Process Mining - Versionsgeschichte

Salis.Matteo am 4. Dezember 2020 um 09:55 Uhr

2020-12-04T09:55:08Z

← Nächstältere Version		Version vom 4. Dezember 2020, 11:55 Uhr
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	[[Kategorie:Data Analytics]]		[[Kategorie:Data Analytics]]
			[[Kategorie:Digital Controlling]]

	== Autoren ==		== Autoren ==
	Branka Radonjic, Paulina Rogantini, Nadine Rohrer, Fisnik Shoshi		Branka Radonjic, Paulina Rogantini, Nadine Rohrer, Fisnik Shoshi

Salis.Matteo: /* Herausforderungen, Chancen und Risiken */

2020-10-28T10:27:18Z

Herausforderungen, Chancen und Risiken

← Nächstältere Version		Version vom 28. Oktober 2020, 12:27 Uhr
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	== Herausforderungen, Chancen und Risiken ==		== Herausforderungen, Chancen und Risiken ==
	Zwar ist das Process Mining eine junge Disziplin der Wirtschaftsinformatik, dennoch lässt sich ~~folgendes~~ ableiten: Die realen Prozesse können durch Process Mining gut erkennbar gemacht bzw. visualisiert werden. Dadurch können Engpässe schnell und gut erkannt werden und somit die Prozesseffizienz und der Servicegrad deutlich verbessert werden. Des Weiteren können Ereignislogs unterschiedlicher Einsatzfälle erfolgreich bearbeitet werden. Unternehmen, die Process Mining zum ersten Mal verwendet haben, bestehen auf den weiteren zukünftigen Einsatz von Process Mining sowie auch auf die Ausweitung der Nutzung auf weitere Prozesse. Grosse Unternehmen, die eine Vielzahl von standardisierten Geschäftsprozessen bearbeiten, können somit enorme Effekte durch die Prozessoptimierung generieren (Peters und Nauroth, 2019, S. 31 – 33).		Zwar ist das Process Mining eine junge Disziplin der Wirtschaftsinformatik, dennoch lässt sich Folgendes ableiten: Die realen Prozesse können durch Process Mining gut erkennbar gemacht bzw. visualisiert werden. Dadurch können Engpässe schnell und gut erkannt werden und somit die Prozesseffizienz und der Servicegrad deutlich verbessert werden. Des Weiteren können Ereignislogs unterschiedlicher Einsatzfälle erfolgreich bearbeitet werden. Unternehmen, die Process Mining zum ersten Mal verwendet haben, bestehen auf den weiteren zukünftigen Einsatz von Process Mining sowie auch auf die Ausweitung der Nutzung auf weitere Prozesse. Grosse Unternehmen, die eine Vielzahl von standardisierten Geschäftsprozessen bearbeiten, können somit enorme Effekte durch die Prozessoptimierung generieren (Peters und Nauroth, 2019, S. 31 – 33).

	Jedoch stossen die Unternehmen bei der Verwendung von Process Mining auch auf Herausforderungen. Zur Ausführung von Process Mining ist eine hohe Anzahl von gleichen Vorgängen erforderlich, um eine genügend grosse Datenbasis für die Ereignislogs zu bieten. Wenn ein Unternehmen zwar einen grossen Umsatz hat, aber eine geringe Anzahl an Vorgängen, ist das Process Mining nicht sinnvoll. Als Grössenordnung werden in der Theorie 15'000 Vorgänge angegeben. Es muss zudem mit dem Process-Mining-Software-Hersteller oder der unterstützenden Beratungsstelle abgeklärt werden, ob die Datenbasis quantitativ für eine qualitativ aussagekräftige Analyse ausreicht. Wenn ein Unternehmen zwar viele Vorgänge bearbeitet, diese aber mit wenig Personal abwickelt, würde der Nutzen von Process Mining wirtschaftlich ebenfalls in Frage gestellt werden. In diesem Fall reichen herkömmliche Key Performance Indicators (KPI's) aus, um die Prozesseffizienz zu wahren (Peters und Nauroth, 2019, S. 34 – 35).		Jedoch stossen die Unternehmen bei der Verwendung von Process Mining auch auf Herausforderungen. Zur Ausführung von Process Mining ist eine hohe Anzahl von gleichen Vorgängen erforderlich, um eine genügend grosse Datenbasis für die Ereignislogs zu bieten. Wenn ein Unternehmen zwar einen grossen Umsatz hat, aber eine geringe Anzahl an Vorgängen, ist das Process Mining nicht sinnvoll. Als Grössenordnung werden in der Theorie 15'000 Vorgänge angegeben. Es muss zudem mit dem Process-Mining-Software-Hersteller oder der unterstützenden Beratungsstelle abgeklärt werden, ob die Datenbasis quantitativ für eine qualitativ aussagekräftige Analyse ausreicht. Wenn ein Unternehmen zwar viele Vorgänge bearbeitet, diese aber mit wenig Personal abwickelt, würde der Nutzen von Process Mining wirtschaftlich ebenfalls in Frage gestellt werden. In diesem Fall reichen herkömmliche Key Performance Indicators (KPI's) aus, um die Prozesseffizienz zu wahren (Peters und Nauroth, 2019, S. 34 – 35).

