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Prozessanalyse mit Process Mining
Gröschel, Stand: 15.02.2016
MLP Finanzdienstleistungen AG
Oliver Wildenstein
Fachreferent IT-Governance, -Compliance
und -Prozessmanagement
Alte Heerstraße 40
D-69168 Wiesloch
Tel.: +49 (0)6222 308 2971
E-Mail: oliver.wildenstein@mlp.de
www.mlp.de
Hochschule Mannheim
Prof. Thomas Smits
Prof. Dr. Michael Gröschel
Fakultät für Informatik
Paul-Wittsack-Straße 10
D-68163 Mannheim
Tel.: +49 (0)621 292 6764
Fax: +49 (0)621 292-667641
E-Mail:
t.smits@hs-mannheim.de
m.groeschel@hs-mannheim.de
www.informatik.hs-mannheim.de
Analyse-Dashboard (Werkzeug: Celonis)
Das Projekt wurde im Wintersemester 2015/16 von
den Studierenden Marcel Eberling, Matthias König,
Giang Pham, Daniel Schneider und Maximilian Zittel
des Studiengangs Unternehmens- und Wirtschaftsin-
formatik durchgeführt.
Als Technologie aus dem Bereich des Ge-
schäftsprozessmanagements rekonstruiert
und analysiert Process Mining Geschäfts-
prozesse auf Basis digitaler Spuren in IT-
Systemen. Im Gegensatz zur herkömmli-
chen Geschäftsprozessanalyse wird beim
Process Mining ein Prozessmodell automa-
tisch auf Basis sogenannter Event-Logs ge-
neriert. Man erhält einen detaillierten Ge-
samtüberblick über alle Prozessinstanzen.
Mögliche Engpässe im Prozessablauf kön-
nen in der Analyse aufgedeckt werden. Bei
dem hier beschriebenen Projekt wurde ein
Change-Management-Prozess in Koopera-
tion mit der MLP Finanzdienstleistungen
AG analysiert. Die gängigsten Werkzeuge
wurden eingesetzt und einem ausführlichen
Toolvergleich unterzogen.
Ausgangssituation
In vielen Unternehmen haben sich im Laufe der Zeit
Abläufe in Geschäftsprozessen etabliert, die nicht
mehr dem ursprünglich gewollten Soll-Prozess ent-
sprechen. Ziel von Analysen ist daher die Aufde-
ckung der Schwachstellen in solchen Prozessen. So
können lange Liege- oder Durchlaufzeiten oder die
Wiederholung von Aktivitäten Prozessabläufe behin-
dern und die damit verbundene Kundenzufriedenheit
reduzieren. Daneben sind aus Compliance-Aspekten
Abweichungen von vorgegebenen Abläufen proble-
matisch. Der Change-Management-Prozess zur An-
passung von IT-Systemen der MLP lief insgesamt zu-
friedenstellend. Der Process Owner wollte aber sei-
nen Eindruck durch analytische Ergebnisse objekti-
vieren und vervollständigen.
Lösungsansatz „Process Mining“
Die Prozessabläufe werden üblicherweise in IT-Sys-
temen protokolliert. Die dabei hinterlassenen Spuren
sind in den Ereignisprotokollen (engl. event logs) zu
finden. Process Mining Werkzeuge analysieren die
Protokolle, visualisieren die tatsächlichen Abläufe
(Ist-Prozess) und erlauben vielfältige Analysen und
Auswertungen über Varianten, Durchlaufzeiten, Ano-
malien im Ablauf und vieles mehr. Ein Conformance
Check vergleicht den Soll-Prozess mit den tatsächli-
chen Abläufen. Als Ergebnis wird mit der Konformität
ein Maß der Übereinstimmung von gewünschtem Ab-
lauf und den tatsächlich durchgeführten Aktivitäten
bestimmt. Zur Einarbeitung in die Thematik absolvier-
ten alle Projektteilnehmer den von coursera angebo-
tenen Online-Kurs (MOOC).
Zielsetzung
Der Projektauftrag bestand aus folgenden wesentli-
chen Punkten:
 Aufbereitung und Optimierung der Ereignisproto-
kolle, die von MLP geliefert wurden.
 Durchführung von Analysen im Jahresvergleich in
Bezug auf Auffälligkeiten und Konformität mit
Standards wie ITIL und COBIT.
 Einarbeitung in die Process Mining Werkzeuge
und Vergleich der verschiedenen Werkzeuge.
