KI im Process Mining einfach erklärt

Process Mining hat sich als Schlüsseltechnologie für die Optimierung von Geschäftsprozessen etabliert, indem es Transparenz und Einblicke in die tatsächliche Ausführung von Prozessen bietet. Mit der zunehmenden Digitalisierung und der dadurch bedingten Datenflut wachsen die Möglichkeiten, Geschäftsabläufe zu verstehen und zu verbessern. Doch der wahre Game-Changer in diesem Bereich ist die Integration von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Diese Technologien eröffnen neue Dimensionen in der Prozessanalyse und -optimierung, die weit über die traditionellen Methoden hinausgehen. In diesem Artikel tauchen wir in die Welt des Process Mining ein, beleuchten die Rolle der KI und zeigen auf, wie diese Kombination Unternehmen revolutioniert.

Grundlagen des Process Mining

Process Mining ist eine innovative Methode, die es Unternehmen ermöglicht, aus den in ihren Informationssystemen generierten Daten wertvolle Einblicke in ihre Geschäftsprozesse zu gewinnen. Diese Technologie nutzt Ereignislogs – digitale Fußspuren von Transaktionen und Aktivitäten –, um eine visuelle und analytische Darstellung der realen Prozessabläufe zu erstellen. Durch das Abbilden, Messen und Analysieren dieser Prozesse können Unternehmen ineffiziente Muster identifizieren, Engpässe aufdecken und die Prozesseffizienz verbessern.

Process Mining gliedert sich in drei Hauptbereiche:

1. Prozesserkennung (Discovery): Hierbei werden die in den Ereignislogs gespeicherten Daten analysiert, um ein Modell des tatsächlichen Prozessablaufs zu erstellen. Diese Phase ermöglicht es, ein detailliertes Verständnis darüber zu erlangen, wie Prozesse wirklich ablaufen, und legt somit die Grundlage für weitere Analysen und Optimierungen.
2. Prozessübereinstimmung (Conformance): In diesem Schritt wird das entdeckte Prozessmodell mit einem vordefinierten Soll-Modell verglichen. Abweichungen zwischen dem Ist- und dem Soll-Zustand werden identifiziert, was eine wichtige Grundlage für die Analyse von Prozessineffizienzen und die Einleitung von Korrekturmaßnahmen bietet.
3. Prozesserweiterung (Enhancement): Auf Basis der Erkenntnisse aus den ersten beiden Schritten werden Verbesserungen vorgeschlagen und umgesetzt, um die Prozesseffizienz zu steigern. Dies kann beispielsweise die Anpassung des Prozessdesigns, die Eliminierung unnötiger Schritte oder die Automatisierung bestimmter Aufgaben umfassen.

Die Fähigkeit von Process Mining, komplexe Prozesse transparent und verständlich zu machen, hat es zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Unternehmen gemacht, die ihre Effizienz steigern und wettbewerbsfähig bleiben möchten. Doch die wahre Stärke dieser Technologie wird erst durch die Integration von künstlicher Intelligenz und Machine Learning vollends entfesselt.

Die Rolle der KI im Process Mining

Die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) in Process Mining markiert einen Wendepunkt in der Art und Weise, wie Unternehmen ihre Prozesse analysieren und verbessern. KI-Technologien erweitern die Kapazitäten des Process Mining weit über die traditionelle Datenanalyse hinaus, indem sie tiefere Einsichten und automatisierte Lösungen für komplexe Herausforderungen bieten. Diese Synergie ermöglicht es Unternehmen, nicht nur ihre aktuellen Prozesse zu verstehen und zu optimieren, sondern auch zukünftige Prozessabläufe vorherzusagen und proaktiv zu gestalten.

Proaktive Prozessoptimierung

Einer der Hauptvorteile der KI im Process Mining liegt in der Fähigkeit, Muster und Zusammenhänge in großen Datenmengen zu erkennen, die für das menschliche Auge verborgen bleiben könnten. Diese Fähigkeit ermöglicht es, Prozessineffizienzen und -abweichungen schneller zu identifizieren und automatisierte Empfehlungen für deren Behebung zu generieren. KI-gestützte Process-Mining-Tools können somit nicht nur aufzeigen, wo Probleme liegen, sondern auch warum sie auftreten und wie sie behoben werden können.

Vorhersage und Simulation

Mittels KI und ML können zukünftige Prozessabläufe simuliert und vorhergesagt werden, basierend auf historischen Daten und aktuellen Trends. Diese vorhersagende Analyse bietet Unternehmen die Möglichkeit, potenzielle Probleme und Engpässe zu antizipieren, bevor sie auftreten, und präventive Maßnahmen zu ergreifen, um die Prozesseffizienz und -effektivität zu maximieren.

