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EntekTalk: Process Mining & ITAM – Teil 1: Die Technik

Hinter jedem erfolgreichen Unternehmen stehen Menschen. Im EntekTalk sprechen wir mit Branchenexperten über die aktuellen Entwicklungen & modernsten Technologien. Heutiges Thema: Process Mining mit Dirk Hermans

Alexander Ritter
Alexander Ritter Veröffentlicht am 22.11.2022

⚙️ ITAM – Einfach überall zu verwenden!

IT-Asset-Management ist der Sockel für verschiedenste Technologie-Themen. Primär geht es um den IT-Lifecycle von der Beschaffung, Wartung bis zur Entsorgung. Um diese Teilbereiche abdecken zu können, sind sehr unterschiedliche Technologien und Frameworks nötig.

Anbindung an Prozesse, Datenaustausch, Optimierungen auf Prozess-Ebene, Qualitätsverbesserungen auf Daten-Ebene und vieles mehr spielen sich auch im ITAM-Bereich ab und bildet die Grundlage für viele weiteren Optimierungsschritte.

Die Integrations- und Technologie-Möglichkeiten bei IT-Asset-Management sind nahezu grenzenlos, weshalb wir auch aus gesellschaftlicher Sicht gerne über den Tellerrand hinaus schauen und den technischen Horizont um spannende Technologien wie Künstliche Intelligenz, Machine Learning aber auch Process Mining beleuchten wollen.

Process Mining bietet eine wertvolle Unterstützung, um zu verstehen, wie die Prozesse im Unternehmen tatsächlich ablaufen.

Experte: Ph.D. Dirk Hermans

Dirk Hermans stammt ursprünglich aus Deutschland, verbrachte sein Studium sowohl in Deutschland als auch in den USA. Im Anschluss begann er in Großbritannien in der Wirtschaftsprüfung zu arbeiten und landete später in der Beratung bei den Big4. Insgesamt hat er 24 Jahre Erfahrung sammeln können, angefangen mit einigen Jahren in London, danach in New York und später auch in Tokyo. Seine Beratung lag insbesondere im Bereich von Börsengängen und Financial Metrics.

In den letzten Jahren ging er in die Richtung der Digital Transformation. Privat interessiert er sich sehr für neue Technologien, ist in diesem Bereich enorm belesen und Experte für Process Mining, Data Analytics AI meets Financial Reporting & Co. – Da der Fokus der Beratung damals eher auf Finanzen lag, wollte er diese Techniken auch im Bereich der Nachhaltigkeit etablieren.

So ist es nur der logische Schritt, dass er sein Hobby auch zum Beruf machte und heute als CEO & Co-Founder von EcoWise als einer der Experten für Process Mining gilt, mit Unternehmenssitz in der Schweiz.

Über EcoWise

Das schweizerische Unternehmen EcoWise GmbH hat mit der Process-Mining-Plattform ESG-Explorer eine B2B-SaaS-Lösung auf den Markt gebracht, die Unternehmen im Bereich Sustainability unterstützt. Das Tool nutzt Daten und Analysen, um dem Management Einblicke in Nachhaltigkeitsziele und umsetzbare Empfehlungen in Echtzeit zu geben und Process Mining für Business anzubieten. Für mehr Transparenz hat man den Namen EcoWise gewählt.

Erfahren Sie mehr über den ESG-Explorer

🎙️ Das Interview

1. Process Mining

Alexander Ritter: Hallo Dirk! Process Mining - Dieser Begriff taucht in der heutigen Arbeitswelt immer wieder auf, doch was genau können wir uns darunter vorstellen und wie fing es damit an?

Dirk Hermans: Beginnen wir am Anfang und betrachten es traditionell: Vor 10-15 Jahren musste man sich mit Personen unterhalten, wenn man wissen wollte, wie gewisse Prozesse ausgeführt wurden. Das war eigentlich der einzige Weg, um diese Informationen zu erhalten.

