Lean-Prozessverbesserung: Ein datengetriebener Leitfaden
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Was Sie lernen
Dieser Leitfaden erklärt, wie Process Mining und Automatisierung, insbesondere RPA, zusammenspielen, wo Process Mining Automatisierungspotenziale sichtbar macht und warum eine ausschließliche Nutzung als Werkzeug zur Suche nach Automatisierungsmöglichkeiten seinen Wert unterschätzt.
Der Automatisierungshype und der Realitätscheck
Suchen Sie nach „Process Mining und RPA“, finden Sie Dutzende Anbieterseiten, die Process Mining als idealen Ausgangspunkt für die Prozessautomatisierung bezeichnen. Die Botschaft ist einfach: Modellieren Sie Ihre Prozesse, finden Sie wiederkehrende Aufgaben und übergeben Sie sie an Bots.
Das klingt schlüssig, ist aber unvollständig und teilweise irreführend.
In der Praxis sind die offensichtlichsten Automatisierungskandidaten meist bereits bekannt. Das Finanzteam weiß, dass es Rechnungsdaten zwischen Systemen kopiert. Das Supportteam weiß, dass es dieselben Ticketarten immer wieder manuell weiterleitet. Um solche Potenziale zu erkennen, benötigen Sie nur selten eine vollständige Process-Mining-Einführung.
Wo hilft Process Mining also tatsächlich bei der Automatisierung? Und welchen weiteren Beitrag leistet es? Sehen wir uns das ehrlich an.
Kurz erklärt: RPA und Process Mining
Bevor wir tiefer einsteigen, schaffen wir zunächst eine gemeinsame Grundlage.
Robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA)
Software-Roboter ahmen menschliche Aktionen in Benutzeroberflächen nach: Sie klicken auf Schaltflächen, kopieren Felder, füllen Formulare aus und verschieben Daten zwischen Anwendungen. Diese Form der digitalen Automatisierung wird auch als RPA-Technologie bezeichnet und übernimmt wiederkehrende Dateneingaben sowie regelbasierte Aufgaben.
- Was sie leistet: Automatisiert wiederkehrende, regelbasierte Aufgaben auf Ebene der Benutzeroberfläche
- Eingabe: Ein festgelegter Satz aus Schritten und Regeln
- Stärke: Funktioniert systemübergreifend ohne tiefgreifende Integration
- Einschränkung: Kann mit Mehrdeutigkeiten oder nicht definierten Szenarien nicht umgehen
Process Mining
Verwendet Event-Log-Daten aus IT-Systemen, um den tatsächlichen Arbeitsablauf zu rekonstruieren. Es zeigt den realen Prozess, nicht den angenommenen Prozess.
- Was es leistet: Erkennt, visualisiert, überwacht und analysiert reale Geschäftsprozesse
- Eingabe: Event Logs mit Case IDs, Aktivitäten und Timestamps
- Stärke: Macht das vollständige Bild sichtbar, einschließlich Ausnahmen, Engpässen und Umgehungslösungen
- Einschränkung: Erfordert Zugriff auf strukturierte Ereignisdaten
Eine ausführlichere Einführung finden Sie in unserem Leitfaden Was ist Process Mining?.
Wo Process Mining die Automatisierung tatsächlich unterstützt
Seien wir fair: Process Mining leistet in mehreren Szenarien einen konkreten Beitrag zu Initiativen zur Geschäftsprozessautomatisierung (BPA).
- Verborgene Wiederholungen aufdecken – Einige wiederkehrende Muster erstrecken sich über mehrere Teams oder Systeme. Process Mining kann sichtbar machen, dass dieselben Daten in verschiedenen Abteilungen dreimal eingegeben werden oder dass eine bestimmte Übergabe immer manuelle Nacharbeit auslöst. Solche Automatisierungskandidaten würden Sie aus der Perspektive eines einzelnen Teams nicht erkennen.
- Den Business Case quantifizieren – Selbst wenn Sie vermuten, dass sich eine Aufgabe automatisieren lässt, liefert Process Mining die Zahlen: wie oft sie vorkommt, wie lange sie dauert und welche Kosten pro Case entstehen. Diese Daten machen aus einem vagen „Das sollten wir automatisieren“ eine konkrete ROI-Berechnung.
- Automatisierung nach der Einführung validieren – Was geschieht, nachdem der Bot produktiv ist? Mit Process Mining können Sie automatisierte Prozesse kontinuierlich überwachen. Sie sehen, ob der Bot wie erwartet arbeitet, neue Engpässe verursacht und wie sich der Gesamtprozess verändert hat.
