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Beitragsreihe: Hyperautomation

#1 Process Mining

Das zentrale Prinzip von Hyperautomation ist die Kombination einzelner Technologien, um eine möglichst umfangreiche Prozessautomatisierung sicherstellen zu können. Das Ziel von Hyperautomation besteht grundsätzlich darin, Aufgaben und Prozesse zu automatisieren, die aktuell noch menschliche Handlungen und Eingriffe erfordern (regelbasierte wie auch kognitive Prozesse). Der Fokus liegt dabei sowohl auf standardisierten regelbasierten Prozessen als auch auf komplexen End-to-End-Prozessen.

Zu Beginn unserer Beitragsreihe möchten wir Ihnen das Thema „Process Mining“ als einen wesentlichen Bestandteil des Hyperautomation-Konzeptes vorstellen. Process Mining ist die etablierte Technologie zur Erkennung von Optimierungs- und Automatisierungspotenzialen in Ihren Geschäftsprozessen.

Der nächste Schwerpunkt unserer Reihe beschäftigt sich mit automatisierten Projektabläufen und Workflows im Zusammenhang mit Hyperautomation.

Hyperautomation: Process Mining

KPMG Ansprechpartner

Das Optimierungswerkzeug: Process Mining

Die Process Mining-Technologie dient zur systematischen Analyse und Auswertung von Geschäftsprozessen. Mithilfe dessen wird es ermöglicht, detaillierte Prozessanalysen durchzuführen, um so Schwachstellen und deren Ursachen zu identifizieren. Sie nutzt Daten, die in den Informationssystemen der Unternehmen vorhanden sind, und bildet automatisch den realen Prozess ab. So ist es möglich, Einblicke in den Ablauf der Prozesse zu erhalten, ohne Zeit und Geld in die Analyse großer Datenmengen investieren zu müssen. Viele Prozesse, die Sie optimieren, ändern oder automatisieren wollen, sind bereits Teil Ihres Systems. Durch Process Mining werden die Daten verarbeitet und in ein entsprechendes Protokoll umgewandelt. Der End-to-End-Prozess wird dementsprechend, gemeinsam mit aufschlussreichen Analysen, visualisiert dargestellt.

Process Mining trägt einen wesentlichen Teil zur Optimierung der Effizienz von Geschäftsprozessen bei und kann somit im Unternehmen als wichtiger Bestandteil im Bereich Controlling fungieren. Besonders im Rahmen der Digitalisierungsstrategien dient Process Mining als sogenannte Schlüsseltechnologie für den Erfolg.

Wichtige und relevante Ziele von Process Mining

  • Vollautomatische Identifizierung und Abbildung auffälliger und kritischer Prozesspfade sowie die Behandlung von komplexen Mustern
  • Erkennung von eventuellen Schwachstellen, Abweichungen und ineffizienten Geschäftsprozessen
  • Abgleich des Prozess-Istzustandes mit dem Sollzustand
  • Feststellung von Automatisierungs- und Optimierungsmöglichkeiten innerhalb des Unternehmens

Die Herausforderung

In Unternehmen laufen zahlreiche Prozesse gleichzeitig ab, was bei zunehmender Digitalisierung und dem Einsatz verschiedener IT-Systeme zu einer hohen Gesamtkomplexität führt. Lieferungen gehen ein, Bestellungen und Zahlungen gehen aus – diese Prozesse werden von technischen Lösungen wie ERP- oder CRM-Systemen begleitet, um eine optimale Umsetzung zu gewährleisten.

Diese Tools ermöglichen es, Prozesse anhand ihrer digitalen Spuren zu rekonstruieren. Einzelne Prozessschritte können visualisiert und im Gesamtkontext zusammengefasst werden, was eine detailgenaue Analyse ermöglicht. Abweichungen vom Standardprozess und unzureichende Performance in einzelnen Prozessschritten werden so sichtbar.

Die große Herausforderung für Unternehmen besteht darin, aus den riesigen Datenmengen aussagekräftige Erkenntnisse zu generieren und Verbesserungen der Soll-Prozesse in Bezug auf die definierten Ist-Prozesse zu realisieren. Hierbei unterstützt KPMG die zahlreichen Vorteile durch den Einsatz von Process Mining zu verwirklichen, um auch zukünftig effizient und wettbewerbsfähig sein zu können.

Unsere Lösung

Bei KPMG werden branchenübergreifende Expertise und technisches Know-how mit dem Einsatz von zukunftsweisender Technologie gebündelt, um individuelle Lösungen auf Basis Ihrer Prozessdaten erzielen zu können. Mithilfe entsprechender Tools können wir Ihre Daten und Prozesse in Echtzeit analysieren und Ihnen wertvolle Insights generieren.

Neben einer grafischen Aufbereitung der Daten in Dashboards bewerten wir die Performance auch mit aussagekräftigen KPIs, die eine fortlaufende Erfolgsmessung ermöglichen. Die Implementierung der Process Mining Solutions in Ihre Infrastruktur sowie die Aufbereitung und anschließende Analyse Ihrer Daten werden dabei von Data & Analytics-Experten übernommen.

Darüber hinaus stehen wir Ihnen auch bei einer langfristigen Integration von Process Mining Tools beratend zur Seite, damit eine nachhaltige Sicherung der erzielten Ergebnisse gewährleistet wird. Die von uns eingeführten Lösungen bieten Ihnen eine benutzerfreundliche Bedienung und ermöglichen somit eine problemlose Integration in das Unternehmensumfeld.

Elemente und Vorgehensweise einer Process Mining-Analyse bei KPMG

Daten-Input: KPMG Process Mining Solutions bauen auf Ihrer IT-Infrastruktur auf, um die relevanten Daten zu extrahieren und für die Analyse vorzubereiten.

Prozessdaten-Analyse: Mithilfe modernster Tools analysieren Data & Analytics-Experten die einzelnen Prozesse, um Muster abbilden und die Performance bestimmen zu können.

Interpretation der Daten: Durch umfangreiche, branchenübergreifende Benchmarks und Best Practices lassen sich Schwachstellen im Prozess gezielt aufdecken und fundierte Lösungen entwickeln.

Ergebnis und Reporting: Wir stellen Ihnen eine detaillierte Gesamtanalyse zur Verfügung und bereitet die Daten und wesentlichen Erkenntnisse in Reports und Dashboards auf.

Maßnahmenplanung: Auf dieser Basis sprechen wir Handlungsempfehlungen aus und stehen Ihnen bei der Umsetzung der Maßnahmen als zuverlässiger Partner zur Seite.

Ihre Vorteile

  • Flächendeckende laufende Analyse Ihrer Automatisierungsmöglichkeiten
  • Reduzierung der Prozesskosten
  • Gewährleistung von Compliance-Anforderungen (zB Maverick Buying) sowie Risikominimierung
  • Datengetriebene Analyse, unabhängig von subjektiven Interviews, Workshops und Dokumentationen
  • Entscheidungen basieren auf Daten und Fakten
  • vollumfängliche Analyse aller zur Verfügung stehenden Daten (100 Prozent der im System abgedeckten Geschäftsvorfälle)
  • branchenübergreifende Anwendung
  • Möglichkeit einer fortlaufenden Prozessanalyse und -überwachung durch dauerhafte Implementierung von Process Mining-Lösungen
  • Ausbau und Weiterentwicklung von Process Mining in Predictive Analytics-Lösungen (zB Prognose der Dauer von zukünftigen Prozessabläufen anhand von Verläufen aus der Vergangenheit)

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