Ja, die erzählen einem dann was und man macht schöne Flowcharts, aber das Problem ist, dass die Realität viel komplexer ist. Man kann nicht wirklich abbilden, was in der Realität passiert, sondern deckt vielleicht 20-30% davon ab. Das heißt eben auch: man verpasst eine Menge. Und man versteht deswegen auch nicht die Probleme, die in der Realität dann auftreten

Das bedeutet: Für die Prozessverbesserung hat man diesen sehr manuellen Ansatz über Interviews von Verantwortlichen gewählt und danach fing es so langsam an mit Data Analytics. Man sagte sich: Okay, wir schauen uns die Output Daten an und können gewisse Schlüsse ziehen.

Nun hatte man gewisse Erkenntnisse aus den Output Daten, aber das Problem war weiterhin, dass man immer noch nicht verstanden hat, welche Prozesse diese Output Daten denn generieren.

Und hier beginnt der spannende Teil, die Geburt des Process Mining!

Process Mining ist eine Art Navigationssystem für Business Management und Business Prozesse.

Prof. Dr. Wil van der Aalst

Wie gesagt, ist dieses Thema recht neu, das gibt es kommerziell erst seit ca. 10 - 15 Jahre. Es gibt einen Professor namens Professor h.c. Dr. h.c. Dr.ir. Wil van der Aalst (Professur an der RWTH Aachen und Leiter der Process Mining Abteilung am FIT), der das Ganze mitentwickelt hat.

In seinen Vorträgen beginnt er gerne mit dieser einfachen Analogie: Er befragt Studierende, ob sie Auto fahren und ob sie dabei Navigationssysteme nutzen. Im Anschluss fragt er die Betroffenen, ob sie je hinterfragt haben weshalb es ein solch durchdachtes System dort gibt, aber nicht für Businessprozesse. Genau das ist Process Mining! Eine Analyse der Gegebenheiten, der Umstände und Faktoren und das alles in Echtzeit und mit ständigen Veränderungen und Anpassung der Routendaten.

Für mich hat es direkt am Anfang bereits Sinn gemacht, weil ich die Prozessoptimierung mit aufwendigen Interviews gesehen habe & dass die Unternehmen hunderte von tausenden D-Mark oder auch Dollar an Berater gezahlt haben, nur um zu verstehen, wie 30% von ihren Prozessen ablaufen, also sehr ineffizient – wenn auch für die Berater vielleicht ganz angenehm, da einfach verdientes Geld. Man kann viel mehr Transparenz erreichen mit weniger Kosten. Deswegen finde ich die Technologie sehr spannend.

Alexander Ritter: Definitiv, vielen Dank für deinen spannenden Insight! Bitte erzähl uns doch auch etwas über den technischen Aspekt des Process Mining.

Dirk Hermans: Es ist Software, die auf andere Unternehmenssoftware aufgelegt wird. Nehmen wir als Beispiel SAP, Salesforce oder andere Systeme, so zieht Process Mining aus diesen relevanten Daten und generiert ein entsprechendes Process Mining Modell. Damit können wir die Prozesse unter verschiedenen Gesichtspunkten verstehen. Wir denken, das sollte nicht nur Financial Metrics, sondern auch System Ability Matrix sein. Wie zum Beispiel CO²: Wie viel fällt wo an und in welchen Prozessen?

📈 Die Basics des Process Mining

Als Minimum für Process Mining braucht man von der technischen Seite 3 Dinge:
Case ID, Time Stamp und Counter.

Dirk Hermans: Zuerst muss man die Case IDs festlegen, um zu definieren, was man tracken möchte.

Was tracken wir? In einem Beschaffungsprozess würden wir uns die Bestellung (Purchase Order) anschauen und innerhalb dieser Teilaspekte (Order Item). Sprich: Die Case ID, welche wir nachverfolgen würden. Wir bestellen das und bekommen es, dann geht das in die Produktion, dann verkaufen wir es.

