Mit Process Mining zu erfolgreichen SAP Projekten

Bild von einem Rechenzentrum und zwei Personen im Gespräch: Mit Process Mining zu erfolgreichen SAP Projekten
Markus Schneider
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SAP Einführungs- und Transformationsprojekte kosten naturgemäß Zeit und Geld – gerade bei komplexen Systemen in der Logistik. Unternehmen sollten sich daher sorgfältig vorbereiten, um zum Beispiel mit der Implementierung von SAP Extended Warehouse Management (SAP EWM) oder SAP Transportation Management (SAP TM) bestmögliche Ergebnisse in Lagerhaltung und Transportwesen zu erzielen. Wichtigste Voraussetzung hierfür ist Klarheit über die bestehende Systemlandschaft und die dort ablaufenden Geschäftsprozesse. Schließlich muss der aktuelle Status quo bekannt sein, um die Abläufe im neuen System optimal abbilden zu können. Mit Process Mining erhalten Unternehmen die dafür erforderliche umfassende Transparenz.

Process Mining verwandelt Big Data in Wissen

Dabei durchleuchten spezielle Software-Tools komplexe IT-Umgebungen. Sie ermitteln systemübergreifend die Datenspuren der Geschäftsprozesse, analysieren diese in kürzester Zeit und liefern sofort Erkenntnisse zu Schwachstellen und Optimierungspotenzialen. So entsteht aus Big Data wertvolles Wissen, mit dem Unternehmen ihre SAP Projekte absichern und zum Erfolg führen. Die Einblicke ins Innerste der Systemlandschaft schaffen die Voraussetzung für optimale Projektergebnisse, gleichzeitig lassen sich auf dieser Basis Aufwandsschätzungen validieren und Aufwände sogar senken.

Aus unserer Sicht spricht daher einiges dafür, im Vorfeld von SAP Einführungen in der Logistik ein Process-Mining-Projekt aufzusetzen. valantic Expert*innen arbeiten dabei mit den führenden Software-Tools und wählen in ihren Projekten jeweils das Werkzeug aus, das sich am besten für die Anforderungen des jeweiligen Kunden eignet. Die – überschaubaren – Kosten für ein solches Vorprojekt machen sich durch die zahlreichen Vorteile von Process Mining in jedem Fall bezahlt.

5 zentrale Vorteile von Process Mining für Logistik-Transformationen

1. Klarer Projektumfang, validere Aufwandsschätzungen

Die umfassende Analyse der Altsysteme gibt Aufschluss über die Komplexität der bestehenden Prozesse und den Umfang des kundenspezifischen Customizings. Process Mining zeigt zum Beispiel, wie viele verschiedene Prozessvarianten für einen Bestellvorgang im Unternehmen existieren. Oftmals sind es bei weitem mehr, als den Kunden bewusst ist. Dieses Wissen hilft, die Kernprozesse zu identifizieren, die im Fokus des späteren SAP Projekts stehen sollen. Gleiches gilt für den Umfang des kundenspezifischen Customizings. Mit der Analyse ist es möglich, diejenigen Systemanpassungen zu ermitteln, die ein Unternehmen im Tagesgeschäft tatsächlich nutzen wird. So lässt sich der Umfang des späteren SAP Einführungsprojekts klarer eingrenzen und damit auch der Zeit- und Ressourcenaufwand valider abschätzen.

2. Geringere Projektkomplexität, Laufzeiten und Kosten

Durch den Einblick in die bestehende Prozess- und Systemlandschaft sind alle wichtigen Geschäftsabläufe bekannt und können von Anfang an auf die Agenda der SAP Einführung gesetzt werden. Die genaue Kenntnis des Ist-Zustands erleichtert es darüber hinaus, den Projektfokus auf die relevanten Themen zu legen. Das verringert die Komplexität und minimiert das Risiko, sich in aufwändigen, aber unwesentlichen Details zu verlieren. Zudem können sich Unternehmen sicher sein, dass sich sämtliche zentralen Punkte im Projekt wiederfinden. Sie vermeiden so, dass etwas übersehen und ad hoc im bereits fortgeschrittenen Projektverlauf aufgegriffen werden muss. Unterm Strich lassen sich auf diese Weise Projektlaufzeiten deutlich verkürzen und Kosten senken.

3. Höherer Standardisierungsgrad

Die Konzentration auf die wesentlichen Kernprozesse verringert den Customizing-Bedarf am neuen System. Damit steigt der Standardisierungsgrad, was unternehmensweit einheitliche Prozesse im Logistikbereich unterstützt. Gleichzeitig sinkt dadurch der Aufwand für Wartung, Pflege und Upgrades.

4. Schnellere Systemanalyse an internationalen Standorten

Mit Process Mining lassen sich die Systeme von Unternehmensstandorten auch remote durchleuchten. Das ist beispielsweise für Kunden interessant, bei denen Einführungsprojekte im Logistikbereich mit internationalen Werken und Lagern eine Rolle spielen. Dank der Process-Mining-Tools müssen die Berater nicht zwingend vor Ort sein, um die Systemanalysen durchzuführen. Ein Zugriff aus der Ferne bringt Schwachstellen und Optimierungspotenziale ebenso deutlich ans Licht, sodass sich die Aufwände für die Einführungsprojekte an den jeweiligen Standorten genauer abschätzen lassen.

5. Besseres internes Benchmarking

Process Mining unterstützt Unternehmen dabei, die Durchlaufzeiten ihrer End-to-End-Prozesse standortübergreifend zu vergleichen. Darüber hinaus können sie die Ursachen für signifikante Abweichungen ermitteln. Auf diese Weise verfügen sie über die entscheidenden Erkenntnisse für gezielte Prozessoptimierungen.

Process Mining schafft also eine umfassende Wissensbasis, mit der Unternehmen ihre SAP Transformationen in kürzerer Zeit und geringerem Aufwand zum Erfolg führen können. Die Echtzeit-Einblicke in Systeme und Geschäftsprozesse liefern Erkenntnisse, die sich vielfältig nutzen lassen.

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