Salis.Matteo: /* Allgemeines Verfahren */

2020-10-28T10:26:46Z

Allgemeines Verfahren

← Nächstältere Version		Version vom 28. Oktober 2020, 12:26 Uhr
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	=== Allgemeines Verfahren ===		=== Allgemeines Verfahren ===
	Der Ablauf des Verfahrens wird in Abbildung 1 aufgezeigt. Softwaresysteme, welche zur Unterstützung der realen Geschäftsprozesse eingesetzt werden, speichern Ereignisdaten (Nachrichten, Transaktionen und Protokolle) zu den Prozessen ab. Die Prozessdaten werden in ein Ereignisprotokoll extrahiert, kontrolliert und anschliessend ~~mihilfe~~ einer Process-Mining-Software, welche verschiedene Verfahrensarten kennt, zu einem Prozess rekonstruiert, um den realen Prozess abzubilden (IEEE Taskforce on Process Mining, o. D., S. 3).		Der Ablauf des Verfahrens wird in Abbildung 1 aufgezeigt. Softwaresysteme, welche zur Unterstützung der realen Geschäftsprozesse eingesetzt werden, speichern Ereignisdaten (Nachrichten, Transaktionen und Protokolle) zu den Prozessen ab. Die Prozessdaten werden in ein Ereignisprotokoll extrahiert, kontrolliert und anschliessend mithilfe einer Process-Mining-Software, welche verschiedene Verfahrensarten kennt, zu einem Prozess rekonstruiert, um den realen Prozess abzubilden (IEEE Taskforce on Process Mining, o. D., S. 3).

	[[Datei:Prozessablauf.png\|miniatur\|center\|450px\|Abb. 1: Prozessablauf Process Mining (in Anlehnung an IEEE Taskforce on Process Mining, o. D., S. 3)]]		[[Datei:Prozessablauf.png\|miniatur\|center\|450px\|Abb. 1: Prozessablauf Process Mining (in Anlehnung an IEEE Taskforce on Process Mining, o. D., S. 3)]]

Salis.Matteo: /* Allgemeines Verfahren */

2020-10-28T10:26:26Z

Allgemeines Verfahren

← Nächstältere Version		Version vom 28. Oktober 2020, 12:26 Uhr
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	=== Allgemeines Verfahren ===		=== Allgemeines Verfahren ===
	Der Ablauf des Verfahrens wird in Abbildung 1 aufgezeigt. Softwaresysteme, welche zur Unterstützung der realen Geschäftsprozesse eingesetzt werden, speichern Ereignisdaten (Nachrichten, Transaktionen und Protokolle) zu den Prozessen ab. Die Prozessdaten werden in ein Ereignisprotokoll extrahiert, kontrolliert und anschliessend ~~mit Hilfe~~ einer Process-Mining-Software, welche verschiedene Verfahrensarten kennt, zu einem Prozess rekonstruiert, um den realen Prozess abzubilden (IEEE Taskforce on Process Mining, o. D., S. 3).		Der Ablauf des Verfahrens wird in Abbildung 1 aufgezeigt. Softwaresysteme, welche zur Unterstützung der realen Geschäftsprozesse eingesetzt werden, speichern Ereignisdaten (Nachrichten, Transaktionen und Protokolle) zu den Prozessen ab. Die Prozessdaten werden in ein Ereignisprotokoll extrahiert, kontrolliert und anschliessend mihilfe einer Process-Mining-Software, welche verschiedene Verfahrensarten kennt, zu einem Prozess rekonstruiert, um den realen Prozess abzubilden (IEEE Taskforce on Process Mining, o. D., S. 3).