 Erstellung von Vorlagen für die Werkzeuge zur
Wiederholung gleichartiger Analysen.
Projektmanagement
Da sich Anforderungen, wie beispielsweise die Ge-
staltung von Reports, erst über den Projektzeitraum
entwickelt haben und das Thema Process Mining für
alle Projektteilnehmer neu war, bot sich ein iteratives
Vorgehen mit Scrum an. Im ersten Schritt wurden
Teamregeln erstellt, eine Kommunikationsinfrastruk-
tur festgelegt und diese in einem Projekthandbuch
dokumentiert. Außerdem war es wichtig, den Kontakt
zum „Auftraggeber“ MLP aufrecht zu erhalten, um die
Anforderungen fortlaufend anzupassen und zu priori-
sieren. Begleitend fanden Workshops zur Teament-
wicklung statt.
Process Mining Werkzeuge
Die Analyse wurde mit mehreren gängigen Process
Mining Werkzeugen durchgeführt. Die Tools Celonis,
Disco und ProM kamen zum Einsatz und wurden in
Bezug auf Funktionsumfang, Benutzungsfreundlich-
keit (Usability), Geschwindigkeit und Integrations-
möglichkeiten untersucht und verglichen. Alle drei
Tools können aus Ereignisprotokollen das Ist-Modell
als sogenanntes Fuzzy-Modell erstellen, das eine an-
schauliche Prozessvisualisierung liefert und gleich-
zeitig als Basis für die Auswertung und Analysen
dient.
 ProM hat einen akademischen Fokus und bietet
sehr viele Möglichkeiten für die Prozessanalyse,
wie das Angebot und die Parametrisierung vielfäl-
tiger Mining-Methoden, die Konvertierung von
Modelldarstellungen (u.a. Petri-Netze und BPMN)
und die Visualisierung von Analyseergebnissen.
Es lässt sich über Plug-Ins beliebig erweitern.
 Disco ist leicht zu bedienen und offeriert viele ver-
schiedene Möglichkeiten zur Filterung der Daten.
Mit Dashboards erlaubt es, wichtige Kennzahlen
zu ermitteln und kontinuierlich zu präsentieren.
 Im Fokus von Celonis liegt die Erstellung von
Dashboards beliebiger Komplexität mit umfang-
reichen Anpassungs- und Filtermöglichkeiten.
Das Werkzeug bietet eine Anbindung an produk-
tive Systeme mit einer Realtime-Analyse.
Ergebnisse
Neben den projektbegleitenden Dokumenten wie
Projekthandbuch und Pflichtenheft wurden die Er-
gebnisse mit Bezug auf Process Mining erarbeitet.
Die erstellten Vorlagen in Form von Filterrezepten,
Dashboards, automatisierter Prozessmodellgenerie-
rung und die dazu erstellten Anleitungen sind für den
Kunden hilfreich, um auch in Zukunft die Prozessana-
lyse mittels Process Mining durchzuführen. Außer-
dem können die Analyseergebnisse als Basis für Pro-
zessoptimierung des Kunden verwendet werden. Der
Vergleich der Werkzeuge bietet MLP eine Basis zur
Auswahl eines Tools für den breiten und dauerhaften
Einsatz.
Weitere Informationen
 IEEE CIS Task Force on Process Mining (Hrsg.):
Process Mining Manifesto, http://www.win.tue.nl/
ieeetfpm/doku.php?id=shared:process_mining_
manifesto
 Coursera-MOOC zum Thema Process Mining:
https://www.coursera.org/course/procmin
 Werkzeug ProM: http://www.promtools.org/
 Werkzeug Disco: https://fluxicon.com/disco/
 Werkzeug Celonis: http://www.celonis.de/
Prozessanalyse mit Process Mining
Gröschel, Stand: 15.02.2016
MLP Finanzdienstleistungen AG
Oliver Wildenstein
Fachreferent IT-Governance, -Compliance
und -Prozessmanagement
Alte Heerstraße 40
D-69168 Wiesloch
Tel.: +49 (0)6222 308 2971
E-Mail: oliver.wildenstein@mlp.de
www.mlp.de
Hochschule Mannheim
Prof. Thomas Smits
Prof. Dr. Michael Gröschel
Fakultät für Informatik
Paul-Wittsack-Straße 10
D-68163 Mannheim
Tel.: +49 (0)621 292 6764
Fax: +49 (0)621 292-667641
E-Mail:
t.smits@hs-mannheim.de
m.groeschel@hs-mannheim.de
www.informatik.hs-mannheim.de
Analyse-Dashboard (Werkzeug: Celonis)
Das Projekt wurde im Wintersemester 2015/16 von
den Studierenden Leontina Baitinger, Timo Höfler,
Hunar Mawlod, Timo Neumann und Nils Viertler des
Studiengangs Unternehmens- und Wirtschaftsinfor-
matik durchgeführt.
