Moderne Unternehmen sind bestrebt, ihre Gesch\u00e4ftsprozesse mit KI zu transformieren \u2013 fast jedes Unternehmen, das wir auf der iGrafx treffen, hat sie auf ihrer Roadmap. Das sollte nicht \u00fcberraschen: Die Chance ist enorm, Prozesse nicht nur schneller oder billiger zu machen, sondern sie intelligenter, anpassungsf\u00e4higer und letztlich wertvoller zu machen. <\/p>\n
Allerdings ist KI ohne eine begleitende Strategie ein Rezept f\u00fcr Zeit- und Geldverschwendung. Bevor F\u00fchrungskr\u00e4fte einsteigen, m\u00fcssen sie sich fragen: Welche Ergebnisse versuchen wir zu erreichen? Wie messen wir den Erfolg? Wie sollen unsere Prozesse nach dem Einsatz von KI aussehen? <\/em><\/p>\n Die Realit\u00e4t ist, dass die meisten Transformationsprojekte aus einem von zwei Gr\u00fcnden (oder beiden) scheitern. Entweder: <\/p>\n Hier ist Prozessintelligenz unerl\u00e4sslich und bietet die Klarheit, den Kontext und die Governance, um sicherzustellen, dass KI einen echten, messbaren Wert liefert. Viele Unternehmen haben sich dem Prozess-Mining<\/a> zugewandt, um eine Grundlage f\u00fcr den Betrieb ihrer Abl\u00e4ufe zu schaffen. Sie decken auf, wie Ist-Prozesse im gesamten Unternehmen ausgef\u00fchrt werden, indem sie Systemprotokolle von Unternehmensanwendungen untersuchen. Dies bietet Einblick in die Prozesse und kann auch dazu beitragen, Ineffizienzen aufzudecken: Prozesse, die zu lange dauern, viele Nacharbeiten beinhalten oder sich auf die Kundenzufriedenheit auswirken. <\/p>\n In der Praxis reicht dies jedoch nicht aus, um eine erfolgreiche Transformation zu gew\u00e4hrleisten. Was beim Prozess-Mining fehlt, ist der Kontext. Dies sind einige der wichtigsten Fragen, die durch Prozess-Mining einfach nicht beantwortet werden k\u00f6nnen: <\/p>\n <\/p>\n Was Branchenanalysten andeuten und was wir bei iGrafx sehen, ist eine massive Verschiebung von Mining-getriebener zu modellbewusster Prozessintelligenz<\/a>.<\/p>\n Prozess-Mining schaut sich Systemprotokolle an, um Ihnen mitzuteilen, was zu einem bestimmten Zeitpunkt passiert ist \u2013 Sie haben etwas versendet, eine Rechnung erstellt, Waren geliefert usw. Es kann Ihnen z. B. dabei helfen, zu erkennen, dass es eine gro\u00dfe Verz\u00f6gerung zwischen der Belastung des Kunden und der \u00dcberpr\u00fcfung des Inventars gab, aber es sagt Ihnen nicht, dass der beabsichtigte Prozess darauf ausgelegt war, den Bestand zu \u00fcberpr\u00fcfen, bevor <\/em>er dem Kunden in Rechnung gestellt wurde. Mit Hilfe von modellbewusster Prozessintelligenz k\u00f6nnen Sie die Art und Weise, wie der Prozess ausgef\u00fchrt wird, grundlegend \u00e4ndern, um den beabsichtigten Schritten zu folgen, anstatt die Verz\u00f6gerung zwischen zwei Schritten zu beseitigen, die nur zu unzufriedenen Kunden f\u00fchrt. <\/p>\n Ein Modell enth\u00e4lt Metadaten \u00fcber den Prozess \u2013 Rollen und Verantwortlichkeiten, Richtlinien und Risiken, Beziehungen, Strategien, Anforderungen usw. Beginnend mit einem Modell und anschlie\u00dfende Erweiterung durch Prozess-Mining bietet es den tiefen Kontext, der erforderlich ist, um Ihre Prozesse zu verstehen und zu verbessern \u2013 einschlie\u00dflich der M\u00f6glichkeit, die Auswirkungen Ihrer \u00c4nderungen zu quantifizieren und zu \u00fcberwachen. <\/p>\n <\/p>\n Modellbewusste Prozessintelligenz integriert Prozess-Mining, Modellierung<\/a>, Simulation<\/a> und Predictive Analytics, die alle durch ein “Single Source of Truth”-Prozess-Repository verbunden sind. Prozess-Mining liefert Einblicke in die Ausf\u00fchrung, Prozessmodellierung