Effizienzsteigerung durch KI: Predictive Process Monitoring als Schlüssel zur Prozessoptimierung

Mit dem Aufkommen des KI-Booms erlebt das Prozessmanagement eine Revolution. Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz werden Prozesse präziser als je zuvor überwacht, analysiert und optimiert. Die Technologie des Predictive Process Monitoring ist auf dem besten Weg, ein unverzichtbares Werkzeug zu werden.

Treiber der Digitalisierung

Die Digitalisierung hat in den letzten Jahren viele Bereiche des täglichen Lebens verändert, und auch die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten. Neben ChatGPT hat auch Predictive Process Monitoring das Potential die Digitalisierung weiter voranzutreiben. ChatGPT ist ein fortschrittliches KI-Modell, dass Sprachen versteht und so die Kommunikation mit Kunden verbessert oder auch komplexe Fragestellungen automatisiert beantwortet. Predictive Process Monitoring (PPM) hingegen unterstützt Unternehmen die eigenen Prozesse zu überwachen und potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen. PPM generiert prozessspezifische Vorhersagen, welche Unternehmen dabei unterstützen, proaktiv auf Herausforderungen zu reagieren.

Prozessmanagement als Grundlage

Prozessmanagement ist die systematische Planung, Steuerung und Optimierung von Geschäftsprozessen und geht meist einher mit der Prozessmodellierung, um die Abläufe zu visualisieren, zu analysieren und zu verbessern. Predictive Process Monitoring nutzt Prozessmodelle als Grundlage, indem es Daten aus den Prozessen eines Unternehmens analysiert und Muster identifiziert. Diese Muster werden dann verwendet, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen und potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen. Durch die Integration von Predictive Process Monitoring in das Prozessmanagement können Unternehmen proaktiv auf Herausforderungen reagieren und ihre Abläufe optimieren.

Predictive Process Monitoring in der Praxis

PPM bezieht sich auf die Anwendung von Datenanalyse und maschinellem Lernen, um Prozessdaten zu überwachen und Vorhersagen über den Prozessverlauf zu treffen. Das Ziel ist es, Abweichungen oder potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen und darauf zu reagieren. Hierbei werden Daten aus verschiedenen Prozessschritten verwendet, um Muster zu erkennen, die auf mögliche Probleme oder ineffiziente Prozesse hinweisen.

PPM ist nicht branchenabhängig und kann überall dort Verwendung finden, wo Prozessmodelle eine essenzielle Rolle spielen. Aber was genau bedeutet das nun in der Praxis? Folgend sind drei Anwendungsfälle in drei verschiedenen Branchen beschrieben.

• Öffentliche Verwaltung: PPM kann den künftigen Bedarf an Ressourcenplanung in der öffentlichen Verwaltung vorhersagen. Beispielsweise durch die Analyse von historischen Prozessdaten zu Antragseingängen, können prädiktive Modelle helfen, um zukünftige Peaks zu prognostizieren und entsprechende Maßnahmen zur Verbesserung der verfügbaren Arbeitskraft oder Umverteilung von Personal zu planen.
• Banken und Kapitalmärkte: Im Bereich der Kreditvergabe kann PPM Verwendung finden, um das Kreditrisiko vorherzusagen. Durch die Analyse von Kreditnehmerdaten, wirtschaftlichen Indikatoren und anderen relevanten Faktoren können prozessorientierte prädiktive Modelle erstellt werden, um das Ausfallrisiko bereits bspw. in der Vergabe von Kreditnehmern zu prognostizieren und entsprechende Maßnahmen zur Risikominimierung zu ergreifen.
• Energie- und Versorgungsunternehmen: Im Bereich der Berichterstattung können Vorhersagen unterstützen, um Inspektionen oder unerwartete Kostensprünge zu erkennen. Durch die Analyse der Produktdaten, der Verortung des jeweiligen Prozessschrittes und anderer relevanter Quellen kann PPM potenzielle Herausforderungen prognostizieren und aktiv bei der Planung entsprechender präventiven Maßnahmen unterstützen.
   

Das Setup für Predictive Process Monitoring

Folgend ein generisches Beispiel, um euch das Setup näher zu bringen. Unabhängig der Branche und der Größe des Unternehmens muss die Möglichkeit bestehen Prozessdaten zu sammeln. Das setzt eine robuste Datenverarbeitungs- und Speicherinfrastruktur voraus. Dies kann entweder in der Cloud oder vor Ort erfolgen. Die vorhandene Datengrundlage (Log Files oder Event Streams) wird zum Training von KI-Algorithmen genutzt. Das Training bildet die Grundlage, um Muster und Anomalien zu identifizieren und vorherzusagen. Die Vorhersagen der Prozessüberwachung lassen sich mit verschiedenen Visualisierungstools wie aussagekräftigen Dashboards oder Berichten darstellen. Es besteht jederzeit die Möglichkeit Dashboards in geeigneten Bestandssysteme zu integrieren, um dem Fachanwender eine nahtlose Integration zu ermöglichen.

Mit Predictive Process Monitoring zum Erfolg

Predictive Process Monitoring wird für die Wirtschaft von großem Nutzen sein, da es Unternehmen ermöglicht, ihre Geschäftsprozesse effizienter zu gestalten, potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen und proaktiv Maßnahmen zu ergreifen. Das spart Ressourcen, verbessert die Qualität und erhöht die Wettbewerbsfähigkeit. Letztlich ist PPM ein weiterer Baustein im KI-getrieben Umfeld, der es Unternehmen ermöglicht prozessgetrieben erfolgreicher zu handeln. Ein großer Vorteil ist auch, dass PPM für ein breites Spektrum an Unternehmen und Branchen in Frage kommt, denn

• Die Methode ist nicht systemgebunden
• Die Methode ist nicht branchenspezifisch
• Die Methode kann auf verschiedenste Fragestellungen trainiert werden

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass PPM das Potenzial hat, das Prozessmanagement durch die präzise Überwachung, Analyse und Optimierung von Prozessen mit Hilfe von künstlicher Intelligenz zu revolutionieren. Die Integration von PPM ermöglicht Unternehmen, proaktiv auf Herausforderungen zu reagieren, die Effizienz zu steigern und die Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern.