Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige
Beitrag drucken

Process-Mining-Funktionalitäten integrieren

In vier Schritten zur Prozessanalyse

Die Process-Mining-Technolgie bietet eine zunehmende wichtige Grundlage für Initiativen zur Prozessoptimierung. Gerade an Systemanbieter wird die Nachfrage steigen, solche Funktionen direkt in ihre Lösungen zu integrieren.

 (Bild: ©greenbutterfly/stock.adobe.com)

(Bild: ©greenbutterfly/stock.adobe.com)

Der deutsche Mittelstand ist durch seine gewachsenen Strukturen ein Paradebeispiel für Kontinuität. Diese Strukturen spiegeln sich oft in individuellen Prozessstrukturen wider, die vom ursprünglichen Standard abweichen. Mit zunehmendem wirtschaftlichen Druck sind die Unternehmen jedoch bestrebt, ihre Prozesse zu optimieren, was in einem gesteigerten Interesse an der Process-Mining-Technologie resultiert. Diese ermöglicht die datenbasierte Modellierung und Analyse der Unternehmensprozesse. Die betrieblichen Anwendungssysteme, vorrangig ERP-Systeme, bilden dabei die häufigste Datenquelle für Process Mining. Bevor die Technologie jedoch zur Anwendung kommt, ist in der Regel zunächst eine Datenaufbereitung erforderlich. Systemanbieter sind daher bestrebt, die Anwendung von Process Mining zu erleichtern.

Anwendung erleichtern

Oft bieten Systemanbieter bereits die Möglichkeit, Daten beispielsweise bereits in einem für Process Mining geeigneten Format zu speichern, oder sie kooperieren direkt mit Process-Mining-Anbietern. Zukünftig könnte es zudem möglich sein, direkt über das eigene ERP-System Process-Mining-Funktionalitäten zu nutzen. Um an dieser Marktentwicklung zu partizipieren, müssen sich die Systemanbieter entsprechend positionieren und sich dieser Technologie öffnen. Doch die Vielzahl von am Markt präsenten Process-Mining-Anbietern, der zu schaffende spezifische Nutzen für die Anwender und mangelndes Wissen hinsichtlich der Integration von Process-Mining-Funktionalitäten in die eigene IT-Landschaft stellen Systemanbieter vor große Herausforderungen. Ein am FIR an der RWTH Aachen erprobtes Vorgehen zur Entwicklung eines Konnektors, um die Kundendaten aus dem betrieblichen Anwendungssystems in ein Process-Mining-Tool zu laden und die angestrebte Prozessanalyse zu ermöglichen, umfasst dabei vier Schritte.

Geschäftsmodell entwickeln

Systemanbietern bietet sich eine Vielzahl an möglichen Geschäftsmodellen hinsichtlich der Bereitstellung von Process-Mining-Funktionalitäten. Dabei kann der Fokus auf der Nutzung von Process-Mining durch den Anwender selbst liegen oder die Technologie kann als Beratungsleistung angeboten werden – beispielsweise durch die Vor-Ort-Analyse von Kundenprozessen mit anschließenden Optimierungsvorschlägen. Ein weiteres Geschäftsmodell ist die Analyse von Kundendaten und Ermittlung von Optimierungspotenzialen im Hintergrund durch den Systemanbieter. Darauf basierend können für den Anwender Lösungen erarbeitet und als Dienstleistung angeboten werden. Welches Geschäftsmodell für den jeweiligen Systemanbieter geeignet ist, sollte systematisch analysiert und ermittelt werden. dabei gilt es u.a. Aspekte wie das geeignete Berechnungsmodell oder auch die Kundenprofile zu berücksichtigen.

Systematisches Vorgehen (Bild: FIR e. V. an der RWTH Aachen)

Systematisches Vorgehen (Bild: FIR e. V. an der RWTH Aachen)

Anwendungsfälle wählen

Um industriellen Anwendern den größten Mehrwert der Technologie bieten zu können, sollten geeigneten Referenzanwendungsfälle gewählt werden. Der Mehrwert soll letztlich aus der zu erreichenden Transparenz der wichtigsten Prozesse, der anschließenden Prozessoptimierung sowie der damit einhergehenden Kosteneinsparung resultieren. Damit Anwendern Process-Mining-Funktionalitäten angeboten werden können, müssen Systemanbieter je nach Geschäftsmodell die Datenaufbereitung durchführen. Diese sollte sich auf die relevantesten Anwendungsfälle fokussieren. Es ist somt im Interesse von IT-Anwender und IT-Anbieter für die Identifikation der Anwendungsfälle ein systematisches Vorgehen zu wählen, das auf der Betrachtung von Kundenprozessen und -profilen sowie der Technologie basiert.