Dieser Prozess muss sauber definiert werden: „Was wollen wir überhaupt verfolgen?“, im Anschluss müssen wir müssen die Aktivitäten des Beschaffungsprozesses bestimmen. Wir tracken jedes Mal, wenn einer was im System macht. Zum Beispiel wenn jemand eine Bestellung aufgibt, dann ist das eine Aktivität.

Was wir ebenfalls brauchen, ist der Time Stamp. Wir müssen tracken, wann etwas gemacht wird - diese Information ist normalerweise in allen Systemen vorhanden.

Last but not least brauchen wir einen Counter. Also wir müssen nachverfolgen, wie oft das passiert. Mit diesen 3 Grundelementen können wir so einen Prozessfluss darstellen. In den meisten Fällen wollen wir auch noch andere Daten tracken, das ist dann je nach Unternehmen unterschiedlich.

So erhält man diese genauen Analysen, die einem denke ich deutlich mehr weiterhelfen als die Interviews, die man früher gemacht hat.

🆕 Idealer Prozess vs. Wirklichkeit

Alexander Ritter: Vielen Dank für die großartige Erklärung! Wenn wir mit einem Bild sprechen wollen, dann passt diese nachfolgende Grafik ganz hervorragend: Selten ist der Flow eines Prozesses so simpel und stringent wie im "ideal process" auf der linken Seite. Wie von dir gesagt ist die "reality" komplexer und entspricht eher der rechten Matrix.

Dirk Hermans: Wenn wir das so auf uns wirken lassen, ist das ja eigentlich auch ein sehr konkretes Bild sowohl vom heutigen Business als auch unserer gesamten Umwelt – Wir wünschen uns ja am liebsten einfache Antworten auf diese Komplexität, die man noch nachvollziehen kann. Sowohl bei der Arbeit, als auch oft im Alltag und das am liebsten ohne Verwirrungen und etliche Überschneidungen. Klasse Visualisierung!

2. Die Rolle von Machine Learning bei Process Mining

Alexander Ritter: Welche Rolle spielt Machine Learning beim Process Mining? An dieser Stelle möchte ich gerne unseren Kollegen Alexander van der Steeg, CTO von EntekSystems, miteinbeziehen.

Alexander van der Steeg: Wir haben Machine Learning in der Vergangenheit immer wieder als Rückgrat des Process Mining gefunden und als Mittel zur Verbesserung von Qualität, wie gerade auch angesprochen. Aber vielleicht hat Dirk an der Stelle einen tieferen Einblick für uns. Wie würdest du das konkret Einordnen? Geht das eine eigentlich ohne das andere oder wie ist da deine Einschätzung?

Dirk Hermans: Ja, ich denke schon, dass Machine Learning ein elementarer Bestandteil von Process Mining sein sollte. Es gibt verschiedene Softwarelösungen, z.B. den Marktführer Celonis, bei denen diese Technologie integriert ist.

Aber gerade einfache, kleinere Lösungen haben es derzeit nicht als Bestandteil und das bedeutet, dass sie sich darauf beschränken über reines Tracking Transparenz in den Prozessen zu schaffen.

Für die Weiterführung der Datenmodelle ist Machine Learning durchaus sehr interessant. Uns interessiert die Information, was eigentlich schieflaufen könnte und wir erwarten von der Software passgenaue Warnungen, die an uns automatisiert gesendet werden, noch bevor es in die falsche Richtung verläuft.

Dazu werden Daten aus der Historie in Echtzeit verarbeitet und innerhalb der Datenmodelle berücksichtigt.

Es ist daher unerlässlich eine Software mit Machine Learning zu nutzen, welche abgelaufene Aktivitäten erkennt und welche davon zu einer Violation der Vorgaben führen. Dadurch kann dem Verantwortlichen eine Nachricht gesendet werden, bevor es schlimmer wird. Im besten Falle werden dann Vorschläge unterbreitet, wie Fehlerfälle verhindert und Optimierungen am Prozess durchgeführt werden können.

So lernt das System und macht sich eigenständig durch neue Daten immer besser.

Machine Learning ist ein elementarer Bestandteil von Process Mining.

