Process Mining im Unternehmen – Kosten sparen, die durch menschliche Unachtsamkeit entstehen

Was passiert wenn Fehler passieren? - Unachtsamkeit kann schnell teuer werden und eventuell kann Technologie helfen

Fehler passieren, doch manchmal können diese für ein Unternehmen ganz schön teuer werden. Intelligente Technologien ermöglichen es, Mitarbeiter von fehleranfälligen Aufgaben zu entlasten und Organisationen vor ungewollten Kosten zu bewahren.

Nach dem außergewöhnlichen Jahr 2020 haben Unternehmen bereits frühzeitig damit begonnen, ihre diesjährigen Verluste zu kalkulieren. Neben Quarantäne und Fernarbeit, die uns weiterhin begleiten werden, sind auch regelmäßig Fehler, die Mitarbeitern unterlaufen, eine Ursache dafür. Durch fehlende Erfahrung, mangelnde Aufmerksamkeit oder aufgrund von Müdigkeit kann es passieren, dass ein Mitarbeiter beispielsweise versäumt, eine Aufgabe rechtzeitig abzuschließen, ein Dokument an einen falschen Kollegen schickt oder einen Tippfehler macht.

Menschliche Fehler und deren Konsequenzen

Auf den ersten Blick scheinen diese Momente der Fahrlässigkeit nicht dramatisch zu sein, doch manchmal verursachen solche unentdeckten Versäumnisse in der Summe Millionenverluste für ein Unternehmen. Hier sind drei anschauliche Beispiele, die dies unterstreichen:

  • Im August 2020 überwiesen Mitarbeiter der Kreditabteilung der Citigroup aufgrund eines kleinen Schreibfehlers versehentlich fast eine Milliarde Dollar an die Kreditgeber von Revlon Inc., die seit vielen Jahren in einen Rechtsstreit mit Revlon verwickelt waren und die Hoffnung fast verloren hatten, dieses Geld zu erhalten. Und natürlich waren sie nicht bereit, es zurückzugeben. Die Citigroup reichte daraufhin Klage ein.
  • Im Oktober 2020 wurden fast 16.000 Coronavirus-Fälle aufgrund eines Excel-Fehlers der Public Health England (PHE) nicht gemeldet. Das Problem: Die PHE-eigenen Entwickler wählten dafür ein altes Dateiformat – bekannt als XLS. Jede Vorlage konnte nur etwa 65.000 Datenzeilen verarbeiten, statt der über eine Million Zeilen, die Excel eigentlich bewältigen kann. Und da jedes Testergebnis mehrere Datenzeilen erzeugte, bedeutete dies in der Praxis, dass jede Vorlage auf etwa 1.400 Fälle begrenzt war. Nachdem diese Zahl erreicht war, wurden weitere Fälle einfach nicht mehr erfasst.
  • Und auch in Deutschland kommt es zu Fehlern in Unternehmen, die teuer werden können. So passierte es beispielsweise, dass einem Architekturbüro ein Tippfehler bei der Kostenkalkulation von Baustahl unterlaufen war. Die Folge: Mehrkosten in Höhe von fast 800.000 Euro.

Was haben diese und viele andere Fehler gemeinsam? Erstens hängen sie mit dem Lesen, Verarbeiten, Analysieren und Erfassen von Dokumenten zusammen. Zweitens: Bevor der Fehler auftritt, wiederholen die Mitarbeiter immer wieder die gleichen Vorgänge. Drittens: In vielen Situationen werden Daten manuell eingegeben. Zum Beispiel kopiert ein Mitarbeiter Zahlen, trägt die Nachnamen von Kunden in eine Tabelle ein, führt Berechnungen von Finanzergebnissen durch, usw.

Auf den ersten Blick sieht es so aus, als würden wir heute in einem digitalen Zeitalter leben und solche Dinge sollten in Geschäftsprozessen eine Ausnahme sein. Doch wenn man Dutzende oder gar Hunderte oder Tausende Male auf denselben Bereich auf dem Bildschirm doppelklicken, Strg + C und Strg + V verwenden oder zum wiederholten Mal das Häkchen in einer Datenbank setzen muss, ist es nicht verwunderlich, dass beim 1001. Mal ungewollt ein Fehler passiert. Wenn dann noch andere Faktoren für Ablenkungen hinzukommen, beispielsweise, weil eine Person von zu Hause aus arbeitet, erhöht sich das Fehlerrisiko noch.

Arbeitsroutine ist nicht nur schlecht für das Geschäft, sondern auch für die Mitarbeiter selbst. Sie ist ein Grund für Frustration und schlechte Betriebsprozesse können laut einer aktuellen Studie von ABBYY sogar dazu führen, dass Mitarbeiter mit dem Gedanken spielen, ihren Job zu wechseln.

