Der Durchbruch von iGrafx in der Process-Mining-Technologie
Von Fabrice Baranski Vizepräsident für Produktmanagement, Mining
Einleitung
Process Mining ist eine revolutionäre Technologie, die es Unternehmen ermöglicht, ihre betrieblichen Arbeitsabläufe durch die Linse von Daten aus ihren eigenen Informationssystemen zu analysieren und zu verstehen. Herkömmliche Process-Mining-Algorithmen konzentrieren sich in der Regel auf einen einzigen Zeitstempel für jede Aktivität, der in der Regel der Zeitpunkt ist, an dem die Aktivität abgeschlossen ist.
Der iGrafx Process Mining-Algorithmus nutzt einen neuartigen Ansatz, der auf zwei Zeitstempeln (Beginn und Ende einer Aktivität) basiert. Dadurch kann die Aktivitätsdauer gemessen werden. Am wichtigsten ist jedoch, dass dies zu einer Analyse von Aktivitäten führt, die gleichzeitig stattfinden, wodurch die traditionelle lineare Linse durchbrochen wird, durch die Process Mining-Visualisierungen präsentiert werden.
In diesem Blog geht es darum, wie dieser neue Algorithmus Unternehmen einen enormen Mehrwert bietet, indem er intuitiver, genauer und leistungsfähiger ist als Algorithmen, die von anderen Process-Mining-Anbietern verwendet werden.
Die Process-Mining-Innovation von iGrafx
Was diesen neuartigen Algorithmus auszeichnet, ist seine geniale Fähigkeit, zwei zeitliche Dimensionen für jede Aufgabe zu erfassen: die Einleitung und den Abschluss. Dieser Dual-Timestamp-Ansatz ermöglicht eine weitaus detailliertere und umfassendere Analyse der Aktivitätsdauer und der Intervalle der Inaktivität zwischen ihnen. Diese Dauern sind die Grundlage, um zu erkennen, welche Aktivitäten in einem Prozess gleichzeitig stattfinden.
Andere bahnbrechende Verbesserungen im Process Mining, wie z. B. objektzentrierte Process Mining (OCPM)-Algorithmen, verfehlen das ultimative Ziel einer echten Prozesstransparenz, ohne die oben erwähnte Nebenläufigkeitsanalyse zu berücksichtigen. Engpässe würden unentdeckt bleiben, der ROI würde falsch berechnet und Change-Management-Programme wären weniger effektiv. Schauen wir uns die Vorteile an, die sich aus diesem neuartigen Algorithmus ergeben.
Ein Algorithmus, der prädiktive Analaytik und AI verbessert
iGrafx Process Mining bietet eine weitaus genauere und repräsentativere Prozesserkennung, und erhöht die Präzision und Korrektheit von KI-Modellen damit erheblich, wenn diese erkannten Prozesse für prädiktive Analytik oder andere KI-gesteuerte Anwendungen verwendet werden. Dieser Sprung in der Genauigkeit versetzt iGrafx in die Lage, die Spitze dieser Technologie bereitzustellen und sicherzustellen, dass ihre prädiktiven Erkenntnisse und präskriptiven Anleitungen nicht nur präzise, sondern auch äußerst zuverlässig sind.
Vorteile von iGrafx Process Mining gegenüber herkömmlichen Algorithmen
- Verbesserte Transparenz bei Engpässen
Durch die genaue Festlegung des Beginns und Endes von Aufgaben werden Engpässe effektiver identifiziert. Herkömmliche Algorithmen würden die Zeit zwischen zwei Aktivitäten als Engpass hervorheben, wenn eine Aktivität der wahre Engpass sein könnte.
- Verborgene Parallelität aufdecken
Parallelität ist etwas, das wir in unserem Alltag erleben. Wenn du eine Mahlzeit zubereitest, kann es sein, dass das Essen im Ofen kocht, während du gleichzeitig eine Soße zubereitest. Bei Geschäftsprozessen ist das nicht anders. Herkömmliche Process-Mining-Algorithmen interpretieren gleichzeitige Aktivitäten fälschlicherweise als sequenziell. Der iGrafx-Algorithmus hingegen identifiziert Aktivitäten, die gleichzeitig auftreten, eindeutig. Das Verständnis der Realität der Prozessausführung macht jede Art von Prozess-Re-Engineering oder Change-Management-Bemühungen effektiver.
