensiv mit der Einsatz von Process Mining Ansätzen in Organisationen. Was muss eine moderne Applikation heutzutage bieten, um nachhaltigen Nutzen zu stiften?

Nehmen wir einmal vier Punkte. Erstens, ein Process-Mining-System muss dabei helfen, verschiedene Datenquellen leicht und schnell anzubinden. Zweitens, die Darstellung des Prozesses muss komplexe Abhängigkeiten verständlich veranschaulichen. Drittens, das Prozesswissen der MitarbeiterInnen muss in die Analyse integriert werden. Viertens, mithilfe von generative Künstlicher Intelligenz können einfache Fragen gestellt werden.

Aus Ihrer Erfahrung heraus: Was sind bei der erfolgreichen Einführung und Nutzung von Process Mining die größten Schwierigkeiten für Unternehmen?

Process Mining erfordert die Anbindung von Daten, dazu braucht man oft jemanden aus der IT, die Expertise der Fachabteilung und die methodische Kompetenz von Prozessexperten. Bei methodischen und technischen Herausforderungen können Berater helfen. Die Fachexpertise muss im Haus vorhanden sein.

Wie genau äußern sich die Schwächen herkömmlicher Process Mining Anwendungen konkret und welche Auswirkungen kann dies auf die Entscheidungsfindung haben?

Die klassischen Methoden des Process Mining erstellen aus den Ereignisdaten sogenannte Abfolgegraphen. Diese sind ungenau und zeigen Komplexität, die so gar nicht in der Realität existiert. Dies kann dazu führen, dass man Engpässe gezeigt bekommt, die tatsächlich keine sind. Moderne Methoden können das besser.   

Sind das auch die Gründe, warum objektzentrisches bzw. multidimensionales Process Mining aktuell in aller Munde sind?

Ja, das ist richtig. In diesem Bereich gibt es verschiedene neue Ansätze. Einige davon sind allerdings auch recht kompliziert. Das ist eine Herausforderung für die Fachabteilung. Es lohnt sich, verschiedene Ansätze zu vergleichen.   

Ist es möglich, ohne Event Logs Process Mining einzusetzen? Sind da noch challenges die im Weg stehen?

Ja, das ist möglich und auch sehr sinnvoll. In der Vergangenheit haben Unternehmen oft aus den reichen Daten ihrer Quellsysteme viel Detailschärfe weggeschmissen, um reduktionistische Event Logs zu generieren. Bei der Analyse hat man dann probiert, Sachverhalte zu rekonstruieren, die in den ursprünglichen Quelldaten explizit abgebildet waren. Viele neue Ansätze bauen deshalb auf der Idee, detailreiche Daten in Knowledge-Graphen zu überführen und darauf flexible und komplexe Auswertungen bereitzustellen.

Zeigt sich dieser Trend auch schon bei den Anbietern von Process Mining im Markt?

Viele Anbieter sehen sich mit einem Innovationsdilemma konfrontiert. Es sind weitestgehend neue Anbieter, die diese Ideen umsetzen, und sehr finanzstarke Anbieter, die ihre klassischen Ansätze ergänzen.

Letzte Frage: Welchen Rat würden Sie Unternehmen bei der Auswahl einer Process-Mining-Anwendung geben?

Ich komme auf meine erste Bemerkung zurück. Investitionen in die IT zahlen sich aus, wenn man sich die entsprechenden Prozesse ansieht. Für Process Mining bedeutet das, dass man sich die Entscheidungsprozesse anschauen muss. Welche Personen in welchen Bereichen des Unternehmens müssen ihre Prozesse kontinuierlich weiterentwickeln? Mit Hilfe eines schnellen Proof-of-Values kann eine steile Lernkurve in der Fachabteilung aufgebaut werden. Diese Erfahrungen sollten dann genutzt werden, um Verbesserungen in den Managementprozessen anzustreben und das geeignete Werkzeug auszuwählen.

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