Process Mining: Wie Energieunternehmen Effizienz und Transparenz in ihren zentralen Prozessen steigern

Process Mining: Wie Energieunternehmen Effizienz und Transparenz in ihren zentralen Prozessen steigern

Die Prozessketten im Bereich Meter-to-Cash oder beim Lieferantenwechsel sind  hochkomplex und damit extrem störanfällig. Das Softwareunternehmen Lana Labs hat mit LANA Process Mining ein Analysetool entwickelt, das mit Hilfe eines intelligenten Algorithmus die einzelnen Schritte des Meter-to-Cash auswertet und sekundenschnell visualisiert. So können auch Anwender ohne tiefe IT-Kenntnisse komplexe Datentransformationen ausführen und Prozesse faktenbasiert optimieren.

Zu den Unternehmen, die mit Hilfe von LANA Process Mining ihre Prozesse optimieren konnten, gehören unter anderem Stadtwerke und Energieversorger wie die Stadtwerke Bonn und die Berliner Wasserbetriebe.

Hier schreibt Lana Labs CEO Dan Wucherpfennig, wie Process Mining funktioniert.

Process Mining: Automatisierte Prozessanalyse und Optimierung auf Basis von Fakten

Die Automatisierung von Prozessen, die Anpassung nach neuen Regularien, ganze Geschäftsmodelle auf digitaler Grundlage oder zunehmende  Konzentration auf den Kunden: All dies führt dazu, dass die Datenflut in den Energieunternehmen immer stärker anschwillt – und damit auch die Anzahl von Fällen, in denen Prozesse nicht mehr in der idealen Abfolge stattfinden.

Wenn Unternehmen diese ineffizienten Prozesse analysieren wollen, müssen sie meist die IT beauftragen, um die Daten zu erfassen und aufzuarbeiten: ein langwieriger und kostenintensiver Vorgang. Denn die Informationen zu den Prozessschritten sind meist in einer Vielzahl unterschiedlicher Systeme verborgen und werden oftmals nur an einzelnen Datenpunkten aufgezeichnet – nicht aber über den gesamten Prozess. Darüber hinaus folgt die Überprüfung von Abweichungen oftmals händisch und auch Performanz-Analysen werden manuell durchgeführt.

Process Mining hingegen ermöglicht Unternehmen, komplexe Datenanalysen in deutlich kürzerer Zeit durchzuführen. Der Clou – wenn es eine Connectoren-Software wie LANA Connect gib: Dafür sind nicht einmal tiefe IT-Kenntnisse notwendig. Denn der Connector greift auf die vorhandenen Daten in den Systemen Schleupen, Powercloud oder SAP zu, erfasst die Daten und stellt sie der Process-Mining-Software zur Verfügung. Die Process-Mining-Software wiederum baut aus den Prozessdaten dann ein komplettes Prozessmodell. Die Visualisierung sorgt für Transparenz der Abläufe und zeigt kritische Werte wie Engpässe, hohe Bearbeitungszeiten und lange Liegezeiten auf. Konkret heißt das:

  • Im Abgleich zwischen Soll- und Ist-Zustand entdeckt Process Mining automatisiert alle erkennbaren Prozessabweichungen.
  • Algorithmen analysieren die Prozessdaten auf Muster hin und erkennen von allein die wahrscheinlichsten Problemursachen. Das unterstützt komplexe Datenauswertungen, die oft Wochen an manueller Arbeit in Anspruch nehmen und verkürzt den Aufwand dort erheblich. Damit schafft Process Mining eine faktische Grundlage für Optimierungsstrategien.
  • Flexible anpassbare Dashboards geben einen Überblick über alle relevanten Kennzahlen.

 

BU: Varianten im Meter-to-Cash-Prozess eines Energieversorgers. Die gestrichelten roten Linien visualisieren die Abweichungen vom Soll-Modell. Process Mining kann ihre Ursachen gezielt analysieren. So lassen sich Prozessschritte faktenbasiert optimieren. © Lana Labs

Dazu einige Beispiele aus der Praxis:

  • Process Mining mit LANA stellte bei einem Energieunternehmen hunderte verschiedene Prozessvarianten bei der Rechnungseingangsprüfung fest. Weniger als ein Zehntel der Vorgänge entsprach dem Soll-Modell. Die Rechnungseingangsprüfung wurde anschließend stärker standardisiert und die Performance des Prozesses sichtbar gesteigert.
  • Die automatisierte Ursachenanalyse der Rechnungseingangsprüfung eines Unternehmens ergab, dass Stornierungen 97 Prozent der Abweichungen verursachten. Durch die fokussierte Automatisierung des kritischen Teilprozesses – die Durchführung von Stornierungen –  wurden die ungewollten Abweichungen drastisch reduziert.
  • Bei einem Energieunternehmen zeigte sich, dass durchschnittlich fast sechs Monate vergingen, bevor Mahnungen verschickt wurden. Process Mining führte im Ergebnis dazu, dass Prozessschleifen und Wartezeiten reduziert wurden. Die damit eingesparten Arbeitsstunden setzte das Unternehmen ein, um Rückzahlungen an Kund:innen zu beschleunigen.

Process Mining hat sich also als innovatives Optimierungstool von Meter-to-Cash- und Lieferantenwechselprozessen in der Praxis bewährt und verhilft Energieversorgern zu mehr Wettbewerbsfähigkeit. Die großen Datenmengen und Fallzahlen der Energieversorger sind ein ideales Anwendungsszenario, um mithilfe von Process Mining komplexe Analysen vorzunehmen, Transparenz zu schaffen und Optimierungsmaßnahmen faktenbasiert zu steuern.

Dan Wucherpfennig, CEO Lana Labs