Datenhalde oder Goldmine?

Process Mining: Ressourcen-Verschwendung oder Daten-Schatz?

In vielen Unternehmen liegen extrem wertvolle Daten einfach ungenutzt herum: Transaktions- oder Eventlogs, etwa aus dem ERP, CRM, der Produktions-Steuerung oder dem Ticketsystem. Diese Daten sind meist ohnehin vorhanden, werden aber wenig beachtet und fressen häufig im Grunde nur Systemressourcen. Dabei bilden Sie die Grundlage, um mit vergleichsweise geringem Aufwand eine umfassende digitale Sicht auf Geschäftsprozesse zu erzeugen und sofort Maßnahmen zur Optimierung abzuleiten.

Liquiditätsoptimierung gestern und heute

Klassischerweise wird versucht, über die Anpassung von Zahlungszielen und eine kurzfristige Liquiditätsplanung Einfluss auf die verfügbaren Cash-Reserven zu nehmen. Tatsächlich liegen einige wichtige Gründe für beispielsweise eine verspätete Zahlung durch den Kunden oder den Verlust von Skonti beim Lieferanten bereits in vorangestellten Prozessschritten. Für eine echte Optimierung der Zahlungsströme müssen wir also viel früher ansetzen und auf die einzelnen Transaktionen schauen, was ohne geeignete Tools nahezu unmöglich ist.

Process Mining-Applikationen analysieren den Prozess anhand aller Einzeltransaktionen und zeigen diese Schwächen auf. Durch Verknüpfung mit Stammdaten und Beträgen aus den zugehörigen Belegen stellen sie den (monetären) Einfluss auf das Gesamtunternehmen dar und bieten Ansätze, an welchen Stellen sich Maßnahmen zur Verbesserung lohnen. So liefern sie Erkenntnisse, die in allen genannten Prozesssträngen zu signifikanten Verbesserungen auch in Hinblick auf die Cash-Situation führen können. Hier einige Beispiele aus den drei genannten Bereichen:

• Einkauf: Unser vorrangiges Ziel im Einkaufsprozess – bezogen auf den Cash Conversion Cycle – ist die Optimierung der Kreditorenlaufzeit. Eine zu späte Zahlung kostet uns Geld in Form verlorener Skonti, eine zu frühe Zahlung verschlechtert wiederum unsere Cash-Situation. Daneben müssen wir sicherstellen, dass wir zum einen gewisse Vorgaben einhalten und zum anderen nur korrekte Zahlungen auslösen.
• Verkauf: Im Verkauf bzw. der Auftragsabwicklung gilt es, so schnell wie irgend möglich zur Rechnungsstellung zu kommen. Dabei führen neben Preis- und Mengenabweichungen selbst kleine Fehler z.B. in den Kundenstammdaten zu großen Verzögerungen, etwa weil Buchungen storniert und neu ausgeführt werden müssen oder Kunden Klärungsbedarf oder gar einen Grund zur Beanstandung haben.
• Lager/Produktion: Dass eine möglichst kurze Lagerdauer gut für die Liquiditätssituation ist, ist klar. Wichtig ist aber auch, Waren schnellstmöglich an unsere Kunden auszuliefern, um so früh wie möglich eine Rechnung stellen zu können. In Abhängigkeit der Branche gibt es im Bereich Lagerlogistik und Produktion enorm viele grundverschiedene Teilprozesse.

In Summe gibt es also eine Fülle von Prozessen und Subprozessen, die unsere Liquidität maßgeblich beeinflussen. Den überwiegenden Teil davon können wir durch einen einfachen Blick ins operative System, durch Beobachtung oder auch durch Workshops mit den Prozessbeteiligten nicht ansatzweise überblicken oder gar bewerten. Die Grundlage, um dies tun zu können, um Schwachstellen aufzudecken und Maßnahmen abzuleiten, ist aber vorhanden: Die bereits existierenden Logfiles aus den eingesetzten IT-Systemen, die uns genau sagen, was wann wo passiert ist. Man kann sich das vorstellen wie einen digitalen Fußabdruck aller Transaktionen. Mithilfe von Process Mining sind wir in der Lage, diese zu visualisieren und die riesigen Potentiale zu entdecken, die in unseren Prozessen stecken. Ein bekannter Anbieter einer Process Mining Software wirbt gerade damit, dass er 100.000 USD spendet, wenn er in teilnehmenden Unternehmen nicht mindestens 10 Mio. USD an Einsparpotentialen findet. Wer sich ein wenig mit Process Mining auseinandergesetzt hat, wird kaum daran zweifeln, dass vermutlich keine Spenden notwendig sein werden.

Die Implementierung einer solchen Prozess Mining-Lösung ist dabei verhältnismäßig schnell und einfach. Die benötigten Daten liegen bereits vor, die Prozess-Experten sind bereits im Unternehmen und die Tool-Anbieter haben fertige Templates im Portfolio, die sich für Standardprozesse leicht an die individuellen Gegebenheiten anpassen lassen. Durch Integration in bestehende BI-Landschaften, wird noch nicht einmal eine neue Infrastruktur benötigt, sodass sich erste Ergebnisse bereits innerhalb von 1-2 Wochen erzielen lassen.