Als Technologie aus dem Bereich des Ge-
schäftsprozessmanagements rekonstruiert
und analysiert Process Mining Geschäfts-
prozesse auf Basis digitaler Spuren in IT-
Systemen. Im Gegensatz zur herkömmli-
chen Geschäftsprozessanalyse wird beim
Process Mining ein Prozessmodell automa-
tisch auf Basis sogenannter Event-Logs ge-
neriert. Man erhält einen detaillierten Ge-
samtüberblick über alle Prozessinstanzen.
Mögliche Engpässe im Prozessablauf kön-
nen in der Analyse aufgedeckt werden. Bei
dem hier beschriebenen Projekt wurde ein
Change-Management-Prozess in Koopera-
tion mit der MLP Finanzdienstleistungen
AG analysiert. Die gängigsten Werkzeuge
wurden eingesetzt und einem ausführlichen
Toolvergleich unterzogen.
Ausgangssituation
In vielen Unternehmen haben sich im Laufe der Zeit
Abläufe in Geschäftsprozessen etabliert, die nicht
mehr dem ursprünglich gewollten Soll-Prozess ent-
sprechen. Ziel von Analysen ist daher die Aufde-
ckung der Schwachstellen in solchen Prozessen. So
können lange Liege- oder Durchlaufzeiten oder die
Wiederholung von Aktivitäten Prozessabläufe behin-
dern und die damit verbundene Kundenzufriedenheit
reduzieren. Daneben sind aus Compliance-Aspekten
Abweichungen von vorgegebenen Abläufen proble-
matisch. Der Change-Management-Prozess zur An-
passung von IT-Systemen der MLP lief insgesamt zu-
friedenstellend. Der Process Owner wollte aber sei-
nen Eindruck durch analytische Ergebnisse objekti-
vieren und vervollständigen.
Lösungsansatz „Process Mining“
Die Prozessabläufe werden üblicherweise in IT-Sys-
temen protokolliert. Die dabei hinterlassenen Spuren
sind in den Ereignisprotokollen (engl. event logs) zu
finden. Process Mining Werkzeuge analysieren die
Protokolle, visualisieren die tatsächlichen Abläufe
(Ist-Prozess) und erlauben vielfältige Analysen und
Auswertungen über Varianten, Durchlaufzeiten, Ano-
malien im Ablauf und vieles mehr. Ein Conformance
Check vergleicht den Soll-Prozess mit den tatsächli-
chen Abläufen. Als Ergebnis wird mit der Konformität
ein Maß der Übereinstimmung von gewünschtem Ab-
lauf und den tatsächlich durchgeführten Aktivitäten
bestimmt. Zur Einarbeitung in die Thematik absolvier-
ten alle Projektteilnehmer den von coursera angebo-
tenen Online-Kurs (MOOC).
Zielsetzung
Der Projektauftrag bestand aus folgenden wesentli-
chen Punkten:
 Aufbereitung und Optimierung der Ereignisproto-
kolle, die von MLP geliefert wurden.
 Durchführung von Analysen im Jahresvergleich in
Bezug auf Auffälligkeiten und Konformität mit
Standards wie ITIL und COBIT.
 Einarbeitung in die Process Mining Werkzeuge
und Vergleich der verschiedenen Werkzeuge.
 Erstellung von Vorlagen für die Werkzeuge zur
Wiederholung gleichartiger Analysen.
