Process-Mining

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Process-Mining ist eine Technik des Prozessmanagements, die es ermöglicht, Businessprozesse auf Basis digitaler Spuren in IT-Systemen zu rekonstruieren und zu analysieren. Die in den Systemen gespeicherten einzelnen Schritte des Prozesses werden zusammengefügt und der Prozess in seiner Gesamtheit visualisiert. Process-Mining ermöglicht es, das in Daten enthaltene, implizite und sonst verborgene Prozesswissen zu modellieren und somit greifbar und transportierbar zu machen. Die Technik wird oft verwendet, wenn durch andere Herangehensweisen keine formale Beschreibung der Prozesse möglich oder wenn die Qualität existierender Prozessaufzeichnungen fragwürdig ist. Zeitgenössische Management-Trends wie z. B. BAM (Business Activity Monitoring), BOM (Business Operations Management), BPI (Business Process Intelligence) zeigen das große Interesse daran, die Analysemöglichkeiten in diesem Bereich weiterzuentwickeln.

Einsatzgebiete[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Grundsätzlich kann Process-Mining überall dort eingesetzt werden, wo einzelne Schritte eines Prozesses so in einem IT-System gespeichert werden, dass die Zusammengehörigkeit und Chronologie der Schritte nachvollziehbar ist. Diese Nachvollziehbarkeit wird durch ein Prozess- oder Ablaufprotokoll sichergestellt. Besonders trifft das auf Workflows zu, die in Workflow-Management-Systemen gespeichert und verwaltet werden. Ein Workflow ist ein formal beschriebener Geschäftsprozess, der durch ein Workflow-Management-System koordiniert und kontrolliert werden kann. Durch Benutzerschnittstellen können Nutzer mit dem System interagieren und einzelne Schritte eines Workflows speichern und bearbeiten. Die Gesamtheit der gespeicherten Schritte ergibt schließlich einen Prozess, der mit Process-Mining gehoben und rekonstruiert werden kann. So können z. B. die Transaktionen aus ERP-Systemen, der Verlauf von Tickets in einem Ticketsystem oder klinische Behandlungspfade von Patienten eines Krankenhauses dargestellt werden. Wesentliche Anwendungsfelder von Process-Mining sind die Prozessharmonisierung über verschiedene Organisationseinheiten und Gesellschaften hinweg, die Prozessoptimierung in Bezug auf Durchlaufzeiten, Prozesskosten, Prozessstabilität sowie die Sicherstellung von Compliance-Anforderungen[1]. Weitere Anwendungsmöglichkeiten für Process-Mining finden sich beispielsweise im Wissensmanagement oder in Assistenzsystemen.

Technik[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Process-Mining kann als Bindeglied zwischen Data-Mining und Business Process Management gesehen werden. Im Gegensatz zu Data-Mining konzentriert sich Process-Mining jedoch auf die Hebung von in den Daten schon enthaltenem, implizitem Prozesswissen.

Ausgangspunkt für Process-Mining bildet eine Sammlung von Daten, in denen einzelne Prozessschritte gespeichert sind. Die Qualität dieser Daten ist dabei sehr bedeutend für das Process-Mining. Auf diese Daten werden nun eine Reihe statistischer Modelle angewendet, mit deren Hilfe der Standardverlauf des Prozesses (Kernprozess) ermittelt wird. Dieser Kernprozess gilt dann als Grundlage für die übrigen Prozessabläufe und ermöglicht es, Abweichungen vom Standardprozess zu ermitteln.

Process-Mining-Typen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Die „IEEE Task Force on Process Mining“ definiert drei verschiedene Process-Mining-Typen[2]:

Discovery[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Aus den vorhandenen Ablaufsprotokollen vorliegender Daten werden die darin enthaltenen Prozesse rekonstruiert, ohne vorher über Informationen oder Modelle vorhandener Prozesse zu verfügen. Process-Mining dient hier der reinen Hebung vorhandener Prozesse. Diese Art der Anwendung von Process-Mining ist derzeit die Bekannteste.

Conformance[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Bei dieser Art des Process-Mining existiert bereits ein Modell über einen Prozessablauf. Die vorhandenen Daten werden nun auf Basis des Modells und der vorliegenden Ablaufprotokolle mit Process-Mining auf Konformität zum vorhandenen Modell überprüft.

Enhancement[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Auch hier liegen die Ablaufprotokolle und ein Modell des vorhandenen Prozesses bereits vor. Im Gegensatz zum Conformance-Typ sollen hier jedoch nicht nur Theorie und Praxis auf ihre Konformität hin überprüft, sondern das vorhandene Modell gegebenenfalls angepasst und erweitert werden. Im Idealfall führt dieses Vorgehen zu einem neuen, besseren Modell des gewünschten Prozesses.

Process Mining Software[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

2005 wurde die erste Open Source Process Mining Software ProM an der TU Eindhoven entwickelt. Folgende Open Source Process Mining wurden bisher entwickelt. Sie werden hauptsächlich in der Wissenschaft und Forschung genutzt.

  • ProM,[3] entwickelt an der technische Universität Eindhoven von Wil van der Aalst und seiner Fachgruppe.
  • PMLAB[4]  
  • Apromore[5]  

In der Industrie finden hauptsächlich proprietäre Process Mining Tools Verwendung.

  • SNP[6] Business Process Analysis (BPA) der SNP AG.
  • Disco[7] Process Mining von Fluxicon.
  • QPR ProcessAnalyzer,[8] Process Mining für die automatisierte Business Process Discovery (ABPD).
  • LANA Process Mining & Conformance Checking[9] von Lana Labs [10] bietet Process Discovery, Conformance Checking und Model Enhancement.
  • Celonis Process Mining,[11] von Celonis.
  • PAFnow Process Mining [12], Process Mining Tool von der Process Analytics Factory.
  • ProcessGold[13], Process Mining Software von ProcessGold.
  • ARIS Process Performance Manager[14], Process Mining Tool der Software AG.
  • MPM ProcessMining[15], Process Mining Tool der Mehrwerk AG auf Basis von Qlik.

Verwandte Techniken und Managementansätze[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Quellen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Einzelnachweise[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

  1. Process Mining MPM | MEHRWERK ProcessMining & Business Analytics. Abgerufen am 5. Dezember 2017 (deutsch).
  2. Process Mining Manifesto (PDF; 806 kB), IEEE Task Force on Process Mining
  3. ProM
  4. PMLAB
  5. Apromore
  6. SNP Business Process Analysis | SNP The Transformation Company. Abgerufen am 29. November 2017.
  7. Disco
  8. QPR ProcessAnalyzer
  9. Lana Process Mining
  10. Lana Labs
  11. Celonis Process Mining
  12. PAFnow Process Mining
  13. ProcessGold
  14. ARIS Process Performance Manager | Software AG. (softwareag.com [abgerufen am 6. Oktober 2017]).
  15. Process Mining MPM | MEHRWERK ProcessMining & Business Analytics. Abgerufen am 5. Dezember 2017 (deutsch).