Effizienzsteigerung durch KI & Process Mining — Schritt für Schritt
Der Einsatz von Process Mining in Kombination mit KI-gestützten Insights ermöglicht Unternehmen, ihre Geschäftsprozesse effizienter und transparenter zu gestalten. Process Mining analysiert bestehende Prozessdaten, um Engpässe und Optimierungspotenziale zu identifizieren. Durch die Integration von künstlicher Intelligenz können zusätzlich Muster und Vorhersagen generiert werden, die strategische Entscheidungen unterstützen. Dennoch gibt es bei der Implementierung und Nutzung von Process Mining mit KI-Insights typische Fehler, die es zu vermeiden gilt.
Typische Fehler bei Process Mining mit KI-Insights
Ein häufiger Fehler ist die unzureichende Datenqualität. Oftmals werden Process-Mining-Initiativen mit unvollkommenen oder nicht repräsentativen Daten begonnen. Dies führt dazu, dass die gewonnenen Erkenntnisse ungenau und irreführend sind. Die Lösung liegt in einer gründlichen Datenvorbereitung. Unternehmen sollten sicherstellen, dass alle relevanten Datenquellen berücksichtigt und die Daten vor dem Start bereinigt werden.
Ein weiterer Fehler ist der fehlende Fokus auf klare Zielsetzungen. Unternehmen starten häufig Process-Mining-Projekte ohne eine klare Vorstellung davon, welche geschäftlichen Fragen oder Probleme sie lösen möchten. Ohne konkrete Ziele laufen diese Projekte Gefahr, ziellos zu bleiben und keinen echten Mehrwert zu liefern. Vor dem Projektstart sollten spezifische, messbare Ziele definiert werden, welche durch die Anwendung von Process Mining erreicht werden sollen.
Der dritte häufige Fehler besteht in der Vernachlässigung des Change Management. Selbst die besten Einsichten aus Prozessanalysen sind wertlos, wenn sie nicht in die Praxis umgesetzt werden. Oftmals wird der menschliche Aspekt bei der Einführung neuer Prozesse unterschätzt. Unternehmen sollten ein strukturiertes Change Management einführen, um die Akzeptanz neuer Prozesse sicherzustellen.
Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage
Erstens sollte ein Projektteam gebildet werden, das sich mit den Grundlagen von Process Mining und KI-Insights vertraut macht. In den ersten zwei Wochen ist es ratsam, interne Schulungen und Workshops zu organisieren, um das Verständnis für die Technologie und deren Nutzen zu fördern.
Zweitens sollten Unternehmen ihre bestehenden Datenquellen überprüfen und eine Datenbereinigungsstrategie entwickeln. Dieser Prozess kann innerhalb von zwei Wochen begonnen werden, um sicherzustellen, dass nur qualitativ hochwertige Daten für die Analyse verwendet werden.
Drittens sollten klare Ziele und KPIs für das Process-Mining-Projekt festgelegt werden. Dieser Schritt sollte ebenfalls innerhalb der ersten zwei Wochen abgeschlossen sein. Dabei ist es entscheidend, alle relevanten Stakeholder einzubeziehen und deren Erwartungen abzustimmen.
Schliesslich sollte ein Pilotprojekt durchgeführt werden, um die Praktikabilität und den Nutzen der gewonnen Erkenntnisse zu testen. Erste Resultate sollten innerhalb von 30 Tagen evaluiert werden, um notwendige Anpassungen vorzunehmen und den langfristigen Plan für die flächendeckende Implementierung zu definieren.
Durch die Beachtung dieser Schritte können Unternehmen sicherstellen, dass sie den vollen Nutzen aus Process Mining mit KI-gestützten Insights ziehen und dadurch ihre Prozesse nachhaltig optimieren.