Projektmanagement
Da sich Anforderungen, wie beispielsweise die Ge-
staltung von Reports, erst über den Projektzeitraum
entwickelt haben und das Thema Process Mining für
alle Projektteilnehmer neu war, bot sich ein iteratives
Vorgehen mit Scrum an. Im ersten Schritt wurden
Teamregeln erstellt, eine Kommunikationsinfrastruk-
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zum „Auftraggeber“ MLP aufrecht zu erhalten, um die
Anforderungen fortlaufend anzupassen und zu priori-
sieren. Begleitend fanden Workshops zur Teament-
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Process Mining Werkzeuge
Die Analyse wurde mit mehreren gängigen Process
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Disco und ProM kamen zum Einsatz und wurden in
Bezug auf Funktionsumfang, Benutzungsfreundlich-
keit (Usability), Geschwindigkeit und Integrations-
möglichkeiten untersucht und verglichen. Alle drei
Tools können aus Ereignisprotokollen das Ist-Modell
als sogenanntes Fuzzy-Modell erstellen, das eine an-
schauliche Prozessvisualisierung liefert und gleich-
zeitig als Basis für die Auswertung und Analysen
dient.
 ProM hat einen akademischen Fokus und bietet
sehr viele Möglichkeiten für die Prozessanalyse,
wie das Angebot und die Parametrisierung vielfäl-
tiger Mining-Methoden, die Konvertierung von
Modelldarstellungen (u.a. Petri-Netze und BPMN)
und die Visualisierung von Analyseergebnissen.
Es lässt sich über Plug-Ins beliebig erweitern.
 Disco ist leicht zu bedienen und offeriert viele ver-
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Mit Dashboards erlaubt es, wichtige Kennzahlen
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 Im Fokus von Celonis liegt die Erstellung von
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Neben den projektbegleitenden Dokumenten wie
Projekthandbuch und Pflichtenheft wurden die Er-
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Weitere Informationen
 IEEE CIS Task Force on Process Mining (Hrsg.):
Process Mining Manifesto, http://www.win.tue.nl/
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manifesto
 Coursera-MOOC zum Thema Process Mining:
https://www.coursera.org/course/procmin
 Werkzeug ProM: http://www.promtools.org/
 Werkzeug Disco: https://fluxicon.com/disco/
 Werkzeug Celonis: http://www.celonis.de/

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Prozessanalyse mit Process Mining, Studentisches Projekt der Hochschule Mannheim mit MLP

  • 1. Prozessanalyse mit Process Mining Gröschel, Stand: 15.02.2016 MLP Finanzdienstleistungen AG Oliver Wildenstein Fachreferent IT-Governance, -Compliance und -Prozessmanagement Alte Heerstraße 40 D-69168 Wiesloch Tel.: +49 (0)6222 308 2971 E-Mail: oliver.wildenstein@mlp.de www.mlp.de Hochschule Mannheim Prof. Thomas Smits Prof. Dr. Michael Gröschel Fakultät für Informatik Paul-Wittsack-Straße 10 D-68163 Mannheim Tel.: +49 (0)621 292 6764 Fax: +49 (0)621 292-667641 E-Mail: t.smits@hs-mannheim.de m.groeschel@hs-mannheim.de www.informatik.hs-mannheim.de Analyse-Dashboard (Werkzeug: Celonis) Das Projekt wurde im Wintersemester 2015/16 von den Studierenden Marcel Eberling, Matthias König, Giang Pham, Daniel Schneider und Maximilian Zittel des Studiengangs Unternehmens- und Wirtschaftsin- formatik durchgeführt. Als Technologie aus dem Bereich des Ge- schäftsprozessmanagements rekonstruiert und analysiert Process Mining Geschäfts- prozesse auf Basis digitaler Spuren in IT- Systemen. Im Gegensatz zur herkömmli- chen Geschäftsprozessanalyse wird beim Process Mining ein Prozessmodell automa- tisch auf Basis sogenannter Event-Logs ge- neriert. Man erhält einen detaillierten Ge- samtüberblick über alle Prozessinstanzen. Mögliche Engpässe im Prozessablauf kön- nen in der Analyse aufgedeckt werden. Bei dem hier beschriebenen Projekt wurde ein Change-Management-Prozess