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Diese Seite informiert Sie über drei potenzielle Anwendungsfelder des Process Mining: Wissensmanagement, Workflow-Management und Assistenzsysteme. Darüber hinaus sind natürlich viele weitere Anwendungsfelder vorstellbar, in denen Process Mining nutzenbringend eingesetzt werden kann. Die folgenden Ausführungen sind daher auf keinen Fall abschließend. Vielmehr sollen sie Ihnen die Vielfalt der Anwendungs- und Nutzenspotentiale des Process Mining illustrieren.


„Wenn Siemens wüsste, was Siemens weiß“ – Viele Organisation sehen sich mit dem Problem der Bestandssicherung und Vermehrung ihres Wissens und ihres dadurch begründeten intellektuellen Kapitals konfrontiert. Für die Sicherung von Faktenwissen werden heute Datenbanken, ERP-Systeme, Wissensmanagementsysteme etc. eingesetzt. Prozesswissen hingegen existiert in einer Organisation oftmals nur als weitläufig verteiltes Hintergrundwissen. Process Mining zielt auf dieses implizite Prozesswissen ab. Eine Form, dieses Wissen explizit zu machen, besteht darin, Modelle von ihm anzufertigen und zu pflegen. Diese Modelle bilden die realen Ablaufschemata so ab, dass zu einem späteren Zeitpunkt und/oder an einem anderen Ort das Wissen rekonstruiert und zur Erstellung neuer Instanzen dieses Schemas verwendet werden kann.

Die Praxis hat gezeigt, dass die Explikation des Prozesswissens durch die manuelle Modellierung von Prozessmodellen zeitaufwendig und teuer ist. Da die Träger des Wissens oftmals nicht in der Lage sind, dieses auch formal zu beschreiben und in übergreifende Zusammenhänge zu stellen, kommt häufig der die Modellierungskosten vervielfältigende Einsatz von Experten hinzu. Außerdem kann aus den genannten Gründen eine permanente Aktualisierung des modellierten Wissens i.d.R. nicht geleistet werden. Nicht selten ist das teure Modell mit dem Abschluss der Modellierung schon veraltet. Das alles führt zu Akzeptanzproblemen und wirft ökonomische Fragestellungen auf, die nicht zuletzt von den Opponenten der Wissensexplikation argumentativ gegen sie gerichtet werden: Die Ressource Wissen unterliegt nicht der Steuerung durch die Organisation.

Im Wissensmanagement soll durch Process Mining erreicht werden, dass das Wissen um Vorgänge zur gezielten Beeinflussung von Dingen in gleichem Maße wie das Wissen um diese Dinge selbst als Kapitalstock uneingeschränkt bereitsteht. Außerdem soll durch die Automatisierung der Wissensakquisition deren Effektivität und Effizienz so gesteigert werden, dass relevantes Prozesswissen in ausreichender Menge und Qualität zu akzeptablen Kosten zur Verfügung steht.


Eine technologische Grundlage zur Unterstützung von Geschäftsprozessen bieten Workflow-Managementsysteme (WFMS). Ein Workflow ist ein formal beschriebener Geschäftsprozess. Durch den Einsatz von WFMS erfolgt eine Automatisierung der Koordination, Kontrolle und Kommunikation der Aktivitäten der Workflows. Über Benutzerschnittstellen kommuniziert das System mit seinen Anwendern und bietet ggf. den Zugriff auf benötigte Daten und Programme. Von dem so erreichten Automatisierungsgrad profitieren Effizienz, Effektivität und Qualität der Geschäftsprozesse.

Zur Steuerung eines Workflow und zur Bestimmung der jeweiligen Aktivitäten, Bearbeiter und Ressourcen greifen WFMS auf Prozessmodelle, sog. Workflow-Modelle zurück. Die Akquisition und Pflege der Workflow-Modelle ist damit Voraussetzung für die Einführung und den Betrieb eines WFMS. Im Gegensatz zu den erzielten Gewinnen bei der Ausführung der Workflows ist die Modellierung der hierfür notwendigen Modelle oftmals schwierig, fehleranfällig, zeitaufwendig und daher sehr teuer. Die Modellierung stellt insofern einen gravierenden Engpass dar. Einige der wichtigsten Ursachen hierfür werden in der organisatorischen Verteilung des erforderlichen Prozesswissens, der Notwendigkeit seiner Explikation und Formalisierung sowie der hierdurch bedingten multipersonellen und iterativen Akquisitionsprozesse gesehen.

Den Defiziten bei der Akquisition und Pflege von Workflow-Modellen wird auf verschiedene Weise begegnet. Einerseits existieren Lösungen, die direkt auf die aufgezeigten Ursachen abzielen. Hierbei handelt es sich bspw. um Vorgehensmodelle und Interviewtechniken. Ebenso werden Editoren eingesetzt, durch die z.B. der mit der Formalisierung verbundene Aufwand durch ein Modellieren in „virtuellen Welten“ reduziert wird.

Process Mining kann im Workflow-Management eingesetzt werden, um Workflow-Modelle aus den Ausführungen von Geschäftsprozessen zu erstellen. Der Process Mining Einsatz erfolgt einerseits bei der Einführung eines WFMS. Hierbei werden die Workflow-Modelle auf Basis der aktuellen Geschäftsprozesse bestimmt. Andererseits kann Process Mining dazu eingesetzt werden, die Workflow-Modelle eines WFMS aktuell zu halten. Denn ebenso wie die Geschäftsprozesse einem stetigen – wenn auch kurzfristig oftmals marginalem – Wandel unterliegen, müssen auch die sie unterstützenden WFMS und ihre Prozessmodelle diese Veränderungen abbilden.


In vielen Bereichen der Wirtschaft und Verwaltung sind heute komplexe, hochwertige Prozesse zu finden. Zur Ausführung dieser Prozesse bedarf es geschulter Mitarbeiter, nicht selten sogar Experten. Mit einer steigenden Häufigkeit der Prozessausführung sind zwei Probleme verbunden. Erstens tritt bei den Ausführenden eine gesteigerte Belastung auf, die zu Fehlern bei der Ausführung aufgrund menschlichen Versagens führen können. Zweitens sind Experten knapp, so dass man auch auf andere Mitarbeiter zurückgreifen möchte.

Assistenzsysteme können diese Defizite kompensieren, indem sie die Prozessausführung begleiten und auf Abweichungen von anderen Prozessausführung reagieren. Hierzu muss das Assistenzsystem den aktuellen Prozess ständig mit einem Prozessmodell abgleichen. Im Falle von Abweichungen im aktuellen Prozess weist das System die Ausführenden auf diese Differenzen hin. Beruhte die festgestellte Abweichung auf einer Neugestaltung bzw. Anpassung des Prozesses, so aktualisiert das Assistenzsystem sein Prozessmodell. Beruhte die Abweichung im Prozessablauf hingegen auf Fehlern der Ausführung, so wurden diese durch das Assistenzsystem erkannt und können sofort korrigiert werden.

Process Mining stellt für Assistenzsysteme die Kerntechnologie zur Verfügung, die für das Verfolgen von Prozessen, das Erkennen von Abweichungen und das Ergänzen der Prozessmodelle dieser Systeme notwendig ist. Die Anwendung in Assistenzsystemen stellt an die Process Mining Technologie besonderst hohe Anforderungen. Neben der Korrektheit der Prozessmodelle liegt hier auch ein Schwerpunkt auf der Effizienz ihrer Erstellung.

© 2001-2004 Guido Schimm

 
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