- Erkennen, wo Sie NICHT automatisieren sollten – Process Mining kann zeigen, dass eine vermeintlich geeignete Aufgabe zu viele Ausnahmen enthält, zu viel Ermessensspielraum erfordert oder zu selten vorkommt, um die Investition zu rechtfertigen. Zu wissen, wo Sie Ihr Automatisierungsbudget nicht einsetzen sollten, ist ebenso wichtig wie die Kenntnis der richtigen Einsatzbereiche.
Größer denken
Wenn Sie Process Mining ausschließlich zur Suche nach Automatisierungsaufgaben einsetzen, kaufen Sie ein Schweizer Taschenmesser und verwenden es als Zahnstocher. Process Mining liefert über den gesamten Lebenszyklus hinweg Nutzen: bei der Prozesserkennung, Konformitätsprüfung, Überwachung und Optimierung. Die Suche nach Automatisierungsmöglichkeiten ist nur ein kleiner Teil davon.
Ehrlich betrachtet: Für Automatisierung benötigen Sie nicht immer Process Mining
Hier ist die unbequeme Wahrheit, die Ihnen die meisten Anbieterblogs nicht sagen: Wenn Sie lediglich eine Liste zu automatisierender Aufgaben benötigen, kann Process Mining überdimensioniert sein.
Process Mining ist eine bedeutende Investition. Sie benötigen Datenextraktion, Datenaufbereitung, Unterstützung in der Organisation und qualifizierte Interpretation. Der Nutzen entsteht durch Aufwand, Zeit und konsequentes Engagement.
Wenn Ihre Automatisierungsziele eindeutig sind, liefern einige Workshops mit den Teams, die diese Arbeit ausführen, eine vollkommen ausreichende Auswahlliste. Heben Sie die Process-Mining-Investition für den Zeitpunkt auf, an dem Sie mehr erreichen möchten.
Verwenden Sie Process Mining nicht für offensichtliche Automatisierungen. Wenn das Kreditorenteam eines Finanzdienstleisters bereits weiß, dass es täglich vier Stunden mit der Dateneingabe verbringt und Daten aus E-Mails in das ERP kopiert, automatisieren Sie diese Aufgabe einfach. Sie benötigen keine Event-Log-Analyse, um zu bestätigen, was ohnehin alle wissen.
Process Mining spielt seine Stärken aus, wenn das Bild komplexer ist: bei mehreren Prozessvarianten, unerwarteten Engpässen, Compliance-Lücken oder wenn Sie die vollständigen Auswirkungen einer Änderung von Anfang bis Ende verstehen müssen.
Process Mining kann weit mehr als Automatisierungspotenziale aufzeigen
Das ist der zentrale Punkt, der in der Erzählung von „Process Mining für RPA“ oft untergeht. Die Identifikation von Automatisierungspotenzialen ist ein kleiner Zusatznutzen von Process Mining, nicht sein eigentlicher Zweck.
- Kontinuierliche Prozessüberwachung: Überwachen Sie Ihre Prozesse auch nach dem Mining weiter. Verbessern sich die Durchlaufzeiten? Nehmen Abweichungen zu? Wird die neue Richtlinie tatsächlich eingehalten? Process Mining liefert Ihnen ein laufend aktualisiertes Dashboard darüber, wie die Arbeit tatsächlich abläuft. Lesen Sie auch unseren Leitfaden zur kontinuierlichen Prozessüberwachung.
- Konformitätsprüfung: Vergleichen Sie den tatsächlichen Prozessablauf mit dem vorgesehenen Ablauf. Das ist für Compliance, Audits und Governance entscheidend. Kein RPA-Bot behebt einen Prozess, der grundlegend fehlerhaft ist.
- Ursachenanalyse: Warum verzögern sich 30 % der Bestellungen? Process Mining kann Verzögerungen mit bestimmten Lieferanten, Regionen, Teams oder Prozessvarianten in Beziehung setzen. Diese Erkenntnis führt meist zu einer Neugestaltung des Prozesses und nicht zur Automatisierung.
- Prozessverbesserung und Neugestaltung: Die größten Verbesserungen entstehen fast immer durch eine Änderung des Prozesses selbst und nicht durch die Automatisierung eines fehlerhaften Ablaufs. Process Mining zeigt Ihnen, wo und wie Sie Prozesse vereinfachen, Schritte entfernen, Übergaben reduzieren und unnötige Genehmigungen vermeiden können.
