Process Mining

Warum Sie Process Mining brauchen

Process Mining wird eingesetzt, um Prozessabläufe aus vorhandenen Daten zu entdecken und löst das Hauptproblem fast aller Unternehmen: Ihre erwarteten Prozesse sehen nicht wie Ihre tatsächlichen Prozesse aus.

Fragt man Mitarbeiter in ihren Unternehmen nach ihren Prozessen, ist die Antwort immer die gleiche: Sie beschreiben den glücklichen Weg, die Instanz des Prozesses, die sie sich wünschen - den perfekt linearen Prozess A - B - C - D. In Wirklichkeit ist dies nicht der Fall, und der Prozess wird sich in Abhängigkeit von vielen Faktoren unterscheiden. Verschiedene Personen führen denselben Prozess unterschiedlich aus, und im Falle von Fehlern in der ersten Iteration müssen Nacharbeiten durchgeführt werden. Ein weiteres bekanntes Beispiel ist eine Ausnahme für einen bestimmten Kunden, bei dem der Prozess mehr oder weniger Prozessschritte umfasst. Diese Faktoren führen zu einer Diskrepanz zwischen dem erwarteten und dem tatsächlichen Prozess.

Die meisten Menschen wissen jedoch, dass ihre realen Prozesse nicht wie die erwarteten Prozesse aussehen, daher ist dies nicht das größte Problem. Ein noch größeres Problem ist, dass niemand einen Überblick darüber hat, wie die realen Prozesse aussehen.

In den meisten Fällen wollen Sie, dass Ihre Prozesse so ablaufen, wie sie dokumentiert sind, weil Sie glauben, dass der Prozess so am besten abläuft, oder weil Sie bestimmte Compliance-Anforderungen für Ihren Prozess haben. Aber nur weil Ihr Prozess nicht so ausgeführt wird, wie er dokumentiert ist, heißt das nicht, dass er schlecht ist. Manchmal gewinnen Sie neue Erkenntnisse über Ihre Prozesse und setzen sie um, auch wenn sie nicht dokumentiert sind; mit der Zeit werden diese Änderungen zur neuen Normalität, ob dokumentiert oder nicht.

Sie werden auch nicht jede kleine Ausnahme Ihres Prozesses in Ihrer Dokumentation erwähnen, weil Sie den normalen Prozess in Ihrer Dokumentation zeigen wollen.

Entscheidend ist, dass sowohl die Dokumentation als auch die realen Prozesse bekannt sind und genutzt werden, um Schlussfolgerungen aus den Prozessen zu ziehen und sie zu verbessern. Genau hier kommt Process Mining ins Spiel.

Wie funktioniert es?

Process Mining nutzt ereignisbasierte Protokolle aus Ihren vorhandenen Daten in ERP- oder anderen Systemen. Die meisten ERP-Systeme erzeugen die benötigten Daten bereits implizit, wenn ein System die Daten nicht implizit speichert, können Sie immer Trigger in Ihrer Datenbank erstellen, um sie explizit zu erzeugen und die für das Process Mining benötigten Daten zu speichern: das so genannte Event Log.

Die drei wesentlichen Komponenten eines Ereignisprotokolls sind:

1. Ein Fallidentifikator, der die Ereignisse mit einem eindeutigen Geschäftsfall verbindet.
2. Ein Aktivitätsname, der beschreibt, welcher Arbeitsschritt ausgeführt wurde.
3. Ein Zeitstempel, der beschreibt, wann etwas getan wurde.

Betrachten wir einen Prozess für eine professionelle Autoreinigungsfirma und nehmen wir an, dass sie den Zeitpunkt erfassen, zu dem ein Prozessschritt beginnt. Heute hatten sie drei Kunden, was zu folgendem Ereignisprotokoll führt.

Fall-ID	Name der Aktivität	Zeitstempel
1	Vorwaschgang	2020-01-01 09:20:34
1	Hauptwaschgang	2020-01-01 09:24:45
1	Innenraum saugen	2020-01-01 09:34:57
1	Fenster putzen	2020-01-01 09:58:12
2	Vorwaschen	2020-01-01 09:23:09
2	Hauptwaschgang	2020-01-01 09:28:12
2	Innenraum saugen	2020-01-01 09:37:47
2	Fenster putzen	2020-01-01 09:55:32
2	Wachspflege	2020-01-01 10:16:19
3	Vorwaschen	2020-01-01 09:27:24
3	Hauptwäsche	2020-01-01 09:32:39
3	Innenraum saugen	2020-01-01 09:41:35
3	Fenster putzen	2020-01-01 09:57:31
3	Innenraum saugen	2020-01-01 11:20:55
...	...	...

Das obige Ereignisprotokoll ergibt das folgende Prozessdiagramm:

Wie wir sehen können, haben wir drei Geschäftsfälle oder Kunden, da wir drei Fall-IDs 1, 2 & 3 sehen. Jedem Geschäftsfall sind bestimmte Aktivitäten zugewiesen:

• Fall 1 beginnt mit einer Vorwäsche, gefolgt von der Hauptwäsche und dem Saugen der Innenräume und endet mit der Fensterreinigung.
• Fall 2 beginnt mit einer Vorwäsche, gefolgt von der Hauptwäsche, dem Saugen der Innenräume und der Fensterreinigung und endet mit der Wachspflege.
• Fall 3 beginnt mit einer Vorwäsche, gefolgt von der Hauptwäsche, dem Innenstaubsaugen und der Fensterreinigung und endet wieder mit dem Innenstaubsaugen, weil der Kunde mit dem Ergebnis nicht zufrieden war und eine Nacharbeit nötig war.

Um eine zeitabhängige Beziehung zu erstellen und einen Prozessfluss zu erzeugen, wird eine Ausführungszeit für jeden Prozessschritt benötigt. Diese Information wird in der Spalte Zeitstempel gespeichert.

Wenn Sie diese Informationen als csv-Datei gespeichert haben, können Sie mit unserem Event Log Transformer beginnen, wenn Ihr Event Log in einem Microsoft SQL Server gespeichert ist, wird das process.science SSIS Paket verwendet, um die Daten zu transformieren.

Zusätzliche Informationen

Sie können das Ereignisprotokoll mit zusätzlichen Informationen wie Preis, Abteilung, Region usw. erweitern, um eine noch tiefere Analyse durchzuführen. Diese Informationen sind in Fallattribute und Ereignisattribute gruppiert.

Fallattribute

Fallattribute beschreiben Informationen für den gesamten Fall, im obigen Beispiel könnte dies die Automarke oder die Version des Reinigungspakets sein, das der Kunde gebucht hat.

Ereignisattribute

Ereignisattribute beschreiben genau eine Aktivität, im obigen Beispiel z. B. das Gebäude, in dem die Aktivität stattgefunden hat.

Überblick über die Datenanforderungen