In der sich schnell entwickelnden Geschäftswelt, wo der Drang zur Digitalisierung oft die Linien zwischen Schlagwörtern und einflussreichen Technologien verschwimmt, ist es entscheidend, diese Begriffe für die wahren Macher und Entscheider zu entmystifizieren – diejenigen, die versuchen, die digitale Welle zu nutzen. Dieser Artikel will den nuancierten Tanz zwischen dem Internet der Dinge (IoT) und der Digitalisierung, besonders im Bereich des Geschäftsprozessmanagements (BPM), auspacken. Warum sollte dich das interessieren? Weil das Verständnis dieser Unterschiede und Synergien der Schlüssel sein könnte, um beispiellose organisatorische Effizienz freizusetzen und deine Organisationsdaten voll auszunutzen.
Digitalisierung bezieht sich auf die Integration von digitalen Technologien in alle Bereiche eines Unternehmens, was grundlegend ändert, wie du operierst und Wert für Kunden lieferst. Es geht um mehr als nur den Wechsel von einem analogen zu einem digitalen Format; es ist ein Überdenken alter Betriebsmodelle, die Steigerung der Effizienz und die Verbesserung der Kundenerfahrung durch Technologie.
Das Internet der Dinge (IoT) wird andererseits oft als Teilbereich der Digitalisierung angesehen. IoT vernetzt Alltagsgegenstände über das Internet, wodurch sie Daten senden und empfangen können. Diese Fähigkeit verwandelt passive Umgebungen in dynamische Systeme aus Einsichten und Aktionen, insbesondere in Sektoren wie Fertigung, Einzelhandel und Dienstleistungen. IoT-Geräte reichen von einfachen Sensoren bis hin zu Smartphones und Wearables, die jeweils Daten sammeln, die Effizienz steigern und Prozesse optimieren können.
Während Digitalisierung breit gefasst ist und alles von deiner CRM-Software bis zu Cloud-Computing umfasst, geht es beim IoT speziell darum, unabhängige automatisierte Akteure (Dinge) innerhalb der Organisation nachvollziehbarer und individuell steuerbarer zu machen. Diese Unterscheidung ist entscheidend, denn obwohl alles IoT Teil der Digitalisierung ist, beinhaltet nicht jeder Aspekt der Digitalisierung IoT. Dies zu verstehen, kann Organisationen helfen, ihre Bemühungen dort zu konzentrieren, wo sie den größten Nutzen sehen.
Wie im „Internet of Things Meets Business Process Management – a Manifesto“ von Janiesch et al. dargelegt, kann die Übernahme von IoT-Prinzipien innerhalb von BPM zu erheblichen Verbesserungen in Prozesseffizienz und -wirksamkeit führen. Beispielsweise können in einem Fertigungskontext IoT-Geräte die Leistung von Ausrüstungen in Echtzeit überwachen, Ausfälle vorhersagen, bevor sie auftreten, und Ausfallzeiten reduzieren. Im Einzelhandel können intelligente Regale mit Gewichtssensoren den Lagerbestand überwachen, Warnungen auslösen, wenn Artikel knapp werden, und automatisch Nachbestellungen anstoßen.
Praktische Vorschläge aus dem Manifest betonen die Notwendigkeit einer robusten Integration zwischen IoT-Datenströmen und BPM-Tools. Diese Integration ermöglicht automatisierte Reaktionen auf datengesteuerte Einsichten, wie die Anpassung von Produktionsniveaus in Reaktion auf Lieferkettenfluktuationen oder Änderungen der Kundennachfrage.
Aktuelle Forschungen, einschließlich der Einblicke von „On the Interplay between IoT and BPM“ von De Luzi et al., deuten darauf hin, dass, obwohl die theoretische Grundlage robust ist, die praktische Anwendung branchenübergreifend stark variiert. Die Integration von IoT innerhalb von BPM ist eine aufkeimende Grenze. Einige Sektoren, insbesondere solche mit hochwertigen Vermögenswerten wie der Luft- und Raumfahrt und der Hochtechnologiefertigung, sind Vorreiter und nutzen ausgeklügelte Sensoren und Analysen, um Prozessverbesserungen und prädiktive Wartung voranzutreiben.
Die Lücke zwischen Fähigkeit und Implementierung in vielen Organisationen bleibt jedoch groß. Herausforderungen wie Datensicherheit, Datenschutzbedenken und die Notwendigkeit erheblicher anfänglicher Investitionen in die IoT-Infrastruktur können abschreckend wirken. Trotz dieser Hürden ist das Potenzial von IoT, Abläufe zu straffen und die Entscheidungsfindung zu verbessern, immens und macht es zu einem lohnenswerten Unterfangen für diejenigen, die in einem digital getriebenen Markt erfolgreich sein wollen.
