Process Mining
Die Revolution im Prozessmanagement
Process Mining im Kreditprozess
Eine Identifikation der wesentlichen Stellhebel zur kurzfristigen Reduzierung von Schleifen, Vermeidung langer Durchlaufzeiten und Steigerung der Bearbeitungseffizienz.
- Analyse von Schleifen nach Prozessschritten
- Liegezeiten und Bearbeitungszeiten
- Mittelwerte und Bandbreiten
- Durchlaufzeiten nach Prozessvarianten
- Abweichungsanalysen Best Practice
- Korrelationen mit Produktmerkmalen
- Einfluss Objekt / Kundenmerkmale
Process Mining im Incident Prozess
Eine deutsche Großbank hat in ihrem IT-Incident-Prozess mit über die Jahre tendenziell zunehmenden Durchlaufzeiten und Prozessschleifen zu kämpfen, was diverse negative Konsequenzen mit sich bringt. Das Vorgehen mit Process Mining sah wie folgt aus:
- Analyse der Daten, die alle Incidents der letzten Jahre im System hinterlassen haben
- Nutzung spezieller Process-Mining-Software zur Auswertung großer Datenmengen und Ableitung der relevanten Zusammenhänge
- Datenbasierter Aufbau der Current State Map (volllständige Transparenz über den IST-Zustand)
- Erkennen von Schwerpunkten für Handlungsfelder
- Erarbeitung von Maßnahmen in Workshops unter Nutzung der Daten
7,7 Tage Ø Durchlaufzeit
9 Typen von Prozessschritten
11 Kontakttypen, 10 Kategorien
148.783 Statusschleifen
Tagesbasierte Produktionssteuerung
Mit Process Mining wird die erforderliche Datengrundlage bereitgestellt, eine industrieübliche Produktionssteuerung zu verankern.
- Produktivität auf Tagesebene, Differenzierung SLA kritische Aufträge
- Hohe Schwankungen des Bereiches innerhalb der Tage
- Management von Leerkapazitäten zur Effizienzsteigerung
- Produktivitätsspitzen zeigen Leistungsfähigkeit der Organisation
- Bandbreiten der Bearbeitung verdeutlichen Standardisierungspotenzial
End2End Prozessoptimierung
Was in der Industrie bereits seit Jahren als Standard gilt, ist bei Banken und Versicherungen noch immer Neuland: Process Mining. Der Datenberg wird immer größer, aber keiner weiß, wie er richtig zu bezwingen ist. Dabei bieten diese ungenutzten Daten ein enormes Potenzial. Richtig ausgewertet, helfen sie nicht nur dabei Prozesse zu optimieren, sondern auch Effizienzen zu steigern und Kosten zu senken – was sich langfristig auch positiv auf die Kundenzufriedenheit auswirkt.