Das Unternehmen als Organismus: Vom Process Mining zu Process Bionics

Wissen, was im Unternehmen wirklich abläuft: Das ist der große Vorteil von Process Mining. Realisiert wird das mit einer Basis an umfangreichen digitalen Daten über tatsächliche Events, Entscheidungen und Prozesspfade im Betrieb. Aus ihrer Analyse lassen sich konkrete Ansätze z.B. für Handlungsempfehlungen ableiten, die Kosten sparen: ein präzise definierter Return on Investment, in Echtzeit umsetzbar.

Deloitte unterstützt Unternehmen bei der Implementierung dieser Technologie – und bei ihrem Ausbau hin zu Process Bionics. Mit diesem erweiterten Ansatz wird die Optimierung dann zum Kernelement der Unternehmens-DNA. Die Bandbreite der Prozesspfade wird in dieser Perspektive als gewachsene Landschaft verstanden. Ihre Veränderung und Verbesserung muss dementsprechend selbst als organischer, evolutionärer Prozess ablaufen. Process Mining eröffnet Potenziale zur Analyse und Bearbeitung von „Sonderfällen“, die mit herkömmlichen Methoden nur schwer erfasst werden können. Process Bionics weitet das Prinzip aus: Als ständige Evolution wird Prozessoptimierung zum „Normalzustand“.

Einsicht ist der erste Schritt zur Verbesserung: das riesige Potenzial der digitalen Insights

Dank rapide voranschreitender Digitalisierung, Big Data & Co., haben Unternehmen heute völlig neue Analysemöglichkeiten im Hinblick auf ihre Business Prozesse. Faktisch ist nahezu jeder Vorgang in Datensätzen dokumentiert. Alles, was einen Zeitstempel hat, kann nun potenziell von Process-Mining-Anwendungen durchforstet werden. Das ermöglicht umfassende Transparenz, Realtime-Kontrolle und Adherence-Checks gegenüber definierten Soll-Prozessen. Es wird nachvollziehbar, welche Entscheidungsvorgänge im Unternehmen wirklich ablaufen – und wo die Ursachen auftretender Probleme konkret liegen. Im realen Event-Kontext können sie dann präzise und nachhaltig gelöst werden. Sei es durch einmalige Maßnahmen, organisatorische Änderungen oder intelligente digitale Tools wie Robotic Process Automation, dem Einsatz von auf Software basierenden „Robotern“ zur dynamischen Automatisierung von Aufgaben.

Bei allen revolutionären Möglichkeiten ist Process Mining jedoch keine Revolution, sondern eher eine Weiterentwicklung. Denn natürlich arbeiten Unternehmen und Berater schon lange an der Verbesserung von Strukturen und Abläufen durch Ansätze wie Lean Management, Six Sigma etc. Die bewährte Expertise der Berater wird nun aber durch eine neue, objektive und empirische Tiefendimension erweitert. Bisherige Techniken wie Interviews und Workshops werden um einen digitalen Zugang direkt ins Herz betrieblicher Abläufe ergänzt. Das alles läuft selbstverständlich unter Wahrung der betrieblichen und rechtlichen Regelungen etwa zu Datenschutz und Privatsphäre ab.

Diese neue datengetriebene Form von Process Discovery (As-Is vs. To-Be) ermöglicht einen unvoreingenommenen, „agnostischen“ Blick auch auf unbequeme Wahrheiten im Business, ganz ohne subjektive Einfärbung. Noch dazu läuft sie sehr effizient ab, da sie wenig Ressourcen bindet (wie etwa Interviewpartner oder Teilnehmer von Workshops). So lassen sich anhand der Ablaufprotokolle Prozessmodelle entwickeln. Liegen diese schon vor, gleicht Process Mining in einem weiter gehenden Schritt auf Basis der Ablaufprotokolle die Ist-Daten mit dem Modell ab (Conformance Checking). Auf einer dritten Ebene kann Process Mining schließlich durch einen Feedbackmechanismus das Modell selbst verändern und verbessern (Model Enhancement). Idealerweise im Sinne einer unternehmensweiten „Continuous Evolution“, wie sie dem holistischen Anspruch von Process Bionics zugrunde liegt. Der Zugriff ist dabei nahezu uneingeschränkt und die Analyse beliebig feinkörnig. Der Nutzer zoomt in die kleinsten Details der Prozessschritte hinein – oder nach Belieben wieder heraus, um das „Big Picture“ in den Blick zu bekommen.

