Datenstrategie, Künstliche Intelligenz, Data Governance, Big Data, Process Mining
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Process Intelligence

Prozesstransparenz

Ein besonders vielversprechender Ansatzpunkt für ein besseres Prozessverständnis ist Process Intelligence. Voraussetzung dafür ist das Vorliegen von Prozessdaten in digitaler Form. Das dürfte in fast jedem Unternehmen, wenn auch nicht für alle Prozesse, gegeben sein. Mit Hilfe von Process Mining kann man diese Prozessdaten systematisch aufbereiten und analysieren. Dadurch ergibt sich eine maximale Transparenz über den Prozess und zugleich auch Ansatzpunkte für Optimierungsmöglichkeiten. Spezialisierte Process-Mining-Werkzeuge ermöglichen dabei Visualisierungen, mit denen sich auch komplexe Prozesse darstellen und verstehen lassen. Dabei fällt sofort ins Auge, wenn bestimmte Prozessschritte sich öfter wiederholen (Loops), sehr viele Varianten eines Prozesses existieren oder an bestimmten Stellen im Prozess besonders viel Zeit verbracht wird.

Prozessoptimierung

Mit solchen Erkenntnissen ist man schon halb am Ziel der Prozessoptimierung. Wenn einzelne Prozessschritte sauber mit Beginn- und Endzeitpunkt ausgestattet sind, sind wir in der Lage, ganz konkret Bearbeitungszeiten abzuleiten und daraus mit Hilfe von Advanced Analytics in einem weiteren Schritt z.B. die Ressourcenplanung zu optimieren. So entsteht Zusatznutzen über die reine Prozessverbesserung hinaus. Mit Methoden der künstlichen Intelligenz kann man die Erkenntnisgewinnung selbst automatisieren und z.B. Einflussfaktoren auf die Durchlauf-/Bearbeitungszeiten ableiten. Vom Verstehen der Prozesse kommt man so schnell hin zur Optimierung der Prozesse und damit auch zu konkret wirtschaftlich messbaren Verbesserungen. messbaren Verbesserungen.