Process Mining ist eine datengetriebene Methode, um Prozesse zu analysieren.

Prozessanalysen können Unternehmen helfen, Schwachpunkte in ihren Prozessen zu identifizieren, zu bewerten und zu beheben.  Klassische Methoden der Prozessanalyse schaffen dies aber nicht immer gleich effizient. Prozessdokumentationen sind häufig nicht aktuell, Prozessworkshops erlauben nur einen eingeschränkten Blick auf Prozessperformance und die Anwendung von Benchmarks bietet sich aufgrund fehlender Vergleichbarkeit in den seltensten Fällen an.

Nutzen:

  • Faktenbasiert: Klassische Prozessanalysen basieren auf subjektiven Einschätzung weniger Fachexperten und führen so zu verzerrten Prozessbildern
  • Process Mining ist durch seine Datenbasiertheit zu 100% valide und stellt Ihre Prozesse so dar, wie sie in Ihren Systemen festgehalten werden
  • Effizient: Klassische Prozessanalysen benötigen aufwändige Tiefeninterviews mit Fachexperten in mehreren Iterationsschleifen
  • Process Mining ermöglicht eine schnelle und vollständige Prozessanalyse auf Basis Ihrer Systemdaten
  • Wiederholbar: Klassische Prozessanalysen ergeben ein einmaliges, statisches Bild Ihres Prozesses
  • Process Mining baut auf Datentransformationsstrecken (ETL) auf, die jederzeit für weitere Analysen oder zur Validierung von Prozessanpassungen genutzt werden können
Ihr Ansprechpartner:

Dr. Gregor Scheithauer

metafinanz Informationssysteme GmbH
Leopoldstraße 146 | 80804 München

Tel.: +49 89 360531-5533

Mail: gregor.scheithauer@metafinanz.de

Wie können Sie Process Mining konkret nutzen?

Customer Journey Analyse & Optimierung

  • Den Prozess mit den Augen des Kunden sehen
  • Kundenprobleme identifizieren
  • Die Customer Journey optimieren

Process Performance

  • Verstehen, wie lange bestimmte Arbeitsvorgänge dauern
  • Verstehen, wo Liegezeiten entstehen
  • Ursachen für lange Lauf- und Liegezeiten identifizieren

Entscheidungen für Automatisierungen fundiert treffen

  • Systemdaten analysierbar machen
  • Automatisierbare Prozesse identifizieren
  • Objektiv begründete Entscheidungen für Automatisierungen treffen

SLAs und Performance Analyse

  • Definierte SLAs datenbasiert abbilden
  • Abweichungen frühzeitig erkennen
  • Gegenmaßnahmen rechtzeitig ergreifen

Compliance-Risiken & -Kontrollen analysieren und optimieren

  • Definierte SLAs datenbasiert abbilden
  • Abweichungen frühzeitig erkennen
  • Gegenmaßnahmen rechtzeitig ergreifen

Unsere Stärken, Ihre Vorteile

Process-Mining-Projekterfahrung – Seit mehr als sechs Jahren begleiten wir unsere Kunden in unterschiedlichen Projekten
Ganzheitliche Optimierung Neben der eigentlichen Process-Mining-Analyse leiten wir konkrete Optimierungspotentiale für Ihre Prozesse ab und etablieren mit Ihnen Strukturen für einen kontinuierlichen Verbesserungsprozess (KVP).
Das perfekte Team – Unser Process-Mining-Team arbeitet grundsätzlich agil und vereint wichtige Skills für ein Process-Mining-Projekt: Prozessoptimierung, Data Science und Branchenwissen.
Technologische Expertise – Wir verfügen über Process-Mining-Tool-Expertise z.B. über Celonis und Fluxicon Disco, sowie über Big-Data-Technologien und über Data Science Werkzeuge R und Python.

Unsere Projekterlebnisse

Unser Erfolg ist der Erfolg unserer Kunden.

Process Mining identifiziert Verbesserungspotential im Qualitätssicherungsprozess eines Pharmaunternehmens

Fokus auf Prozesstransparenz, Durchlaufzeiten und Prozesszeittreiber

Mehr

Durch die quantitative Analyse des Produktfreigabeprozesses unseres Kunden wurden zunächst konkrete Prozesszeittreiber identifiziert. Unter Verwendung eines auf den Kunden angepassten Process Mining Ansatzes sowie unter Einsatz individualisierter Advanced Analytics und Programming Tools konnte unser Team in kürzester Zeit zugrundeliegende Probleme im Freigabeprozess identifizieren. Mittels Prozessvisualisierungen und weiterer Analysen des Ist-Zustandes wurden zudem Inkonsistenzen zwischen dem Datenbestand einzelner Business Units aufgedeckt. Ausgehend von dieser umfassenden Ursachenanalyse konnte der Kunde gezielt Verbesserungsmaßnahmen ableiten, um den Produktfreigabeprozess effizienter zu gestalten.

Fokus auf fehlerhafte Klassifizierungen und Nacharbeiten

Mehr

Für einen Versicherungskonzern identifizierten wir in kürzester Zeit Ursachen und Problemfelder für Prozessineffizienzen mittels datengetriebener Prozessanalyse. Mit unserer Erfahrung im Einsatz von Process Mining und der technischen Analyse von Daten konnten wir für unseren Kunden faktenbasierte Prozesstransparenz schaffen und Fehlerquoten, Prozessrücksprünge sowie tatsächliche Durchlauf- und Liegezeiten in der Leistungsabrechnung nachvollziehbar analysieren.
Mittels strukturierter Hypothesenbildung ermöglichten wir eine fokussierte Beantwortung von Kundenfragestellungen und die Identifikation von Optimierungspotenzialen. Unserem Kunden konnten wir erfolgversprechende Verbesserungsmaßnahmen für einen effizienteren Prozess in der Leistungsabrechnung bereitstellen.

Datengetriebene Prozessanalyse schafft Transparenz in der Leistungsabrechnung einer Versicherung

Optimierung von Vertriebs- und Bestandsprozessen einer privaten Krankenkasse durch Process Mining

Fokus auf Erhöhung des Automatisierungsgrads und Verkürzung von Prozessdurchlaufzeiten

Mehr

Wir unterstützten unseren Kunden mittels datengetriebener Prozessanalyse Ineffizienzen in kundenorientierten Multi-Channel Prozessen für Versicherungsprodukte aufzudecken und somit manuelle Arbeiten und Durchlaufzeiten zu optimieren. Durch den effektiven Einsatz von automatischer Prozess- und Datenvisualisierung stellten wir unserem Kunden ein wertvollen Einblick in seine Prozessverläufe bereit. Die dadurch gewonnene Prozesstransparenz erlaubte eine tiefergehende Analyse, um Durchlaufzeiten, Gründe für manuelle Arbeiten und ihre Auswirkungen vollständig zu erheben und zu bewerten. Die Ergebnisse unserer Prozessanalyse führte zu einer schnellen Identifikation von Optimierungspotenzialen und die Ableitung von umsetzbaren Verbesserungsmaßnahmen.

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Dr. Gregor Scheithauer

metafinanz Informationssysteme GmbH
Leopoldstraße 146 | 80804 München

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