Process-Mining-Connector für ERP-Systeme (ProMiConE)

Abstract

Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) haben häufig keine formalisierte Prozesslandschaft ​(s. Teichmann u. Rozsa 2019, S. 27)​ und nutzen Prozessdaten ausschließlich zur Steuerung betrieblicher Prozesse. Obwohl Geschäftsprozessmanagement für Unternehmen ein wesentlicher Treiber der digitalen Transformation ist ​(s. Höhne et al. 2017, S. 8)​, scheitern 52 Prozent der Unternehmen an einer kennzahlenbasierten Leistungsmessung der Prozesse. Dies liegt mehrheitlich an fehlenden technischen Möglichkeiten und fehlenden Methoden ​(s. Höhne et al. 2017, S. 28)​ und daher werden Optimierungspotenziale nicht systematisch erkannt und umgesetzt.

Process-Mining ist eine Schlüsseltechnologie, die diese Lücke füllt. Process-Mining basiert auf der Analyse von Events der betrieblichen Anwendungssysteme. Dieses Forschungsvorhaben fokussiert Prozesse der Auftragsabwicklung, welche durch ein ERP-System unterstützt werden, da dies in KMU die zentrale Funktion im Unternehmen übernimmt. Sie ermöglicht erstmals eine datenbasierte Modellierung und Analyse der Unternehmensprozesse ​(s. van der Aalst et al. 2012, S. 1)​. Dabei verwendet Process-Mining im Unternehmen vorhandene Ereignisdaten der IT-Systeme und rekonstruiert daraus die Prozessabläufe des Unternehmens. Process-Mining schafft damit Transparenz über die tatsächlich durchgeführten Prozessketten und ermöglicht eine objektive Leistungsanalyse, indem Abweichungen und Schwachstellen (z. B. Schleifen) identifiziert werden können (s. Abbildung 1). Die Prozesskette kann darauf aufbauend fokussiert verbessert werden. Die wirtschaftliche Relevanz von Process-Mining ist innerhalb der Industrie bereits bekannt und interessierte Unternehmen erhoffen sich hierdurch eine höhere Prozesstransparenz und Kosteneffizienz ​(s. Teichmann u. Rozsa 2019, S. 24)​. Aber ein flächendeckender und umfassender Einsatz der Technologie durch KMU ist aktuell wirtschaftlich nicht möglich.