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Datengestützte Prozessoptimierung: Process Mining als KI-Booster
Beschränkte sich Process Mining anfangs auf die Analyse einzelner Kernprozesse, können Unternehmen damit nun ihre gesamten Geschäftsprozesse auswerten und optimieren. Auch der Einsatz von KI lässt sich durch die Technologie erleichtern.
Bereits seit Jahren nutzen viele Unternehmen Process Mining, um Geschäftsprozesse effizienter zu gestalten. Wie genau einzelne Abläufe miteinander zusammenhängen, ließ sich damit jedoch meist nicht darstellen. Dabei ist dies Voraussetzung dafür, Abläufe prozessübergreifend erfassen, analysieren und optimieren zu können. Mit einer neuen Generation der Prozessoptimierung, die nicht mehr Event-, sondern Objekt-zentriert funktioniert, gelingt dies nun.
Object-Centric Process Mining eröffnet ganzheitlichen Blick
Process Mining im klassischen Sinn betrachtet Prozesse oder Arbeitsschritte isoliert – etwa in der Kreditoren- und Debitorenbuchhaltung oder der Beschaffung. Dabei muss die Datenextraktion und -umwandlung aus den relationalen Datenbanken je nach Ereignis wiederholt werden, da jedes Event nur mit einem einzigen Objekttyp (einer Fall-ID) verknüpft ist. Ist eine andere Perspektive auf einen Prozess gewünscht, wird eine neue Datenextraktion nötig.
Im Gegensatz dazu nutzt Object-Centric Process Mining (OCPM) Objekt-zentrierte statt Fall-zentrierter Ereignisdaten. Damit deckt es das Zusammenspiel verschiedener Objekte in Prozessen auf, etwa zwischen Bestellungen, Rechnungen und Produktionsaufträgen. Dies ermöglicht eine dynamische Sicht auf das Unternehmen als Ganzes und hilft, Verbesserungspotenziale, Ineffizienzen und Engpässe zu identifizieren – etwa wenn es darum geht, Logistikkosten zu senken, Emissionen zu reduzieren oder Lieferverzögerungen zu vermeiden.
- Datengestützte Prozessoptimierung: Process Mining als KI-Booster
- Einheitliche Datenbasis als Single Source of Truth
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