Während Unternehmen über den Sprung zur IoT-Integration nachdenken, erkennen wir, dass nicht alle digitalen Transformationsinitiativen solche Fortschritte erfordern. Process Mining ist eine robuste Alternative, besonders attraktiv für Organisationen, die sich noch in der Mitte ihres digitalen Reifepfads befinden. Diese Technologie beinhaltet das Mining Ihrer bestehenden Systemdaten, um die tatsächliche Leistung von Geschäftsprozessen zu visualisieren und zu analysieren. Sie konzentriert sich darauf, Effizienzen zu verbessern, indem Engpässe identifiziert, Prozessänderungen validiert und Arbeitsabläufe optimiert werden – alles hauptsächlich in menschenzentrierten Prozessen.
Process Mining hebt sich hervor, weil es bestehende Organisationsdaten nutzt, um Einblicke in Prozesse zu bieten, ohne dass sofort IoT benötigt wird. Es erfordert eine gute Grundlage in der Digitalisierung, hauptsächlich durch umfassende Datenprotokolle von Enterprise-Resource-Planning- (ERP-)Systemen und Customer-Relationship-Management- (CRM-)Plattformen. Der Unterschied ist klar: Während IoT Effizienz durch Echtzeitdaten von vernetzten Geräten antreibt, zieht Process Mining seinen Wert aus den bereits vorhandenen Datenpfaden in traditionellen Systemen. Dieser Ansatz steht nicht nur im Einklang mit der Verbesserung der organisatorischen Effizienz, sondern dient auch als entscheidender Schritt in Umgebungen, in denen die digitale Kultur noch in der Entwicklung ist.
Warum jedoch zwischen IoT und Process Mining wählen, wenn deren Kombination noch größere Vorteile bringen könnte? Die Integration von IoT mit Process Mining kann die Prozessanalyse bereichern, indem Schichten von kontextbezogenen Daten hinzugefügt werden, die tiefere Einblicke und handlungsorientiertere Ergebnisse bieten. Zum Beispiel kann in einem Fertigungsumfeld IoT-Geräte den Echtzeitstatus von Ausrüstungen verfolgen, während Process Mining den Arbeitsablauf rund um die Wartung der Ausrüstung analysiert. Zusammen können sie Ineffizienzen nicht nur in der Leistung der Ausrüstung, sondern auch in den menschlichen Interaktionen mit diesen Maschinen aufzeigen.
Bertrand et al.’s Paper, A Bridging Model for Process Mining and IoT, zeigt, wie IoT den kontextuellen Hintergrund für Prozessereignisse bieten kann, wodurch die abgebauten Daten reicher und relevanter werden. Dieses Modell glänzt besonders in Szenarien, in denen menschliche Interaktion entscheidend für die automatisierten Prozesse ist, wie in Produktionslinien, wo sowohl menschliche Entscheidungen als auch mechanische Leistung von entscheidender Bedeutung sind. Beispielsweise könnte man sich einen Autohersteller vorstellen, der IoT-Sensoren integriert, um die Montagelinienmaschinen zu überwachen, gekoppelt mit Process Mining, um Arbeitnehmeraufgaben und Zeitpläne zu optimieren. Ein solcher Ansatz strafft nicht nur die Abläufe, sondern verbessert auch die Sicherheit und Qualitätskontrolle und beweist, dass IoT Process Mining tatsächlich effektiv ergänzen kann.
Abschließend zeigt unsere Untersuchung, dass, während IoT und Process Mining unterschiedliche Zwecke dienen, ihre Integration einen umfassenderen Ansatz für das Geschäftsprozessmanagement fördern kann. Organisationen sollten ihre aktuelle Infrastruktur und Datenfähigkeiten bewerten, um den besten Weg nach vorne zu bestimmen.
Letztendlich geht es nicht darum, eines über das andere zu wählen, sondern zu verstehen, wie beide koexistieren und sich ergänzen können, um die Leistung der Organisation zu verbessern. Während sich die digitale Landschaft weiterentwickelt, wird die Fusion von IoT und Process Mining wahrscheinlich zu einem Grundpfeiler für Unternehmen werden, die wettbewerbsfähig bleiben und sich an sich ändernde Marktdynamiken anpassen möchten. Fühle dich frei, Kontakt aufzunehmen und darüber zu sprechen, wie deine Organisation diese Technologien nutzen kann, um die Nase vorn zu haben. Bis dahin, bleib innovativ.