Der Unterschied zwischen Process Mining & Task Mining

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Process Mining vs. Task Mining

Sowohl der aktuelle Releasewechsel von SAP R3 auf SAP S4 Hana als auch die vielfältigen Prozess-Automatisierungsinitiativen haben vielen Unternehmen klar gemacht, dass sie deutlich mehr über ihre Prozesse wissen müssen als bisher.

Prozesse entwickeln im Laufe der Zeit ein gewisses Eigenleben. Je mehr Mitarbeiter innerhalb eines Prozesses oder Teilprozesses tätig sind, desto größer ist die Kreativität der Abläufe. Dies muss nicht grundsätzlich schlecht sein, da die Mitarbeiter die Abläufe aufgrund ihrer täglichen Arbeit besser verstehen als jeder Prozessmanager. Daher finden sich in den kreativ entwickelten Prozessabläufen durchaus sehr positive Aspekte für eine Optimierung des jeweiligen Prozesses.

Die Herausforderung dabei ist nur herauszufinden welche kreativen Ansätze die Mitarbeiter*innen tatsächlich gefunden haben, den Ablauf des Prozesses aus ihrer Sicht zu verbessern.

Neben den traditionellen Methoden des Prozess-Audits haben sich in den vergangenen Jahren Software-Lösungen entwickelt und etabliert, die Unternehmen dabei unterstützen die Unternehmensprozesse umfassend zu analysieren und zu steuern.

Diese Software-Lösngen basieren auf der Anwendung von zwei essentiellen Datenquellen:

• Businessdaten: Daten die von entsprechenden Software-Systemen in spezielle Logfiles geschrieben werden.
• Nutzerinteraktionsdaten: Daten die durch Interaktionen von Nutzern mit den unterschiedlichsten IT-Systemen enstehen.

Während Process Mining sich auf die Auswertung von Businessdaten spezialisiert hat, wertet Task Mining ausschließlich die Nutzerinteraktionsdaten aus. Beide Mining Solutions bedienen sich somit gänzlich unterschiedlicher Vorgehensweisen.

Process Mining

Mittels einer Process Mining Software können Sie die Prozessabläufe und -flüsse innerhalb ihrer bestehenden IT-Landschaft sammeln, analysieren und bewerten. Eine Process Mining Software analysiert mittels entsprechender Daten aus sogenannten Event-Logs den tatsächlichen IST-Prozess bzw. den IST-Prozessablauf mit allen seinen Varianten und Ablaufwegen innerhalb der im Prozess verwendeten Systeme.

Diese Event-Logs werden von den unterschiedlichsten IT-Systemen angelegt, wie z.B. ERP, CRM oder SCM Systeme. Diese generieren automatisch entsprechende Log-Einträge in denen die jeweilige Aktivität des Nutzers, wie z.B. Purchase Order Creation + Time Stamp, Purchase Order No 12345 + Time Stamp, gespeichert werden.

Diese Event-Logs werden von der Process Mining Software beobachtet, ausgelesen, analysiert und graphisch aufbereitet und dem Benutzer dargestellt.

Die graphische Darstellung der analysierten Prozesse umfasst eine Vielzahl an Prozessabläufen, so wie diese von den Usern tatsächlich auch in den jeweiligen Systemen durchgeführt wurden. Die Prozessflows können vom Business Analysten bzw. Prozessmanager nach eigenen Wünschen gefiltert werden, so dass zum einen der sogenannte Happy Path – der Prozessablauf der am effektivsten von den meisten Nutzern gewählt wurde – dargestellt werden kann. Zum anderen können sehr schnell “Ausreißer” aus dem Prozessablauf gefunden werden, die auf mögliche Schwachstellen oder Optimierungsmöglichkeiten im Prozess hinweisen können.

Auch manuelle Nacharbeiten, bestehende Engpässe, saisonale Schwankungen und Exception Points können durch Prozess Mining relativ einfach identifiziert werden.