- Prozesssimulation: Mit ProcessMind können Sie Änderungen modellieren und ihre Auswirkungen vor der Umsetzung simulieren. Das ist deutlich wirkungsvoller, als den Status quo blind zu automatisieren.
Automatisierung sollte das letzte Mittel sein und nicht die erste Reaktion. Gestalten Sie den Prozess zuerst neu. Automatisieren Sie anschließend, was übrig bleibt.
Mit Mythen aufräumen
Rund um Process Mining und Automatisierung kursieren mehrere Mythen. Sehen wir sie uns direkt an.
Mythos 1: „Process Mining erstellt einen Automatisierungsplan“
Nein. Process Mining zeigt Ihnen, wie ein Prozess funktioniert. Es macht Ineffizienzen, Engpässe und Abweichungen sichtbar. Die Ergebnisse zu interpretieren und zu entscheiden, was automatisiert, neu gestaltet oder unverändert bleiben soll, erfordert menschliches Urteilsvermögen. Anbieter, die eine magische Schaltfläche für „Automatisierungspotenziale“ versprechen, vereinfachen die Sache zu stark.
Mythos 2: „Process Mining eignet sich hervorragend für das Mining von RPA-Prozessen“
Process Mining zur Analyse bereits automatisierter RPA-Prozesse einzusetzen, klingt logisch, ist aber selten hilfreich. Bots tun genau das, wofür sie programmiert wurden. Es gibt kein verborgenes Muster aufzudecken. Der Bot folgt seinem Skript. Ist das Skript fehlerhaft, wissen Sie das bereits, weil der Bot scheitert. Process Mining schafft Mehrwert, indem es den übergeordneten Prozess rund um den Bot analysiert und nicht den Bot selbst.
Mythos 3: „Vor jedem Automatisierungsprojekt brauchen Sie Process Mining“
Nicht immer. Bei einfachen, gut verstandenen Automatisierungszielen können Sie den Bot direkt entwickeln. Process Mining bringt den größten Nutzen bei komplexen, funktionsübergreifenden Prozessen, deren vollständiges Bild kein einzelnes Team überblicken kann.
Mythos 4: „Automatisierung und Process Mining benötigen denselben Datenzugriff“
Das stimmt nicht. RPA arbeitet auf der Benutzeroberfläche und benötigt häufig nur Zugriff auf den Bildschirm. Process Mining benötigt strukturierte Event-Log-Daten aus Backend-Systemen. RPA arbeitet auf der Oberfläche, während Process Mining Datenbanken und Data Warehouses anbindet. Dafür sind unterschiedliche Kompetenzen und Zugriffsrechte erforderlich, häufig auch unterschiedliche Teams.
Wenn Sie RPA und Process Mining gleichzeitig planen, müssen Sie diese Grenzen koordinieren: unterschiedliche Denkweisen („Was können wir skripten?“ gegenüber „Was geschieht tatsächlich?“), unterschiedliche Verantwortliche, etwa das Automation CoE und das Process-Excellence-Team, sowie unterschiedliche Infrastrukturen.
Anbieter: All-in-One oder Best-of-Breed
Einige Anbieter bieten RPA und Process Mining auf einer Plattform an. UiPath startete beispielsweise mit RPA und ergänzte Process Mining später. Andere Anbieter wie Celonis kommen aus dem Process Mining und arbeiten mit Automatisierungsanbietern zusammen. Beide Ansätze bringen bestimmte Vor- und Nachteile mit sich.
All-in-One-Plattformen
Vorteile:- Enge Verbindung zwischen Mining-Erkenntnissen und Automatisierungs-Workflows
- Eine Anbieterbeziehung und ein Vertrag
- Einheitliche Benutzeroberfläche
Nachteile:
- Automatisierungsorientierung: Das Tool lenkt Sie auch dann in Richtung Automatisierung, wenn eine Neugestaltung des Prozesses sinnvoller wäre
- Abhängigkeit vom Anbieter: Der Wechsel einer Komponente bedeutet den Wechsel des gesamten Systems
- „Gut genug“ in jedem Bereich, aber selten führend in beiden
Best-of-Breed-Ansatz
Vorteile:- Für jede Aufgabe das leistungsstärkste Tool auswählen
- Komponenten flexibel austauschen, wenn sich Anforderungen ändern
- Keine Ausrichtung auf einen bestimmten Lösungstyp
Nachteile:
- Die Integration erfordert mehr Aufwand
- Mehrere Anbieterbeziehungen müssen verwaltet werden
Einen ausführlichen Vergleich finden Sie in unserer Analyse UiPath vs. ProcessMind.
