Mit Process Mining zur objektiven daten-gestützten Prozessanalyse
Process Mining-Techniken sind in der Lage, Wissen aus Ereignisprotokollen (Event-Logs) zu extrahieren. Informationssysteme stellen die benötigten Daten dafür bereit. Diese Techniken bieten neue Möglichkeiten zur Entdeckung, Überwachung und Verbesserung von Prozessen in einer Vielzahl von Anwendungsdomänen.
Process Mining bildet das Bindeglied zwischen Data Science und Business Process Management. Für die fertigende Industrie bietet das Process Mining zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten. Besondere Herausforderungen in der Anwendung des Process Mining liegen vor allem in der Verarbeitung der Ereignisprotokolle (Event-Logs) und den Voraussetzungen in den Unternehmen, beispielsweise verwendete IT-Systeme zur Datenaufnahme, ‑haltung und ‑verarbeitung.
Process Discovery dient der Validierung der aufgestellten Prozessketten: Wir vergleichen den untersuchten Prozess mit dem erwarteten Referenzprozess. Das führt zur Identifizierung möglicher Fehler in der Prozessaufnahme des Referenzprozesses und zur Ermittlung von Abweichungen des Realprozesses (Ist-Prozess) gegenüber dem Referenzprozess (Soll-Prozess). Bereits vorhandene Prozesse lassen sich somit auf ihre Genauigkeit und Fehlerfreiheit hin überprüfen.
Die Performance Analysis wird zur Identifikation von Bottlenecks durchgeführt. Mit der Performance Analysis ermitteln wir die Auslastungen einzelner Prozesse und sind dadurch in der Lage, Engpässe vorherzusagen. Durch geeignete Maßnahmen können wir Engpässen entgegensteuern und Prozesse harmonisieren. Ineffizienzen, Verzögerungen, Durchlaufzeit und manuell ausgeführte Vorgänge werden aufgespürt und sichtbar gemacht. Sie lassen sich animiert darstellen.
Die Process Conformance Analyse gibt Aufschluss darüber, ob der untersuchte Prozess stabil im Vergleich zu einem Referenzprozess läuft und identifiziert Prozessverbesserungspotentiale aus den verfügbaren Daten. Der Prozess wird vollständig transparent und über eine Vielzahl von Kennzahlen werden Abweichungen messbar (z.B. Bearbeitungszeit). Die Analyse stärkt die Qualitätssicherung der Prozesse.
Mit Process Mining werden End-to-End Prozesse optimiert, die meist systemübergreifend agieren und bestehende Prozessketten analysiert.
Besonderes Potential bietet zudem eine Kombination aus Simulation und Prozess Mining. Die Erweiterung bestehender Modelle um Simulationsmodelle erzeugen deutlich robustere Aussagen und führen zu neuen Modellen.
Process Mining ist die Visualisierung und Analyse von Geschäftsprozessen auf der Basis von Event-Logs mit Hilfe von Algorithmen und mathematischen Verfahren. Event-Logs sind Protokolle IT-basierter Prozesse. Hier werden die Events – einzelne Aktivitäten im IT-System – zusammen mit ihren Attributen aufgelistet. Attribute, die typischerweise aufgelistet werden, sind die Case-ID, die Zeitstempel des Start- und Endzeitpunkts sowie weitere vom System abhängige Attribute des Events(…) (Lana Labs)
Materialfluss unterschiedlicher Produkte an den Maschinen 1 bis 10 mit Batch-Verarbeitung
Lernen Sie Process Mining an Best Practice Besipielen kennen
Promovendin, wissenschaftliche Mitarbeiterin an der Westsächsischen Hochschule Zwickau
Wissenschaftliche Mitarbeiterin an der Westsächsischen Hochschule Zwickau
Professor für Wirtschaftsinformatik an der Westsächsischen Hochschule Zwickau und Experte für die umsetzungsorientierte Weiterentwicklung mittelständischer Produktionsunternehmen.
Process Mining für den Mittelstand. Wir begleiten Sie von der Prozessanalyse bis hin zur Prozessoptimierung.
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