Anpassungsfähigkeit und Lernfähigkeit

KI-Systeme im Process Mining lernen kontinuierlich dazu und passen sich an neue Daten und Veränderungen in den Prozessen an. Diese Anpassungsfähigkeit sorgt für eine ständige Verbesserung der Prozessanalyse und -optimierung. Unternehmen profitieren von einem dynamischen Werkzeug, das sich mit ihren Bedürfnissen weiterentwickelt und stets relevante Einblicke und Lösungen bietet.

Integration und Automatisierung

Durch die Verbindung von KI mit Process Mining werden automatisierte Prozessverbesserungen möglich. KI kann automatisch Handlungsempfehlungen generieren und, in einigen Fällen, diese auch eigenständig umsetzen. Dies führt zu einer signifikanten Steigerung der Effizienz und ermöglicht es den Mitarbeitern, sich auf wertvollere Aufgaben zu konzentrieren.

KI-Strategien im Process Mining

Die Implementierung von künstlicher Intelligenz (KI) in Process Mining ermöglicht eine Reihe von Strategien, die Unternehmen dabei unterstützen, ihre Prozessanalyse und -optimierung auf ein neues Niveau zu heben. Diese Strategien nutzen die Stärken der KI, um tiefgreifende Einblicke zu gewähren, Vorhersagen zu treffen und Prozesse in Echtzeit zu verbessern. Nachfolgend werden zwei grundlegende KI-basierte Strategien vorgestellt, die in der Praxis von besonderer Bedeutung sind.

Auswertung und Nutzung von Hintergrundwissen

Die erste Strategie konzentriert sich auf die Auswertung und Nutzung von Hintergrundwissen. KI-Systeme können große Mengen an historischen Daten analysieren, um Muster, Trends und Abweichungen zu erkennen. Diese Fähigkeit ermöglicht es, nicht nur bestehende Prozesse zu verstehen, sondern auch vorherzusehen, wie Veränderungen oder Störungen diese Prozesse beeinflussen könnten. Im Rahmen der Prozesserkennung und -verbesserung kann KI genutzt werden, um:

• Automatisierte Analysen von Prozessabläufen durchzuführen und Optimierungspotenziale zu identifizieren.
• Mustererkennung einzusetzen, um Konformitätsprobleme und Abweichungen präzise zu lokalisieren.
• Qualitätsverbesserungen durch die Berücksichtigung von fehlerhaften oder unvollständigen Informationen zu erzielen.

Diese Strategie verbessert nicht nur die Effizienz und Wirksamkeit der Prozessanalyse, sondern ermöglicht auch eine dynamische Anpassung der Prozesse an sich ändernde Umstände.

Erkennung bereichsübergreifender Zusammenhänge

Die zweite Strategie nutzt KI, um bereichs- und aufgabenübergreifende Zusammenhänge zu erkennen. Dies umfasst das Aufdecken komplexer Ursache-Wirkungs-Ketten, die über die Grenzen einzelner Prozessschritte oder Abteilungen hinausgehen. Durch diese umfassende Perspektive können Unternehmen:

• Unterstützende Aufgaben der KI im Rahmen der Prozesserkennung einsetzen, z.B. bei der Klassifizierung und Gruppierung von Daten, um tiefere Einblicke in die Prozessleistung zu erhalten.
• Bei der Konformitätsprüfung KI-gestützte Analysen nutzen, um präzisere Schlussfolgerungen zu ziehen und umfassende Lösungsstrategien zu entwickeln.
• Empfehlungen zur Prozessverbesserung generieren, die auf komplexen Datenanalysen und Vorhersagemodellen basieren.

Durch die Anwendung dieser Strategien kann KI dazu beitragen, die Grenzen des traditionellen Process Mining zu überwinden und einen Mehrwert zu schaffen, der weit über die einfache Prozessvisualisierung hinausgeht. Unternehmen erhalten so ein mächtiges Werkzeug in die Hand, das nicht nur die Effizienz bestehender Prozesse steigert, sondern auch eine Grundlage für die Entwicklung zukunftsfähiger, intelligenter Geschäftsprozesse bietet.

Anwendungsbeispiel: KI in der Belegerkennung

Ein prägnantes Beispiel, das die Kraft der Kombination aus Process Mining und künstlicher Intelligenz (KI) illustriert, findet sich in der Belegerkennung. In vielen Geschäftsprozessen, insbesondere in Bereichen wie Rechnungswesen und Logistik, spielen Belege eine zentrale Rolle. Die Herausforderung besteht darin, aus einer Vielzahl von Belegen, die in unterschiedlichen Formaten vorliegen und sogar handschriftliche Notizen enthalten können, effizient und präzise Daten zu extrahieren. Hier kommt KI ins Spiel, um diesen Prozess nicht nur zu automatisieren, sondern auch signifikant zu optimieren.

