Process Mining

Optimierung der Auftragsabwicklung in der Produktion

In produzierenden Unternehmen werden Prozessoptimierungen zur Steigerung der Kundenzufriedenheit durchgeführt. Die Auftragsabwicklung ist von besonderer Bedeutung, da sie alle Prozesse umfasst, die im direkten Zusammenhang mit der Erfüllung von Kundenaufträgen stehen. Mittels Process Mining kann die tatsächliche Prozessrealität datenbasiert erkannt werden. Daraus resultierende Prozessaufnahmen sind objektiv und ermöglichen eine fundierte Prozessanalyse, um die richtigen Schlussfolgerungen zur Steigerung der Prozessperformance abzuleiten.

Förderung

Datenbasierte Beschreibung und Analyse der Prozessperformance

Ziel des Forschungsprojektes liegt in der Anwendung von Process Mining auf die gesamte operative Auftragsabwicklung. Grundlage von Prozessoptimierungen sind häufig Prozessaufnahmen, die mittels traditioneller Methoden jedoch subjektiv sind und nur fragmentiertes Prozessverhalten darstellen. Process Mining erkennt objektiv und fundiert reale Prozesse, durch Extraktion von Informationen aus Ereignisdaten. Diese Daten sind heute schon in den unternehmerischen Informationssystemen verfügbar. Durch Anwendung von Process Mining auf die Auftragsabwicklung soll die gesamte Prozessperformance, vom Eingang des Kundenauftrags, über Fertigung und Montage, bis zum Versand beschrieben werden.

Eine wichtige Komponente zur Anwendung von Process Mining ist die Bestimmung der Prozessinstanz, welche die Perspektive auf den Prozess beschreibt. Bei der Betrachtung der Auftragsabwicklung ist dies nicht trivial, da unterschiedliche Auftragsarten und somit Sichtweisen existieren. Beispielsweise werden im Vertrieb Kundenaufträge betrachtet, während die Produktion mit Fertigungsaufträgen arbeitet. Diese unterschiedlichen Auftragsarten müssen für eine bereichsübergreifende, datenbasierte Analyse miteinander verknüpft werden und erfordern ein objektzentriertes Process Mining. Darüber hinaus muss die Prozessperformance so definiert werden, dass sie datenbasiert für die gesamte Auftragsabwicklung beschrieben werden kann. Eine weitere Herausforderung ist die erhöhte Prozesskomplexität gegenüber einer Betrachtung von einzelnen Prozessen, die für Anwender intuitiv und verständlich dargestellt werden muss.

Mit der Unterstützung der Marga und Walter Boll-Stiftung werden Ansätze entwickelt, die – unter Berücksichtigung der genannten Herausforderungen – eine Anwendung von Process Mining auf die gesamte Auftragskette ermöglichen. Neben dem Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen und dem Lehrstuhl für Process and Data Science von Prof. Wil van der Aalst, werden weitere Kooperationspartnern aus der Industrie in das Projekt mit eingebunden.

„Die Beschreibung der Auftragsabwicklung mittels Process Mining ist ein objektiver ‚Fitness-Check‘ für Unternehmen, um fundierte Maßnahmen zur Steigerung des Kundennutzens abzuleiten.“

Prof. Dr.-Ing. Dipl.-Wirt. Ing. Günther Schuh,
Lehrstuhl für Produktionssystematik am Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen

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