Tool wählen

Der Process-Mining-Markt wächst. Während immer mehr Startups in den Markt eintreten, spiegeln etablierte Anbieter mit entsprechender Reichweite den Reifegrad der Process-Mining-Technologie wider. Entsprechend des Geschäftsmodells, kann es notwendig sein, mit einem etablierten Process-Mining-Anbieter zu kooperieren. Aufgrund der Vielzahl verfügbarer Lösungen mit unterschiedlichen Eigenschaften, sollte zur Auswahl eines geeigneten Kooperationspartners eine Analyse der Process-Mining-Tools in Form einer Marktstudie erfolgen. Diese sollte das jeweilige Geschäftsmodell, die entwickelten Anwendungsfälle sowie die daraus abzuleitenden Anforderungen berücksichtigen.

Konnektor entwickeln

Um das ausgewählte Process-Mining-Tool für die Analyse der Anwendungsfälle verwenden zu können, muss zudem ein Konnektor entwickelt werden. Dieser verknüpft die im System gespeicherten Daten und lädt diese in das Process-Mining-Tool. Um die Daten nutzbar zu machen, muss eine Datenstruktur entwickelt werden. Dafür gilt es, auf Basis der Anwendungsfälle die zu betrachteten Events und, entsprechend der angestrebten Analyseszenarien, die zugehörigen Event-Attribute zu definieren. Für das automatische Laden der Daten aus dem System in das Tool muss zudem die Infrastruktur des Konnektors entwickelt werden. In der Praxis erfolgt die anschließende Umsetzung des Konnektors in iterativen Schleifen. Der finale Konnektor ermöglicht die kontinuierliche Übertragung und Analyse der Daten.


Das könnte Sie auch interessieren:

Der Begriff Industrie 4.0 ist nun schon seit fast einem Jahrzehnt präsent. Seitdem haben viele Industrieunternehmen neue Technologien ausgerollt und Produktionslayouts sowie -prozesse überarbeitet. Was hat sich auf dem Weg zur vernetzten und digitalisierten Produktion getan und was wirkt auf diese Entwicklung?‣ weiterlesen

Hinter neuen Geschäftsmodellen und Strategien sollte der Grundgedanke stehen: Was wollen die Kunden? Es geht darum, neue Strategien nicht nur am reinen Verkauf auszurichten, sondern sich an realen Bedürfnissen zu orientieren. Erst das sorgt für eine langfristige Bindung an das Unternehmen.‣ weiterlesen

Beim allem technologischen Fortschritt sollten Nutzer nicht die IT-Sicherheit aus dem Blick verlieren. Der elfte State of Software Security (SoSS) Report zeigt, dass die Fertigungsindustrie im Vergleich zu anderen Branchen im Bereich der Anwendungssicherheit schlecht abschneidet. Julian Totzek-Hallhuber, Principal Solution Architect von Veracode, fasst die Ergebnisse zusammen.‣ weiterlesen

Schneider Electric bringt mit Harmony P6 neue Industrie-PCs auf den Markt. Alle Modelle sind mit Intel-Prozessoren der 8. Generation und 4 bis 32GB RAM Arbeitsspeicher ausgestattet. ‣ weiterlesen

Seit Januar 2020 ist das Forschungszulagengesetz in Kraft. Mit dieser Forschungszulage können Unternehmehn ihre Innovationen fördern lassen. Marcus Arens, Director Sales & Marketing bei Ayming, zeigt, was Unternehmen beim Beantragen beachten sollten.‣ weiterlesen

Lieferengpässe drücken die Stimmung der deutschen Wirtschaft. So gehen die Indexwerte von Industrie, Handel und Dienstleistungen im Oktober zurück. Lediglich aus dem Bauhauptgewerbe kommen positive Signale.‣ weiterlesen

Produktionsabläufe und Wartungsmodelle werden schon länger auf der Basis von Daten optimiert. Doch gut integrierte IIoT-Plattformen ermöglichen heute Prozesse, die zu deutlich besseren Ergebnissen und einer neuen Form der Zusammenarbeit führen können.‣ weiterlesen

Die EU soll bis 2050 klimaneutral werden – über den European Green Deal und eine Abgabe auf CO2-Emissionen. Fraunhofer-Forschende unterstützen Unternehmen bei der Reduktion ihrer Emissionen mittels Net-Zero-Technologien.‣ weiterlesen

Universal Robots (UR) baut sein Vertriebsnetz in Deutschland aus. Mit SCS Robotik, JDT Robotics, PTS Automation sowie der Somack sind vier neue Partner hinzugekommen.‣ weiterlesen

Im seinem neuen Lagebericht zur IT-Sicherheit in Deutschland fordert das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik der Cybersicherheit eine stärkere Bedeutung beizumessen. Die Gefährdungslage sei hoch, so Bundesinnenminister Horst Seehofer.‣ weiterlesen

In der Produktion lassen sich per Datenwissenschaft Muster erkennen, die etwa zum Ausfall von Anlagen führen oder Prognosen für einzelne Assets generieren. Nicht nur ausgebildete Datenwissenschaftler können solche Projekte umsetzen. Passende Software vorausgesetzt, können viele der eigenen Mitarbeiter wie Data Scientists arbeiten.‣ weiterlesen

Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige