Integration von Intelligenter Prozessautomatisierung (IPA) mit Process Mining zur Maximierung der Vorteile

Die intelligente Prozessautomatisierung (IPA) ist ein leistungsstarker Ansatz zur schnellen Automatisierung von Geschäftsprozessen und zum Erreichen wichtiger Unternehmensziele wie Kostensenkung, betriebliche Effizienz und Fehlerreduzierung. Sie kombiniert Technologien wie die robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) mit Technologien der künstlichen Intelligenz und des Machine Learning (KI/ML) wie der optischen Zeichenerkennung (OCR) und der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um so viele Schritte wie möglich in einem Geschäftsprozess-Workflow zu automatisieren.

Beliebte IPA-Plattformen wie UIPath, Blue Prism und Automation Anywhere ermöglichen eine schnelle Entwicklung und Bereitstellung automatisierter Prozesse. Mehrere Organisationen haben IPA-Programme getestet und wichtige Geschäftsziele in weniger als einem Jahr erreicht.

Process Mining ist ein datengesteuerter Ansatz zur Erfassung von Informationen über einen Prozess und die Variationen in seinen Arbeitsabläufen. Die traditionelle Methode zur Erfassung von Informationen zur Prozessautomatisierung erfolgt in der Regel durch schrittweise Besprechung der Prozesse und Interviews mit den Betriebsteams.

Beim Process Mining werden Daten aus Protokollen, Datenbankeinträgen und anderen Anwendungsdatenquellen extrahiert und automatisch Karten erstellt, die alle Prozessvarianten darstellen. Dadurch können manuell erstellte Prozessabbildungen ergänzen, um eine umfassendere End-to-End-Ansicht eines Prozesses zu erhalten. Eine Process-Mining-Plattform kann auch Prozessdaten analysieren, um wichtige KPIs automatisch zu berechnen und Verbesserungsmöglichkeiten durch Eliminierung, Optimierung oder Automatisierung zu identifizieren. Sie kann außerdem Live-Prozesse kontinuierlich überwachen und den Fortschritt von Transformationsinitiativen verfolgen.

Process Mining kann in mehreren Phasen eines IPA-Programms angewendet werden. Die beiden Technologien bieten einen erheblichen Mehrwert für den gesamten Automatisierungslebenszyklus.

Vor der Automatisierung

Process Mining kann dabei helfen, die Qualität und Effizienz der RPA-Anforderungserfassung und des Lösungsdesigns zu verbessern. Die Phasen vor der Aautomatisierung umfassen:

1. Identifizierung von Automatisierungskandidaten:
   Process-Mining-Plattformen können Datenpunkte zu Prozess-FTE-Anzahl, manuellem Aufwand, aktuellem Automatisierungsgrad, Volumen, Häufigkeit und Fehlerraten erfassen. Die Plattform automatisiert die Ermittlung von Prozessen und Unterprozessen mit hohem Automatisierungspotenzial. Auch Prozessvariationen und Schritte mit langen durchschnittlichen Zykluszeiten und anderen Ineffizienzen werden im Detail analysiert, um den Optimierungs- oder Automatisierungsansatz auszuarbeiten. Zusätzlich kann auch der Business Case formuliert werden. Automatisierungskandidaten können so anhand objektiver Kriterien ausgewählt und validiert werden.
2. Anforderungserfassung:
   Process Mining kann die interviewbasierte Anforderungserfassung ergänzen, indem automatisch Prozessabbildungen aus Systemaufzeichnungen und Ereignisprotokollen erzeugt werden. Diese können verwendet werden, um die in Anforderungssitzungen erfassten Informationen zu validieren und zusätzliche Workflow-Varianten hinzuzufügen. Führende Process-Mining-Plattformen wie Celonis verfügen über Task-Mining-Funktionen zur Erfassung detaillierter Bediener-Klick-Ebenen und gewährleisten, dass die Anforderungserfassung umfassend und erschöpfend ist.
3. Lösungsdesign:
   Führende Process-Mining-Plattformen verfügen über Prozessmodellierungsfunktionen, mit denen Sie den zukünftigen Zustand des automatisierten Prozesses ausarbeiten können. Das Verhalten des zukünftigen Prozesses kann unter verschiedenen Startbedingungen simuliert werden, um die Vorteile der Automatisierung vorherzusagen. Die Verarbeitung von Mining-Inputs kann das Lösungsdesign verbessern und dabei helfen, ineffiziente Teilprozesse zu identifizieren, die eliminiert oder optimiert werden können. Darüber hinaus kann die Lösung erweitert werden, und es können KI-/Analytics-Modelle auf der Plattform erstellt werden, die unter bestimmten Bedingungen einen Bot auslösen.
4. Testdesign:
   Informationen zu mehreren Variationen des Prozesses, die von der Process-Mining-Plattform erfasst werden, werden nun verwendet, um Testpläne und -fälle zu entwerfen. Dies gewährleistet eine umfassende Testabdeckung und einen robusten Qualitätssicherungszyklus bei der Entwicklung der Automatisierungslösung.

Nach der Automatisierung

Process Mining kann dabei helfen, die Erfolgskriterien des Automatisierungsfortschritts zu verfolgen und die Leistung des Supportbetriebs zu verbessern, nachdem die Lösung in Betrieb genommen wurde. Die Phasen nach der Automatisierung umfassen:

1. Messung der Transformationsziele:
   Die Process-Mining-Engine kann in einem Automatisierungsprogramm kontinuierlich Leistungskennzahlen (KPIs) verfolgen. Effizienzsteigerung, Kostenreduzierung und Fehlerreduzierung können kontinuierlich überwacht werden. Außerdem bieten führende Process-Mining-Plattformen Benchmarking-Funktionen, mit denen sich die Leistung automatisierter Prozesse mit ähnlichen Prozessen in der Organisation vergleichen lässt.
2. Ermittlung zusätzlicher Möglichkeiten:
   Gegebenenfalls bestehen zusätzliche Möglichkeiten zur Optimierung und Automatisierung eines automatisierten Prozesses. Ein Process-Mining-Tool kann den Arbeitsablauf zur Bot-Ausführung kontinuierlich analysieren und neue Chancen aufzeigen.
3. Bot-Überwachung und -Support:
   Process-Mining-Plattformen können sich mit Live-Bots und deren Infrastruktur verbinden, um die Betriebszeit, den Zustand und die Ausfallrate von Bots zu überwachen und zu verfolgen. Die prädiktiven Analysen und KI-Funktionen dieser Plattformen können sogar genutzt werden, um Bot-Ausfälle vorherzusagen und Maßnahmen zu ergreifen, mit denen Vorfälle verhindert werden.

Process Mining ist ein starker Erfolgsfaktor für intelligente Prozessprogramme. Damit können Sie sicherstellen, dass die richtigen Prozesse automatisiert werden, und dass die Herausforderungen, die sich in der Planungs- und Implementierungsphase eines Automatisierungsprojekts häufig stellen, entschärft werden. Außerdem kann es zu einer effektiveren Governance nach der Automatisierung und Umsetzung der Vorteile führen.