Process-Optimierung durch KI-gestützte Analyse

Process Mining mit KI-Insights: Ein präziserer Blick in Unternehmensabläufe

Der effiziente Einsatz von Process Mining mit KI-gestützten Insights eröffnet KMUs neue Möglichkeiten zur Optimierung interner Abläufe. Wo traditionelle Analysewerkzeuge oft an ihre Grenzen stossen, ermöglicht die Kombination von Process Mining und künstlicher Intelligenz eine datengetriebene, präzise Darstellung und Optimierung von Geschäftsprozessen. Diese Technologie deckt Unregelmässigkeiten auf und liefert datenbasierte Entscheidungsgrundlagen, um Prozesse schlanker, kosteneffizienter und kundenfreundlicher zu gestalten.

Typische Fehler bei der Implementierung

Ein häufiger Fehler bei der Implementierung von Process Mining in Kombination mit KI-Insights ist die mangelnde Datenqualität. Unvollständige oder fehlerhafte Daten führen zu falschen Analysen und Missverständnissen. KMUs sollten sicherstellen, dass ihre Datenquellen sauber und aktuell sind, bevor sie mit der Analyse beginnen. Eine gründliche Datenvalidierung kann hier Abhilfe schaffen.

Ein weiterer Stolperstein ist das Ignorieren des menschlichen Faktors. Prozesse werden meist von Menschen ausgeführt, und deren Verhalten oder Einwände werden oft zu wenig berücksichtigt. Es ist entscheidend, die Mitarbeitenden frühzeitig einzubinden und ihnen die Vorteile der neuen Technologie klar aufzuzeigen, um eine reibungslose Akzeptanz sicherzustellen.

Korrektur und Optimierung der Prozessanalyse

Um die Datenqualität zu verbessern, ist es ratsam, eine initiale Dateninventur durchzuführen. Alle relevanten Datenfelder sollten auf Vollständigkeit und Richtigkeit geprüft werden. Ein Datenmanagementplan, der fortlaufende Kontrollen beinhaltet, hilft, die Integrität der Daten langfristig sicherzustellen.

Hinsichtlich des menschlichen Faktors sollten KMUs Workshops und Schulungen organisieren, um den Mitarbeitenden die neuen Prozesse und die Funktionalitäten der eingesetzten Tools zu vermitteln. Regelmässiges Feedback von den Nutzern kann genutzt werden, um die Tools und Prozesse weiter zu optimieren.

Handlungsanleitung für die kommenden 14–30 Tage

1. Phase 1 (0–7 Tage): Dateninventur und Planung

• Führen Sie ein umfassendes Audit Ihrer Datenquellen durch, um deren Qualität einzuschätzen.
• Entwickeln Sie einen Plan zur Bereinigung und Pflege dieser Daten.

1. Phase 2 (8–14 Tage): Prozessanalyse starten

• Implementieren Sie eine Process-Mining-Software und starten Sie erste Analysen mit Fokus auf zentrale Geschäftsprozesse.
• Identifizieren Sie erste Optimierungspotenziale basierend auf den gewonnenen Insights.

1. Phase 3 (15–30 Tage): Einbezug der Mitarbeitenden

• Organisieren Sie Schulungen und Workshops für die Mitarbeitenden, um deren Verständnis für die neuen Werkzeuge zu schärfen.
• Sammeln Sie Feedback und passen Sie die Implementierungsschritte entsprechend an.

Durch die strukturierte Implementierung von Process Mining mit KI-Unterstützung können KMUs nicht nur Prozessineffizienzen aufdecken, sondern auch einen kontinuierlichen Verbesserungszyklus etablieren. Die klare Ausrichtung und ein systematischer Ansatz sind der Schlüssel, um langfristig von dieser Technologie zu profitieren.