Process Mining ist ein Fachbegriff, der im Bereich der Robotic Process Automation (RPA) eine wichtige Rolle spielt. Es bezieht sich auf die Methode, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Geschäftsprozesse mithilfe von Daten zu visualisieren, zu analysieren und zu verbessern. Dabei werden Logdateien und Ereignisdaten genutzt, um den tatsächlichen Ablauf von Prozessen in Unternehmen aufzuzeigen und Schwachstellen oder Optimierungspotenziale aufzudecken.

Die Verwendung von Process Mining in RPA bietet Unternehmen die Möglichkeit, ihre Prozesse effizienter zu gestalten, Kosten zu senken und die Qualität ihrer Dienstleistungen zu verbessern. Durch die Analyse von Prozessdaten können Unternehmen in Echtzeit Einblicke in ihre Abläufe gewinnen und Abweichungen vom definierten Prozess identifizieren. Dies ermöglicht es, schnell auf Probleme zu reagieren und Prozessänderungen gezielt vorzunehmen.

Historische Entwicklung:
Process Mining ist ein relativ neuer Ansatz, der in den letzten Jahren an Bedeutung gewonnen hat. Die Ursprünge des Process Mining lassen sich jedoch bis in die 1990er Jahre zurückverfolgen, als erste Forschungsarbeiten zu diesem Thema veröffentlicht wurden. In den letzten Jahren haben technologische Fortschritte und die steigende Bedeutung von Datenanalyse dazu beigetragen, dass Process Mining zu einem wichtigen Bestandteil von RPA geworden ist.

Varianten:
Es gibt verschiedene Varianten von Process Mining, die je nach den Zielen und Anforderungen eines Unternehmens eingesetzt werden können. Zu den häufigsten Varianten gehören:

1. Process Discovery: Diese Variante zielt darauf ab, unbekannte Prozesse aufzudecken, indem Ereignisdaten analysiert und visualisiert werden. Unternehmen können so einen klaren Überblick über ihre Prozesse erhalten und potenzielle Verbesserungsmöglichkeiten identifizieren.

2. Conformance Checking: Bei dieser Variante wird der tatsächliche Prozessablauf mit dem definierten Soll-Prozess verglichen, um Abweichungen zu identifizieren. Auf diese Weise können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Prozesse den vorgegebenen Standards entsprechen.

3. Process Enhancement: Hierbei geht es darum, Prozesse gezielt zu verbessern, indem Optimierungspotenziale identifiziert und umgesetzt werden. Unternehmen können so ihre Prozesse effizienter gestalten und Kosten senken.

Beispiele und Anwendungen:
Ein Beispiel für die Anwendung von Process Mining in RPA ist die Optimierung des Bestellprozesses in einem E-Commerce-Unternehmen. Durch die Analyse von Prozessdaten können Engpässe oder ineffiziente Schritte identifiziert und behoben werden, um die Durchlaufzeiten zu verkürzen und die Kundenzufriedenheit zu steigern.

Ein weiteres Anwendungsbeispiel ist die Automatisierung von Finanzprozessen in einem Unternehmen. Durch die Nutzung von Process Mining können Unternehmen den Rechnungsprozess optimieren, indem sie den genauen Ablauf visualisieren und Schwachstellen eliminieren. Dies trägt dazu bei, Fehler zu reduzieren und die Effizienz im Finanzwesen zu steigern.

Quellen:
– https://www.celonis.com/de/process-mining
– https://www.bptrends.com/process-mining-what-it-is-and-why-companies-should-do-it/
– https://en.wikipedia.org/wiki/Process_mining