Prozess- und Workflowautomatisierung steht mittlerweile bei fast jedem Unternehmen auf der Agenda. Aber vielen Unternehmen, die sich auf den Automatisierungsweg machen, fällt es schwer, die Automatisierungsmöglichkeiten zu erkennen. Denn dazu müssen sie nicht nur die Prozesse, die für eine Automatisierung in Frage kommen, sondern auch grundlegende Metriken zu diesen Prozessen aufdecken. Das Wissen über die zugrunde liegenden Prozesse und Interaktionen ist aber der Schlüssel zur Digitalen Transformation. Process Mining und Task Mining sind zwei Technologien, die den Erkenntnisprozess vereinfachen und erleichtern. Aber immer noch herrscht große Verwirrung, wenn die Sprache auf diese beiden Technologien kommt. Sind die Begriffe austauschbar? Sind sie komplementär? Oder haben sie nichts miteinander zu tun? Die Antwort lautet: das kommt darauf an – denn beide Technologien haben einen anderen Zweck und erfordern ein anderes Anwendungsszenario. Im Idealfall werden sie komplementär eingesetzt.
Was ist ein Prozess und was ist eine Aufgabe?
Um zu verstehen, wie Process Mining und Task Mining arbeiten, ist es wichtig, den Unterschied zwischen Aufgaben und Prozessen zu verstehen. Prozesse sind eine sequenzielle Ansammlung logischer Schritte, die in Unterprozesse unterteilt werden können und die einen Anfangs- und Endpunkt haben. Eine Aufgabe besteht aus zusammenhängenden Schritten, die von einem Menschen ausgeführt werden, mit dem Ziel, dass ein Vorgang von einer Phase des Prozesses zur nächsten übergeht. Der Unterschied liegt in der Granularität der Daten, den Datenquellen, der Fähigkeit, die Daten zu erfassen und zu analysieren, den Ergebnissen, der Anzahl der beteiligten Ressourcen und den Anwendungsfällen.
Was ist Process Mining?
Ein Haupthindernis für viele Organisationen, die versuchen, intelligente Automatisierung in großem Umfang einzusetzen, ist die Identifizierung geeigneter Prozesskandidaten und die anschließende Erstellung einer Implementierungs-Roadmap. Process Mining verwendet die tatsächlichen Geschäftsdaten, die aus den sogenannten Ereignisprotokollen der IT-Systeme extrahiert werden, um Prozesse zu visualisieren. Beim Process Mining geht es darum, zu analysieren, wie digitalisierte Prozesse tatsächlich ablaufen, wie sie vom Idealmodell abweichen, wann oder welche Probleme auftreten und welche Optimierungsmaßnahmen ergriffen werden sollten. Ein solcher Prozess kann die Bearbeitung einer Rechnung sein, die mehrere Abteilungen durchläuft, von zahlreichen Mitarbeitern bearbeitet wird und von verschiedenen Unternehmenssystemen verarbeitet wird.
Ereignisprotokolle als Grundlage der Analyse
Als Datenquelle verwendet Process Mining Ereignisprotokolle aus verschiedenen IT-Systemen wie ERP, CRM oder Supply Chain Management. Dabei handelt es sich um Daten, die Informationen über die durchgeführte Aktivität enthalten. Process Mining-Tools fragen die Ereignisprotokolle wichtiger Unternehmenssysteme ab, um die Schritte aufzuzeigen, die zur Erledigung eines bestimmten Prozesses unternommen wurden. Die besten Tools kombinieren diese digitalen Fußabdrücke mit leistungsstarken Analysetechniken, um den Ist-Prozess mit seinen Varianten anschaulich darzustellen und sogar Optimierungs- und Automatisierungsmöglichkeiten vorzuschlagen. Die Vorteile von Process Mining beschränken sich nicht nur auf das Aufzeigen von Automatisierungsmöglichkeiten, sondern können durch eine verbesserte Ressourcenallokation auch direkt die Mitarbeitererfahrung und die Kundenzufriedenheit steigern.
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Was ist Task Mining?
