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Vollgas für effizientere Einkaufsprozesse

Process Mining bringt Transparenz und Compliance
Vollgas für effizientere Einkaufsprozesse

Vollgas für effizientere Einkaufsprozesse
Process Mining ermöglicht es, Prozesse auf Basis digitaler Spuren in IT-Systemen zu rekonstruieren und zu analysieren. Die in den Systemen gespeicherten einzelnen Schritte eines Prozesses werden zusammengefügt und in seiner Gesamtheit visualisiert. Mit Process Mining kann man sonst verborgenes Prozesswissen modellieren und greifbar machen. Im Bild: Künstliches DNA-Molekül, das Konzept der künstlichen Intelligenz (Bild:Sergii Iaremenko/123rf)
Wo kommt eigentlich diese Rechnung her? Und wieso wurde bei dem Lieferanten bestellt? Fragen, die immer wieder auftauchen. Die notwendige Transparenz bietet Process Mining, eine Disziplin aus dem Big-Data-Umfeld. Diese Technologie nutzt die digitalen Spuren, die jede IT-gestützte Transaktion im Unternehmen hinterlässt. Durch Echtzeit-Visualisierung wird die tatsächliche Prozesskette sichtbar – bis ins letzte Detail.

Einkaufsprozesse laufen immer nach demselben Muster ab – soweit die Theorie. ERP-Lösungen haben sie extrem standardisiert und nachvollziehbar gemacht. Leider jedoch werden die Vorgaben in vielen Fällen nicht eingehalten. Tatsache ist, dass sich Abweichungen von Standardprozessen – scheinen sie zunächst auch nur marginal zu sein – enorm auf die Effizienz von Unternehmen auswirken können.

