Von den Anfängen bis zur datengetriebenen Prozessoptimierung
In unserem ersten Blogbeitrag, was Process Mining überhaupt ist, haben wir unter anderem die Ziele und Arten von Process Mining besprochen. Doch wie entstand diese Technologie, die in der Lage ist, Datenströme in handfeste Verbesserungen umzuwandeln?
Process Mining ist heute ein unverzichtbares Werkzeug für Unternehmen, um Geschäftsprozesse in der Tiefe zu verstehen und zu optimieren und operative Exzellenz zu erreichen. Die Geschichte des Process Mining ist eng verbunden mit den Entwicklungen im Bereich Datenverarbeitung, Geschäftsprozessmanagement (BPM) und der Evolution der Informationstechnologie.
1. Die frühen Wurzeln: Geschäftsprozessmanagement und Workflow-Systeme
In den 1980er und 1990er Jahren begannen sich Unternehmen verstärkt mit der Optimierung ihrer Geschäftsprozesse zu beschäftigen. Diese Ära war geprägt durch die Einführung von Workflow-Management-Systemen, die dazu dienten, administrative Abläufe zu automatisieren und zu strukturieren. Geschäftsprozessmanagement (BPM) als Disziplin konzentrierte sich auf die Modellierung, Implementierung und Überwachung von Prozessen, um Effizienzsteigerungen zu erzielen.
Das Problem bei BPM ist jedoch häufig, dass die Diagnose auf theoretischen Annahmen beruht. Während die Unternehmen in der Theorie gut funktionierende Prozesse entwarfen, entsprach die Realität also oft nicht den Erwartungen. Es entstand eine Lücke: Es fehlte eine Brücke zwischen dem modellierten Prozess und dem tatsächlichen, gelebten Ablauf.
2. Der Aufstieg der Daten: Digitale Spuren als Schlüssel
Mit dem Fortschritt der IT-Systeme, insbesondere mit der Verbreitung von ERP-Systemen wie SAP, begannen Unternehmen, riesige Mengen an digitalen Daten zu generieren. Zu diesen Daten gehören auch “Event Logs”. Dabei handelt es sich um Protokolldaten, die jede Aktion und jeden Prozessschritt im digitalen Raum aufzeichnen. Jede Bestellung, jede Bearbeitung und jeder Abschluss hinterlässt eine digitale Spur.
Statt weiterhin nur mit theoretischen Modellen zu arbeiten, wurde klar, dass diese Daten verwendet werden können, um die Realität besser zu verstehen. Die Herausforderung bestand jedoch darin, diese riesigen Datenmengen so zu analysieren, dass daraus konkrete Erkenntnisse über die tatsächlichen Abläufe gewonnen werden konnten.
3. Die Geburt von Process Mining: Die akademischen Anfänge
In den frühen 2000er Jahren erkannte der niederländische Informatikprofessor Wil van der Aalst, dass digitale Spuren aus IT-Systemen zur Rekonstruktion und Analyse von Geschäftsprozessen genutzt werden können. Er legte den Grundstein für die Entwicklung von Process Mining, einer Methode, die auf die Analyse von Event Logs spezialisiert ist. Van der Aalst kombinierte dabei Konzepte aus der Informatik, wie Datenanalyse und Algorithmen, mit der Welt des Geschäftsprozessmanagements.
Van der Aalst und sein Team an der Technischen Universität Eindhoven entwickelten die ersten Algorithmen, die aus Event Logs automatisch Prozessmodelle generieren konnten. Diese frühen Entwicklungen ermöglichten es, die tatsächlichen Abläufe in einem Unternehmen objektiv und datenbasiert zu visualisieren, ohne auf Annahmen oder theoretische Modelle angewiesen zu sein.
4. Der Durchbruch: Vom akademischen Ansatz zur Praxis
War Process Mining in seinen frühen Jahren überwiegend ein akademisches Forschungsfeld, erkannten Unternehmen schnell das Potenzial dieser Technologie. In der Praxis konnte Process Mining nicht nur zeigen, wie Prozesse tatsächlich ablaufen, sondern auch Abweichungen und Ineffizienzen identifizieren.
Der entscheidende Durchbruch kam mit der Kommerzialisierung von Process-Mining-Tools. Unternehmen wie Celonis erkannten das Potenzial dieser Technologie und entwickelten benutzerfreundliche Softwarelösungen, mit denen Unternehmen Process Mining in ihre Betriebsabläufe integrieren konnten. Celonis, 2011 gegründet, entwickelte sich schnell zu einem der führenden Anbieter im Bereich Process Mining und brachte die Technologie auf die globale Bühne.
5. Die Evolution: Künstliche Intelligenz und Automatisierung
Mit zunehmender Datenverfügbarkeit und steigender Rechenleistung erlebte Process Mining in den letzten Jahren eine rasante Weiterentwicklung. Heute nutzen Process-Mining-Lösungen nicht nur historische Daten, sondern auch maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um Vorhersagen zu treffen und Prozesse in Echtzeit zu optimieren.
In modernen Implementierungen ist Process Mining weit mehr als nur eine Analysemethode. Es hat sich zu einem zentralen Werkzeug für die digitale Transformation entwickelt, das Unternehmen dabei unterstützt, ihre Prozesse kontinuierlich zu verbessern, die Effizienz zu steigern und wettbewerbsfähig zu bleiben.
6. Fazit: Ein datengetriebenes Werkzeug für die Zukunft
Die Geschichte von Process Mining zeigt, wie aus der intelligenten Kombination von Geschäftsprozessmanagement und Datenanalyse eine völlig neue Disziplin entstehen kann. Was einst als akademisches Forschungsfeld begann, hat sich zu einem der mächtigsten Werkzeuge für Unternehmen weltweit entwickelt. Von den Anfängen in der Wissenschaft bis zur breiten kommerziellen Anwendung in Unternehmen: Process Mining hat die Art und Weise, wie Organisationen ihre Prozesse verstehen und optimieren, revolutioniert – und wird dies auch in Zukunft tun.
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