Das Prozess-Mining-Konzept und seine Rolle bei der Hyperautomatisierung

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Hyperautomatisierung, wie von Gartner definiert, ist der Einsatz mehrerer Technologien, um Ineffizienzen schnell zu ermitteln und so viele Geschäftsprozesse wie möglich zu automatisieren. Diese Technologien umfassen:

• Künstliche Intelligenz (KI)
• Robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA)
• Machine Learning
• Low-Code/No-Code-Plattformen

Gartner prognostiziert, dass die Kombination von Hyperautomatisierung mit Prozessumgestaltung die Betriebskosten um bis zu 30 % senken könnte. In diesem Zusammenhang ist Prozess-Mining – verfügbar in Microsoft Power Automate – ein entscheidender Faktor. Es unterstützt Unternehmen dabei, Automatisierungsmöglichkeiten zu identifizieren, indem es bestehende Prozesse analysiert und Bereiche für Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen zeigt.

Schlüsselkonzepte im Process Mining

Es geht beim Prozess-Mining im Wesentlichen darum, dass umsetzbare Erkenntnisse aus Ereignisprotokollen extrahiert werden, die von Geschäftssystemen generiert werden. Er hilft Unternehmen dabei, reale Prozesse zu erkennen, zu überwachen und zu verbessern, indem er einen klaren, unvoreingenommenen Überblick darüber bietet, wie diese Prozesse tatsächlich funktionieren.

Im Gegensatz zur herkömmlichen Prozessanalyse kombiniert Prozess-Mining Data Science mit Prozessverwaltung und bietet so einen tieferen Einblick in die tatsächliche Ausführung von Arbeit. Lassen Sie uns die wichtigsten beteiligten Konzepte untersuchen – und wie Power Automate jedes einzelne unterstützt.

1. Datenextraktion

Prozess-Mining beginnt mit dem Sammeln von Daten. Ereignisprotokolle stammen aus Systemen wie ERP, CRM oder BPM und erfassen Aktivitätssequenzen, Zeitstempel und andere relevante Details.

Wie Power Automate hilft:
Power Automate bietet Konnektoren für eine Vielzahl von Systemen und ermöglicht eine automatisierte, zuverlässige Extraktion von Ereignisdaten ohne manuelle Interventionen.

Beispiel aus der Praxis:
Richten Sie automatisierte Flows ein, um regelmäßig Ereignisprotokolle von verschiedenen Plattformen abzurufen und zu konsolidieren und sicherzustellen, dass die Prozessdaten aktuell und korrekt bleiben.

2. Prozessermittlung

Prozessermittlung verwendet Algorithmen, um visuelle Modelle realer Prozesse automatisch aus Ereignisprotokollen zu generieren – eine manuelle Zuordnung ist nicht erforderlich.

Wie Power Automate hilft:
Power Automate verfolgt Aktivitäten über Systeme und Dienste hinweg und schafft so eine zuverlässige Grundlage für die Visualisierung echter Prozessflows.

Beispiel aus der Praxis:
Verwenden Sie Power Automate-Flows, um tatsächliche Geschäftsprozesse nachzuahmen, und analysieren Sie dann die Ausführungsdaten, um genaue Prozesszuordnungen zu erstellen.

3. Konformitätsprüfung

Wenn ein Prozessmodell erstellt wurde, wird es bei der Konformitätsprüfung mit einer idealen oder vordefinierten Version verglichen. Dies hilft, Abweichungen wie übersprungene Schritte oder falsche Reihenfolgen zu identifizieren.

Wie Power Automate hilft:
Überwachen Sie Prozessflows, und lösen Sie Warnmeldungen aus, wenn das tatsächliche Verhalten von den erwarteten Abläufen abweicht.

Beispiel aus der Praxis:
Richten Sie Power Automate so ein, dass Stakeholder in Echtzeit benachrichtigt werden, wenn ein Prozess von der beabsichtigten Reihenfolge abweicht. Dadurch wird eine schnelle Korrektur ermöglicht.

4. Prozessverbesserung

Mit Erkenntnissen aus Ermittlungs‑ und Konformitätsprüfung ist der nächste Schritt die Verbesserung – das Durchführen von Änderungen, um die Leistung zu verbessern.

Wie Power Automate hilft:
Automatisieren Sie repetitive, langsame oder fehleranfällige Aufgaben mit Flows, RPA und KI-Funktionen.

Beispiel aus der Praxis:
Automatisieren Sie mit Power Automate und AI Builder Dateneingabe‑ oder Berichterstellungsaufgaben, die als Engpässe identifiziert wurden.

5. Kontinuierliche Überwachung und Analyse

Prozess-Mining ist keine einmalige Anstrengung. Um eine langfristige Verbesserung aufrechtzuerhalten, ist eine kontinuierliche Überwachung unerlässlich.

Wie Power Automate hilft:
Verfolgen Sie kontinuierlich die Workflowleistung und generieren Sie Erkenntnisse über Dashboards und Berichte.

Beispiel aus der Praxis:
Verwenden Sie Power BI mit Power Automate, um Echtzeitdashboards zu erstellen, die Metriken wie Prozessdauer, Aufgabenhäufigkeit und Automatisierungserfolgsraten anzeigen.

6. Erweiterte Analyse

Prozess-Mining kann über deskriptive Erkenntnisse hinausgehen, um prädiktive Analysen und Empfehlungen auf Basis von maschinellem Lernen bereitzustellen.

Wie Power Automate hilft:
Integrieren Sie mit AI Builder oder externen KI-Diensten, um Verzögerungen vorherzusagen, Trends zu prognostizieren oder Prozessänderungen vorzuschlagen.

Beispiel aus der Praxis:
Verwenden Sie AI Builder, um Prozessverlangsamungen zu antizipieren oder Optimierungsstrategien basierend auf historischen Daten zu empfehlen.

Zusammenfassung

Prozess-Mining ist ein grundlegendes Element der Hyperautomatisierung. Es hilft Organisationen, Ineffizienzen zu erkennen, intelligente Automatisierungen durchzuführen und ihre Abläufe kontinuierlich zu verbessern.

Power Automate zeichnet sich dadurch aus, dass es jede Phase des Prozess-Mining unterstützt:

• Nahtlose Datenextraktion
• Automatisierte Prozesserkennung
• Echtzeit-Konformitätsprüfung
• Optimierte Verbesserung durch Automatisierung
• Kontinuierliche Überwachung und Analyse
• Prädiktive, KI-basierte Erkenntnisse

Mit Power Automate können Unternehmen das volle Potenzial von Prozess-Mining ausschöpfen und sinnvolle Schritte in Richtung mehr Effizienz, Compliance und Innovation unternehmen.