Die Aussagekraft der Ausreißer: Process Mining bringt bislang Verborgenes ans Licht

Das Attraktive an diesem Zugang ist aber nicht nur die objektive datengestützte Perspektive oder die große Vielfalt an Informationen. Noch spannender wird Process Mining dadurch, dass es die Navigation durch unentdeckte Regionen der Prozesslandschaft ermöglicht. Durch diesen Ansatz können nämlich auch jene Vorgänge genau untersucht werden, die bislang unter den Tisch fallen: atypische Extremfälle, Ausreißer und Ineffizienzen. Diese sind sogar ganz besonders interessant. Bei der Prozessoptimierung führt nämlich der Mittelweg nicht unbedingt immer zum Ziel. Statt statistisch über Sonderfälle hinwegzusehen, müssen gerade diese gezielt gesucht und unter die Lupe genommen werden.

Denn die Hauptvariante eines Prozesses mag theoretisch noch so gut definiert sein. Aber wenn es in der Praxis zu Problemen kommt, sind diese viel besser von den Ausnahmefällen ausgehend analysierbar. Erst so wird verständlich, welche Abweichungen und Engpässe es gibt, und wie es zu ihnen kommt. Liegt es am Prozess selbst, am Mitarbeiter oder am Standort? In einem Unternehmen wird beispielsweise festgestellt, dass es immer wieder zum Produktionsstart kommt, obwohl (noch) kein offizieller Auftrag vorliegt. Was steckt hinter einem solchen ungewöhnlichen, regelwidrigen Workflow – lediglich technische oder menschliche Fehler? Oder sind die Prozesse durch den Kontext gerechtfertigt? Fragen, die sich mit dem Tool genauer klären lassen. Die Anwendungsbereiche im Unternehmen sind dabei äußerst vielfältig. Process Mining ist gelebtes End-to-end – eine umfassende Effizienzsteigerung quer durch alle Unternehmensbereiche.

Voraussetzungen, Anwendungen, Hürden: Process Mining in der Praxis

Das alles klingt sehr schön – aber doch auch ein wenig abstrakt. Wie funktioniert Process Mining konkret? Und in welchen Sektoren ist das interessant? Die Voraussetzungen dafür sind heute universell gegeben, da ERP-Systeme (z.B. Ticketing- und Service-Systeme) oder Datenbanken fast alle Vorgänge im Unternehmen digital erfassen. Time Stamps, Event Semantics und Prozess-Instanz-IDs ermöglichen die Extraktion der Daten aus Logs. Und attraktiv ist die Analyse dieser Daten in beinahe allen Sektoren. Process Mining liegt zurzeit vor allem in stark regulierten Industrien im Trend. Eine Vielzahl von Software Anbietern sind inzwischen auf dem Markt präsent, aus Deutschland etwa der Marktführer Celonis oder der Newcomer Lana Labs (weitere Tools sind u.a. PAFnow, SNP, Aris, Processgold, Disco, Signavio). Auch in den Medien werden die Aspekte des Trends öfter diskutiert. Meist liegt der Fokus dabei allerdings auf eingegrenzten Bereichen wie Finance, wo strenge Vorschriften eine feinkörnige Prozessüberwachung besonders wichtig machen. Dasselbe gilt etwa für Pharmaunternehmen mit hoch spezifischen Produktionsprozessen. Es trifft aber auch auf Supply Chain Logistik allgemein zu. Die moderne Lieferkette profitiert von einer Optimierung anhand von realen Daten ebenso wie fast jeder andere Betriebsprozess. Im Bereich Working Capital werden Bezahlströme optimiert. Der Purchase-to-Pay Prozess kann ebenfalls digital durchleuchtet und verbessert werden.

