Die Digitalisierung zwingt viele Unternehmen, genauer auf ihre Prozesse zu schauen. Wo liegen die Schwachstellen, warum hakt es, wie könnte es besser laufen? Ganze Prozesslandschaften stehen jetzt auf dem Prüfstand.
Eine verbreitete Methodik, um diese Arbeit systematisch und gewinnbringend zu erledigen ist der Six Sigma Ansatz.
Diesem Ansatz möchten wir Process Mining an die Seite stellen. Eine Analysemethode, welche durch Nutzung von Prozessdaten die Optimierungspotenziale in den Abläufen von Unternehmen identifiziert. Die Technologie schafft so eine verlässliche, datenbasierte Grundlage, um Prozesse an den richtigen Stellen zu verbessern und effizienter zu machen.
Entlang des Six-Sigma-Vorgehens zeigen wir, wie sich jede der DMAIC-Projektphasen durch den Einsatz von Process Mining beschleunigen lässt. DMAIC steht für fünf Six-Sigma-Projektphasen: Define, Measure, Analyse, Improve, Control zu dt. Definieren, Messen, Analysieren, Verbessern, Steuern. Das Resultat sind geringere Projektaufwände bei gleichzeitiger Verbesserung der Kundenzufriedenheit.
Das Einsparpotenzial besteht aus drei Dimensionen:
- Optimierung der betrachteten Geschäftsprozesse durch Reduzierung von Prozesskosten und Ausschuss,
- Straffung des DMAIC-Projekts und damit schnelleres und günstigeres Erreichen der Ziele sowie
- Reduzierung der notwendigen Projektmanagement- und Analyse-Tools und damit Einsparung von Lizenzkosten.
Six Sigma ist ein branchenunabhängiger, datengetriebener Ansatz, der dazu dient, Fehler und deren Ursachen in einem Prozess zu identifizieren und zu beseitigen. Dabei werden verschiedene Methoden kombiniert, um eine statistische Prozesskontrolle zu etablieren, die zu verbesserter Qualität, verkürzten Prozesszyklen sowie zufriedeneren Kunden und motivierteren Mitarbeitern führen soll.
Im Folgenden werfen wir einen Blick auf die einzelnen Phasen des Six Sigma DMAIC-Prozesses. Mit DMAIC werden schrittweise Verbesserungspotenziale bestehender Prozesse aufgedeckt.
Process Mining trägt dazu bei, die Effizienz eines Six-Sigma-Projekts signifikant zu steigern und jede Phase zu beschleunigen. Durch die schnellere Beseitigung von Schwachstellen im Prozess verbessert sich gleichzeitig die Kundenzufriedenheit.
Der Einsatz von Process Mining beschleunigt die Identifizierung relevanter Prozessparameter und die Vorbereitung des Projektaufbaus in der Definitionsphase. In der Measure-Phase profitieren Unternehmen von sofort einsatzbereiten Datenerfassungen und -visualisierungen, was das Prozessverständnis für alle Beteiligten verbessert.
Auch die Analysephase lässt sich viel schneller abschließen, da die Tools die Prozesse automatisch modellieren. Darüber hinaus bieten sich viele nützliche statistische Methoden für die Prozessanalyse und -optimierung, die somit nicht erst selbst modelliert werden müssen.
Process Mining Tools helfen in der Improve-Phase, indem sie faktenbasiert auf das Potenzial zur Optimierung eines Prozesses hinweisen. Außerdem können sie auch für das Monitoring in der Control-Phase eingesetzt werden. Der Erfolg einer Problemlösung wird messbar und die Überwachung des gesamten End-to-End-Prozesses sorgt dafür, dass kontinuierlich an seiner Verbesserung gearbeitet wird.
Process Mining kann als datengetriebener Ansatz betrachtet werden, der mögliche Mängel klassischer Ansätze überwindet, indem er sich auf digitale Footprints wie Logdaten stützt. Es hilft, Prozesse zu erfassen, zu überwachen und zu verbessern, indem es Wissen aus Ereignisprotokollen extrahiert und analysiert, die bereits in Ihren IT-Systemen vorhanden sind. Auf diese Weise bietet Process Mining objektive, faktenbasierte Erkenntnisse, die sich aus Logdaten ableiten. So können Ihre bestehenden Geschäftsprozesse in Bezug auf Compliance, Performance und Effizienz überprüft, analysiert und verbessert werden. Darüber hinaus ermöglicht Process Mining ein kontinuierliches Monitoring des Fortschritts der Verbesserungsmaßnahmen.
Die Vorteile von Process Mining in Six-Sigma-Projekten sind nachhaltig:
Wurde Process Mining einmal erfolgreich etabliert, können Unternehmen auch zukünftig auftretende Schwachstellen im Prozess schneller und leichter erkennen, analysieren, beseitigen und im besten Fall sogar präventiv vermeiden.
