Forschung | 14. November 2023
Process Mining: Viel ungenutztes Potenzial in Schweizer Unternehmen
Die Digitalisierung ist für Unternehmen von grosser Bedeutung, um nicht nur innovativ zu sein, sondern auch wettbewerbsfähig auf dem Arbeitsmarkt zu bleiben. Ein wesentlicher Aspekt ist dabei die Automatisierung von Prozessen. Das Working Paper ««Process Mining und Automatisierung. Technologie und Stand der Digitalisierung in Schweizer Unternehmungen» von Prof. Dr. Evangelos Xevelonakis untersucht den Stand der Automatisierung und Optimierung von Prozessen in Schweizer Unternehmen.
Working Paper: «Process Mining und Automatisierung. Technologie und Stand der Digitalisierung in Schweizer Unternehmungen»
In einer Ära, in der Digitalisierung und Innovation Hand in Hand gehen, stehen Unternehmen vor der Herausforderung, ihre Prozesse ständig zu optimieren und zu automatisieren. Das vorliegende Working Paper wirft einen detaillierten Blick auf den aktuellen Stand des Process Mining in Schweizer Unternehmen, insbesondere im Kontext der Robotic Process Automation und des digitalen Reifegrads. Überraschenderweise zeigt die Studie, dass trotz des klaren Bewusstseins für die Bedeutung von Prozessen, sowohl bei KMUs als auch bei Grossunternehmen, erhebliche Optimierungspotenziale bestehen.
Um in der Digitalisierungswelle nicht zurückzubleiben, sollten Fortschritte in Process Mining und verwandten Technologien einen ganzheitlichen Ansatz verfolgen. Das Working Paper bietet einen tiefen Einblick in die Theorie und die praktischen Erkenntnisse aus der Marktforschung, um Unternehmen auf ihrem Weg zur umfassenden Digitalisierung zu unterstützen.
Was ist Process Mining?
Prozess Mining ist eine Technologie für datenbasiertes Prozessmanagement. Damit lassen sich Abläufe einsehen, auswerten und verbessern. Hierfür werden sogenannte Event-Logs genutzt. Diese Ereignisdaten enthalten Informationen wie Fallnummer, Aktivität und Zeitstempel für jeden Schritt im Prozess.
Process Mining umfasst drei Phasen. Die erste Phase ist die Prozessentdeckung, bei der der aktuelle Prozess aufgedeckt und analysiert wird. Die zweite Phase ist die Prozesskonformität, in der der Ist-Prozess mit einem vorgegebenen Soll-Prozess (Zielprozess) verglichen wird und Abweichungen aufgedeckt werden. In der dritten Phase wird das Process Enhancement (auch als «Prozessbereicherung» bezeichnet) durchgeführt. Hierbei können die Prozesse durch die Automatisierung von einzelnen Schritten oder die Ergänzung von zusätzlichen Schritten verbessert werden.
Schlussfolgerung aus dem Working Paper
Die Ergebnisse der Studie lassen erkennen, dass es noch viel Raum für Verbesserungen gibt. Weniger als zwei Drittel der Unternehmen nutzen Daten, um ihre Prozesse zu analysieren. Knapp 10% machen gar keine Prozessanalyse. Dabei offenbaren sich die grössten Herausforderungen bei Ressourcen, Kapazität und Komplexität. Unternehmen sind sich zunehmend bewusst, wie ihre Prozesse die Zufriedenheit der Mitarbeiter und Kunden beeinflussen. Wenn Unternehmen ihre Prozesse optimieren, können sie ihre Effizienz steigern. Deshalb ist es logisch, diese Herausforderung anzugehen. Um dies zu erreichen, müssen zusätzliche Ressourcen zur Verfügung gestellt und die Kapazitäten erweitert werden. Schweizer Unternehmen sollten Process Mining und Robotic Process Automation flächendeckend einführen. Um die Komplexität zu reduzieren, sollten Mitarbeiter und Führungskräfte geschult werden.
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