Process Mining: Fitness-Tracking für das System


Ausdauersportarten wie Laufen und Radfahren stehen dabei hoch im Kurs. Während man aber früher einfach die Laufschuhe anzog und keuchend in den Wald trabte, muss es heute (dem Zeitgeist folgend) schon etwas digitalisierter zugehen. Da werden Apps geladen und GPS-Sensoren um das Handgelenk geschnallt, um später stolz (oder auch leicht demotiviert) am Smartphone prüfen zu können wie schnell oder langsam man war. Was wäre, wenn ich diese Herangehensweise auf das Berufliche beziehe? Zum Beispiel auf Unternehmens-prozesse? Dann wäre ich auch wieder einen Schritt weiter bei meinem Dauerthema „Einkauf 4.0“.


Ähnlich einem Fitness-Tracker untersucht die Software des Anbieters Celonis heutzutage die Unternehmensprozesse seiner Kunden, indem sie die Zeitstempel der ERP Aktivitäten erfasst und analysiert. Statt zu messen wie lange ein Läufer für die Bewältigung einer bestimmten Strecke benötigt, wird hierbei zum Beispiel gemessen, wie viel Zeit zwischen der Erstellung einer BANF und dem Versand der eigentlichen Bestellung vergeht. Das Tolle daran: Die Daten sind in nahezu jedem ERP System automatisch gespeichert, da sämtliche Buchungsvorgänge im ERP mit einem auslesbaren Zeitstempel erfasst werden.

Der Fachbegriff dafür ist Process Mining: Eine relativ junge Forschungsdisziplin, die einerseits zwischen maschinellem Lernen und Data Mining und andererseits der Prozessmodellierung und -analyse angesiedelt ist. Die Idee von Process Mining besteht darin, reale Prozesse (d.h. keine Soll-Prozesse) zu entdecken, zu überwachen und zu verbessern, indem Wissen aus Ereignisprotokollen extrahiert wird, die in heutigen Systemen leicht verfügbar sind.

Ein Beispiel dazu: Wenn die Durchlaufzeit für eine BANF bis zur Auftragsbestätigung der Lieferanten im besten Fall bei z.B. 4 Tagen liegt, kann ich nun sehr einfach auf genau jene Prozesse filtern, bei denen die Durchlaufzeit höher als 4 Tage war. Und zu genau diesen Prozessen kann ich mir auf einen einfachen Klick hin, diejenigen Lieferanten oder Artikel anzeigen lassen, die für diese Verzögerungen verantwortlich sind. Ähnlich wie bei meinem Lauftraining kann ich nun sehr präzise an genau diesen Abschnitten (sprich Prozessen bzw. Artikeln) arbeiten: Ich kann die Probleme identifizieren und abstellen.

Die Vorteile liegen dabei klar auf der Hand: Während eine manuelle Untersuchung meist recht zeitaufwendig ist, und dabei leider die speziellen Sonderfälle oftmals unter den Tisch fallen, wird bei der Zeitstempel-Methode jeder relevante Prozessschritt erfasst. In Echtzeit. Für alle Artikel. Für alle Lieferanten.

Andere Ansätze dafür? Gerne
• Möchte ich meinen Maverick-Buying-Anteil senken, lasse ich mir zuerst diejenigen Prozesse anzeigen, bei denen der Prozessablauf dadurch gestört wurde, dass zuerst eine Rechnung angelegt wurde, bevor eine Bestellung erzeugt wurde. Über die entsprechende Filterfunktion können Lieferant, Ware und ggf. auch Bearbeiter identifiziert werden. Tauchen hierbei Häufigkeiten auf, überführe ich ggf. das Material in das Standardkatalogportfolio und habe wieder einen wichtigen Schritt in Richtung Effizienz getan. Natürlich klingt dies nun einfacher gesagt als getan, und es werden nun weitere Aktionen erforderlich. Aber durch den Zeitstempel-Ansatz lassen sich sehr schnell und einfach genau diejenigen Aktionen herausfiltern, die sich lohnenswert angehen lassen.
• Auf ähnlichem Wege kann ich mir auch anzeigen lassen, wie sich Rahmenabrufaufträge auf meine Bestellzeitperformance auswirken. Hier sollten sich nun sehr kurze Wege/Zeiten zeigen, da die Preise fest fixiert sind, und der Lieferant bereits mit der entsprechenden Bestellung rechnet. Ich kann also plastisch darstellen, wie die Einkaufseffizienz etwa durch diese Vertragsart gesteigert wird.

Im privaten Umfeld schwinden die guten Vorsätze meist schnell wieder, im beruflichen sollte dies nicht passieren. Optimieren Sie Ihre Einkaufsprozesse und setzen Sie mit Process Mining einen neuen Baustein in Richtung „Einkauf 4.0“.

Bild: Prozessdarstellung in Celonis. Beste Durchlaufzeit 4 Tage, schlechteste 26 Tage; Quelle: Celonis

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