Big Data und Automatisierung sind in aller Munde. Process Mining, die innovative Technologie zur automatisierten Analyse von Geschäftsprozessen, wurde daher nicht umsonst von Gartner zum disruptiven Tech-Trend für 2019 ernannt. Doch mit dem Hype kommen auch Unsicherheiten. Ist Process Mining wirklich so ein Wundermittel? Ist es nicht eher ein Nischenphänomen? Und Automatisierung – das heißt doch auch Abbau von Arbeitsplätzen, oder?
Die gute Nachricht vorweg: Ja, Process Mining ist sehr vielseitig einsetzbar, und nein, Prozessmanager müssen nicht um ihre Karriere bangen.
Allerdings muss man auch zu den Fähigkeiten der Technologie ehrlich sein. Process Mining ist kein Allheilmittel für alle Prozessschwierigkeiten.
Was ist Process Mining eigentlich nicht?
Schauen wir uns die 5 häufigsten Missverständnisse zu Process Mining einmal im Detail an.
Missverständnis #1 – Process Mining ersetzt die Prozessmanager und Analysten
Beim Stichwort “Automatisierung” schwingt immer auch die Angst mit, dass der Mensch ersetzt wird. Die Grundlage für solche Bedenken sehen wir im Prozessmanagement: Die Aufbereitung, Analyse, das Controlling und die Optimierung von Geschäftsprozessen – all das ist prinzipiell nichts neues. Bisher wurden diese Tätigkeiten mit hohem Zeitaufwand manuell umgesetzt. Wenn Process Mining das nun alles automatisiert, wo bleiben dann die Prozessmanager und Analysten?
Gutes Process Mining braucht gute Prozessexperten. Die menschliche Komponente sollte man hier in keinem Fall herunterspielen. Die Software ist immer nur so effektiv wie ihre Benutzer, und spätestens in der Umsetzung von Optimierungsmaßnahmen im realen Geschäft ist das ganze Team gefragt.
Missverständnis #2 – Process Mining dreht sich nur um Daten
Klar, der Input, auf dem die Technologie basiert, sind zunächst einmal Prozessdaten. Genauer gesagt benötigt Process Mining die gespeicherten Daten als sogenanntes Event-Log, um darauf die Visualisierung und Analyse des Prozesses aufzubauen. Die Annahme, Process Mining ist deswegen ein pures Zahlenspiel, ist dabei aber zu kurz gedacht.
Die Prozessanalyse und -optimierung, die Process Mining ermöglicht, ist nur ein Teil des Prozessmanagements. Es bedarf einer Prozessstrategie, der Umsetzung und Durchführung von Prozessen, und einem durchdachten Optimierungsplan. All dies sind Aspekte, in denen strategisches, unternehmensbewusstes Denken gefragt ist – auch über Kennzahlen hinaus. Methoden wie der DMAIC-Zyklus helfen hier, den Überblick zu behalten.
Missverständnis #3 – Process Mining lohnt sich nur bei Big Data
Durch seine automatisierten Funktionalitäten bietet sich Process Mining bei großen Datenmengen natürlich besonders an. Das bedeutet allerdings nicht, dass Unternehmen mit überschaubareren Prozessen ganz und gar die Finger davon lassen sollten. Die (fehlende) Transparenz von Prozessen spielt im Process Mining eine wichtige Rolle. Sie hängt jedoch nicht zwangsweise von der Größe oder Komplexität der Prozessvarianten ab.
Auch kleinere Unternehmen oder solche, die nur einfachere Prozesse analysieren möchten, profitieren von den Einblicken in die Prozess-Performance und Conformance. Und möglicherweise entwickeln sich daraus in Zukunft auch noch größere Optimierungsprojekte.
Missverständnis #4 – Process Mining “outet” ineffiziente Mitarbeiter
Diese Problematik wird besonders häufig von Betriebsräten an uns herangetragen. Wenn Process Mining systematisch Schwachstellen und Engpässe in Prozessen aufdeckt, werden dann nicht auch Mitarbeiter mit unterdurchschnittlicher Arbeitseffizienz bloßgestellt? Verstößt das nicht auch gegen den Datenschutz?
Im Hinblick auf datenschutzrechtliche Bedenken können wir Entwarnung geben. Datenschutz ist gerade bei Tools wie LANA Process Mining oberste Priorität. Bei sensitiven Personendaten kann hier sogar zusätzlich durch eine Pseudonymisierung der Daten höchste Sicherheit gewährleistet werden.
Der Einwand zur Sorge der Mitarbeiter ist durchaus berechtigt. Allerdings ist er in die falsche Richtung gedacht. Sollte der menschliche Faktor bei der Ursachenanalyse tatsächlich als Grund identifiziert werden, geht es bei Prozessoptimierung nicht um Schuldzuweisung, sondern um Optimierungspotential. Nicht “bei wem”, sondern “warum” kommt es zu Engpässen?
Missverständnis #5 – Process Mining optimiert von alleine alle Prozessabweichungen
Wir müssen natürlich auch selbstkritisch sein. Process Mining bewirkt keine Wunder, es ist nicht die Antwort auf alle erdenklichen Prozessschwierigkeiten. Auf dem momentanen technischen Stand bietet das Tool tiefgreifenden Einblick in Prozesse und Ursachen für Abweichungen. Die Optimierung selbst liegt aber immer noch in der Verantwortung der Unternehmen selbst.
All das schließt natürlich nicht aus, dass sich die Technologie in Zukunft noch weiterentwickelt. Theoretisch liegen auch komplett selbst-optimierende Prozesse in absehbarer Zeit im Bereich des Möglichen.
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