Zeitgemäße Process Mining Tools mit KI-Unterstützung befähigen Unternehmen dazu, wirklich wertvolle Insights aus ihren Prozessdaten zu generieren. Wir zeigen Ihnen sechs solcher Lösungen. [...]
Unternehmen, die ihre Geschäftsprozesse automatisieren wollen, kommen nicht mehr an Process Mining vorbei. Nach Robotic Process Automation (RPA), Enterprise Service Management (ESM) und diversen Bestrebungen, ERP-Tasks zu automatisieren, stellt Process Mining den nächsten logischen Schritt dar. Im Kern dieser Automatisierungsinitiative steht der Umstand, dass in vielen Unternehmen Hunderte, Tausende oder gar Millionen von Prozessen Realität sind, die von der IT-Abteilung irgendwie logisch zusammengeführt werden müssen.
Im Grunde überträgt Process Mining all die clevere Arbeit, die in das Data Mining gesteckt wurde und flanscht sie an ein ERP– oder RPA-System, um Probleme zu erkennen – idealerweise sogar schon, bevor sie auftreten. Doch damit nicht genug: Mit Hilfe von Process Mining lassen sich Datenflüsse korrelieren. Zwar bleibt die Prozessoptimierung selbst eine manuelle Aufgabe, standesgemäße Process Mining Tools können aber eine gute Grundlage für diesen Task liefern, potenzielle Schwach- und Baustellen aufdecken und viele Monitoring-Aufgaben übernehmen.
Process Mining Tools: Top 6
Wir stellen Ihnen sechs Tools vor, denen sie in Sachen Process Mining vertrauen können.
Celonis Execution Management System
Das Execution Management System (EMS) von Celonis bringt Business Events aus ERP-, CRM– oder Buchführungssystemen in eine Form, die sich tracken und mit KI Tools analysieren lässt. Die Grundlage dafür liefern vorgefertigte Data Collectors – sowohl für Server- (SAP, Oracle, Salesforce), als auch für Desktop-Umgebungen (Outlook, Excel).
Wenn ausreichend Tracking-Daten vorhanden sind, um Events miteinander zu verknüpfen, kann das Celonis EMS die Datenflüsse nachverfolgen und Auffälligkeiten im System entsprechend markieren. KI kommt schließlich in Form von Jupyter Notebooks zum Einsatz – diese haben Zugriff auf Prozessereignisse und können sie mit Hilfe diverser, quelloffener Python-Modelle analysieren.
Kofax Insight
Kofax Insight bietet eine Sammlung von Werkzeugen, um Geschäftsprozesse mit Hilfe von RPA zu rationalisieren. Zur Tool-Sammlung gehören unter anderem Invoice Portal, OmniPage OCR und SignDoc, die vorwiegend papiergebundene Prozesse digitalisieren. Die Mobile Capture Platform beispielsweise kombiniert Smartphone-Kameras mit Dokumentenverarbeitung, um Außendienstmitarbeitern die Arbeit zu erleichtern.
Die Analytics-Fähigkeiten bündeln sich in einem Produkt namens Insight, das aus drei verschiedenen Layern besteht, nämlich einem Analytics Server, einem Tool für Metriken und einem Dashboard. Die Tools sind für No- und Low-Code-Programmierung ausgelegt, so dass auch Nicht-Entwickler Insights aus Rohdaten generieren können.
myInvenio
Das Toolset von myInvenio eignet sich sowohl, um eher triviale Prozesse wie Inventory Tracking und Rechnungsstellung nachzuvollziehen, als auch für übergeordnete Prozesse. Das Herzstück des Algorithmus bildet dabei der „Decision Rule Miner“, der erst einmal alle bestehenden Regeln „ins Auge fasst“ und anschließend analysiert, wie akkurat beziehungsweise sinnvoll diese gewählt sind.
Ein interessantes Simulations-Feature ist ebenfalls an Bord: So können Nutzer mit dem Modell und Regeln herumexperimentieren und herausfinden, wie sich die Software in extremen Situationen verhält.
PAFnow
Besonders für Unternehmen geeignet, die Microsoft 365 nutzen, ist PAFnow. Das Hauptprodukt setzt auf Microsofts PowerBI auf und kombiniert Business Intelligence mit künstlicher Intelligenz, um Prozess- und Datenflüsse besser zu analysieren. Das Tool kann sowohl lokal in Office 365 als auch über die Cloud genutzt werden.
Auch Informationen aus Drittsystemen (zum Beispiel SAP) können in PAFnow über Konnektoren eingebunden werden. Darüber hinaus stehen Erweiterungen für bestimmte Tasks zur Verfügung, etwa interne Audits. Die Ergebnisse werden in Form von anpassbaren Dashboards, PDF Reports oder als PowerPoint-Präsentation ausgegeben.
Signavio Process Intelligence
Das kürzlich von SAP übernommene Berliner Startup Signavio bietet mit seiner Tool-Sammlung alles, was Unternehmen brauchen, um Rohdaten in sinnvolle Insights zu verwandeln. Process Intelligence bezeichnet dabei den Einsatz von KI, die die Daten selbständig nach Problemen und Veränderungen untersucht.
Teams können zur Modellierung von Workflows über den Process Manager zusammenarbeiten und Werte für Alarmmeldungen definieren. Process Intelligence Widgets überwachen das Modell und bieten Echtzeit-Einblicke in die Datenflüsse des Netzwerks.
UiPath Process Mining
UiPath bietet eines der ausgereiftesten Toolsets für Robotic Process Automation – inklusive eines vollständigen Sets von grafischen UI Tools, die über die Cloud ausgeliefert werden können. Dabei bringt der Hersteller schon seit längerem künstliche Intelligenz zum Einsatz – beispielsweise in Form von Natural Language Processing.
Die über eine Akquisiton erworbene Process-Mining-Erweiterung (früher ProcessGold) arbeitet mit LogFiles, um Workflows automatisch zu erkennen und stellt sie in Form eines nützlichen Diagramms mit Case IDs und Zeitstempeln für jeden Event dar. Selbst wenn sich daraus keine Aufgabe über einen Bot automatisieren lässt, können die Maager dadurch doch etwas über Engpässe und Probleme in ihren prozessen erfahren.
UiPath setzt inzwischen auch auf „Task Mining“: Hierbei sollen Algorithmen Datenmuster erkennen, um neue Möglichkeiten zur Automatisierung aufzudecken.
Dieser Beitrag basiert auf einem Artikel unserer US-Schwesterpublikation CIO.com.
*Peter Wayner schreibt unter anderem für unsere US-Schwesterpublikation InfoWorld.com und ist Autor verschiedener Bücher – unter anderem zu den Themen Open Source Software, autonomes Fahren und digitale Transaktionen.
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