Laut Gartner ist “Task Mining ein ergänzender Ansatz zum Process Mining, der nützliche Informationen aus Low-Level-Ereignisdaten ableitet, die in UI-Protokollen verfügbar sind oder durch Computer Vision erfasst werden. Diese UI-Protokolle beschreiben die einzelnen Schritte, die ein Benutzer (z. B. bei der Verwendung einer Workstation) auf der Grundlage von Tastenanschlägen, Mausklicks und Dateneingaben durchführt.“
Verstehen, wie Aufgaben ausgeführt werden
Während Process Mining ein leistungsstarkes Werkzeug ist, um Einblicke in Prozesse auf Unternehmensebene zu gewinnen, arbeitet Task Mining auf Desktop-Ebene, um die Aufgaben und Schritte zu erkennen und zu analysieren, die manuell von Mitarbeitern an ihren Arbeitsplätzen ausgeführt werden. Dies wird durch die Installation eines lokalen Agenten auf jedem Desktop erreicht, der Benutzerinteraktionen (Tastenanschläge, Mausklicks usw.) aufzeichnet und mit Kontexterkennung kombiniert, um zu verstehen, wie Aufgaben ausgeführt werden und welche Variationen zwischen Teams bestehen. Task Mining erfasst und analysiert die Aktionen des Benutzers mit dem Ziel, die Aktivität im Detail zu verstehen, zu optimieren, zu verbessern oder sogar diese Aufgaben oder Teile davon zu automatisieren.
Interaktion des Benutzers im Fokus
Die Datenquellen für Task Mining unterscheiden sich von den Ereignisprotokollen des Process Mining dahingehend, dass das UI-Protokoll – also die Aufzeichnung der Interaktion des Benutzers mit der Benutzeroberfläche seines PCs – das Rückgrat jeder Task Mining-Initiative ist. In der Praxis geht es dabei um die Aufzeichnung von Mausklicks, Tastenanschlägen, Kopieren und Einfügen und anderen routinemäßig durchgeführten Aktionen. Während der Aufzeichnung nutzen Task Mining-Tools die OCR-Technologie, um den Kontext der Aufgabe zu verstehen. Zu diesem Zweck werden Wörter, Zahlen und andere zusätzliche Texte aus der Aufzeichnung und aus den während der Benutzeraktivität aufgenommenen Screenshots erfasst. Natural Language Processing (NLP) hilft Task Mining-Tools dabei, den Kontext von Aufgaben besser zu verstehen und ähnliche Aktivitäten zu gruppieren. Dies ermöglicht es den Tools, bestimmte Aktionen zur Durchführung einer bestimmten Aufgabe zu begreifen. In dieser Phase können beispielsweise die für die Verwaltung von Aufgaben erforderlichen Aktivitäten identifiziert werden.
Task Mining schafft die Grundlage für Citizen Developer
Task Mining ermöglicht es Unternehmen, die KPIs einzelner, oft übersehener Aufgaben zu verfolgen. Durch die Analyse von Benutzerinteraktionsdaten können Unternehmen die Aufgabenproduktivität nachverfolgen und datengestützte Entscheidungen zur Prozessverbesserung treffen, während gleichzeitig die Compliance erhöht wird. Das Ergebnis der Task Mining-Analyse ist eine Darstellung einer Abfolge von Schritten und ihrer Varianten, die vom Benutzer ausgeführt werden und die später als Grundgerüst für Robotic Process Automation-Initiativen verwendet werden können. Viele der von Task Mining hervorgehobenen Automatisierungsmöglichkeiten sind gute Kandidaten für Citizen Developer, da sie von Natur aus kürzer und weniger komplex sind als die, die durch Process Mining-Software erfasst werden.
Was sind die Vorteile von Task Mining?
Da Task Mining eine andere Form des Process Mining ist, sind die Hauptvorteile beider sehr ähnlich. Allerdings bietet Task Mining einen tieferen Einblick in die Prozesse. Es ermöglicht Unternehmen zu beobachten, wie sie ihre Aufgaben erledigen, und zielt darauf ab, die Art und Weise, wie Mitarbeiter ihre Aufgaben erledigen, zu verbessern und diese Aufgaben zu automatisieren, wenn dies möglich ist. Task Mining liefert anhand von Benutzerinteraktionsdaten, Screenshots und Aufzeichnungen ein vollständiges Bild davon, wie Unternehmen ihre Aufgaben erledigen. Unternehmen entdecken möglicherweise unerkannte Aktionen, die Mitarbeiter bei der Ausführung ihrer Aufgaben durchführen, und können diese bei der Prozessplanung berücksichtigen.
