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Unternehmen, die ihre Geschäftsprozesse automatisieren wollen, kommen nicht mehr an Process Mining vorbei. Nach Robotic Process Automation (RPA), Enterprise Service Management (ESM) und diversen Bestrebungen, ERP-Tasks zu automatisieren, stellt Process Mining den nächsten logischen Schritt dar. Im Kern dieser Automatisierungsinitiative steht der Umstand, dass in vielen Unternehmen Hunderte, Tausende oder gar Millionen von Prozessen Realität sind, die von der IT-Abteilung irgendwie logisch zusammengeführt werden müssen.
Im Grunde überträgt Process Mining all die clevere Arbeit, die in das Data Mining gesteckt wurde und flanscht sie an ein ERP- oder RPA-System, um Probleme zu erkennen - idealerweise sogar schon, bevor sie auftreten. Doch damit nicht genug: Mit Hilfe von Process Mining lassen sich Datenflüsse korrelieren. Zwar bleibt die Prozessoptimierung selbst eine manuelle Aufgabe, standesgemäße Process Mining Tools können aber eine gute Grundlage für diesen Task liefern, potenzielle Schwach- und Baustellen aufdecken und viele Monitoring-Aufgaben übernehmen.
Process Mining Tools: Top 5
Wir stellen Ihnen fünf Tools vor, denen sie in Sachen Process Mining vertrauen können.
Celonis Execution Management System
Das Execution Management System (EMS) von Celonis bringt Business Events aus ERP-, CRM- oder Buchführungssystemen in eine Form, die sich tracken und mit KI Tools analysieren lässt. Die Grundlage dafür liefern vorgefertigte Data Collectors - sowohl für Server- (SAP, Oracle, Salesforce), als auch für Desktop-Umgebungen (Outlook, Excel).
Wenn ausreichend Tracking-Daten vorhanden sind, um Events miteinander zu verknüpfen, kann das Celonis EMS die Datenflüsse nachverfolgen und Auffälligkeiten im System entsprechend markieren. KI kommt schließlich in Form von Jupyter Notebooks zum Einsatz - diese haben Zugriff auf Prozessereignisse und können sie mit Hilfe diverser, quelloffener Python-Modelle analysieren.
Diese Sammlung von Werkzeugen ermöglicht es, Geschäftsprozesse mit Hilfe von RPA zu rationalisieren. Zur Tool-Sammlung gehören unter anderem Invoice Portal, OmniPage OCR und SignDoc, die vorwiegend papiergebundene Prozesse digitalisieren. Die Mobile Capture Platform kombiniert beispielsweise Smartphone-Kameras mit Dokumentenverarbeitung, um Außendienstmitarbeitern die Arbeit zu erleichtern.
Die Analytics-Fähigkeiten bündeln sich in einem Produkt namens Insight, das aus drei verschiedenen Layern besteht, nämlich einem Analytics Server, einem Tool für Metriken und einem Dashboard. Die Tools sind für No- und Low-Code-Programmierung ausgelegt, so dass auch Nicht-Entwickler Insights aus Rohdaten generieren können.
Nachdem IBM Anfang 2021 myInvenio übernommen hat, integrierte der Konzern die Lösungen in sein Portfolio. Mit IBM Process Mining lassen sich beispielsweise Prozessmodelle Ihres Unternehmens erstellen, automatisiert RPA-Einsatzmöglichkeiten ermitteln oder Prozesssimulationen durchführen, die den ROI von Change-Initiativen vorhersagen. Darüber hinaus bietet Big Blue auch Root-Cause-Analysen, Integrationsmöglcihkeiten und Task-Mining-Funktionalitäten.
Das inzwischen von SAP übernommene Berliner Startup Signavio bietet mit seiner Tool-Sammlung alles, was Unternehmen brauchen, um Rohdaten in sinnvolle Insights zu verwandeln. Process Intelligence bezeichnet dabei den Einsatz von KI, die die Daten selbständig nach Problemen und Veränderungen untersucht.
Teams können zur Modellierung von Workflows über den Process Manager zusammenarbeiten und Werte für Alarmmeldungen definieren. Process Intelligence Widgets überwachen das Modell und bieten Echtzeit-Einblicke in die Datenflüsse des Netzwerks.
Eines der ausgereiftesten Toolsets für Robotic Process Automation gibt es bei UIPath- inklusive eines vollständigen Sets von grafischen UI Tools, die über die Cloud ausgeliefert werden können. Dabei bringt der Hersteller schon seit längerem künstliche Intelligenz zum Einsatz - beispielsweise in Form von Natural Language Processing.
Die über eine Akquisiton erworbene Process-Mining-Erweiterung (früher ProcessGold) arbeitet mit LogFiles, um Workflows automatisch zu erkennen und stellt sie in Form eines nützlichen Diagramms mit Case IDs und Zeitstempeln für jeden Event dar. Selbst wenn sich daraus keine Aufgabe über einen Bot automatisieren lässt, können die Maager dadurch doch etwas über Engpässe und Probleme in ihren prozessen erfahren. UiPath setzt auch auf "Task Mining": Hierbei sollen Algorithmen Datenmuster erkennen, um neue Automatisierungsmöglichkeiten zu identifizieren. (fm)
Dieser Beitrag basiert auf einem Artikel unserer US-Schwesterpublikation CIO.com.