Robotic Process Intelligence: Process Mining mit KI-Insights

Process Mining verbessert mithilfe von KI-gestützten Insights die Effizienz und Transparenz von Geschäftsprozessen. Die Kernaussage hierbei ist, dass durch die Kombination von Process Mining und künstlicher Intelligenz tiefere Einblicke und Optimierungsmöglichkeiten in automatisierte Abläufe erzielt werden können. Dies kann KMUs helfen, Engpässe zu identifizieren und die Prozessleistung signifikant zu steigern.

Typische Fehler beim Einsatz von Process Mining mit KI

1. Unvollständige Datenintegration: Ein häufiger Fehler bei der Implementierung von Process Mining in Verbindung mit KI ist die unvollständige oder unsachgemässe Integration von Datenquellen. Unternehmen nutzen oftmals nicht alle verfügbaren Daten, was zu einer verzerrten Analyse führen kann. Korrektur: Umfassende Datenintegration ist entscheidend. Alle relevanten Geschäftsdatenquellen sollten erfasst und in das Mining-Tool eingespeist werden. Eine Integration mit bestehenden ERP-Systemen oder CRM-Plattformen kann helfen, ein vollständiges Bild des Prozesses zu erhalten.
2. Mangelndes Verständnis der KI-Algorithmen: Ein weiteres Problem besteht darin, dass die zugrundeliegenden KI-Algorithmen oft nicht vollständig verstanden werden, was zu Fehlinterpretationen der Ergebnisse führt. Korrektur: Mitarbeitende, die mit der Analyse solcher Daten betraut sind, sollten geschult werden, die Funktionsweise von KI und deren Algorithmen zu verstehen. Grundkenntnisse über maschinelles Lernen und Datenanalyse sind hierbei hilfreich.
3. Ignorieren von Prozessänderungen: Häufig bleiben einmal etablierte Process Mining Verfahren unverändert, selbst wenn sich Geschäftsprozesse wandeln. Dies kann dazu führen, dass die gewonnenen Insights zunehmend weniger nützlich sind. Korrektur: Unternehmen sollten regelmässig ihre Process Mining Modelle überprüfen und aktualisieren, um sicherzustellen, dass diese die aktuellen Prozessrealitäten widerspiegeln.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Woche 1–2: Datenintegration planen und umsetzen

• Identifizieren Sie alle relevanten Datenquellen innerhalb Ihrer Organisation.
• Arbeiten Sie mit Ihrem IT-Team zusammen, um sicherzustellen, dass diese Datenquellen in Ihre Process Mining Tools integriert werden können.
• Stellen Sie sicher, dass alle Mitarbeitenden, die mit diesen Daten arbeiten, Zugriff darauf haben und die nötigen Schulungen erhalten.

1. Woche 3: Mitarbeiterschulung und Wissensaufbau

• Veranstalten Sie interne Workshops, um das Verständnis für KI und die Interpretationen der Process Mining Ergebnisse zu vertiefen.
• Setzen Sie auf E-Learning-Module, die Grundkenntnisse in maschinellem Lernen und Datenanalyse vermitteln.

1. Woche 4: Review und Anpassung der Modelle

• Überprüfen Sie Ihre bestehenden Process Mining Modelle. Evaluieren Sie, ob diese die aktuellen Geschäftsprozesse korrekt abbilden.
• Planen Sie regelmässige Reviews ein und aktualisieren Sie die Modelle basierend auf den aktuellen Anforderungen und Geschäftsprozessen.

Mit diesem Vorgehen können KMUs innerhalb kurzer Zeit ihre Process-Mining-Aktivitäten optimieren und die Basis für dauerhafte Prozessverbesserungen schaffen.