Und was ist dann Process Discovery?
Der Begriff Task Mining wird hauptsächlich von Process Mining-Anbietern verwendet, die erkannt haben, dass Process Mining-Lösungen zwar Back-End-Informationen aus den Protokollen erfassen können, ihnen jedoch die Front-End-Daten aus den Benutzerinteraktionen fehlen. Um diese Lücke zu schließen und eine vollständige Prozessansicht bereitzustellen, haben viele von ihnen die Funktionen zur Erfassung der Benutzeroberfläche hinzugefügt und sie „Task Mining“ genannt, um die Benennung dem Process Mining anzugleichen.
Task Mining und Process Mining: Zwei komplementäre Techniken
Sowohl Task Mining- als auch Process Mining-Techniken haben ihre Berechtigung in Unternehmen, die ihre Prozesse optimieren und automatisieren möchten. Die richtige Herangehensweise und Kombination der beiden Verfahren ermöglicht eine bessere Sichtbarkeit und Transparenz der Unternehmensabläufe auf vielen Ebenen. Process Mining schließt die Lücke zwischen Daten aus Aufgabenanalysen und umsetzbaren Erkenntnissen, die auf einer breiteren Sicht der Prozesse in Bezug auf die Unternehmensstrategie beruhen. Process Mining konzentriert sich auf die Analyse von Event-Commits und Anwendungsprotokollen, um die Erkennung, Überwachung und Prozessverbesserung auf der Grundlage aktueller Unternehmensinformationen zu unterstützen. Auf diese Weise können Unternehmen unternehmensweite Prozesslandkarten überprüfen, die durch ein umfassendes Verständnis der Prozessstruktur unterstützt werden. Durch die Verfolgung der Interaktionen zwischen Mensch und System auf Tastendruck-Ebene fügt Task Mining Intelligenz vor Ort hinzu und eliminiert jegliche Subjektivität aus dem Prozess der Automatisierungsplanung. Als kombinierter Prozessintelligenz-Stack sind Prozess- und Task Mining-Techniken exponentiell effektiver, wenn es darum geht, den Erfolg der Automatisierung sicherzustellen, und helfen Unternehmen:
- Prozesse zu entdecken, zu analysieren und zu automatisieren, die die besten Ergebnisse liefern,
- die Auswirkungen von Abweichungen mit extremer Granularität zu messen,
- eine unvollkommene Prozessausführung mit einem gründlichen Verständnis der End-to-End-Reise zu identifizieren.
Die Kombination von Process Mining- und Task Mining-Tools wie UiPath Process Gold mit intelligenten Automatisierungstools wie RPA, Chatbots und digitaler Intelligenz bietet eine leistungsstarke Mischung aus Erkennungs-, Analyse- und Ausführungsfunktionen. Dies ermöglicht es Unternehmen zunehmend, nahtlos von der Identifizierung von Verbesserungsmöglichkeiten zur Bereitstellung von Echtzeitverbesserungen und -effizienzen überzugehen.
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Fazit
Process Mining und Task Mining können unabhängig voneinander unmittelbare Vorteile bieten, indem sie eine verbesserte Ressourcenallokation bereitstellen. Sowohl Task Mining als auch Process Mining haben damit ihren Platz im Unternehmen, denn beide konzentrieren sich auf die Optimierung und Automatisierung von Prozessen. Während sich Process Mining auf End-to-End-Prozesse konzentriert, wird Task Mining zur Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit einzelner Aktionen, die zur Ausführung eines Prozessschrittes erforderlich sind, eingesetzt. Process Mining zeigt auf, was das Unternehmen tut, indem es Ereignisprotokolle durchforstet und Datenkarten anzeigt, während Task Mining festhält, was der Benutzer tut, indem es Tastenanschläge aufzeichnet und Protokolle auf der UI-Ebene durchforstet. Die Kombination von Task Mining mit Process Mining ermöglicht es Unternehmen, End-to-End-Prozesse vollständig zu verstehen und Übergaben und die Ressourcenauslastung zu analysieren. Auch in Zukunft wird der Wert der Digitalen Transformation für die Analyse und das Verständnis von Geschäftsprozessen weiterhin der Haupttreiber für das Wachstum der Mining-Technologien bleiben.
