13.600.000 Treffer listet Google auf, wenn man nach „Digitalisierung“ sucht. Kaum ein Begriff wird derzeit so inflationär und ambivalent benutzt – vom futuristischen Horrorszenario bis zum Allheilmittel für die Herausforderungen der Zukunft. Tatsache ist, dass die Möglichkeiten und Vorteile enorm sind, sofern man sie zu nutzen weiß. Doch wie und wo soll Digitalisierung eigentlich beginnen? Hören Sie dazu Michael Huemer mit seiner Keynote zum Thema "Process Mining meets Artifcial Intelligence" beim 13. Prozess-Management Forum am 7. / 8. Juni in Wien.
Digitalisierung: Startpunkt Prozesse
Einfach ausgedrückt bedeutet Digitalisierung die Umwandlung analoger Werte in digitale Formate. Faktisch wird sich dadurch nahezu jeder Lebensbereich nachhaltig verändern. Das gilt insbesondere für den Arbeitsbereich – Stichwort Big Data. Startpunkt der Digitalisierung müssen die Prozesse sein. Sie sind die Basis für alle weiteren Schritte.
Digitalisierung im „neuen“ Sinne, bedeutet die Vernetzung von Produkten und Kunden bzw. Stakeholdern mit Hilfe von Technologie und Technik. Dieses Ziel sollten Unternehmen mit Digitalisierung verbinden. Das Schlüsselwort ist Vernetzung (mit Automatisierung) und dazu benötigt man standardisierte, schlanke Prozesse. Man begnügt sich nicht länger mit der Umwandlung analoger Werte in digitale und somit analysierbare Werte. Digitalisierung soll ganz einfach durch die Prozesse bei den Kunden ankommen.
Von deskriptiver und diagnostischer Analytik zu prädiktiver und präskriptiver Analytik
Mit Process Mining, der datengetriebenen Prozessanalyse, werden die tatsächlichen IST-Prozesse ermittelt und analysiert. Das heißt, man muss sich in der Unternehmenssteuerung nicht länger auf Vermutungen, oft abgeleitet aus SOLL-Prozessen verlassen, sondern man kann auf Fakten und Tatsachen, basierend auf den IST-Prozessen, zählen und dadurch Effizienz, Effektivität und Sicherheit steigern. Haben Unternehmen mehrere Gesellschaften und Standorte, so wird durch Process Mining eine transparente Über- bzw. Zusammensicht ermöglicht. Oder hat ein Unternehmer beispielsweise intuitiv den Eindruck, dass die Dinge im Einkauf nicht „ganz sauber“ laufen, kann dies anhand der IST-Prozesse vollständig erfasst und beziffert werden. Process Mining betreibt hier Ursachenforschung. Kennt man die Ursache kann man von der Symptombekämpfung zur langfristigen Problembehebung übergehen. мошенники мошенники мошенники
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
Doch nicht nur Vergangenes wird analysiert. Neue Tools treffen neben Echtzeit-Analysen bereits Vorhersagen, zum Beispiel über Lieferverzögerungen oder Prozessabweichungen und analysieren zudem präskriptiv. Das heißt sie zeigen nicht nur die Prozessabweichung an, sondern geben darüber hinaus Empfehlungen. Die Funktion PI Machine Learning von Celonis, dem Weltmarkführer für Process Mining, erstellt Vorhersagen über die Zukunft eines Unternehmens, sodass Prozesse mithilfe historischer Daten so angepasst werden können, dass wichtige Geschäfts-KPIs erfüllt werden. Es begreift, dass ein heute funktionierender Prozess nicht für die Ewigkeit bestehen bleiben kann und einem natürlichen Lebenszyklus unterliegt.
Über den Autor
Dr. Michael Huemer leitet den Bereich Data Analytics bei Grant Thornton. Fokus: Beratung der interner Revisionen und Compliance bei Daten-/Prozessanalyse, Durchführung von datengetriebenen Prozessanalyse- und Prozessmanagementprojekten. Am 7. Juni 2018 wird er eine Keynote zum Thema "Process Mining meets Artifcial Intelligence" beim 13. Prozess-Management Forum in Wien halten.