Dirk Hermans

3. Abbildung von Geschäftsprozessen

Alexander Ritter: Das klingt doch gerade mit der Datenhistorie hochinteressant, weil die maschinelle Verarbeitung von Massendaten die Entscheider maximal unterstützen kann. Aber gibt es auch Geschäftsprozesse, die sich mit Process Mining nicht oder nur schwer abbilden lassen?

Dirk Hermans: Ja, die gibt es! Am besten kann man Prozesse abbilden, die repetitiv & strukturiert sind und die ein hohes Volumen haben. Prozesse sind mit Process Mining schwer abzubilden, wenn sie manuell gemacht werden - man kann natürlich nur abbilden, was man (auch technisch) erfassen kann.

  • ☑️ Research and Development (RND) ist schwierig abzubilden, weil da eben der Ansatz ist, dass man verschiedene Sachen versucht und es bewusst unstrukturiert sein soll, um Neues zu erforschen, das heißt in dem Bereich denke ich ist es schwieriger.
  • ☑️ Bei Human Ressource (HR) kommt es drauf an, denn hier können Daten in unstrukturierter Form viel häufiger vorkommen. Hier eignet sich Process Mining in Bereichen, die standardisiert und strukturiert sind. Gute Anwendungsfälle können der Recruiting Prozess oder der Bewertungsprozess von Angestellten sein.Generell funktioniert es im Rahmen aller Prozesse, wenn mit vielen Wiederholungen, hohem Volumen und hoher Komplexität gearbeitet wird. Hier lassen sich die besten Ergebnisse und nachhaltigsten Resultate erzielen.
  • ☑️ Beschaffung, Produktion, Verkauf - das sind eigentlich die Bereiche, mit denen man anfängt. Je unstrukturierter ein Prozess, desto eingeschränkter der Nutzungsgrad von Process Mining.

Alexander van der Steeg: Im ITAM-Bereich lässt sich ebenso nicht jeder Prozess abdecken. Der Fokus von IT Asset Management richtet sich besonders auf den IT-Lifecycle von Beschaffung und Planung, bis hin zur Entsorgung.

Produktionsprozesse und Verkauf spielen als Beispiel keine direkte Rolle hierbei. Indirekt sind alle Produktionsmaschinen, die im Netzwerk liegen, jedes Notebook eines Verkaufsmitarbeiters Teil der ITAM-Welt. Dadurch sind indirekt diese Prozesse im Unternehmen auch am IT-Asset-Management orientiert, haben aber keinen Einfluss auf den direkten Produktionsprozess oder die Steuerung des Verkaufs.

Am besten kann man Prozesse abbilden, die repetitiv & strukturiert sind und die ein hohes Volumen haben.

Dirk Hermans

4. Verstecktes Optimierungspotential von Prozessen

Alexander Ritter: Gehen wir etwas tiefer in die Materie, welche versteckten Optimierungspotenziale von Prozessen gibt es?

Dirk Hermans: Hier kann man grundsätzlich auch wieder nach 3 Punkten unterscheiden, bei denen man mit Process Mining sehr gut Anwendungen entwickeln kann:

  • Überprüfung der Konformität
  • Abgleiche von Ereignisdaten
  • Probleme identifizieren

Gerade die Überprüfung der Konformität wird sehr gut über den Governance-Bereich von ESG abgedeckt.

Inwieweit laufen die Prozesse so ab, wie sie ablaufen sollen. Regulatorische oder interne Beschränkungen oder Abläufe, die nicht sichtbar sein sollen, müssen im Modell definiert werden können. Somit kann der ideale Prozess definiert werden und die Anzeige der Abweichungen in Echtzeit dargestellt werden.

Dirk Hermans: Eine Kategorie sind akzeptable Abweichungen – also nicht geflaggt. Und es gibt andere Abweichungen, die nicht akzeptabel sind, die mit Red Flags markiert werden. Diese kann man sich im Anschluss anschauen, um Probleme zu identifizieren und Abweichungen zu analysieren.

