Eine ganzheitliche, digitale Abbildung der eigenen Unternehmens- und Prozessstrukturen – ein digitaler Zwilling. Genau das soll ein Digital Twin Framework darstellen. Durch die datenbasierte Abstraktion konkreter Geschäftsvorgänge soll nicht nur ein weitreichender Einblick in Ist-Prozesse gewährleistet werden, es fungiert auch als Grundlage für Planungen und Prognosen. Neue Strategien abgebildet als datengetriebene Simulationen.

Doch um einen vollständigen Digital Twin zu erstellen, benötigt es Vorarbeit. Daten müssen extrahiert, gelesen und interpretiert werden. Ein perfekter Anwendungsfall für Process Mining. Mit leistungsstarken Fähigkeiten zur Visualisierung, Analyse und Aufbereitung komplexer Prozessdaten bietet ein Tool wie z,B. LANA Process Mining alle nötigen Mittel, ein strukturiertes Digital Twin Framework zu ermöglichen.

Mit diesen 4 Schritten verhilft Ihnen Process Mining auf einfache Weise zum eigenen digitalen Zwilling.

Schritt 1: Daten lesen – die digitale Schnittstelle

Um eine funktionale Abbildung des eigenen Geschäftssystems zu ermöglichen, ist die Extraktion von Prozessdaten aus dem bestehenden IT-System grundlegende Voraussetzung. Eine manuelle Verarbeitung der Daten ist allerdings äußerst zeit- und ressourcenaufwändig. Fortgeschrittene Process-Mining-Tools bieten hingegen die Möglichkeit, mit einer Open API – einer offenen Schnittstelle – das System direkt mit der Process-Mining-Software zu verknüpfen. Der dadurch kreierte Datenfluss bietet die Grundlage, ein lückenloses Digital Twin Framework zu erstellen.

Schritt 2: Daten verstehen – Visualisierung durch Process Discovery

Die tatsächliche visuelle Modellierung der Prozessstrukturen ist der Kern eines Digital Twin Frameworks. Auch hier bietet Process Mining alle relevanten Funktionalitäten. Die Prozessvisualisierung ist Dreh- und Angelpunkt für jegliche Analyseaktivitäten. Mit der zuvor hergestellten Verknüpfung zum Business Management System sind der Modellierung hier keine Grenzen gesetzt. Mit jedem weiteren visualisierten Prozess wird nicht nur der Digital Twin erweitert, es bieten sich auch immer mehr Möglichkeiten zur Analyse von Performance und Conformance der gesamten Struktur.

Schritt 3 – Daten interpretieren – Prozess- und Ursachenanalysen

Nachdem die Daten durch eine Schnittstelle extrahiert und in einem Tool visualisiert wurden, zeigt sich der eigentliche Mehrwert der prozessbasierten Digital-Twin-Strategie: Eine leistungsstarke Process-Mining-Software setzt auf dieser Grundlage automatisierte Analysemethoden ein – etwa der Soll-Ist-Abgleich zur Identifikation kritischer Prozessabweichungen und die Ursachenanalyse als Drill-down zu relevanten Abweichungsfaktoren. Dadurch kann eine Digital-Twin-Struktur nachhaltig auf Optimierungspotential geprüft werden. Daraus folgende Verbesserungsstrategien lassen sich dann auf die realen Geschäftsstrukturen anwenden.

Schritt 4 – Daten nutzen – Reporting und Prognosen auf Dashboards

Die Analyse der visualisierten Prozessstrukturen gibt weitreichende Transparenz in den Ist-Zustand des Systems. Process Mining kann darüber hinaus jedoch auch in der Formulierung zukünftiger Optimierungsstrategien unterstützen. So bietet z.B. LANA Process Mining umfangreiche Reporting- und Dashboard-Funktionalitäten, die eine datenbasierte Grundlage für einen kontinuierlichen Verbesserungsprozess ermöglichen. Für das Digital Twin Framework bedeutet das, dass das aktive Framework neben dem Controlling auch als strategisches Hilfsmittel auf der Management-Ebene eingesetzt werden kann.

Zum Autor

Jonny Ehrich ist Marketing & Content Manager bei Lana Labs GmbH. Seine Expertise bringt er in regelmäßigen Abständen im Unternehmensblog des Process Mining Startups ein. Jonny Ehrich Lana Labs

Mehr zum Thema Process Mining: