Es liegt in der DNA von Unternehmen, stetig auf der Suche nach Optimierungspotenzialen zu sein. Die Kernfrage bei alledem ist jedoch, wie man diese am besten identifizieren kann und wie sie ihre Wirkung nach der Implementierung auch langfristig entfalten.

Da die Nachhaltigkeit produktivitätssteigernder Maßnahmen sowie auch die Produktivität selbst häufig gar nicht gemessen werden, lässt sich diese Frage nicht immer leicht beantworten. Darüber hinaus kennen wir viele Situationen, in denen Organisationen in ihre ursprüngliche Arbeitsweise zurückfallen und die Produktivität wieder sinkt. Die Frage ist, wie das verhindert werden kann und wie Produktivitätssteigerungen auch dauerhaft erreicht werden können.

Um das sicherzustellen oder um überhaupt Verbesserungen identifizieren zu können, ist es nötig, alle Prozessabläufe vollständig transparent darzustellen. Dabei mit dem klassischem Process Mapping vorzugehen dauert für gewöhnlich nicht nur lange, es führt oftmals auch zu stark subjektiv und lückenhaften Ergebnissen. Für einen maximalen Effekt muss die gegenwärtige Produktivität aber flächendeckend und lückenlos gemessen werden. Deshalb ist Process Mining der deutlich bessere Ansatz.

Was ist Process Mining und wie setzten wir es in der Praxis um?

Diese Technologie nutzt prozessrelevante Datenspuren in Systemen und visualisiert Ist-Prozesse auf Dashboards. Das erlaubt es, die Produktivität entlang der realen Prozesskette in Echtzeit allerorts und jederzeit zu verfolgen. Hierzu ist lediglich ein Zeitstempel nötig, beispielsweise Datum und Uhrzeit der Bestellung und des Warenversands, sowie ein zugehöriger Prozessanker, etwa die Bestellnummer.

Durch die Zeitstempel werden die Prozessaktivitäten einer Bestellung sortiert und in die Reihenfolge gebracht, in der sie tatsächlich stattgefunden haben. Innerhalb weniger Wochen mit einer hundertprozentigen Abdeckung sämtlicher Transaktionen lassen sich so Struktur und Abläufe von globalen Supply Chain Prozessen, Customer Service Prozessen sowie HR-Prozessen in vollem Umfang und transparent visualisieren. Stichproben gehören der Vergangenheit an. Und Produktivitätskennzahlen wie etwa Liefertreue, Liefergeschwindigkeiten oder Automatisierungsgrad können für beliebige Geschäftseinheiten (Land, BU, etc.) kinderleicht kalkuliert werden.

Wir bei A&M nutzen Process Mining bei unseren Kunden, um in der „Rapid Diagnostic Phase“ eine Faktengrundlage zu schaffen, die uns erlaubt, zielgerichtet konkrete Maßnahmen für nachhaltige Produktivitätssteigerungen zu entwickeln.
In den meisten Fällen sorgt eine kleine Zahl an Schwachstellen für den Großteil der spürbaren Auswirkungen. Hier muss angesetzt werden. Das neue Prozessdesign für diese Ansatzpunkte wird zunächst digital simuliert, was bereits vorab dessen Effizienz aufzeigt. Im Anschluss implementieren wir dies in der Live-IT-Umgebung des Kunden, was ein konstantes Monitoring der umgesetzten Maßnahmen ermöglicht.

Wer im Unternehmen kann davon profitieren?

• Investoren: Durch das Messen der Produktivität entlang der Kernprozesse, werden Verbesserungs- sowie Verschlechterungstendenzen nach Kostenreduktionsprogrammen frühzeitig sichtbar.
• Funktionsleiter: Die Übersicht über Produktivität und Abläufe sowie den Status der funktionalen Prozesse ermöglicht die Identifikation von Ineffizienzen, Fehlern und Kapazitätsengpässen. So können beseitigt und Gegenmaßnahmen eingeleitet werden.
• Mitarbeiter entlang der Prozesskette: Die tägliche Transparenz der bearbeiteten Transaktionen im eigenen Team sowie in Up- und Downstream-Teams schafft ein ganzheitliches Bild. Dieses erleichtert die Zusammenarbeit mit anderen Teams sowie die externe Kommunikation, etwa mit Kunden und Lieferanten.
• IT-Teams: Die Klare Übersicht der Systemschnittstellen und Automatisierungsgrad macht es möglich, weitere systemseitige Verbesserungspotenziale zu identifizieren. Darunter fällt beispielsweise ein Bedarf für zusätzliche Interfaces oder für höhere eine Automatisierung mittels Optical Character Recognition (Automatische Texterkennung) und Robotic Process Automation (Prozessautomatisierung).
• Transformationsteam (Continuous Improvement): Das schnelle gewinnen von Erkenntnissen über Ineffizienzen schafft das notwendige Momentum für eine stetige Verbesserung.

Da es sich hierbei ganz explizit nicht um ein IT-Einführungsprojekt handelt, kann die Umsetzung meistens sehr schnell innerhalb von drei Monaten gelingen.

Das notwendige Zeitinvestment auf Seite des Managements bleibt dabei während des kompletten Ablaufs überschaubar. Wichtig sind vor allem von Beginn an der Wille zur und die volle Unterstützung für die Durchführung dieser Maßnahmen zur Prozessoptimierung. Gelingt dies, ermöglicht Process Mining wie kaum ein anderes Vorgehen an allen Stellen eines Unternehmens, an denen Datenspuren vorhanden sind, optimierte Prozesse und kann damit eine deutliche Verbesserung des EBITDA herbeiführen.