KI-gestützte Prozessoptimierung mit Process Mining

Einsatz von Process Mining mit KI-gestützten Insights

Die Integration von Process Mining mit künstlicher Intelligenz (KI) eröffnet Unternehmen die Möglichkeit, tiefere Einblicke in ihre Geschäftsprozesse zu gewinnen. Dies ermöglicht nicht nur die Analyse und Visualisierung von Prozessabläufen, sondern auch die proaktive Verbesserung und Optimierung derselben. Diesem Ansatz kommt in der Effizienzsteigerung und Ressourceneffektivität eine zentrale Rolle zu. Doch um das volle Potenzial von Process Mining mit KI-Unterstützung auszuschöpfen, gilt es, gängige Fehler zu vermeiden.

Typische Fehler beim Einsatz von Process Mining mit KI

Unzureichende Datenqualität: Einer der häufigsten Fehler ist die Vernachlässigung der Datenqualität. Ohne präzise, vollständige und saubere Datensätze können die von der KI generierten Insights irreführend oder nutzlos sein. Um dies zu korrigieren, müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre Datenmanagementprozesse robust und kontinuierlich überwacht werden. Dies erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen IT und Fachabteilungen, um relevante Datenquellen zu identifizieren und zu pflegen.

Fehlende klare Zielsetzung: Ein weiterer häufiger Fehler besteht darin, mit dem Process Mining zu beginnen, ohne klare betriebliche Ziele und Fragestellungen zu definieren. Ohne diese Orientierung besteht die Gefahr, sich in der Fülle der Daten zu verlieren. Die Korrektur erfordert eine sorgfältige Vorplanung, bei der spezifische Ziele und Erfolgskriterien festgelegt werden, um den Fokus der KI-Analyse zu schärfen.

Unzureichende Prozesskenntnis: Viele Unternehmen unterschätzen die Notwendigkeit eines tiefen Prozessverständnisses, bevor sie Process Mining einsetzen. Das Tool alleine kann nicht alle Prozesskomplexitäten auflösen. Unternehmen sollten daher im Vorfeld Workshops durchführen, um alle relevanten Prozessschritte und deren Zusammenspiel mit den Beteiligten zu erfassen.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Statusüberprüfung und Zieldefinition (1–7 Tage): Beginnen Sie mit einer Überprüfung Ihrer aktuellen Datenqualität. Setzen Sie ein interdisziplinäres Team ein, um eine saubere Datengrundlage zu schaffen. Parallel dazu definieren Sie klare, messbare Ziele sowie die Schlüsselfragen, die Sie durch Process Mining beantworten möchten.
2. Prozessanalyse und Schulung (8–14 Tage): Führen Sie Workshops durch, um ein tiefes Verständnis für die aktuellen Geschäftsprozesse zu fördern. Schaffen Sie eine Wissensbasis über die Interaktion der Prozesse, um später die Ergebnisse des Process Minings besser bewerten und umsetzen zu können.
3. Auswahl und Implementierung von Tools (15–21 Tage): Evaluieren Sie geeignete Process-Mining-Tools, die KI-Insights anbieten. Stellen Sie sicher, dass diese zu Ihrer IT-Infrastruktur und Ihren Geschäftszielen passen. Binden Sie gegebenenfalls externe Spezialisten ein, um die Implementierung reibungslos durchzuführen.
4. Pilotprojekte und Feinjustierung (22–30 Tage): Starten Sie mit einem oder mehreren Pilotprojekten, um die Tools in einem kleineren Umfang zu testen und erste Erkenntnisse zu gewinnen. Nutzen Sie diese Phase, um Prozesse anzupassen und die resultierenden Erkenntnisse mit den ursprünglichen Zielen abzugleichen. Anpassungen und Verbesserungen sollten hier zeitnah umgesetzt werden.

Durch diesen strukturierten Ansatz lassen sich die Vorteile von Process Mining mit KI-Insights effektiv nutzen, um wertvolle Einblicke zu erzielen und bestehende Geschäftsprozesse nachhaltig zu optimieren.