Process Mining Verfahren

Bes­chreibung der Meth­ode

Die Methode nutzt Datenspuren aus IT-Systemen, Datenbanken, IoT-Sensoren und Logs, um Workarounds sichtbar zu machen oder zumindest Auffälligkeiten zu erkennen, die auf Workarounds hindeuten können. Im Mittelpunkt steht eine zielgerichtete, datenbasierte Suche auf Basis von Hypothesen, Prozessmustern oder beobachtbaren Konsequenzen. Der Ansatz ist besonders relevant, wenn Workarounds in der Prozesslandschaft nicht direkt erkennbar sind oder wenn Schatten-IT die Datenspuren im führenden System verdeckt. Die Ergebnisse schaffen eine Grundlage für weitere Recherche, Gespräche mit Beteiligten und die Bewertung von Workarounds im Kontext von Prozessmanagement und Wandlungsfähigkeit.

Wesentlich ist hier die Process Science-Perspektive einzubringen, also über die Analyse von Kontrollflüssen und Ablauf hinaus fachliche Daten einzubeziehen – mindestens den zeitlichen Verlauf von Prozessinstanzen untereinander: Die Bearbeitungsreihenfolge von Prozessinstanzen zu variieren, ist ein häufiges Workaround-Muster, das mit Betrachtung von Durchlaufzeiten oder einzelnen Instanzen nicht zu erkennen ist.

Aus­de­tail­lier­ung der Meth­ode

1. Ziel

Ziel der Methode ist es, Workarounds und ihre möglichen Folgen über vorhandene Datenspuren systematisch zu identifizieren und zu analysieren. Darüber hinaus unterstützt sie die Überprüfung von Hypothesen sowie den Vergleich von Prozessinstanzen mit und ohne Workaround-Nutzung.

2. Anwendung

  • Analyse von Datenspuren aus Datenbanken, IoT-Sensoren und Logs zur Erkennung von Workarounds oder Anomalien
  • Nutzung von Hypothesen für eine fokussierte Suche
  • Vergleich von Prozessinstanzen mit und ohne Workaround-Nutzung im Rahmen einer Bewertung oder eines Quasi-Experiments
  • Untersuchung von Workaround-Ketten, um mögliche Seiteneffekte und Folgewirkungen zu erkennen
  • Ergänzende Betrachtung von Konsequenzen wie Änderungsfrequenzen, Korrekturbuchungen oder Inventurdifferenzen, wenn direkte Hinweise fehlen

3. Vorteile

  • Sichtbarmachung von Workarounds auch dann, wenn sie zwischen Prozessen und Zuständigkeitsbereichen stattfinden oder physisch nicht beobachtbar sind.
  • Zielgerichtete Eingrenzung der Suche durch Muster, Hypothesen und beobachtbare Prozessfolgen
  • Unterstützung der Bewertung von Workarounds durch den Vergleich relevanter Prozessinstanzen
  • Erkennen möglicher Seiteneffekte in Workaround-Ketten und damit verbundener Folgeprobleme
  • Grundlage für die weitere Klärung durch Recherche und Gespräche mit Beteiligten
  • Grundlage für die Quantifizierung von Workarounds und deren Folgen, insbesondere wenn Mitarbeiter nur grobe Schätzwerte liefern können.

4. Adressaten

Prozessverantwortliche, Prozessexpert:innen im Fachbereich, Prozessmanagement, Qualitätsmanagement, Organisationsentwicklung, Change Management, Process Mining Competence Center, BPM Center of Excellence

5. Empfehlungen zum Einsatz

Diese Methode ist ein offensichtlicher, analytischer Startpunkt der Beschäftigung mit Workarounds. Allerdings führt die Natur der Workarounds oft zu einer geringen Datenqualität. Wir empfehlen folglich, die Methode früh einzusetzen, wenn entsprechende Process-Mining-Fertigkeiten bereits vorliegen, aber den Aufwand in einer ersten Phase als „Time-Box“ zu begrenzen: Vermutlich sind Low-Hanging-Fruits zu finden, es ist aber auch eine hohe Quote von False-Positives zu erwarten. „Process Mining ist der Schlüssel, um Bauchgefühl durch Fakten zu ersetzen. Es schafft Transparenz über den realen Ablauf der Unternehmensprozesse und ermöglicht gemeinsam mit den Prozessexperten Optimierungen gezielt umzusetzen. Gleichzeitig ist Process Mining jedoch komplex und mit erheblichem Aufwand verbunden – deshalb erfordert sein Einsatz eine bewusste Auswahl geeigneter Anwendungsfälle sowie eine realistische Bewertung der vorhandenen Datenqualität und -verfügbarkeit.“ Aileen Sandfort, Teamleitung Prozessdigitalisierung, KRONE 

6. Methodenimpulse im Detail:

  • Process Discovery: Ein typischer erster Schritt in klassischen Process Mining-Projekten. Oft führt das in der Praxis aber zu sehr unübersichtlichen Diagrammen. Oft angewendete Workarounds lassen sich so finden, alles andere geht eher im „Rauschen“ unter.
  • Conformance Checking: Im Prinzip ist der Abgleich mit dem Soll-Prozess Kernidee eines Workarounds. In der Praxis liegen Soll-Prozesse nicht auf dem notwendigen Detail-Niveau vor, um reale Workarounds abzubilden (bspw. Verwendung von Werkzeugen und einzelnen Datenfeldern).
  • Anomalie-Erkennung: Ein aufwandsarmer Einstieg mit sehr viel weniger Voraussetzungen – insb. auch investitionsarm mit Open Source-Werkzeugen umzusetzen (bspw. als Isolation Forest).
  • Pattern Matching: Einige Muster sind typische für Workarounds („Aktivität entfällt“, „Batching von Aktivitäten“, …). Danach zu suchen, ist Kern der im Projekt entstandenen LongSWORD-Methode. Das ist lohnend, beschränkt aber die Funde auf genau diese Muster.
  • KPI-Sammlung: Neben den entdeckenden Verfahren bilden Process Mining / BI- Initiativen die Datengrundlage für eine quantitative Bewertung von Prozessvarianten. Auffällige Änderungen der KPIs im Laufe der Zeit können dabei selbst ein Hinweis auf neue Workarounds sein.

In einer zweiten Phase benutzen wir die Methode vor allem nebenläufig als „Sensor“ für Veränderungen, die auf Workarounds hindeuten (bspw. Korrekturbuchungen oder Clearing-Schritte) oder um auf anderem Wege identifizierte Workarounds und ihre Effekte besser zu verstehen.

7. Links

Sämtliche Links zu weiteren Methoden derselben Dimension

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