Process Mining und Business Process Simulation

Was wäre, wenn wir einen Prozessschritt in der Produktion automatisieren? Was wäre, wenn wir doppelt so viele Mitarbeiter für den Transport einsetzen? Was wäre, wenn …? Diese Szenarien lassen sich durch Business Process Simulation in einer virtuellen Umgebung austesten, um zu einer klaren Entscheidung zu kommen. Für eine verlässliche und fundierte Prozesssimulation ist die Datenlage entscheidend. Hier kommt das Process Mining ins Spiel. Beide Disziplinen vereint – Process Mining und Business Process Simulation – erlauben eine erleichterte Entscheidungsfindung und zielgerichtete Verbesserungen in Geschäftsprozessen. Aber jetzt eines nach dem anderen: Was ist Business Process Simulation und was ist Process Mining?

Business Process Simulation

Unter Business Process Simulation (BPS) versteht man die Nachahmung des Verhaltens von Geschäftsprozessen innerhalb einer virtuellen Umgebung. Die realen Prozesse werden durch ein Simulationsmodell, einen Digitalen Zwilling, abgebildet. Mithilfe dieser Simulation können Unternehmen verschiedene Szenarien testen und visualisieren, um zu sehen, wie sich Änderungen auf die Effizienz, Ressourcennutzung oder andere Leistungskennzahlen auswirken, bevor sie in der Realität umgesetzt werden. Die Entwicklung von Prozessmodellen und deren Verbesserung durch die Analyse von Ereignisprotokolldaten spielt hierbei eine entscheidende Rolle.

In der Vergangenheit wurden die Simulationsmodelle der BPS manuell mithilfe von aufwändigen Prozessdokumentationen, Stoppuhren und Experteninterviews erstellt. Das Problem dabei sind die vielen subjektiven Einflüsse, die zu einer Prozessverzerrung führen. Zudem kann diese manuelle Methode keine komplexeren Prozesse erfassen, die sich in der Realität über verschiedenste Abteilungen, Systeme und Standorte hinweg abspielen. Data Science trägt zur Analyse von Workflows bei, verbessert die Effizienz und ermöglicht es Unternehmen, datengestützte Entscheidungen zur Prozessoptimierung zu treffen.

Je realitätsnäher die Prozesssimulation ist, desto wertvoller ist sie. BPS wird daher inzwischen gerne mit der Technologie des Process Minings kombiniert, die den Ist-Zustand von Geschäftsprozessen datenbasiert und objektiv analysiert. Das Process Mining schafft so die notwendige Datengrundlage für die Geschäftsprozesssimulation. Während sich Process Mining auf spezifische Ereignisprotokolldaten konzentriert, weist Data Mining auf eine breitere Anwendbarkeit hin, indem es eine Vielzahl von Datensätzen analysiert, um Verhaltensmuster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.

Process Mining

Das Process Mining ist eine Technologie zur systematischen Analyse und Auswertung von Geschäftsprozessen mit dem Ziel, Verbesserungspotenziale aufzudecken und in Maßnahmen umzusetzen. Anstatt Prozessdaten manuell zu erfassen, werden sie mittels sogenannter Ereignisprotokolle (engl. event logs) aus IT-Systemen extrahiert. Spezielle Algorithmen werden auf diese Ereignisprotokolldaten angewendet, um Trends und Muster in Geschäftsprozessen zu identifizieren. Die Datengrundlage ist somit objektiv und umfassend, da alle Prozesse, die durch verschiedenste Programme und Systeme laufen, einbezogen werden.

Das Process Mining ist in der Lage den Digitalen Zwilling, sprich die virtuelle Kopie der realen Geschäftsprozesse, einer Organisation zu erstellen. Durch Visualisierungen und Kennzahlen bietet Process Mining die Möglichkeit, die tatsächlichen Prozesse zu entdecken, Abweichungen von Soll-Prozessen zu erkennen und Ineffizienzen und Verschwendung zu identifizieren. Umfassende Informationen sind entscheidend für die Optimierung von Prozessen, da sie verschiedene Perspektiven und Details aus Informationssystemen liefern. Durch die Erkenntnisse dieser Analysen können zielgerichtet Verbesserungen an Prozessen vorgenommen werden, um die Effizienz zu steigern und Ressourcen einzusparen.

Was ist der Unterschied zwischen Process Mining und BPS?

Process Mining hat in der Regel eine rückwärtsgerichtete Perspektive, da historische Daten aus den IT-Systemen gezogen werden, um so die gegenwärtigen Ist-Prozesse zu verstehen. Präzise und aktuelle Prozessmodelle sind dabei unerlässlich, um zuverlässige Analysen und Erkenntnisse zu gewinnen. Das Ziel ist es, Ineffizienzen und Optimierungspotenziale aufzudecken.

Business Process Simulation dagegen hat eine zukunftsorientierte Perspektive, da auf Basis der Ist-Prozesse unterschiedliche Zukunftsszenarien und deren Auswirkungen simuliert werden. Das Ziel dieser „Was-wäre-wenn-Szenarien“ ist es, einfacher und sicherer Entscheidungen zu treffen. Durch die Analyse von Daten und das Monitoring von Leistungskennzahlen können zudem Möglichkeiten zur Optimierung identifiziert werden.

Wie funktionieren Process Mining und BPS zusammen zur Prozessoptimierung?

Beide Disziplinen fügen sich wie zwei Puzzleteile ineinander und ergänzen sich. Das Process Mining als Gerüst bietet die Datengrundlage und kreiert einen Digitalen Zwilling. Durch verschiedene Analysen können so Optimierungspotenziale in Geschäftsprozessen identifiziert werden. Die Implementierung dynamischer Anwendungen und Cloud-Lösungen spielt hierbei eine entscheidende Rolle, um die Vorteile der Prozessoptimierung messbar zu machen. An dieser Stelle setzt Business Process Simulation an und simuliert und testet, wie sich diese möglichen Änderungen auf die Kennzahlen der Geschäftsprozesse auswirken.

Die Geschäftsprozesssimulation ergänzt das Process Mining somit um die zukunftsorientierte Perspektive, die es Unternehmen ermöglicht, verschiedene Szenarien zu modellieren, zu testen und zu validieren, die auf den durch das Process Mining ermittelten realen Erkenntnissen basieren. Ein Großteil der Process Mining-Arbeit konzentriert sich auf die Abfolge von Aktivitäten innerhalb eines Prozesses, um die Steuerung und Organisation von Prozessen zu analysieren.