	[[Datei:Prozessablauf.png\|miniatur\|center\|450px\|Abb. 1: Prozessablauf Process Mining (in Anlehnung an IEEE Taskforce on Process Mining, o. D., S. 3)]]		[[Datei:Prozessablauf.png\|miniatur\|center\|450px\|Abb. 1: Prozessablauf Process Mining (in Anlehnung an IEEE Taskforce on Process Mining, o. D., S. 3)]]

Salis.Matteo: /* Governance, Risk Management und Compliance */

2020-10-28T10:03:48Z

Governance, Risk Management und Compliance

← Nächstältere Version		Version vom 28. Oktober 2020, 12:03 Uhr
Zeile 58:		Zeile 58:

	=== Governance, Risk Management und Compliance ===		=== Governance, Risk Management und Compliance ===
	Mit dem Process Mining lässt sich erkennen ob interne Beschränkungen oder Richtlinien, wie beispielsweise das Vier-Augen-Prinzip oder Autorisierungsgrenzen für Bestellungen, eingehalten werden. Diese lassen darauf schliessen, ob die Geschäftsprozesse ordnungsgemäss abgewickelt werden. Dabei können die Auflagen kostengünstig erfüllt und ein betriebswirtschaftlicher Vorteil generiert werden, da verschiedene (ISO-)Auflagen zusätzlich zu Produkteigenschaften das Dokumentieren von Produktions- und Geschäftsprozessen erfordern (Peters & Nauroth, 2019, S. 27 – 28).		Mit dem Process Mining lässt sich erkennen, ob interne Beschränkungen oder Richtlinien, wie beispielsweise das Vier-Augen-Prinzip oder Autorisierungsgrenzen für Bestellungen, eingehalten werden. Diese lassen darauf schliessen, ob die Geschäftsprozesse ordnungsgemäss abgewickelt werden. Dabei können die Auflagen kostengünstig erfüllt und ein betriebswirtschaftlicher Vorteil generiert werden, da verschiedene (ISO-)Auflagen zusätzlich zu Produkteigenschaften das Dokumentieren von Produktions- und Geschäftsprozessen erfordern (Peters & Nauroth, 2019, S. 27 – 28).

	=== Controlling ===		=== Controlling ===

Salis.Matteo am 28. Oktober 2020 um 10:00 Uhr

2020-10-28T10:00:17Z

← Nächstältere Version		Version vom 28. Oktober 2020, 12:00 Uhr
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	Beim Process Mining wird zwischen verschiedenartigen Verfahren unterschieden. Drei dieser Verfahrensarten sind in Abbildung 2 bildlich dargestellt.		Beim Process Mining wird zwischen verschiedenartigen Verfahren unterschieden. Drei dieser Verfahrensarten sind in Abbildung 2 bildlich dargestellt.

	[[Datei:Drei_Typen.png\|miniatur\|center\|~~450px~~\|Abb. 2: Drei Typen von Verfahren des Process Mining mit ihren Ein- und Ausgaben: (a) Erkennung, (b) Konformitätsprüfung und (c) Erweiterung (Accorsi, Ullrich & van der Aalst, 2012, S. 355)]]		[[Datei:Drei_Typen.png\|miniatur\|center\|500px\|Abb. 2: Drei Typen von Verfahren des Process Mining mit ihren Ein- und Ausgaben: (a) Erkennung, (b) Konformitätsprüfung und (c) Erweiterung (Accorsi, Ullrich & van der Aalst, 2012, S. 355)]]

	Als Erweiterung wurde mittlerweile eine weitere Art des Verfahrens bei fortgeschrittenen kommerziellen Einsätzen festgestellt. Die verschiedenen Arten werden in der untenstehenden Tabelle beschrieben.		Als Erweiterung wurde mittlerweile eine weitere Art des Verfahrens bei fortgeschrittenen kommerziellen Einsätzen festgestellt. Die verschiedenen Arten werden in der untenstehenden Tabelle beschrieben.

