Künstliche Intelligenz in der Prozessoptimierung

Effizienzsteigerung durch Process Mining mit KI-Insights

Die Automatisierung von Geschäftsprozessen gewinnt stetig an Bedeutung. Process Mining, kombiniert mit künstlicher Intelligenz (KI), bietet Unternehmen die Möglichkeit, tiefere Einsichten in ihre Abläufe zu gewinnen und diese effizienter zu gestalten. Der Einsatz von KI-gestützten Insights ermöglicht es, Prozesse nicht nur zu visualisieren, sondern auch systematisch zu analysieren und zu optimieren.

Typische Fehler bei der Implementierung von Process Mining

Ein häufig auftretender Fehler ist die unzureichende Datenqualität. Viele Unternehmen unterschätzen die Wichtigkeit einer präzisen Datenbasis. Ohne saubere Daten ist es schwierig, aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen. Dies kann vermieden werden durch eine gründliche Datenbereinigung und Konsolidierung vor der Analyse.

Ein weiterer typischer Fehler ist die fehlende Einbindung der relevanten Stakeholder. Häufig wird Process Mining als reine IT-Initiative betrachtet, ohne dass andere Abteilungen mit einbezogen werden. Um dem vorzubeugen, sollten alle relevanten Interessengruppen von Beginn an in den Prozess eingebunden werden, um sicherzustellen, dass die Analyseergebnisse auch den tatsächlichen Geschäftsbedürfnissen entsprechen.

Ein dritter Fehler ist die Überschätzung der Möglichkeiten künstlicher Intelligenz. Manchmal wird erwartet, dass KI allein alle Probleme löst, ohne dass menschliches Eingreifen notwendig ist. Der richtige Ansatz besteht darin, KI als unterstützendes Werkzeug zu betrachten, welches die Entscheidungsfindung erleichtert, jedoch immer noch menschliches Urteilsvermögen erfordert.

Handlungsanleitung für die ersten 14–30 Tage

1. Dateninventur und Vorbereitung (Tage 1–7): Beginnen Sie mit einer gründlichen Dateninventur. Überprüfen Sie die Qualität und Vollständigkeit Ihrer bestehenden Datenbestände. Bereinigen und konsolidieren Sie die Daten, um eine verlässliche Grundlage für das Process Mining zu schaffen.
2. Einbindung der Stakeholder (Tage 8–14): Führen Sie ein interdisziplinäres Teammeeting mit wichtigen Stakeholdern aus allen betroffenen Geschäftsbereichen durch. Ermitteln Sie die spezifischen Ziele und Erwartungen, die jeder Bereich an das Process Mining hat. Definieren Sie gemeinsame Ziele und nutzen Sie den Input der Stakeholder, um den Anwendungsfall zu schärfen.
3. Pilotierung und erste Analysen (Tage 15–21): Beginnen Sie mit einer Pilotierung auf einem spezifischen Geschäftsbereich oder Prozess. Verwenden Sie geeignete Tools, um Prozessdaten zu analysieren und erste KI-gestützte Insights zu generieren. Dokumentieren Sie die Ergebnisse und überprüfen Sie, ob die gewonnenen Einsichten mit den ursprünglich definierten Zielen korrespondieren.
4. Auswertung und Planung der nächsten Schritte (Tage 22–30): Führen Sie eine umfassende Auswertung der Pilotphase durch. Identifizieren Sie verbesserungswürdige Bereiche und legen Sie konkrete Aktionspunkte und Meilensteine fest. Bereiten Sie eine Präsentation der Ergebnisse und nächsten Schritte für alle Stakeholder vor, um eine gemeinsame Fortführung des Projekts zu gewährleisten.

Die Implementierung von Process Mining mit KI-gestützten Insights bietet ein grosses Potenzial zur Effizienzsteigerung, erfordert jedoch eine sorgfältige Planung und Durchführung. Bei Einhaltung der oben genannten Schritte lassen sich häufige Fehler vermeiden und erste Erfolge schnell realisieren.