Die Vorteile sind auf so gut wie alle Branchen übertragbar und innerhalb des Unternehmens skalierbar. Ob in Retail, OEM oder Banking, ob in Entwicklung, Vertrieb oder Compliance: Bestellvorgänge, Finanzströme und -Prozesse, Benchmark-Checks – diese Themen lassen sich eigentlich überall verbessern. Der datenbasierte Ansatz bricht Silos auf und erlaubt den Blick quer zu den unternehmenseigenen SW-Entwicklungen. Ein konkretes Verständnis der Prozesse und ihrer Performance wird durch die Visualisierung in Dashboards vereinfacht. Muster und Abweichungen lassen sich so intuitiv erfassen. Die traditionelle statische „Tabellensicht“ weicht einer dynamischen Prozess-Perspektive. Ein Vorteil der Mining-Lösungen ist dabei außerdem die flexible Ausgabe in industriespezifisch und je nach Rolle konfigurierbaren Cockpits – vom Manager bis zum Facharbeiter. Der Werkleiter interessiert sich für den Abgleich von Ist-Zustand und geplantem Ziel. Die Produktionskraft auf dem Shopfloor dagegen möchte erkennen, ob Prozesse der individuellen Maschine optimal ablaufen. Die intelligente Aufbereitung der führenden Tools im Bereich Analytics, etwa des Anbieters Celonis, macht Process Analytics möglich.

Allerdings ist Process Mining keine Plug-and-Play Technologie. Die Umsetzung erfordert eine enge Verzahnung von Implementierungspartner und Unternehmen, denn nicht alle Daten liegen immer schon von vornherein in passender Form vor. Die Extraktion und Transformation kann sehr aufwändig sein, Anwendungen müssen konfiguriert werden. Die Aggregierung über multiple Systeme hinweg kann zudem häufig eine erhebliche technische Hürde darstellen.

Eine weitere Herausforderung stellen auch im Unternehmen selbst entwickelte Applikationen dar. Mit ihnen werden oftmals Standardlösungen im Prozessablauf für die unternehmenseigenen Bedürfnisse ergänzt. Und sie entwickeln sich dann zur ineffizienten, intransparenten „Black Box Technology“. Gerade solche Erweiterungen und Zusätze zu marktüblicher Software zeigen oftmals die Grenzen der Standard-Apps im Process Mining auf. Denn sie stellen bei der Analyse manchmal einen Flaschenhals dar, etwa durch Probleme mit der Kompatibilität. Doch mit dem richtigen Ansatz ist es beispielsweise möglich, solche Bereiche zu simulieren und dadurch in den Optimierungsprozess einzubinden.

Die produktive Implementierung setzt dabei branchenspezifisches Fachkenntnis voraus. Der globale Wissenspool von Deloitte ist hier eine wertvolle Ressource. Deloitte unterhält außerdem enge Technologie-Kooperationen mit Analytics-Anbietern wie Celonis und bietet darüber hinaus breite eigene sektorale und technologische Expertise: Wichtig für die Lösung bestehender Probleme in der praktischen Umsetzung. Wobei natürlich auch die Kostenfrage im Blick bleiben muss. Eher kleinere Unternehmen kommen hier womöglich an Grenzen. Doch nicht immer ist eine eigene Lizenz im Betrieb nötig. Die Analysefunktion kann vom Nutzer auch als Dienstleistung hinzu gebucht werden.

Von der Natur lernen: Mit Process Bionics wachsen Unternehmen in die Zukunft der Prozessoptimierung

Mit Process Mining steht Unternehmen ein konkretes Angebot zur Verfügung, das unmittelbare Kostenvorteile abwirft. Doch das ist nur die erste Etappe zum Prozessmanagement von morgen. Im Deloitte Center for Process Bionics wird dieser Ansatz systematisch ausgebaut und erweitert. Die Leitmodelle sind dabei nicht ohne Grund aus der Natur entlehnt. Immerhin hat sich die natürliche Entwicklung von Lebewesen als extrem effiziente Anpassungs-, Überlebens- und Wachstumsstrategie erwiesen. Versteht man das Unternehmen als wachsenden, atmenden Organismus, dann kann auch der Verbesserungsprozess selbst organisch angelegt werden. Nur wenn die Gründe für die Entstehung von möglicherweise problematischen Entscheidungsprozessen verstanden werden, ist eine effiziente Weiterentwicklung möglich.