Salis.Matteo: Schützte „Process Mining“ ([Bearbeiten=Nur Administratoren erlauben] (unbeschränkt) [Verschieben=Nur Administratoren erlauben] (unbeschränkt))

2020-02-11T09:31:22Z

Schützte „Process Mining“ ([Bearbeiten=Nur Administratoren erlauben] (unbeschränkt) [Verschieben=Nur Administratoren erlauben] (unbeschränkt))

← Nächstältere Version	Version vom 11. Februar 2020, 11:31 Uhr
(kein Unterschied)

Salis.Matteo am 11. Februar 2020 um 09:31 Uhr

2020-02-11T09:31:17Z

← Nächstältere Version		Version vom 11. Februar 2020, 11:31 Uhr
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			{{Geprueft\|+}}

	Process Mining ist eine innovative, auf elektronischen Daten basierende Methode zur Erkennung realer Prozesse, deren Konformitätsprüfung und folglich deren Optimierung (Schmiedel & Jessensky, 2015, S. 61). Dabei werden Informationen, welche von IT-Systemen, wie beispielsweise Enterprise-Resource-Planning-System (ERP) oder Customer-Relationship-Management-System (CRM), bei der Abwicklung von Prozessen hinterlassen werden, zur Prozessvisualisierung genutzt (Peters & Nauroth, 2019, S. 1 - 3).		Process Mining ist eine innovative, auf elektronischen Daten basierende Methode zur Erkennung realer Prozesse, deren Konformitätsprüfung und folglich deren Optimierung (Schmiedel & Jessensky, 2015, S. 61). Dabei werden Informationen, welche von IT-Systemen, wie beispielsweise Enterprise-Resource-Planning-System (ERP) oder Customer-Relationship-Management-System (CRM), bei der Abwicklung von Prozessen hinterlassen werden, zur Prozessvisualisierung genutzt (Peters & Nauroth, 2019, S. 1 - 3).

Branka.Radonjic: /* Process-Mining-Verfahren */

2019-12-16T12:43:32Z

Process-Mining-Verfahren

← Nächstältere Version		Version vom 16. Dezember 2019, 14:43 Uhr
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	=== Allgemeines Verfahren ===		=== Allgemeines Verfahren ===
	Der Ablauf des Verfahrens wird in ~~der~~ Abbildung 1 aufgezeigt. Softwaresysteme, welche zur Unterstützung der realen Geschäftsprozesse eingesetzt werden, speichern Ereignisdaten (Nachrichten, Transaktionen und Protokolle) zu den Prozessen ab. Die Prozessdaten werden in ein Ereignisprotokoll extrahiert, kontrolliert und anschliessend mit Hilfe einer Process-Mining-Software, welche verschiedene Verfahrensarten kennt, zu einem Prozess rekonstruiert, um den realen Prozess abzubilden (IEEE Taskforce on Process Mining, o. D., S. 3).		Der Ablauf des Verfahrens wird in Abbildung 1 aufgezeigt. Softwaresysteme, welche zur Unterstützung der realen Geschäftsprozesse eingesetzt werden, speichern Ereignisdaten (Nachrichten, Transaktionen und Protokolle) zu den Prozessen ab. Die Prozessdaten werden in ein Ereignisprotokoll extrahiert, kontrolliert und anschliessend mit Hilfe einer Process-Mining-Software, welche verschiedene Verfahrensarten kennt, zu einem Prozess rekonstruiert, um den realen Prozess abzubilden (IEEE Taskforce on Process Mining, o. D., S. 3).

	[[Datei:Prozessablauf.png\|miniatur\|center\|450px\|Abb. 1: Prozessablauf Process Mining (in Anlehnung an IEEE Taskforce on Process Mining, o. D., S. 3)]]		[[Datei:Prozessablauf.png\|miniatur\|center\|450px\|Abb. 1: Prozessablauf Process Mining (in Anlehnung an IEEE Taskforce on Process Mining, o. D., S. 3)]]

Paulina.Rogantini: /* Herausforderungen, Chancen und Risiken */

2019-12-15T23:26:24Z

Herausforderungen, Chancen und Risiken

← Nächstältere Version		Version vom 16. Dezember 2019, 01:26 Uhr
Zeile 109:		Zeile 109:

	== Herausforderungen, Chancen und Risiken ==		== Herausforderungen, Chancen und Risiken ==
	Zwar ist das Process Mining eine junge Disziplin der Wirtschaftsinformatik, dennoch lässt sich folgendes ableiten: Die realen Prozesse können durch Process Mining gut erkennbar gemacht bzw. visualisiert werden. Dadurch können Engpässe schnell und gut erkannt werden und somit die Prozesseffizienz und der Servicegrad deutlich verbessert werden. Des Weiteren können Ereignislogs unterschiedlicher Einsatzfälle erfolgreich bearbeitet werden. Unternehmen, die Process Mining zum ersten Mal verwendet haben, bestehen auf den weiteren zukünftigen Einsatz von Process Mining sowie auch auf die Ausweitung der Nutzung auf weitere Prozesse. Grosse Unternehmen, die eine Vielzahl von standardisierten Geschäftsprozessen bearbeiten, können somit enorme Effekte durch die Prozessoptimierung generieren (Peters und Nauroth, 2019, S. 31 - 33).		Zwar ist das Process Mining eine junge Disziplin der Wirtschaftsinformatik, dennoch lässt sich folgendes ableiten: Die realen Prozesse können durch Process Mining gut erkennbar gemacht bzw. visualisiert werden. Dadurch können Engpässe schnell und gut erkannt werden und somit die Prozesseffizienz und der Servicegrad deutlich verbessert werden. Des Weiteren können Ereignislogs unterschiedlicher Einsatzfälle erfolgreich bearbeitet werden. Unternehmen, die Process Mining zum ersten Mal verwendet haben, bestehen auf den weiteren zukünftigen Einsatz von Process Mining sowie auch auf die Ausweitung der Nutzung auf weitere Prozesse. Grosse Unternehmen, die eine Vielzahl von standardisierten Geschäftsprozessen bearbeiten, können somit enorme Effekte durch die Prozessoptimierung generieren (Peters und Nauroth, 2019, S. 31 – 33).

	Jedoch stossen die Unternehmen bei der Verwendung von Process Mining auch auf Herausforderungen. Zur Ausführung von Process Mining ist eine hohe Anzahl von gleichen Vorgängen erforderlich, um eine genügend grosse Datenbasis für die Ereignislogs zu bieten. Wenn ein Unternehmen zwar einen grossen Umsatz hat, aber eine geringe Anzahl an Vorgängen, ist das Process Mining nicht sinnvoll. Als Grössenordnung werden in der Theorie 15'000 Vorgänge angegeben. Es muss zudem mit dem Process-Mining-Software-Hersteller oder der unterstützenden Beratungsstelle abgeklärt werden, ob die Datenbasis quantitativ für eine qualitativ aussagekräftige Analyse ausreicht. Wenn ein Unternehmen zwar viele Vorgänge bearbeitet, diese aber mit wenig Personal abwickelt, würde der Nutzen von Process Mining wirtschaftlich ebenfalls in Frage gestellt werden. In diesem Fall reichen herkömmliche Key Performance Indicators (KPI's) aus, um die Prozesseffizienz zu wahren (Peters und Nauroth, 2019, S. 34 – 35).		Jedoch stossen die Unternehmen bei der Verwendung von Process Mining auch auf Herausforderungen. Zur Ausführung von Process Mining ist eine hohe Anzahl von gleichen Vorgängen erforderlich, um eine genügend grosse Datenbasis für die Ereignislogs zu bieten. Wenn ein Unternehmen zwar einen grossen Umsatz hat, aber eine geringe Anzahl an Vorgängen, ist das Process Mining nicht sinnvoll. Als Grössenordnung werden in der Theorie 15'000 Vorgänge angegeben. Es muss zudem mit dem Process-Mining-Software-Hersteller oder der unterstützenden Beratungsstelle abgeklärt werden, ob die Datenbasis quantitativ für eine qualitativ aussagekräftige Analyse ausreicht. Wenn ein Unternehmen zwar viele Vorgänge bearbeitet, diese aber mit wenig Personal abwickelt, würde der Nutzen von Process Mining wirtschaftlich ebenfalls in Frage gestellt werden. In diesem Fall reichen herkömmliche Key Performance Indicators (KPI's) aus, um die Prozesseffizienz zu wahren (Peters und Nauroth, 2019, S. 34 – 35).