Effiziente Prozessanalyse mit KI-getriebenem Process Mining

Effiziente Prozessoptimierung durch Process Mining und KI-Insights

Process Mining, in Kombination mit den Erkenntnissen der Künstlichen Intelligenz (KI), bietet KMU die Möglichkeit, ihre Geschäftsprozesse effizient zu analysieren und zu optimieren. Diese Methodik erlaubt es, versteckte Engpässe zu identifizieren, die Profitabilität zu steigern und die Kundenzufriedenheit zu verbessern. Um die Vorteile voll auszuschöpfen, ist es jedoch entscheidend, häufige Fehler zu erkennen und zu vermeiden.

Typische Fehler im Process Mining

Unvollständige Datenintegration:

Ein häufiges Problem bei der Implementierung von Process Mining ist der Zugang zu unvollständigen oder inkonsistenten Daten. Ohne eine umfassende Datenerhebung kann die Analyse nicht die gesamten Prozesse darlegen, was zu falschen Schlussfolgerungen führt. Um dies zu vermeiden, sollte ein Unternehmen zunächst sicherstellen, dass alle relevanten Datenquellen identifiziert und integriert sind. Dies erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen IT-Abteilung und Fachbereichen, um die Datenqualität zu gewährleisten.

Fehlende Interpretation starrer Muster:

Ein weiteres Problem ist die Fehlinterpretation statischer Prozessmodelle. Unternehmen verlassen sich oft zu sehr auf die erste Darstellung ihrer Prozesslandschaft und versäumen es, dynamische Veränderungen zu berücksichtigen. Es ist wichtig, kontinuierlich KI-gestützte Insights zu verwenden, um die Prozessmodelle zu verfeinern und an aktuelle Entwicklungen anzupassen.

Mangelnde Einbeziehung von Stakeholdern:

Nicht selten werden die Erkenntnisse aus Process Mining ohne Rücksprache mit den relevanten Stakeholdern in Massnahmen umgesetzt. Dies kann zu Widerstand oder ineffizienten Lösungen führen. Es ist entscheidend, alle betroffenen Abteilungen und Mitarbeiter frühzeitig einzubeziehen, um sicherzustellen, dass die vorgeschlagenen Optimierungen realisierbar sind und die Akzeptanz finden.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

Woche 1–2: Datenerhebung und -integration

Beginnen Sie damit, alle relevanten Datenquellen zu identifizieren und sicherzustellen, dass diese miteinander verknüpft und vollständig sind. Organisieren Sie Workshops oder Meetings mit IT- und Fachabteilungen, um Datenlücken zu schliessen und die Qualität der Daten sicherzustellen. Setzen Sie dabei auf automatisierte Datenpipeline-Lösungen, um die Konsistenz zu erhöhen.

Woche 3: Dynamisches Prozessmodellieren

Nutzen Sie die KI-gestützten Analysetools, um dynamische Einblicke in Ihre Prozesse zu gewinnen. Entwickeln Sie verschiedene Szenarien, um potenzielle Veränderungen und deren Auswirkungen zu bewerten. Bereiten Sie sich darauf vor, die Modelle kontinuierlich zu aktualisieren und zu verfeinern.

Woche 4: Stakeholder-Engagement

Führen Sie mindestens ein Meeting mit allen relevanten Stakeholdern durch, um die gewonnenen Erkenntnisse zu besprechen und deren Feedback einzuholen. Präsentieren Sie Lösungen und erarbeiten Sie gemeinsam umsetzbare Massnahmen. Stellen Sie sicher, dass alle Abteilungen die Vorteile und die Notwendigkeit der vorgeschlagenen Änderungen verstehen, um die Akzeptanz zu fördern.

Durch diesen strukturierten Ansatz können KMU den vollen Nutzen aus Process Mining und KI-Insights ziehen, Prozesse effizienter gestalten und nachhaltige Verbesserungen realisieren.