Herausforderungen und Lösungen im Process Mining

Ein Fahrplan zum Erfolg

Die Herausforderungen im Process Mining bewältigen

Organisationen müssen agil und effizient bleiben, um wettbewerbsfähig zu sein. Dafür brauchen sie zunächst ein klares Bild davon, wie Arbeit tatsächlich ausgeführt wird und an welchen Stellen Prozesse ins Stocken geraten. Process Mining liefert diese Sicht auf Basis aktueller Geschäftsdaten. Damit aus der Analyse konkrete Ergebnisse entstehen, müssen Sie jedoch typische Herausforderungen bewältigen. Dieser Beitrag behandelt die wichtigsten Herausforderungen im Process Mining, Gründe für das Scheitern von Projekten und Best Practices für Ihre Process-Mining-Initiative.

Die zentralen Herausforderungen im Process Mining verstehen

Viele Unternehmen setzen Process Mining ein, um ihre Effizienz zu steigern, bessere Entscheidungen zu unterstützen und ihre Wettbewerbsposition zu stärken. Die Einführung kann jedoch komplex sein. Ungenaue Prozessmodelle führen zu unzuverlässigen Analysen und ungenutzten Chancen. Uneinheitliche oder unvollständige Daten erschweren häufig den Aufbau verlässlicher Prozessmodelle.

Eine weitere wesentliche Herausforderung besteht darin, Daten aus mehreren Quellen zusammenzuführen. Unternehmen arbeiten mit unterschiedlichen Plattformen. Daten zusammenzuführen und dabei Qualität und Konsistenz zu wahren, erfordert daher erheblichen Aufwand. Selbst wenn diese ersten Hürden überwunden sind, wartet oft die schwierigste Aufgabe: Erkenntnisse in konkrete Maßnahmen zu überführen. Es reicht nicht aus, die Funktionsweise von Prozessen zu verstehen. Sie müssen diese Erkenntnisse anwenden, um messbare Verbesserungen zu erzielen.

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, beginnen Sie mit zwei grundlegenden Fragen: Wie trennen Sie relevante Daten von irrelevanten Informationen, und welche technische Infrastruktur benötigen Sie für effizientes Process Mining? Die Antworten schaffen eine solide Grundlage für eine erfolgreiche Process-Mining-Initiative. Datenextraktion und Robotic Process Automation (RPA) können die Einrichtung vereinfachen. Eine gute Datenextraktion bindet die richtigen Daten ein, während RPA Routineaufgaben automatisiert und Ihren Teams mehr Zeit für strategische Aufgaben lässt.

Warum Process-Mining-Projekte scheitern

Laut McKinsey erreichen rund 70 % der Transformationsprogramme ihre angestrebten Ergebnisse nicht. Für Process-Mining-Projekte besteht ein ähnliches Risiko. Eine unzureichende Datenqualität ist eine häufige Ursache für das Scheitern. Sind die Daten im System ungenau, unvollständig oder veraltet, bleiben auch die daraus gewonnenen Erkenntnisse unzuverlässig. Das Risiko steigt, wenn Sie keine integrierten Systeme wie SAP einsetzen, die sauberere und strukturiertere Daten liefern können. Die Lösung ist einfach, aber entscheidend: Investieren Sie in Datenbereinigung und Validierung und etablieren Sie verlässliche Governance-Rahmenbedingungen, um die Datenqualität dauerhaft zu sichern.

Transformationen sind schwierig. Selbst gut gemeinte Vorhaben verlieren häufig an Schwung oder scheitern, bevor sie richtig begonnen haben. Niemand plant ein Scheitern, doch Studien zeigen, dass genau das bei 70 Prozent der Unternehmen geschieht. Nach unserer Erfahrung sind erfolglose Ergebnisse nur selten auf fehlendes Wissen zurückzuführen. Führungsteams wissen meist, was geschehen muss. Wir haben Hunderte umfassende Transformationen im großen Maßstab begleitet und vier typische Stolpersteine identifiziert, die den Erfolg gefährden.

Jon Garcia, Senior Partner und Leiter der Transformation Practice bei McKinsey

Ein weiterer Stolperstein ist die fehlende Unterstützung durch wichtige Stakeholder. Projekte mit erheblichen organisatorischen Veränderungen stoßen häufig auf Widerstand, weil Mitarbeitende den Aufwand nicht verstehen oder Auswirkungen befürchten. Binden Sie Stakeholder frühzeitig ein, kommunizieren Sie offen und zeigen Sie den konkreten Nutzen von Process Mining. Wenn Sie wichtige Beteiligte von Anfang an einbeziehen, schaffen Sie Unterstützung und eine gemeinsame Vorstellung vom Erfolg.

Auch nicht abgestimmte Erwartungen und unrealistische Zeitpläne können ein Process-Mining-Projekt ausbremsen. Möglicherweise unterschätzen Sie den erforderlichen Zeit- und Ressourcenaufwand. Das führt zu Frustration und kann den Abbruch des Projekts zur Folge haben. Setzen Sie realistische Ziele, definieren Sie klare Vorgaben und informieren Sie Stakeholder über den Fortschritt, damit das Projekt auf Kurs bleibt.

Projekte leiden außerdem unter einem unzureichend definierten Umfang. Ohne ein klares Bild davon, welche Prozesse analysiert werden sollen, zerfasert der Aufwand. Erfolgreiche Initiativen legen die einbezogenen Prozesse, die erwarteten Ergebnisse und die benötigten Ressourcen fest. Dieser Fokus hilft Ihnen, relevante und umsetzbare Ergebnisse zu erzielen.