in Koopera- tion mit der MLP Finanzdienstleistungen AG analysiert. Die gängigsten Werkzeuge wurden eingesetzt und einem ausführlichen Toolvergleich unterzogen. Ausgangssituation In vielen Unternehmen haben sich im Laufe der Zeit Abläufe in Geschäftsprozessen etabliert, die nicht mehr dem ursprünglich gewollten Soll-Prozess ent- sprechen. Ziel von Analysen ist daher die Aufde- ckung der Schwachstellen in solchen Prozessen. So können lange Liege- oder Durchlaufzeiten oder die Wiederholung von Aktivitäten Prozessabläufe behin- dern und die damit verbundene Kundenzufriedenheit reduzieren. Daneben sind aus Compliance-Aspekten Abweichungen von vorgegebenen Abläufen proble- matisch. Der Change-Management-Prozess zur An- passung von IT-Systemen der MLP lief insgesamt zu- friedenstellend. Der Process Owner wollte aber sei- nen Eindruck durch analytische Ergebnisse objekti- vieren und vervollständigen. Lösungsansatz „Process Mining“ Die Prozessabläufe werden üblicherweise in IT-Sys- temen protokolliert. Die dabei hinterlassenen Spuren sind in den Ereignisprotokollen (engl. event logs) zu finden. Process Mining Werkzeuge analysieren die Protokolle, visualisieren die tatsächlichen Abläufe (Ist-Prozess) und erlauben vielfältige Analysen und Auswertungen über Varianten, Durchlaufzeiten, Ano- malien im Ablauf und vieles mehr. Ein Conformance Check vergleicht den Soll-Prozess mit den tatsächli- chen Abläufen. Als Ergebnis wird mit der Konformität ein Maß der Übereinstimmung von gewünschtem Ab- lauf und den tatsächlich durchgeführten Aktivitäten bestimmt. Zur Einarbeitung in die Thematik absolvier- ten alle Projektteilnehmer den von coursera angebo- tenen Online-Kurs (MOOC). Zielsetzung Der Projektauftrag bestand aus folgenden wesentli- chen Punkten:  Aufbereitung und Optimierung der Ereignisproto- kolle, die von MLP geliefert wurden.  Durchführung von Analysen im Jahresvergleich in Bezug auf Auffälligkeiten und Konformität mit Standards wie ITIL und COBIT.  Einarbeitung in die Process Mining Werkzeuge und Vergleich der verschiedenen Werkzeuge.  Erstellung von Vorlagen für die Werkzeuge zur Wiederholung gleichartiger Analysen. Projektmanagement Da sich Anforderungen, wie beispielsweise die Ge- staltung von Reports, erst über den Projektzeitraum entwickelt haben und das Thema Process Mining für alle Projektteilnehmer neu war, bot sich ein iteratives Vorgehen mit Scrum an. Im ersten Schritt wurden Teamregeln erstellt, eine Kommunikationsinfrastruk- tur festgelegt und diese in einem Projekthandbuch dokumentiert. Außerdem war es wichtig, den Kontakt zum „Auftraggeber“ MLP aufrecht zu erhalten, um die Anforderungen fortlaufend anzupassen und zu priori- sieren. Begleitend fanden Workshops zur Teament- wicklung statt. Process Mining Werkzeuge Die Analyse wurde mit mehreren gängigen Process Mining Werkzeugen durchgeführt. Die Tools Celonis, Disco und ProM kamen zum Einsatz und wurden in Bezug auf Funktionsumfang, Benutzungsfreundlich- keit (Usability), Geschwindigkeit und Integrations- möglichkeiten untersucht und verglichen. Alle drei Tools können aus Ereignisprotokollen das Ist-Modell als sogenanntes Fuzzy-Modell erstellen, das eine an- schauliche Prozessvisualisierung liefert und gleich- zeitig als Basis für die Auswertung und Analysen dient.  ProM hat einen akademischen Fokus und bietet sehr viele Möglichkeiten für die Prozessanalyse, wie das Angebot und die Parametrisierung vielfäl- tiger Mining-Methoden, die Konvertierung von Modelldarstellungen (u.a. Petri-Netze und BPMN) und die Visualisierung von Analyseergebnissen. Es lässt sich über Plug-Ins beliebig erweitern.  Disco ist leicht zu bedienen und offeriert viele ver- schiedene Möglichkeiten zur Filterung der Daten. Mit Dashboards erlaubt es, wichtige Kennzahlen zu ermitteln und kontinuierlich zu präsentieren.  