- Erhöhte Präzision bei der Konformitätsprüfung
Bei der Konformitätsprüfung wird die tatsächliche Prozessleistung mit einem gewünschten Prozessmodell verglichen (in der Regel ein “Goldstandard”). Diese Modelle liegen im BPMN-Format vor und beschreiben bereits explizit die Parallelität in Prozessen. Herkömmliche Process-Mining-Algorithmen können keine Konformitätsprüfung mit einem hohen Maß an Genauigkeit durchführen, da sie diese Parallelität nicht erfassen, was zu einer klassischen Äpfel-Birnen-Situation führt.
- Eine solide Grundlage für KI
Die detaillierte Datenerfassung zur Aktivitätsdauer bietet einen angereicherten Datensatz, auf den künstliche Intelligenz angewendet werden kann. KI-prädiktive und präskriptive Modelle werden robuster, indem sie präzise Messungen von Dauer und Intervallen integrieren. Dieser Datenreichtum ermöglicht es der KI, nuanciertere Erkenntnisse zu liefern und das Prozessverhalten mit überragender Genauigkeit vorherzusagen. Da herkömmliche Process-Mining-Algorithmen den Prozess nicht genau darstellen, sind auch die Vorhersagen für diese Prozesse ungenau.
- Ende-zu-Ende-Analyse mit verbessertem Realismus
Die Ende-zu-Ende-Prozessanalyse ist entscheidend für ein vollständiges Verständnis der Abläufe eines Unternehmens. In der Realität sind Prozesse selten linear; Dabei handelt es sich um Tätigkeiten, die oft parallel stattfinden. Ohne die richtige Berücksichtigung der Parallelität können herkömmliche Process-Mining-Algorithmen eine zu vereinfachte und damit ungenaue Darstellung von Prozessen bieten. Der iGrafx-Algorithmus stellt den Prozess intuitiv dar, so wie ihn ein normaler Mensch beschreiben würde.
- Vermeidung fehlgeleiteter Analysen
Die Vernachlässigung der Parallelität in Prozessen kann zu fehlerhaften Analysen führen, bei denen Optimierungsmöglichkeiten übersehen werden. Wenn Unternehmen fälschlicherweise davon ausgehen, dass Aufgaben rein sequentiell sind, können sie ihre Verbesserungsbemühungen fehlleiten oder erhebliche Effizienzgewinne verpassen. Der iGrafx-Algorithmus umgeht diese Falle, indem er die wahre Natur von Prozessen aufdeckt, was oft die gleichzeitige Ausführung von Aufgaben beinhaltet.
- Realitätsbasierte Prozessoptimierung
Durch das Erkennen und Messen von Parallelität können Unternehmen ihre Prozesse auf der Grundlage genauer Daten optimieren. Dadurch wird nicht nur ermittelt, wo und wie Ressourcen besser genutzt werden können, sondern auch Prozesse angepasst, um gleichzeitig ausgeführte Aktivitäten zu nutzen, wodurch die Durchlaufzeiten verkürzt und die Produktivität gesteigert werden.
Schlussfolgerung:
Die Einführung einer Process-Mining-Technologie, die einen Algorithmus nutzt, der auf mehreren Zeitstempeln und der Parallelitätserkennung basiert, bietet erhebliche Vorteile gegenüber herkömmlichen Methoden. Dieser innovative Ansatz ermöglicht ein vollständigeres und detaillierteres Verständnis der betrieblichen Prozesse, was sich in einer verbesserten Identifizierung von Engpässen, einer präzisen Parallelitätsanalyse, einer genaueren Konformitätsprüfung und einer robusten Grundlage für die Nutzung künstlicher Intelligenz niederschlägt. Während konkurrierende Lösungen, wie die von Celonis, derzeit den Markt anführen, definiert dieser neue Algorithmus die Process-Mining-Standards neu und katapultiert Unternehmen auf ein beispielloses Maß an Effizienz und Leistung.
Die Implementierung eines Process-Mining-Algorithmus, der für jede Aufgabe zwei Zeitstempel erfasst, ist entscheidend für eine genaue und realistische Analyse der betrieblichen Prozesse. Durch die Nutzung der inhärenten Parallelität in realen Geschäftsaktivitäten umgeht dieser Algorithmus die Fallstricke einer zu vereinfachten Analyse und ebnet den Weg für Verbesserungen, die auf der wahren Dynamik von Prozessen basieren. Darüber hinaus bildet diese Methode eine solide Grundlage für fortschrittliche Analysen, einschließlich des Einsatzes künstlicher Intelligenz, um die Grenzen des Geschäftsprozessverständnisses und der Optimierung noch weiter zu verschieben.