Optimierungspotenziale durch KI-gestütztes Process Mining

Effizienzsteigerung durch Process Mining mit KI-Insights

Process Mining hat sich zu einem unverzichtbaren Instrument für Unternehmen entwickelt, die ihre Geschäftsprozesse optimieren möchten. Durch die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in den Process-Mining-Ansatz können tiefere Einblicke und prädiktive Analysen erzielt werden, was das Potenzial zur Effizienzsteigerung signifikant erhöht.

Ein häufiger Fehler, der im Bereich des Process Minings auftritt, ist die unzureichende Qualität der Daten. Unternehmen tendieren dazu, Daten aus verschiedensten Quellen zu aggregieren, ohne sicherzustellen, dass diese Daten vollständig und konsistent sind. Dies führt zu verfälschten Analysen und suboptimalen Entscheidungen. Die Korrektur liegt in der Implementierung eines stringenteren Datenmanagementprozesses, der auf Konsistenz und Aktualität abzielt. Regelmässige Datenüberprüfungen und ein strukturierter Etablierungsprozess für Datenquellen können hier hilfreich sein.

Ein zweiter typischer Fehler ist das Fehlen einer klaren Zielsetzung beim Einsatz von KI-unterstütztem Process Mining. Unternehmen sollten nicht versuchen, alles gleichzeitig zu verbessern. Stattdessen ist es zielführend, spezifische Prozessbereiche zu identifizieren, in denen zeitnah Verbesserungen erzielt werden können. Der Einsatz von Pilotprojekten kann hierbei als Korrekturmassnahme dienen, um das Verständnis des Einsatzpotentials von KI im Process Mining zu vertiefen und gezielte Verbesserungen zu etablieren.

Ein drittes häufiges Problem ist die mangelnde Einbindung der relevanten Stakeholder. Die Ergebnisse des Process Minings werden oft isoliert betrachtet, was zu Widerstand oder Missverständnissen bei der Implementierung von Handlungsempfehlungen führen kann. Um dies zu korrigieren, sollten die relevanten Abteilungen frühzeitig in den Prozess eingebunden werden, und es sollte eine transparente Kommunikation über die Zielsetzungen und Erkenntnisse stattfinden.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage:

1. Phase 1 (Tage 1-7): Starten Sie mit der Analyse Ihrer aktuellen Datenquellen. Stellen Sie sicher, dass alle relevanten Datenpunkte vollständig und konsistent sind. Überprüfen Sie die Datenqualität und entwickeln Sie einen Plan für deren kontinuierliche Überwachung.
2. Phase 2 (Tage 8-15): Definieren Sie klar umrissene Prozessziele, die Sie durch den Einsatz von Process Mining und KI erreichen möchten. Führen Sie Workshops mit relevanten Stakeholdern durch, um deren Input und Engagement zu sichern. Entwickeln Sie ein Pilotprojekt, um den Prozess in einem kleinen, kontrollierten Rahmen zu erproben.
3. Phase 3 (Tage 16-30): Setzen Sie Ihr Pilotprojekt um und analysieren Sie die ersten Ergebnisse. Halten Sie regelmässige Feedback-Runden mit den Stakeholdern, um von deren Fachwissen zu profitieren und mögliche Hindernisse frühzeitig zu identifizieren. Nutzen Sie diese Erkenntnisse für eine schrittweise Ausweitung des Projekts.

Durch diese strukturierte Vorgehensweise können Unternehmen die Potenziale von Process Mining mit KI-Insights optimal nutzen und nachhaltige Prozessverbesserungen erzielen.