Im Fokus von Celonis liegt die Erstellung von Dashboards beliebiger Komplexität mit umfang- reichen Anpassungs- und Filtermöglichkeiten. Das Werkzeug bietet eine Anbindung an produk- tive Systeme mit einer Realtime-Analyse. Ergebnisse Neben den projektbegleitenden Dokumenten wie Projekthandbuch und Pflichtenheft wurden die Er- gebnisse mit Bezug auf Process Mining erarbeitet. Die erstellten Vorlagen in Form von Filterrezepten, Dashboards, automatisierter Prozessmodellgenerie- rung und die dazu erstellten Anleitungen sind für den Kunden hilfreich, um auch in Zukunft die Prozessana- lyse mittels Process Mining durchzuführen. Außer- dem können die Analyseergebnisse als Basis für Pro- zessoptimierung des Kunden verwendet werden. Der Vergleich der Werkzeuge bietet MLP eine Basis zur Auswahl eines Tools für den breiten und dauerhaften Einsatz. Weitere Informationen  IEEE CIS Task Force on Process Mining (Hrsg.): Process Mining Manifesto, http://www.win.tue.nl/ ieeetfpm/doku.php?id=shared:process_mining_ manifesto  Coursera-MOOC zum Thema Process Mining: https://www.coursera.org/course/procmin  Werkzeug ProM: http://www.promtools.org/  Werkzeug Disco: https://fluxicon.com/disco/  Werkzeug Celonis: http://www.celonis.de/
  • 2. Prozessanalyse mit Process Mining Gröschel, Stand: 15.02.2016 MLP Finanzdienstleistungen AG Oliver Wildenstein Fachreferent IT-Governance, -Compliance und -Prozessmanagement Alte Heerstraße 40 D-69168 Wiesloch Tel.: +49 (0)6222 308 2971 E-Mail: oliver.wildenstein@mlp.de www.mlp.de Hochschule Mannheim Prof. Thomas Smits Prof. Dr. Michael Gröschel Fakultät für Informatik Paul-Wittsack-Straße 10 D-68163 Mannheim Tel.: +49 (0)621 292 6764 Fax: +49 (0)621 292-667641 E-Mail: t.smits@hs-mannheim.de m.groeschel@hs-mannheim.de www.informatik.hs-mannheim.de Analyse-Dashboard (Werkzeug: Celonis) Das Projekt wurde im Wintersemester 2015/16 von den Studierenden Leontina Baitinger, Timo Höfler, Hunar Mawlod, Timo Neumann und Nils Viertler des Studiengangs Unternehmens- und Wirtschaftsinfor- matik durchgeführt. Als Technologie aus dem Bereich des Ge- schäftsprozessmanagements rekonstruiert und analysiert Process Mining Geschäfts- prozesse auf Basis digitaler Spuren in IT- Systemen. Im Gegensatz zur herkömmli- chen Geschäftsprozessanalyse wird beim Process Mining ein Prozessmodell automa- tisch auf Basis sogenannter Event-Logs ge- neriert. Man erhält einen detaillierten Ge- samtüberblick über alle Prozessinstanzen. Mögliche Engpässe im Prozessablauf kön- nen in der Analyse aufgedeckt werden. Bei dem hier beschriebenen Projekt wurde ein Change-Management-Prozess in Koopera- tion mit der MLP Finanzdienstleistungen AG analysiert. Die gängigsten Werkzeuge wurden eingesetzt und einem ausführlichen Toolvergleich unterzogen. Ausgangssituation In vielen Unternehmen haben sich im Laufe der Zeit Abläufe in Geschäftsprozessen etabliert, die nicht mehr dem ursprünglich gewollten Soll-Prozess ent- sprechen. Ziel von Analysen ist daher die Aufde- ckung der Schwachstellen in solchen Prozessen. So können lange Liege- oder Durchlaufzeiten oder die Wiederholung von Aktivitäten Prozessabläufe behin- dern und die damit verbundene Kundenzufriedenheit reduzieren. Daneben sind aus Compliance-Aspekten Abweichungen von vorgegebenen Abläufen proble- matisch. Der Change-Management-Prozess zur An- passung von IT-Systemen der MLP lief insgesamt zu- friedenstellend. Der Process Owner wollte aber sei- nen Eindruck durch analytische Ergebnisse objekti- vieren und vervollständigen. Lösungsansatz „Process Mining“ Die Prozessabläufe werden üblicherweise in IT-Sys- temen protokolliert. Die dabei hinterlassenen Spuren sind in den Ereignisprotokollen (engl. event logs) zu finden. Process Mining Werkzeuge analysieren die Protokolle, visualisieren die tatsächlichen Abläufe (Ist-Prozess) und erlauben