Schließlich können fehlende Kompetenzen und Ressourcen die Arbeit mit Process Mining stark einschränken. Sie benötigen technisches, analytisches und fachliches Know-how. Investieren Sie in Schulungen und Kompetenzaufbau oder richten Sie ein eigenständiges Center of Excellence (CoE) ein, in dem die erforderlichen Kompetenzen gebündelt werden.

Herausforderungen im Process Mining bewältigen

Die Datenqualität bleibt ein wiederkehrendes Problem und kann die Genauigkeit Ihrer Erkenntnisse beeinträchtigen. Priorisieren Sie Validierungen und verwenden Sie Checklisten zur Qualitätsprüfung, um die Zuverlässigkeit der Daten zu bestätigen. Wenn Sie die Datenerfassung kontinuierlich verbessern, steigt auch die Qualität künftiger Projekte. Sicherheits- und Datenschutzfragen sind ebenfalls relevant. Regulatorische Anforderungen oder die Sorge vor Datenoffenlegung können Teams davon abhalten, Daten zu teilen. Greifen Sie diese Bedenken frühzeitig im Projekt auf. Klare Richtlinien für den Datenzugriff und Anonymisierungstechniken senken das Risiko und fördern die Zusammenarbeit.

Prozessbezogene Herausforderungen bewältigen

Organisatorische Herausforderungen bewältigen

Auch mit den richtigen Werkzeugen und Methoden können Process-Mining-Projekte ohne organisatorische Unterstützung ins Stocken geraten. Die Unterstützung durch wichtige Stakeholder zu sichern, ist entscheidend. Ohne diese Unterstützung kann das Projekt stagnieren. Identifizieren Sie frühzeitig die wichtigsten Prozessverantwortlichen und beziehen Sie sie während des gesamten Projekts ein. Workshops und Demonstrationen zeigen den möglichen Nutzen und erleichtern es, Unterstützung zu gewinnen.

Ein überzeugender Business Case für Process Mining ist eine weitere häufige Herausforderung. Fehlen klare Belege für den Nutzen, zögern Stakeholder möglicherweise mit einer Investition. Relevante Fallstudien und Kennzahlen, die die Auswirkungen von Prozessänderungen zeigen, können Ihre Argumentation für Process Mining als Investition stärken.

Die Ausrichtung von Process-Mining-Projekten an der Unternehmensstrategie ist ein weiterer wichtiger Schritt. Projekte ohne Verbindung zu übergeordneten Geschäftszielen verlieren häufig an Bedeutung. Indem Sie Process-Mining-Aktivitäten an konkreten Geschäftszielen ausrichten, etwa an OKRs (Objectives and Key Results), stellen Sie sicher, dass Ihre Initiativen zum Gesamterfolg beitragen.

Um Process Mining in Ihrer Organisation zu skalieren, müssen Sie die erforderlichen Kapazitäten aufbauen und erhalten. Pilotprojekte geben Ihnen die Möglichkeit, Ihren Ansatz zu testen, daraus zu lernen und ihn weiterzuentwickeln. Wenn Sie frühe Erfolge anerkennen, entsteht zusätzlicher Schwung. Durch kontinuierliche Schulungen, Communities of Practice und ein eigenes Center of Excellence (CoE) lässt sich dieser Schwung aufrechterhalten.

Checkliste für praktische Best Practices

Die meisten der genannten Fehler entstehen, bevor das erste Dashboard erstellt wird. Diese Vorgehensweisen halten eine Process-Mining-Initiative auf Kurs:

• Beginnen Sie mit den Grundlagen. Stellen Sie sicher, dass alle Beteiligten verstehen, was Process Mining ist, welche Daten es benötigt und was es nicht leisten kann. Der Pfad Erste Schritte führt durch den ersten Prozess.
• Korrigieren Sie die Daten, nicht nur die Symptome. Bereinigen und bereiten Sie Daten vor dem Mining auf: fehlende Werte, doppelte Ereignisse, uneinheitliche Aktivitätsnamen und personenbezogene Daten, die nicht in den Datensatz gehören. Lesen Sie dazu Datenbereinigung und -aufbereitung und prüfen Sie das Ergebnis anschließend in der Ansicht Datenqualität.
• Fragen Sie nach dem Warum, nicht nur nach dem Wo. Mining zeigt, wo eine Abweichung auftritt, erklärt aber selten den Grund. Kombinieren Sie Prozessvarianten und Konformitätsprüfung mit dem Wissen der Mitarbeitenden, die die Arbeit ausführen.
• Wählen Sie ein passendes Werkzeug. Prüfen Sie, ob Sie damit modellieren, analysieren und simulieren können und ob es die tatsächlich vorhandenen Daten einliest. ProcessMind unterstützt CSV, Excel, XES, Parquet und weitere Formate.
• Steuern Sie Komplexität mit Varianten. Komplexe Prozesse lassen sich nicht dadurch lösen, dass Sie alles zeichnen. Verwenden Sie das Prozessmodell als Referenz, lassen Sie das Mining Abweichungen von der Realität sichtbar machen und filtern Sie auf die relevanten Varianten.
• Halten Sie den Zyklus aufrecht. Eine einmalige Analyse verliert innerhalb weniger Monate an Aussagekraft. Führen Sie sie nach jeder Änderung erneut aus oder überwachen Sie den Prozess kontinuierlich.