liefert den Kontext und die Governance, und Simulation und Predictive Analytics bieten die Voraussicht, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Probleme aufzudecken, bevor sie auftreten. <\/p>\n Die Simulation erm\u00f6glicht es Teams auch, Was-w\u00e4re-wenn-Szenarien durchzuf\u00fchren, die Ihnen die positiven und negativen Auswirkungen einer \u00c4nderung aufzeigen, ohne Risiko oder Vorabinvestitionen. Wie wird sich mein Prozess beispielsweise ver\u00e4ndern, wenn ich KI einsetze, mehr Ressourcen hinzuf\u00fcge oder eine neue Maschine implementiere? Dies macht das R\u00e4tselraten bei Prozess\u00e4nderungen \u00fcberfl\u00fcssig und stellt sicher, dass Ihre Strategie die erwarteten Ergebnisse liefert, bevor sie in der Produktion eingesetzt wird. <\/p>\n Bei iGrafx setzen wir auf einen bew\u00e4hrten 3-Phasen-Ansatz: Entdecken, Design, Optimieren<\/strong>. Entdecken Sie Ihre bestehenden Prozesse durch Prozess-Mining oder mit Pia (unserem GenAI Prozessintelligenz Assistant f\u00fcr SOP-Upload)<\/a>, entwerfen Sie ideale zuk\u00fcnftige Prozesse, die den Vorschriften und internen Richtlinien entsprechen, und optimieren Sie sie dann kontinuierlich, um die operative Leistung im Einklang mit der Strategie zu maximieren. <\/p>\n Viele Unternehmen machen einen Fehltritt, wenn sie die Designphase \u00fcberspringen und direkt von der Entdeckung zur Optimierung \u00fcbergehen. Modellbewusste Prozessintelligenz unterst\u00fctzt eine bessere, sicherere Transformation, bettet Compliance in Prozesse ein und stimmt die Strategie auf die Ausf\u00fchrung ab, um die Leistung anhand Ihrer Modelle zu messen. Es ist nicht realistisch, ein Prozess-Mining-Projekt durchzuf\u00fchren und dann zu erwarten, 10 Millionen US-Dollar einzusparen, indem Ineffizienzen beseitigt werden (durch Ad-hoc-Fixes, Automatisierung oder KI). Bei modellbewusster Prozessintelligenz geht es darum, den Kreislauf zu schlie\u00dfen: den \u00dcbergang zu messbaren, ergebnisorientierten Anwendungsf\u00e4llen und den Nachweis eines echten Gesch\u00e4ftswerts. <\/p>\n <\/p>\n Ein Prozess-Repository bietet eine leistungsstarke Grundlage f\u00fcr Unternehmen, indem es als einzige Quelle der Wahrheit f\u00fcr alle Prozesskomponenten dient. Es stellt sicher, dass Modelle, die durch Prozess-Mining angereichert wurden, mit ihrem vollst\u00e4ndigen Gesch\u00e4ftskontext erfasst werden, wodurch ein vollst\u00e4ndiger und genauer \u00dcberblick dar\u00fcber entsteht, wie die Arbeit erledigt wird. \u00dcber die Dokumentation hinaus verbindet das Repository Eigentumsverh\u00e4ltnisse, Risiken, Compliance-Anforderungen und strategische Ziele und richtet Prozesse an den Gesch\u00e4ftszielen aus. <\/p>\n Diese zentralisierte Struktur erm\u00f6glicht auch sichere \u00c4nderungen und eine gr\u00fcndliche Auswirkungsanalyse, was den Teams Vertrauen bei der Verbesserung oder Transformation von Abl\u00e4ufen gibt. Am wichtigsten ist, dass ein Prozess-Repository f\u00fcr die Erschlie\u00dfung KI-gesteuerter Initiativen und die Gew\u00e4hrleistung einer nachhaltigen Transformation unerl\u00e4sslich ist, da es die Klarheit und Governance bietet, die f\u00fcr eine verantwortungsvolle Skalierung von Innovationen erforderlich sind. <\/p>\n\n
\n <\/p>\nWarum Prozess-Mining allein nicht ausreicht<\/strong><\/h2>\n
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Der Wandel: Von bergbaugest\u00fctzter zu modellbewusster Intelligenz<\/strong><\/h2>\n
Was ist Model-Aware Prozessintelligenz?<\/strong><\/h2>\n
Der Vorteil des Prozess-Repositorys<\/strong><\/h2>\n