vielfältige Analysen und Auswertungen über Varianten, Durchlaufzeiten, Ano- malien im Ablauf und vieles mehr. Ein Conformance Check vergleicht den Soll-Prozess mit den tatsächli- chen Abläufen. Als Ergebnis wird mit der Konformität ein Maß der Übereinstimmung von gewünschtem Ab- lauf und den tatsächlich durchgeführten Aktivitäten bestimmt. Zur Einarbeitung in die Thematik absolvier- ten alle Projektteilnehmer den von coursera angebo- tenen Online-Kurs (MOOC). Zielsetzung Der Projektauftrag bestand aus folgenden wesentli- chen Punkten:  Aufbereitung und Optimierung der Ereignisproto- kolle, die von MLP geliefert wurden.  Durchführung von Analysen im Jahresvergleich in Bezug auf Auffälligkeiten und Konformität mit Standards wie ITIL und COBIT.  Einarbeitung in die Process Mining Werkzeuge und Vergleich der verschiedenen Werkzeuge.  Erstellung von Vorlagen für die Werkzeuge zur Wiederholung gleichartiger Analysen. Projektmanagement Da sich Anforderungen, wie beispielsweise die Ge- staltung von Reports, erst über den Projektzeitraum entwickelt haben und das Thema Process Mining für alle Projektteilnehmer neu war, bot sich ein iteratives Vorgehen mit Scrum an. Im ersten Schritt wurden Teamregeln erstellt, eine Kommunikationsinfrastruk- tur festgelegt und diese in einem Projekthandbuch dokumentiert. Außerdem war es wichtig, den Kontakt zum „Auftraggeber“ MLP aufrecht zu erhalten, um die Anforderungen fortlaufend anzupassen und zu priori- sieren. Begleitend fanden Workshops zur Teament- wicklung statt. Process Mining Werkzeuge Die Analyse wurde mit mehreren gängigen Process Mining Werkzeugen durchgeführt. Die Tools Celonis, Disco und ProM kamen zum Einsatz und wurden in Bezug auf Funktionsumfang, Benutzungsfreundlich- keit (Usability), Geschwindigkeit und Integrations- möglichkeiten untersucht und verglichen. Alle drei Tools können aus Ereignisprotokollen das Ist-Modell als sogenanntes Fuzzy-Modell erstellen, das eine an- schauliche Prozessvisualisierung liefert und gleich- zeitig als Basis für die Auswertung und Analysen dient.  ProM hat einen akademischen Fokus und bietet sehr viele Möglichkeiten für die Prozessanalyse, wie das Angebot und die Parametrisierung vielfäl- tiger Mining-Methoden, die Konvertierung von Modelldarstellungen (u.a. Petri-Netze und BPMN) und die Visualisierung von Analyseergebnissen. Es lässt sich über Plug-Ins beliebig erweitern.  Disco ist leicht zu bedienen und offeriert viele ver- schiedene Möglichkeiten zur Filterung der Daten. Mit Dashboards erlaubt es, wichtige Kennzahlen zu ermitteln und kontinuierlich zu präsentieren.  Im Fokus von Celonis liegt die Erstellung von Dashboards beliebiger Komplexität mit umfang- reichen Anpassungs- und Filtermöglichkeiten. Das Werkzeug bietet eine Anbindung an produk- tive Systeme mit einer Realtime-Analyse. Ergebnisse Neben den projektbegleitenden Dokumenten wie Projekthandbuch und Pflichtenheft wurden die Er- gebnisse mit Bezug auf Process Mining erarbeitet. Die erstellten Vorlagen in Form von Filterrezepten, Dashboards, automatisierter Prozessmodellgenerie- rung und die dazu erstellten Anleitungen sind für den Kunden hilfreich, um auch in Zukunft die Prozessana- lyse mittels Process Mining durchzuführen. Außer- dem können die Analyseergebnisse als Basis für Pro- zessoptimierung des Kunden verwendet werden. Der Vergleich der Werkzeuge bietet MLP eine Basis zur Auswahl eines Tools für den breiten und dauerhaften Einsatz. Weitere Informationen  IEEE CIS Task Force on Process Mining (Hrsg.): Process Mining Manifesto, http://www.win.tue.nl/ ieeetfpm/doku.php?id=shared:process_mining_ manifesto  Coursera-MOOC zum Thema Process Mining: https://www.coursera.org/course/procmin  Werkzeug ProM: http://www.promtools.org/  Werkzeug Disco: https://fluxicon.com/disco/  Werkzeug Celonis: http://www.celonis.de/