Mit einer cleveren Businessprozessmanagement-Lösung erhält man nicht nur einen Überblick über die bestehenden Prozesse, sondern auch gleich die Umsetzung der gewünschten Automatisierung. Die Synergien sind gerade im Bereich des Process Mining beachtlich.
Wer schon mal mit Microsoft Power Automate gearbeitet hat, merkt, wie die Automatisierung von Prozessen näher an den Endanwender rückt. Selbst MitarbeiterInnen, die nicht das geringste mit professionellem Prozessmanagement zu tun haben, können mit einem einfachen Baukastenprinzip zu kleinen ProzesskönigInnen werden. In dieselbe Richtung geht man bereits seit längerem mit RPA (Robotic Process Automation), mit welchem antiquierte Drehstuhltätigkeiten – dort kopiert man manuell Daten von einem System in das andere – der Vergangenheit angehören sollen. RPA dagegen bietet Fachabteilungen einen entscheidenden Vorteil: Die simple Prozessautomatisierung kann den MitarbeiterInnen einfach beigebracht werden, ohne dafür eine ausgiebige IT-Ausbildung vorauszusetzen. Dabei handelt es sich aber meistens um stupide Aufgaben, die nur den Anfang von guter Prozessvereinfachung darstellen. Komplexere Systeme bergen hingegen ein durchaus größeres Einsparpotential, da neben der Verringerung von redundanten Arbeiten die Prozesse grundsätzlich neu gedacht werden können.
Aktueller Stand der Technik. Erfolgreiche Start-ups machen nach einer gewissen Wachstumszeit immer dieselbe Erfahrung – die Prozesse werden irgendwann unübersichtlich, da die Verantwortung von Process Ownern meistens beliebig verteilt ist und die Prozesse nicht sauber dokumentiert wurden. Für ein gewachsenes mittelständisches Unternehmen ist es allerdings kriegsentscheidend, seine Prozesse zu kennen und diese auszuwerten. Dafür müssen bestehende Datensätze analysiert werden, um ein grundlegendes Verständnis für die Funktion der einzelnen Prozesse zurückzubekommen. So kennen wir beispielsweise die Pivot-Tabelle aus Excel als ein simples, deskriptives Werkzeug, mit dem man solche Analysearbeit bereits im Alltag ständig durchführt. Ein gutes Stück komplizierter wird es allerdings bei der vorhersagenden Analyse (Predictive Analytics), die einem in Abhängigkeit zur gewählten Entscheidung etwa die Veränderung von Verkaufszahlen vorhersagt. Diese Arbeit können in der Regel nur Data Scientists ausüben, die über Statistikwissen hinaus den Umgang mit komplexen Systemen und Datenbanken beherrschen. Durch einen möglichen Einsatz von Machine Learning lässt sich für die eigene Fachabteilung dann herausfinden, welche Vorgehensweisen sich in einer Vielzahl der vergangenen Prozessfälle bewährt haben. Solche Lösungen können bereits eingesetzt werden und ergänzen Bestehendes. Die Kostenersparnis für ein Unternehmen liegt darin, Prozesse zu verschlanken und Fehler von vornherein zu vermeiden. Frank Morelli, stellvertretender Aufsichtsratsvorsitzender der intellior AG sieht hierbei auch einen großen Bedarf an Fachkenntnis: »Teilweise kommen hier künstliche Intelligenz und komplexe Algorithmen ins Spiel. RPA ist auch deshalb so gehyped, weil es für den Laien viel verständlicher ist.«
Neues Entwicklungspotenzial durch Process Mining. Ein »Game Changer« könnte die aktuelle Entwicklung im Bereich des Process Mining sein. Mit diesem stellen Unternehmen erstmals alle vorhandenen Daten aus ihren Systemen zentral dar und automatisieren sie zugleich. Morelli ist von den neuen Möglichkeiten sehr angetan: »Process Mining wird der Renner, da Prozesserhebung an vielen Stellen überflüssig wird. Ich schätze, dass uns diese Thematik noch jahrelang beschäftigen und die Arbeit im Prozessmanagement sehr erleichtern wird«. Einen relevanten Mehrwert bringen Daten aber nur, wenn man sie weiterverarbeitet. Unternehmen sollten deshalb nicht nur ihren Ist-Zustand kennen, sondern sich ihre Soll-Prozesse mindestens genauso gut überlegen. Für die Darstellung und Auswertung des Wunschzustands bietet die intellior AG mit ihrem BPM (Business Process Management)-Werkzeug Aeneis eine geeignete Software an. Mit dieser erhält man nicht nur einen Überblick über die bestehenden Prozesse; ebenfalls ist die Umsetzung der gewünschten Automatisierung möglich. Die Synergien sind beachtlich, die durch Aeneis gerade im Bereich des Process Mining entstehen. Man stelle sich eine typische Auftragsabwicklung vor: Aus schon bestehenden ERP-Systemen werden Auftragseingang, Versand und Rechnungserstellung erfasst. Mit Process Mining kann man nun die bisherigen Grauzonen sichtbar machen. Denn die Realität läuft nicht immer nach Plan ab. Mal kommt es zu Adressänderungen, Zahlungsunfähigkeit oder Lieferschwierigkeiten. Solche Auffälligkeiten können mit dem richtigen Werkzeug plötzlich vollautomatisiert dargestellt werden. Allerdings geht es in diesem ersten Schritt nur um das Sichtbarmachen der Realität. Die Software Aeneis hilft daraufhin in der Verarbeitung der gewonnenen Daten. Es kann etwa eine Übereinstimmungsprüfung vorgenommen werden, mit der Aeneis die Differenzen zwischen Ist- und Sollzustand aufzeigt. Beide Muster werden dann übereinandergelegt, sodass eine gelungene Fehleranalyse mühelos funktioniert. Des Weiteren können auf Basis der bestehenden Daten neue Modelle erstellt werden. Wenn 80 % der Fehlerquote auf einen bestimmten Prozess zurückzuführen sind, erstellt man als Konsequenz ein besseres Modell. Nachdem die Schwachstellenanalyse durchgeführt und die Prozessabfolge bereinigt wurde, lassen sich wiederum RPA-Bots für die weitere Automatisierung einsetzen. Die daraus resultierenden Kosteneinsparungen liegen auf der Hand. Ein guter Mix aus den richtigen Werkzeugen kann die Prozesskomplexität reduzieren und Arbeitsabläufe verschlanken. Den Möglichkeiten sind dabei keine Grenzen gesetzt.
Dr. Klaus Neugebauer ( l.) unter Verwendung eines Pressegesprächs
mit Prof. Dr. Frank Morelli, stellvertretendem Aufsichtsratsvorsitzenden der intellior AG