Technische Umsetzung

Die technische Umsetzung der KI-basierten Belegerkennung umfasst mehrere Schritte, die von der optischen Zeichenerkennung (Optical Character Recognition, OCR) bis hin zu komplexen Algorithmen für maschinelles Lernen reichen. Zunächst wird der Text auf den Belegen mithilfe von OCR erfasst. Anschließend werden die Daten mittels KI-Algorithmen analysiert, um relevante Informationen wie Datum, Beträge und Adressen zu identifizieren und zu extrahieren. Die KI kann sogar unvollständige oder fehlerhafte Daten korrigieren, indem sie auf Basis von erlernten Mustern und Kontextinformationen Rückschlüsse zieht.

Optimierung des Prozesses

Die Integration einer solchen KI-basierten Lösung in den Process-Mining-Ansatz ermöglicht es Unternehmen, den Prozess der Belegerfassung erheblich zu beschleunigen und zu vereinfachen. Statt Mitarbeiter mit der mühsamen und fehleranfälligen Aufgabe der manuellen Dateneingabe zu belasten, können Dokumente automatisch und in Echtzeit verarbeitet werden. Dies führt zu einer deutlichen Reduzierung von Bearbeitungszeiten und Fehlern, wodurch die Effizienz gesteigert und Kosten gesenkt werden.

Vorteile der KI-Integration

Die Vorteile dieser KI-Integration in Process-Mining-Lösungen sind vielfältig:

• Erhöhte Genauigkeit: Durch die automatische Erkennung und Korrektur von Fehlern werden die Datenqualität und -zuverlässigkeit verbessert.
• Zeiteinsparungen: Die Automatisierung der Belegerkennung beschleunigt den gesamten Prozess von der Erfassung bis zur Verarbeitung.
• Kostensenkung: Weniger manuelle Eingriffe bedeuten geringere Bearbeitungskosten und eine effizientere Nutzung der Ressourcen.
• Skalierbarkeit: KI-basierte Systeme können leicht an steigende Datenvolumen angepasst werden, ohne zusätzliche personelle Ressourcen zu erfordern.
• Verbesserte Compliance: Die präzise und konsistente Erfassung und Verarbeitung von Belegdaten unterstützt die Einhaltung regulatorischer Anforderungen.

Dieses Anwendungsbeispiel zeigt, wie KI und Process Mining zusammenwirken können, um traditionelle Herausforderungen in der Datenverarbeitung zu überwinden und Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre Prozesse effizienter und effektiver zu gestalten. Die Kombination aus diesen Technologien bietet ein enormes Potenzial für die Optimierung von Geschäftsabläufen in zahlreichen Branchen und Bereichen.

Fazit: Die transformative Kraft von KI im Process Mining

Die Integration von künstlicher Intelligenz in Process Mining hat sich als ein mächtiges Instrument erwiesen, das Unternehmen dabei unterstützt, ihre Prozesse nicht nur zu visualisieren und zu analysieren, sondern sie auch in Echtzeit zu optimieren und zukunftsorientiert zu gestalten. Durch den Einsatz von KI und maschinellem Lernen werden Daten nicht nur ausgewertet, sondern auch intelligente Einblicke und Handlungsempfehlungen generiert, die weit über die Fähigkeiten traditioneller Analysemethoden hinausgehen.

Das Anwendungsbeispiel der Belegerkennung verdeutlicht, wie KI die Effizienz und Genauigkeit von Prozessen steigern kann, indem sie zeitaufwendige Aufgaben automatisiert und die Fehleranfälligkeit reduziert. Doch der Einfluss von KI reicht weit darüber hinaus und eröffnet Möglichkeiten für die Vorhersage von Prozessergebnissen, die Identifikation von Optimierungspotenzialen und die Realisierung von dynamischen, sich selbst verbessernden Geschäftsprozessen.

Die Synergie zwischen Process Mining und KI führt zu einer neuen Ära der Prozessoptimierung, in der Daten nicht nur reaktiv analysiert, sondern proaktiv genutzt werden, um die Unternehmensleistung kontinuierlich zu verbessern. Unternehmen, die diese Technologien adoptieren, profitieren von einer signifikanten Steigerung ihrer operativen Effizienz, einer Reduktion von Kosten und einer verbesserten Wettbewerbsfähigkeit.

Dieser Beitrag stammt aus unserer Rubrik einfach erklärt. Weitere Artikel, in den KI-Konzepte verständlich erklärt werden, findest du hier.

Quellen:

https://link.springer.com/article/10.1365/s35764-023-00468-0