Die folgende Hausarbeit befasst sich mit der Technologie des Prozessmanagement und befasst sich mit der Fragestellung, wie sich Process-Mining auf das Consulting auswirkt.
Dazu wird zunächst allgemein auf die Process-Mining Technologie eingegangen und diese mit anderen klassischen Prozessoptimierungsmethoden verglichen. Darauffolgend wird anhand von zwei Beispielen gezeigt, wie Unternehmen die Technologie in ihrem Unternehmen integriert haben. Abschließend werden die Auswirkungen auf das Consulting erarbeitet und ein Ausblick hinsichtlich der zukünftigen Entwicklung der Process-Mining Technologie gegeben.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
2. Process Mining
2.1 Entstehung der heutigen Process-Mining Technologie
2.2 Anwendungsszenarien
2.3 Funktionsweise
3. Klassische Prozessoptimierung und Process Mining
3.1 Verfahren der klassischen Prozessoptimierung
3.1.1 Kaizen
3.1.2 Business Process Reengineering
3.1.3 5S-Methode
3.1.4 Six Sigma
3.2 Vor- und Nachteile von Process Mining
3.3 Chancen und Risiken von Process Mining
4. Process Mining in Konzernen
4.1 Porsche:
4.2 Telekom:
5. Auswirkungen auf das Consulting
6. Fazit
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit untersucht die Bedeutung von Process Mining als moderne Technologie zur Prozessoptimierung und analysiert deren Auswirkungen auf die Tätigkeit von Unternehmensberatern. Es wird der Frage nachgegangen, wie sich diese softwaregestützte Analyseform in bestehende Beratungskontexte einfügt und welche Veränderungen sich daraus für das Consulting ergeben.
- Grundlagen und Funktionsweise der Process-Mining-Technologie
- Vergleich von Process Mining mit klassischen Optimierungsmethoden (z.B. Kaizen, Six Sigma)
- Anwendung von Process Mining in der Unternehmenspraxis anhand von Fallbeispielen (Porsche, Telekom)
- Wandel der Rolle des Consultants durch zunehmende Digitalisierung und Virtualisierung
Auszug aus dem Buch
2.3 Funktionsweise
Je nach Unternehmensumfeld laufen in Unternehmen täglich viele verschiedene Prozesse ab, die maßgeblich zum Erfolg bzw. Misserfolg eines Unternehmens beitragen. Aufgabe des Prozessmanagement ist es, diese Prozesse bestmöglich auszulegen, sodass die Prozesse geringe Durchlaufzeiten und Prozesskosten bei einer gleichzeitigen hohen Prozessstabilität aufweisen. Dazu werden die Geschäftsprozesse in ihrem Ablauf theoretisch festgeschrieben (vgl. PricewaterhouseCoopers AG, 2011, S. 10 f.).
In der Realität laufen die optimalen Prozesse häufig jedoch anders ab, wodurch sich die Durchlaufzeiten, die Prozesskosten und auch die Prozessstabilität unbemerkt verschlechtern. Abweichungen zwischen den Soll- und Ist-Prozessen zu erkennen gilt als sehr zeitintensiv und erfordert eine hohe Expertise der einzelnen, prozessbeteiligten Fachbereiche. Die Process-Mining Technologie behandelt dieses grundlegende Problem. Die IT-Software erfasst die Gesamtheit der digitalen Daten der verschiedenen Unternehmensprozesse und visualisiert die Prozesse aus den Resultaten realitätsgetreu (vgl. Rozinat & Söllner, 2014, S. 5).
Process-Mining baut auf sogenannten Logs und Bewegungsdateien auf. Diese Datenformate speichern sämtliche Aktivitäten, die bei der Ausführung des jeweiligen Prozesses im Informationssystem ausgeführt werden. Dabei werden Informationen über den Bearbeiter und den Zeitpunkt der Ausführung der einzelnen Prozessschritte erfasst. Neben offensichtlichen Arbeitsabläufen wird zusätzlich verborgenes Prozesswissen, zum Beispiel über Datenblattzugriffe verschiedener Mitarbeiter, berücksichtigt. Mit Hilfe von statistischen Verfahren werden Auftrittswahrscheinlichkeiten der einzelnen Prozessschritte berechnet. Durch das Zusammenführen der einzelnen Prozessschritte ermittelt Process-Mining anschließend den tatsächlichen Ist-Prozess. Auf Basis der Ist-Prozesse ist es den Unternehmen möglich, Vergleiche mit den Soll-Prozessen durchzuführen und Schwachstellen zu ermitteln (vgl. 1&1 IONOS SE, 2019).
