Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) können Unternehmen Geschäftsprozesse besser, weil effizienter und fehlerfreier steuern. Das ist die eine Seite. Gleichzeitig eröffnet KI aber auch die Möglichkeit, im Wege des sogenannten Process Minings IT-gestützte Geschäftsprozesse zu rekonstruieren, zu visualisieren, zu analysieren sowie auszuwerten. Und wozu das alles?
Nun, die Vorteile sind offensichtlich und unbestreitbar: Durch den Einsatz von KI-basiertem Process Mining lassen sich Prozesse so optimieren, dass sie mit minimierten Aufwänden und zu geringeren Kosten schneller und effizienter ablaufen. Dies führt unterm Strich zu einer signifikanten Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens.
Schon das „normale“ Process Mining macht Unternehmensprozesse sichtbar und transparent. Auf KI basierende Technologien des Process Mining wiederum sind in der Lage, Arbeitsabläufe zu verstehen und daraus Schlussfolgerungen bzw. Handlungsempfehlungen und Verbesserungsmöglichkeiten abzuleiten. Das heißt, Process Mining mit Hilfe von KI geht den einen entscheidenden Schritt weiter, indem die Technologie nicht nur große Datenbestände auf mögliche Fehler oder Schwächen hin durchleuchtet, sondern die Arbeitsabläufe versteht und zugleich Optimierungsvorschläge schlussfolgert.
„Somit erweitern die Anwendungen der KI das klassische Process Mining von einem explorativen Ansatz hin zu einer zunehmend intelligenten und vollständig automatisierten Prozessanalyse“,
erklärt Prof. Dr. Marco Barenkamp, Vorstandsvorsitzender der auf die Entwicklung von innovativen IT-Lösungen mittels KI spezialisierten LMIS AG mit Hauptsitz in Osnabrück.
Wie der Wirtschaftsinformatiker betont, stoßen die klassischen Verfahren im Process Mining in der Praxis schnell an ihre Grenzen. Daher werden im Process Mining zunehmend Anwendungen aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) eingesetzt, um die Potenziale der Process-Mining-Anwendung zu erweitern. Deshalb wird in diesem Zusammenhang auch von intelligentem Process Mining gesprochen. Dabei sei Künstliche Intelligenz gewöhnlich kein integraler Bestandteil von Process-Mining-Software, erläutert Prof. Barenkamp. Jedoch würden KI-Anwendungen bereits seit über einem Jahrzehnt in Process-Mining-Lösungen integriert, um einzelne Teilbereiche und Arbeitsschritte des Process Minings zu unterstützen und bessere Ergebnisse zu erzielen.
Process Mining umfasst drei Teilbereiche
Doch klären wir zunächst einmal, wie „normales“ Process Mining arbeitet. Diese Verfahren können grundsätzlich in drei Teilbereiche gegliedert werden: die Prozesserkennung (Discovery), die Konformitätsprüfung (Conformance) und die Prozessverbesserung (Enhancement).
Das Ziel der Prozesserkennung besteht darin, ein Prozessmodell zu erzeugen, welches den grundlegenden Prozess repräsentiert. Die Verfahren der Prozesserkennung bieten zwei große Vorteile: Zum einen kann das Modell mithilfe des Computers erstellt werden und erfordert so keinerlei manuelle Arbeit durch den Anwender. Zum anderen ist das Prozessmodell völlig wirklichkeitsgetreu und bildet ausschließlich den realen Prozessablauf ab, da bei der Modellierung keinerlei Annahmen zugrunde gelegt werden.
Der zweite Bereich umfasst die Verfahren der Konformitätsprüfung. Dabei wird ein Prozessmodell mit dem Ereignislog, also dem Ereignisprotokoll abgeglichen, in dem alle Vorgänge registriert werden. Dies ermöglicht, Abweichungen des Soll- vom Ist-Zustand zu erkennen. Mit diesen Verfahren lässt sich überprüfen, ob der tatsächliche Prozessablauf dem Prozessmodell entspricht. So lassen sich Abweichungen nicht nur erkennen und lokalisieren, sondern auch erklären und quantifizieren.
Der dritte Bereich der Verfahren des Process Minings zielt auf Prozessverbesserung ab. Ziel dieser Verfahren ist es, ein bestehendes Prozessmodell zu erweitern oder zu verbessern. Am Ende dieses Verfahrens steht die Ausgabe eines neuen, optimierten bzw. aussagekräftigeren Modells des zugrunde liegenden Prozessablaufs. Das neue Modell liefert dem Unternehmen wertvolle Informationen, mit denen es seine Effizienz steigern kann.
KI versteht Arbeitsabläufe und entwickelt Handlungsempfehlungen
Der klassische Ansatz im Process Mining stellt also eine aufwendige Untersuchung der Prozessdaten durch den Anwender dar. „Die Erweiterung klassischer Process-Mining-Software um Anwendungen aus dem Bereich der KI hingegen ermöglicht nicht nur die automatische Analyse der betrieblichen Prozesse sowie die Aufdeckung versteckter Probleme, sondern auch die Bereitstellung von Empfehlungen, mit deren Hilfe die Prozesse, oft sogar in Echtzeit, verbessert werden können“, betont Prof. Barenkamp.
Denn den großen Vorteil KI basierter Technologien macht aus, dass sie in der Lage sind, Arbeitsabläufe zu verstehen und Schlussfolgerungen daraus abzuleiten. Anwendungen aus der Welt der Künstlichen Intelligenz analysieren nicht allein die Grundursachen, die zu Diskrepanzen im Prozessablauf führen, sondern leiten daraus auch die notwendigen Handlungsempfehlungen ab.
Als entscheidenden Unterschied zum klassischen Process Mining hebt Prof. Barenkamp hervor, dass sich das System kontinuierlich mithilfe von KI automatisch optimiert und sich den ständig ändernden Rahmenbedingungen anpasst. Dabei bleibe die Flexibilität des Unternehmens und seiner Systeme gewahrt, betont der Wirtschaftsinformatiker. So können demnach nicht nur die Kundenzufriedenheit sowie der Automatisierungsgrad gesteigert, sondern auch Unternehmensrisiken und Betriebskosten gesenkt werden.
„Das große Potenzial von KI besteht vor allem darin, dass komplexe Prozessabläufe mit einer riesigen Anzahl an Variablen abgebildet und analysiert werden können, genau dort wo Anwender traditioneller Process-Mining-Lösungen schnell an ihre Grenzen stoßen“,
macht Prof. Barenkamp deutlich.
Somit trügen Anwendungen der KI wesentlich dazu bei, um die Limitationen im klassischen Process Mining zu überwinden. Darüber hinaus würden neben diesen umfangreicheren Möglichkeiten des intelligenten Process Mining auch die Ergebnisse im Vergleich zum klassischen Process Mining schneller und genauer erzielt, fasst der Experte zusammen.
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