Der Ruf nach Robotern

Unternehmer, die sich für Technologien interessieren und deren Wert für das Unternehmen verstehen, wissen, dass Menschen keine Roboter sind und sich wiederholende Aufgaben von Maschinen besser erledigt werden können. In der Fertigung hat man das bereits vor längerer Zeit festgestellt, doch in Büros zogen die ersten Software-Roboter erst vor kurzem ein. Wir sehen heute eine wachsende Anzahl von RPA-, Prozess- und intelligenten Dokumentenverarbeitungs-Projekten auf der ganzen Welt. Laut Gartner wird der RPA-Markt im nächsten Jahr eine Höhe von fast 2 Milliarden US-Dollar erreichen und bis 2024 weiter zweistellig wachsen.

Wie geht es jetzt also weiter? Wenn zum Beispiel der Chefbuchhalter seine Abteilung umstrukturieren möchte, kann es sein, dass der Einkaufsleiter vorschlägt, dass zuerst die Ausschreibungsdokumente digitalisiert werden sollten, um Lieferanten schneller auswählen zu können. Für den Compliance-Manager jedoch haben behördliche Anforderungen an die Automatisierung für das Unternehmen Priorität. Dies sind subjektive Meinungen. Können sie durch quantitative Daten untermauert werden? Was kann schnell automatisiert werden? Was ist für die Automatisierung relevanter, sprich wessen manuelle Arbeit ist teurer und wie können wir das messen?

Prozessverständnis ist für die Planung essentiell

Eine Mitarbeiterbefragung ist eine klassische Methode, um Informationen über Geschäftsprozesse zu erhalten. Dieser Ansatz ist sinnvoll, um sich mit Prozessen vertraut zu machen und neue Automatisierungs-Projekte vorzubereiten. Manchmal werden solche Untersuchungen von Beratungsagenturen durchgeführt, weil das Expertenurteil eines externen Consultants objektiver erscheint. In großen Unternehmen ist die intelligente Automatisierung ein so umfangreiches Projekt, dass sie Kompetenzzentren – sogenannte „Centers of Excellence“ – einrichten, deren Hauptziel es ist, Geschäftsanforderungen zu ermitteln, die Projekte zu bewerten und Prioritäten für Automatisierungsprojekte zu setzen. Allerdings werden Mitarbeiterbefragungen oft durch Voreingenommenheit und verzerrte Antworten beeinflusst.

Process Discovery und Process Mining

Es gibt einen smarteren Weg, Automatisierungsinitiativen zu identifizieren, zu priorisieren und zu beschleunigen. In den letzten Jahren haben Unternehmen damit begonnen, Process Discovery- und Process Mining-Lösungen einzusetzen, um intelligentere Entscheidungen treffen zu können. Dazu gehört der Einsatz intelligenter Plattformen, die Daten aus den Informationssystemen des Unternehmens sammeln und eine Prozesslandkarte erstellen, nach Phasen unterteilen, Interaktionsdaten von Desktop-Benutzern miteinbeziehen, häufige Fehler, Redundanzen oder Abweichungen erkennen und diese verhindern. Sie analysieren auch die Gründe, weshalb bestimmte Prozesse langsamer ausgeführt werden als sie sollten.

Dieser Einblick in Prozesse ermöglicht es Unternehmen, ihre gesamten Abläufe aus der Vogelperspektive zu betrachten: sie können Systeme, Menschen und Daten miteinander verbinden und so genau verstehen, wo Automatisierung am besten geeignet ist, eine wirkungsvolle digitale Transformation ermöglicht und menschliche Fehler minimiert. Die Notwendigkeit, den Prozess so „anzupassen“, dass er nicht nur für einen Menschen, sondern auch für eine Maschine verständlich ist, ist einer der Gründe für den wachsenden Einsatz von Process Mining.

Ein Beispiel

Ein globales Telekommunikationsunternehmen hat beispielsweise eine Process-Mining-Plattform in seine wichtigsten Informationssysteme integriert. Das Unternehmen identifizierte neun Prozesse, die automatisiert werden sollten, wobei nicht nur RPA, sondern auch Chat-Bots und maschinelles Lernen zum Einsatz kamen. Die Analyse und Datenverarbeitung dauerte nur sechs Wochen und sparte dem Unternehmen geschätzte 8 Millionen Dollar pro Jahr.

Menschen werden immer ein wichtiger Teil des Workflows sein. Verantwortliche können jedoch dafür sorgen, dass Fehler minimiert werden, indem Sie das Unternehmen mit Lösungen für mehr digitale Intelligenz ausstatten.

    Markus Pichler ist Vice President of Sales Europe und verantwortlich für die Entwicklung von Lösungsstrategien für den direkten und indirekten Vertrieb bei ABBYY. Markus verfügt über mehr als 20 Jahre Erfahrung in der Softwarebranche mit Fokus auf ECM, Informationserfassungs- sowie Daten- und Dokumentenmanagementprojekten. Er ist Experte auf dem Gebiet der Digitalen Transformation und bei der Analyse und Automatisierung traditioneller Geschäftsprozesse mithilfe KI-basierter Technologien.

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