Vorteile:

• Es können auch historische Daten ausgewertet werden
• Objektive Echtzeitdarstellung der Prozessabläufe
• Verbesserte Steuerungsmöglichkeiten der Prozesse
• Weniger Fehlerquellen innerhalb der Prozesse
• Erhöhte Produktivität
• Zufriedenere Mitarbeiter

Nachteile:

•  Es können nur die Prozessbestandteile, die in einem IT-System mit entsprechenden auswertbaren Logfiles ablaufen, ausgewertet werden.
• Prozessschritte außerhalb dieser IT-Systeme werden von den Process Mining Systemen nicht erfasst.
• Die Implementierung und Anbindung der Process Mining Systeme ist aufwendig und zum Teil sehr komplex.
• Hohe Lizenzkosten für Process Mining Systeme.
• Erhöhte Hardwareanforderungen für Serversysteme auf denen Process Mining Systeme laufen, da auf Grund der hohen Datenmengen entsprechende Serverressourcen zur Verfügung stehen müssen.

Task Mining

Während Process Mining Systeme die Prozesse auf IT-System Ebene – also Server basiert – auswertet, arbeitet Task Mining auf der Desktop Ebene des Benutzers.

Ziel von Task Mining ist es nicht nur die Prozessbestandteile innerhalb eines oder mehrerer großer IT-Systeme zu analysieren, sondern und vor allem auch die Userinteraktionen außerhalb dieser Systeme. Eine signifikante Anzahl an Prozessschritten passieren nach wie vor außerhalb z.B. ERP oder CRM Systems. Beispielsweise werden Rechnungen oder Bestellungen die per E-Mail hereinkommen unter Umständen noch außerhalb der genannten Systeme be- oder verarbeitet. Diese Aktivitäten werden von einem Process Mining System nicht erfasst. Hier kann jedoch ein Task Mining helfen, auch diese Arbeitsschritte zu erfasse, zu analysieren und zu bewerten.

Hierzu werden sogenannte Agenten – ein Stückchen Software – auf den Rechnern der jeweiligen Benutzer installiert. Diese Agenten sehen den Usern während ihrer Arbeit quasi über die Schulter und registrieren alle Interaktionen die der User setzt. Das beinhaltet sowohl alle Tastatureingaben, Mausklicks als auch alle sonstige Interaktionen.

Somit entfällt bei Task Mining die Limitierung auf IT-Systeme mit entsprechenden auswertbaren Logfiles, da Task Mining direkt beim Nutzer ansetzt. Jedoch sind die Ergebnisse von Task Mining ähnlich zum Process Mining. Sie erhalten eine visuelle Auswertung der von den Nutzern durchgeführten Prozessabläufe. Auch hier können Sie die Ergebnisse filtern und sich die einzelnen Prozessvarianten ansehen bzw. prüfen welcher Ablauf von den meisten Usern mit den wenigsten Fehlern gewählt wurde. Somit erhalten Sie auch bei einem Task Mining einen Happy Path, anhand dessen Sie entweder eine Automatisierung des Prozesses andenken können – sofern viele manuelle Schritte innerhalb des Prozesses vorhanden sind – oder eine Standardisierung und Optimierung des Prozesses.

Da im Gegensatz zum Process Mining das Task Mining grundsätzlich alle Interaktionen des Users aufzeichnet, können Sie gezielt in den jeweiligen Task Mining Systemen die Programme auswählen, welche überwacht werden sollen bzw. diejenigen Programme auswählen die gezielt von einer Überwachung ausgenommen werden sollen. Je nach Anbieter können Sie weitere Parameter auswählen, so dass tatsächlich nur die Interaktionen überwacht werden, die für einen bestimmten Prozessablauf relevant sind.

Vorteile:

•  Es werden alle Nutzerinteraktionen aufgezeichnet und analysiert.
• Die Implementierung eines Task Mining Systems ist schneller und einfacher durchzuführen.
• Prozesse außerhalb der Transaktionssysteme können datenbasiert optimiert und standardisiert werden.
• Es werden alle Klicks und Tastatureingaben gesammelt und jeweils mit entsprechenden Screenshots und Zeitstempeln versehen, so dass hinsichtlich einer Automatisierung mittels RPA ein großer Teil der Analyse wegfällt.
• Task Mining kann ideal verwendet werden, um nach Prozessen mit manuellen Prozessbrüchen zu suchen, um diese gezielt mittels RPA zu automatisieren.

Nachteile:

• Es kann nicht auf historische Daten zugegriffen werden.
• Mitarbeiter können Bedenken bzgl. des Datenschutzes haben.
• Es muss auf dem Computer der jeweiligen Prozessdurchführenden ein Software Agent installiert werden.

Wenn Sie Fragen oder Anmerkungen zu den oben genannten Punkten haben, schreiben Sie mich bitte gerne per Kontaktformular oder E-Mail an.