Die kontinuierliche Prozess-Evolution greift dabei auf modernste Computertechnologien zurück. Künstliche Intelligenz und fortgeschrittene kognitive Modelle verkoppeln und verarbeiten den Strom der Daten-Insights nach dem Vorbild neuronaler Netze. Machine Learning ermöglicht evolutionäre, selbstkorrigierende Abläufe mit Feedback direkt in die Unternehmensvorgänge. Die biologischen Modelle kommen dabei in der Weiterentwicklung der Konzepte ganz direkt zum Einsatz. Die Zusammenarbeit mit Universitäten und ein breiter interdisziplinärer Austausch sorgen für die Übertragung von neuen Wissenschaftsansätzen aus der Biologie ins Business.

Auch wenn manches hiervon vorerst noch Zukunftsmusik bleibt – die Richtung ist klar und der Nutzen ist offensichtlich. Die Anpassung an sich rapide ändernde Umstände muss über einmalige Top-Down-Prozess-Korrekturen hinausgehen. Vielmehr wird die Verbesserung nun permanent. Dazu gehört aber auch, dass die DNA des Unternehmens dauerhaft weiterentwickelt wird, um es für neue Herausforderungen fit zu machen. Ein evolutionärer Prozess, so dynamisch und kontinuierlich wie die reale, ständige Wandlung der unternehmerischen Herausforderungen selbst.

Digitale Prozessoptimierung: Wie Deloitte die Verbesserungspotenziale in Ihrem Unternehmen realisiert

Die Benefits von Process Mining und Process Bionics sind umfassend, die Möglichkeiten komplex. Doch der Einstieg in diese Managementkonzepte kann sehr einfach sein. Deloitte bietet ein dreistufiges Service-Modell mit verschiedenen Ausbaustufen zur Implementierung. Es reicht von einem Testlauf über ein umfassendes Technologie-Rollout bis zum ganzheitlichen Bionics-Ansatz:

• Der Service Health Check vermittelt Unternehmen ein umfassendes Verständnis der Möglichkeiten des Process Mining anhand realer Daten aus dem Betrieb. Dabei wird repräsentativ in einen ausgewählten Prozess gezoomt, der mit Standard-Methoden untersucht und dann in Workshops weiter analysiert wird. Es ergeben sich schnell erste Insights für Optimierungspotenziale.
• Im Angebot Process Diagnostics wird Process Mining ausgeweitet – mit einem Fokus auf quantifizierbare Maßnahmen und konkrete Handlungsempfehlungen. Das Ziel: spürbarer Impact und schneller Return. Deep Dive Analysen beleuchten Prozesse über Systemgrenzen hinweg. Prozesslandschaften werden gepflegt und entwickelt, Potenziale für Robotic Process Automation und die Rekonfiguration von Systemen (etwa bei der Migration auf SAP HANA) aufgezeigt.
• Die dritte Stufe Continuous Evolution zielt auf eine tiefgreifende Einbettung von Process Bionics in die DNA des Unternehmens. Lückenlose Integration der Capabilities, dedizierte Governance Strukturen und umfassende Trainingsprogramme führen zu einem nachhaltigen Vorsprung im Wettbewerb.

Ganz gleich, auf welcher Ebene Sie ansetzen wollen: Mit dem Deloitte Center for Process Bionics als Partner können Unternehmen die unmittelbaren Vorteile von Process Mining schon heute nutzen. Und damit zugleich den Aufbruch ins Prozessmanagement von morgen starten: zu einer holistischen, kontinuierlichen Weiterentwicklung des Unternehmens mit dem Ziel einer Best-in-Class-Prozesslandschaft.

Deloitte Center for Process Bionics

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