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Die Einleitung beleuchtet den steigenden Kostendruck und die Notwendigkeit zur Prozessoptimierung in einer digitalisierten Wirtschaft, wobei Process Mining als zentrales Analyseinstrument eingeführt wird.
2. Process Mining: Dieses Kapitel erläutert die Entstehung, die funktionalen Grundlagen und die Anwendungsszenarien der Technologie, die auf digitalen Logdaten basiert.
3. Klassische Prozessoptimierung und Process Mining: Hier erfolgt eine Gegenüberstellung klassischer Methoden wie Kaizen oder Six Sigma mit den spezifischen Vor- und Nachteilen sowie Chancen und Risiken von Process Mining.
4. Process Mining in Konzernen: Anhand der Beispiele Porsche und Deutsche Telekom wird die praktische Implementierung und der Nutzen von Process Mining zur Identifikation von Prozessschwächen demonstriert.
5. Auswirkungen auf das Consulting: Das Kapitel diskutiert, wie die zunehmende Virtualisierung durch Process Mining die Arbeitsweise und den Stellenwert externer Berater verändert.
6. Fazit: Die Zusammenfassung zieht ein Resümee über die Zukunftsperspektiven der Technologie und die fortwährende Notwendigkeit menschlicher Interpretation im Prozessmanagement.
Schlüsselwörter
Process Mining, Prozessoptimierung, Unternehmensberatung, Consulting, Digitalisierung, Geschäftsprozessmanagement, Datenanalyse, Automatisierung, Soll-Ist-Vergleich, Prozessstabilität, Effizienzsteigerung, Logdaten, Künstliche Intelligenz, Innovationsmanagement, Prozessvisualisierung
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Seminararbeit grundlegend?
Die Arbeit beschäftigt sich mit der Process-Mining-Technologie als modernem Werkzeug zur Prozessoptimierung und untersucht, wie diese Technologie die tägliche Arbeit und die Rolle von Unternehmensberatern beeinflusst.
Welche zentralen Themenfelder deckt die Arbeit ab?
Die Schwerpunkte liegen auf der Funktionsweise von Process Mining, dem Vergleich zu traditionellen Optimierungsmethoden und der praktischen Anwendung in großen Konzernen.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist es, die Auswirkungen der zunehmenden Nutzung von Process-Mining-Tools in Unternehmen auf die Beratungsbranche zu analysieren und kritisch zu hinterfragen.
Welche wissenschaftliche Methode wird primär angewandt?
Die Arbeit basiert auf einer theoretischen Literaturanalyse sowie dem Studium von Fallbeispielen, um die praktische Relevanz und Wirkung von Process Mining zu verdeutlichen.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die technologischen Grundlagen, den Vergleich mit klassischen Methoden wie Six Sigma oder Kaizen, sowie die Darstellung der Anwendung bei Porsche und der Telekom.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren das Dokument?
Die Arbeit wird maßgeblich durch Begriffe wie Process Mining, Prozessoptimierung, Consulting, Digitalisierung und Datenanalyse bestimmt.
Wie unterscheidet sich Process Mining laut Arbeit von manuellen Methoden?
Im Gegensatz zu manuellen Erhebungen, bei denen Mitarbeiter ihr Verhalten ändern können (Beobachter-Effekt), nutzt Process Mining objektive digitale Logdaten, die ein realitätsgetreues Bild der Prozesse liefern.
Welche Herausforderungen bei der Implementierung von Process Mining werden genannt?
Eine zentrale Herausforderung ist die Integration von Daten aus unterschiedlichen Systemen in eine einheitliche Struktur sowie die Notwendigkeit, das Fachpersonal zu schulen und die Analyseergebnisse richtig zu interpretieren.
- Arbeit zitieren
- B. Eng Lucas Conze (Autor:in), 2021, Process Mining. Moderne Form der Prozessoptimierung und Auswirkungen auf das Consulting, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1012087