Hier kann man auch eine Art Benchmarking erheben. Eine solche Funktion, mit der man schöne Abgleiche von den Daten machen kann, ist auf jeden Fall eine relevante Methodik bei den Optimierungspotentialen.

Beispielsweise: Wir haben in einer Location einen Prozess, der einwandfrei läuft ohne nennenswerte Probleme. Hier schlage ich vor, dass sich das Unternehmen an einem solchen Prozess orientiert und sich die Abteilungen die Frage stellen: Welche Erkenntnisse kann ich für mich aus diesem Ablauf ziehen und wie kann ich meine eigenen Prozesse angleichen?

 Zentrale Aspekte

  • ➡️ Abweichungen erkennen
  • ➡️ Locations vergleichen
  • ➡️ Produkte und Prozesse angleichen

Alexander Ritter: Auch hier wieder hier hochinteressante Punkte! Da du von Benchmarking sprichst, wie kann man sich das bei Problemen ungefähr vorstellen? Existiert eine Art Scoring von 0 bis 100? Oder gibt es ein Ampelsystem? Welche Grundlage zur Bewertung gibt es?

Dirk Hermans: Die Grundversion ist: Wir haben diese relevanten Problem-Kategorien, welche wir uns anschauen müssen. Prinzipiell ist ein Scoring in Form einer Ampel aber möglich, man müsste allerdings die Farben sauber definieren.

Dieses Vorgehen eines Scorings ist bereits Bestandteil im Process Mining. Es wird differenziert, ob man gewisse Scoring-Level benötigt, um Handlungsempfehlung für die gefundenen Probleme anbieten zu können.

Dann stellen sich direkt die beiden Kernfragen: Was ist das aktuell wichtigste Problem (abzulesen am Scoring) & wo sollte man wie beginnen (abzulesen an der Handlungsempfehlung)?

💡 Fazit (Teil 1 - Die Technik)

Technologien aus verschiedenen Bereichen wirken auf den ersten Blick meist sehr weit auseinander:

☑️ Process Mining mit dem starken Fokus in die Prozess-Welt und somit z. B. in die Produktion hinein und der direkten Generierung von messbaren, belegbaren Daten für Analysen und andere Mehrwert-Prozesse.

☑️ ITAM dagegen glänzt mit starkem IT-Fokus und einem direkten Bezug zum IT-Lifecycle.

Beide Welten können aber doch zusammengebracht werden, denn die Grundlage sind in diesen Fällen “Daten”. Diese Daten können für überlappende Analysen aus IT- und Produktionsgeschehnissen verwendet werden. Falls die Produktionsanlage ausfällt, hat dies direkte Effekte auf die betriebswirtschaftlichen Prozesse und die IT-Abteilung kann mittels Technologie aus dem ITAM-Bereich analysiert, gemessen und vorab gewarnt werden.

Generell ist die Mischung von Technologien ein gutes Mittel, um effizientere und stabilere Prozesse aufzubauen, die Wettbewerbsfähigkeit zu erhöhen und eventuell neue Erkenntnisse aus sehr differenzierten Blickrichtungen zu gewinnen. Ein Vorteil ist, dass die bewährten, eingesetzten Technologien sowieso schon bestehen und keine zusätzlichen, teils massiven Investitionen erforderlich sind, dafür aber die angesprochenen echten Synergien nutzbar werden.

Nutzen Sie daher als Unternehmer Ihr bestehendes Ökosystem und setzen auf die Kreativität Ihres Teams, um neue Insights zu generieren.

Erfahren Sie in Teil 2 unseres Interviews mit Dirk Hermans, wie die Process Mining, ITAM und Nachhaltigkeit zusammenpassen.

Alexander Ritter
Alexander Ritter Autor

Head of Sales & Marketing

Herr Ritter verantwortet bei der EntekSystems die Bereiche Sales & Marketing, vom Management der Teams, bis hin zu Marketingkampagnen, Markenstrategien und Wachstumsplänen.

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