Die Suche nach Fakten und Ursachen
Verzögert sich die Bestellung von Materialien, stehen die Maschinen still und der Kunde wartet länger auf das Endprodukt. Oder wildes Maverick Buying macht die verhandelten Sonderkonditionen zunichte. Auf den ersten Blick Einzelfälle, aber in der Gesamtsicht wird schnell klar, dass sich die paar verlorenen Prozent Rabatt zu enormen Summen addieren oder ein Compliance-Risiko darstellen. Wer jedoch im Einkauf an den Stellschrauben drehen will, muss genau wissen, was nicht entsprechend der Vorgaben läuft.
Der Einkaufsprozess trägt entscheidend zum Geschäftserfolg bei. Entsprechend groß ist auch das Potenzial von Verbesserungen. Nur: Verbessern kann man nur dort, wo Ansatzpunkte greifbar sind – und dafür braucht man Transparenz. Klassische Analysemethoden sehen aber nur Verzögerungen in einem Prozess, nicht aber die Ursachen dafür. Für die Verantwortlichen im Einkauf kann das Nachtschichten bedeuten, um den Ausreißern auf die Spur zu kommen.
Ein Röntgenbild für alle Prozesse
Process Mining löst dieses Problem: Es zoomt tief in jeden Prozessschritt hinein und macht Abweichungen vom festgelegten Ablauf optisch schnell erkennbar. Möglich wird das durch das „Mining“ nach den digitalen Prozessspuren in den Systemen. Diese digitalen Footprints ermöglichen eine tiefgreifende Transparenz: Mithilfe von Filtern können Verantwortliche alle Varianten im Prozess sehen, ein Zoom-in ist sogar bis auf Belegebene möglich.
Process Mining ist grundsätzlich unabhängig vom Prozess einsetzbar. Dennoch ist Beschaffung einer der Bereiche, die am häufigsten mit Celonis analysiert werden – kein Wunder, liegt gerade hier das Einsparpotenzial auf der Hand. Darüber hinaus ist der Einkauf auch eine Abteilung, in der es – mehr noch als in Logistik, IT oder Produktion – auf Compliance ankommt. Es ist deshalb essenziell, die Prozesse nicht nur in Echtzeit abzubilden, sondern auch zu dokumentieren, um für Audits gerüstet zu sein. Ein Vorteil, der für manche Unternehmen ebenso zählt wie Transparenz. Dabei ist es nicht einmal notwendig, konkrete Fragestellungen zu definieren: Der Blick auf den kompletten Prozess bringt alle notwendigen Erkenntnisse zu Schwachstellen und Lösungsansätzen.
KI, Machine Learning und Process Mining
Je mehr Transaktionen durchgeführt werden, desto mehr Schwachstellen gibt es in der Regel. Eine Echtzeit-Transparenz der Prozesse ist Grundlage für eine nachhaltige Verbesserung. Die Technologie ist einfach umzusetzen und zu bedienen. Die Frage ist dann: Wie können Ergebnisse richtig interpretiert werden? Wo sind Ansatzpunkte für Verbesserungen? Celonis Pi, eine Entwicklung im Bereich Process Mining beantwortet genau diese Kernfragen. Celonis bietet damit eine Kombination aus künstlicher Intelligenz, Machine Learning und dem bewährten Process Mining. Das Resultat: Konkrete Ansatzpunkte für Verbesserungen, die Analyse ihres Potenzials und konkrete Handlungsvorschläge. Dieser fast schon Consulting-ähnlichen Funktion wird ermöglicht durch die Korrelation von Millionen von prozessbezogenen Daten innerhalb von Sekunden – eine vollautomatisierte Auswertung, die es dem Nutzer ermöglicht, Lösungsansätze zu testen. Für das Unternehmen heißt das maximale Effizienz.
Process Mining fügt die in den verbundenen IT-Systemen gespeicherten, einzelnen Prozessschritte wieder zusammen und visualisiert den Prozess dann in seiner Gesamtheit. Für viele der häufig eingesetzten Business-Software wie SAP Ariba gibt es bewährte APIs (Schnittstellen), die eine unkomplizierte Implementierung der Process-Mining-Technologie ermöglichen. Schnittstellen für kunden- oder branchenspezifische Systeme können individuell bereitgestellt werden.
Rollenbasiert zu schnellen Ergebnissen
Ein rollenbasiertes Berechtigungskonzept stellt sicher, dass nur die autorisierten Anwender Zugriff auf die Auswertungen haben – und auch nur die wenigen Poweruser in der Lage sind, über die Auswertungen hinaus in die Datenbasis zu sehen. Die Lösung läuft entweder in der Infrastruktur des Unternehmens oder aber in der Cloud. Welche Plattform auch immer genutzt wird, Process Mining dockt immer an die internen Datensysteme an und kann selbst Terabytes an Daten analysieren.
Die Technologie hilft dabei, das Potenzial der eigenen Prozessdaten voll auszuschöpfen und maßgeblich zum Unternehmenserfolg beizutragen. Sobald die riesigen Datenmengen verschiedener Abteilungen und Systeme sinnvoll miteinander verknüpft werden, wird „Big Data“ zu „Smart Data“ – so entsteht Transparenz und Effizienz für Prozesse.

Pionier und Vordenker

Das Unternehmen

Celonis ist aus einer universitären Technologieforschung an der Technischen Universität München (TUM) entstanden. Im Rahmen ihrer Forschungstätigkeit analysierten Alexander Rinke (Mathematiker), Bastian Nominacher (Wirtschaftsinformatiker) und Martin Klenk (Informatiker) einen Satz Prozessdaten und mussten feststellen, dass die verfügbaren Analysemethoden wie Data Mining oder Business Intelligence nicht die benötigten Erkenntnisse liefern konnten. Mehr versprach der an der TU Eindhoven erforschte Ansatz des Process Mining, der die Pioniere auf die Idee brachte, eine eigene Software zu schreiben.
Heute zählen viele namhafte Unternehmen wie Siemens, ABB, Bayer, RWE, Edeka und Vodafone zu den Kunden.

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Bastian Nominacher, Co-CEO/Co-Founder bei Celonis
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