Optimierung der Prozesse durch künstliche Intelligenz

Einsatz von Process Mining mit KI-gestützten Insights in Schweizer KMU

Der Einsatz von Process Mining, unterstützt durch KI-Insights, verspricht bessere Transparenz und Effizienz in Geschäftsprozessen von Schweizer KMU. Die Hauptthese dabei ist, dass durch die intelligente Analyse von Prozessdaten Optimierungspotenziale aufgedeckt und zielgerichtete Verbesserungen implementiert werden können. Process Mining bietet die Möglichkeit, tatsächliche Arbeitsabläufe aus bestehenden IT-Systemen detailgenau zu rekonstruieren und durch Künstliche Intelligenz verborgene Muster und Anomalien zu identifizieren.

Typische Fehler bei der Implementierung

Ein häufiger Fehler bei der Einführung von Process Mining ist der voreilige Einsatz ohne ein klares Zielbild. KMU neigen dazu, neue Technologien einzuführen, ohne zuvor konkrete Problemstellungen und Verbesserungspotenziale zu identifizieren. Dieser Mangel an Fokus kann zu unstrukturierten Ergebnissen führen. Die Korrektur besteht darin, vor Beginn der Datenanalyse klare Fragestellungen und Ziele zu definieren, beispielsweise Kostensenkung, Durchlaufzeitreduktion oder Qualitätsverbesserung.

Ein weiterer typischer Fehler ist die unzureichende Datenqualität. Process Mining erfordert saubere Daten, um verlässliche Ergebnisse zu liefern. Doch oft sind Datenquellen inkonsistent oder unvollständig. Dies kann durch ein initiales Data Assessment korrigiert werden, bei dem die Datenbasis bereinigt und harmonisiert wird. KMU sollten vor der Analyse sicherstellen, dass alle relevanten Daten standardisiert und vollzählig vorliegen.

Fehlerhafte Interpretation der KI-Insights ist ebenfalls häufig anzutreffen. KI kann komplexe Beziehungen in Daten aufdecken, doch die Ergebnisse sind oft nur so gut, wie ihre Interpretation. Ohne das notwendige Verständnis können Erkenntnisse fehlgedeutet werden. Hier sollte durch gezielte Schulung der Mitarbeitenden und gegebenenfalls Einbindung von externen Experten die Kompetenz zur Interpretation von KI-Insights aufgebaut werden.

Anleitung für die Umsetzung in den nächsten 14–30 Tagen

1. Zieldefinition (1-3 Tage): Definieren Sie klare Ziele für Ihr Process Mining-Vorhaben. Ermitteln Sie die wichtigsten Prozesse, die analysiert werden sollen, und formulieren Sie spezifische Ziele.
2. Datenbewertung und -bereinigung (4-7 Tage): Führen Sie ein umfassendes Data Assessment durch. Stellen Sie sicher, dass alle benötigten Datenquellen verfügbar, vollständig und sauber sind. Harmonisieren Sie die Datensätze, um Konsistenz zu gewährleisten.
3. Einrichtung der Process Mining-Tools (3-5 Tage): Wählen und implementieren Sie geeignete Process Mining-Software und stellen Sie sicher, dass alle Datenquellen korrekt angebunden sind.
4. Anwendungsfälle für KI-Insights identifizieren (4-7 Tage): Arbeiten Sie mit Ihren Teams, um spezifische Anwendungsfälle zu identifizieren, bei denen KI-Insights wertvolle Informationen liefern können.
5. Schulung und Expertenberatung (7-10 Tage): Schulen Sie die relevanten Mitarbeitenden im Umgang mit den gewonnenen Einsichten. Ziehen Sie bei Bedarf externe Experten hinzu, um die Interpretation und Operationalisierung der Erkenntnisse zu unterstützen.

Durch die konsequente Umsetzung dieser Schritte kann ein KMU in kürzester Zeit die Vorteile von Process Mining mit KI-gestützten Insights voll ausschöpfen und im harten Wettbewerb der digitalisierten Geschäftswelt behaupten.