Für die meisten Organisationen ist Flexibilität entscheidend. Process Mining und Automatisierung verfolgen unterschiedliche Ziele. Sich aus Bequemlichkeit im ersten Jahr an das Ökosystem eines einzigen Anbieters zu binden, kann im dritten Jahr zur Einschränkung werden, wenn sich Ihre Anforderungen ändern. ProcessMind funktioniert mit jedem Automatisierungs-Stack. Ihre Prozesserkenntnisse bleiben dadurch unabhängig von einem bestimmten RPA-Anbieter.
Ein praxisnaher Ansatz: Process Mining und Automatisierung richtig einsetzen
Wenn Sie Process Mining zur Unterstützung Ihrer Strategie für die Automatisierung von Geschäftsprozessen einsetzen möchten, hilft Ihnen der folgende praxisnahe Ansatz, typische Fehler zu vermeiden.
1. Verstehen
Analysieren Sie Ihre Prozesse zuerst. Suchen Sie nach Engpässen, Compliance-Problemen, Nacharbeits-Schleifen und unnötigen Übergaben.
2. Zuerst verbessern
Fragen Sie sich bei jedem Problem: „Können wir es durch eine Änderung des Prozesses beheben?“ Schritte zu entfernen ist günstiger, als Bots zu entwickeln.
3. Dann automatisieren
Automatisieren Sie nach der Prozessverbesserung, was übrig bleibt: repetitive, regelbasierte Aufgaben mit hohem Volumen und geeigneten Tools für die Automatisierung von Geschäftsprozessen. Jetzt automatisieren Sie einen bereinigten Prozess.
4. Überwachen
Verfolgen Sie den kombinierten Prozess: manuelle Schritte, automatisierte Schritte und Übergaben. Nutzen Sie eine kontinuierliche Feedbackschleife, um Probleme frühzeitig zu erkennen.
5. Weiterentwickeln
Prozesse ändern sich, Anforderungen verschieben sich und neue Möglichkeiten entstehen. Führen Sie das Mining fort, überwachen Sie weiter und verbessern Sie kontinuierlich.
Mehr zu Schritt 4 erfahren Sie in unserem Leitfaden zur kontinuierlichen Prozessüberwachung.
Typischer Fehler
Einen fehlerhaften Prozess zu automatisieren, lässt ihn nur schneller scheitern. Verbessern Sie den Prozess immer zuerst und automatisieren Sie erst danach. Die erfolgreichsten Organisationen betrachten Automatisierung als ein Werkzeug in einem umfassenderen Werkzeugkasten zur Prozessverbesserung und nicht als Selbstzweck.
ProcessMind: Ihre Plattform für Prozesserkenntnisse
ProcessMind ist eine moderne Self-Service-Plattform für Prozesserkenntnisse, die Process Mining, Prozessmodellierung und Simulation verbindet. Damit können Sie:
- Erkennen Sie mit datengetriebenem Mining, wie Ihre Prozesse tatsächlich ablaufen
- Analysieren Sie Engpässe, Abweichungen und Ursachen mit interaktiven Dashboards
- Gestalten Sie verbesserte Prozesse mit BPMN-2.0-Modellierungswerkzeugen
- Simulieren Sie Änderungen vor der Umsetzung, um ihre Auswirkungen vorherzusagen
- Überwachen Sie die Prozessleistung kontinuierlich, damit Verbesserungen Bestand haben
Unabhängig davon, ob Automatisierung auf Ihrer Roadmap steht, verschafft Ihnen ProcessMind die nötige Transparenz für bessere Entscheidungen zur Verbesserung Ihrer Abläufe. Wenn Automatisierung sinnvoll ist, verfügen Sie über die Daten für eine belastbare Entscheidungsgrundlage und über die Überwachung, um die Ergebnisse zu überprüfen.
Möchten Sie sehen, was in Ihren Prozessen tatsächlich geschieht?
Verwandte Ressourcen:
- Was ist Process Mining?: Die Grundlagen
- Wie analysieren Sie Ihren Prozess?: Von Daten zu Erkenntnissen
- Wie implementieren Sie Prozessoptimierung?: Erkenntnisse in Ergebnisse überführen
- Wie überwachen Sie Ihren Prozess kontinuierlich?: Verbesserungen dauerhaft sichern
- UiPath vs. ProcessMind: Plattformvergleich
- Herausforderungen und Best Practices im Process Mining: Typische Fehler vermeiden
- Methoden zur Prozessverbesserung: Die vollständige Übersicht: 15 bewährte Methoden im Vergleich
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