Künstliche Intelligenz im Process Mining intelligent nutzen

Prozessoptimierung mit Process Mining und KI-Insights

Process Mining kombiniert mit künstlicher Intelligenz (KI) bietet Unternehmen die Möglichkeit, ihre Abläufe detailliert zu analysieren und wertvolle Einsichten für Optimierungen zu gewinnen. Die zentrale Prämisse dabei ist, dass auf Basis umfangreicher Datenanalysen Schwachstellen identifiziert und Prozesse effizienter gestaltet werden können. Doch trotz seiner Potenziale ist diese Vorgehensweise nicht ohne Fallstricke.

Typische Fehler und deren Korrektur

Ein häufiger Fehler bei der Implementierung von Process Mining und KI-Insights ist das Versäumnis, klare Ziele zu definieren. Ohne spezifische Anhaltspunkte darüber, was erreicht werden soll, bleibt die Analyse oft oberflächlich und liefert nur begrenzten Mehrwert. Die Korrektur liegt darin, von Beginn an klare Fragestellungen zu formulieren und die Erwartungen an die Prozessanalyse präzise festzulegen.

Ein weiterer Fehler ist die Vernachlässigung der Datenqualität. Häufig werden unvollständige oder fehlerhafte Datensätze verwendet, wodurch die Analysen entweder verzerrt oder ungenau werden. Die Qualitätssicherung der verwendeten Daten ist entscheidend. Eine gründliche Vorabprüfung und Bereinigung der Datensätze stellt sicher, dass die gewonnenen Ergebnisse zuverlässig sind.

Schliesslich ist es problematisch, die gewonnenen Insights nicht in konkrete Massnahmen umzusetzen. Insbesondere in KMU kann die Überforderung durch die Fülle an Informationen dazu führen, dass keine strukturierten Schritte folgen. Eine Korrektur besteht darin, die Insights in eine priorisierte Liste konkreter, umsetzbarer Massnahmen zu übersetzen, die Schritt für Schritt umgesetzt werden können.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Zielformulierung und Strategieentwicklung (2–5 Tage): Setzen Sie sich mit den relevanten Stakeholdern zusammen und formulieren Sie klare Zielsetzungen für Ihr Process Mining Vorhaben. Entwickeln Sie eine Strategie, die diese Ziele unterstützt.
2. Datenvorbereitung und -bereinigung (5–7 Tage): Überprüfen und bereinigen Sie Ihre vorhandenen Datensätze. Achten Sie darauf, dass die Daten vollständig und korrekt sind, bevor Sie mit der Analyse starten.
3. Durchführung der Process Mining Analyse (5–7 Tage): Nutzen Sie Process Mining Tools in Kombination mit KI-Technologien, um die Daten zu analysieren und die Ergebnisse auszuwerten. Achten Sie darauf, dass die gewonnenen Erkenntnisse im Einklang mit Ihren definierten Zielen stehen.
4. Umsetzung der gewonnenen Erkenntnisse (10–15 Tage): Erarbeiten Sie basierend auf den Analysis-Insights eine priorisierte Liste von Verbesserungsmassnahmen. Beginnen Sie damit, die dringlichsten und ressourcenschonendsten Massnahmen zuerst umzusetzen.

Durch systematisches Vorgehen und strukturiertes Arbeiten können Unternehmen innerhalb eines Monats erste messbare Erfolge in der Prozessoptimierung verzeichnen. Process Mining und KI-Insights bieten dabei eine solide Grundlage, um bestehende Abläufe unternehmensweit effizienter zu gestalten.