Process Mining in der Energiewirtschaft mit Eviden – Einblicke und Erfolgsfaktoren

Process Mining in der Energiewirtschaft: Mehr Effizienz durch intelligente Prozesssteuerung

Die Energiewirtschaft steht vor tiefgreifenden Veränderungen, die durch die Digitalisierung, steigende Kundenerwartungen und den Druck zur Effizienzsteigerung vorangetrieben werden. Process Mining hat sich als wesentliches Instrument etabliert, um betriebliche Abläufe zu analysieren, zu optimieren und Medienbrüche zu überwinden. Wichtige Erkenntnisse aus Process Mining Projekten von Eviden im Bereich Hausanschluss zeigen, wie diese Technologie zur Steigerung der Effizienz und zu mehr Transparenz beiträgt.

Medienbrüche überwinden: End-to-End-Sicht auf Prozesse schaffen

Eine der größten Herausforderungen in der Energiewirtschaft ist das Fehlen einer durchgängigen Prozesssicht. Häufig sind Prozesse auf verschiedene Systeme verteilt, was Medienbrüche verursacht und die Gesamteffizienz beeinträchtigt. Durch den gezielten Einsatz von Process Mining gelingt es, diese Brüche zu identifizieren, weitgehend zu beseitigen und eine umfassende Sicht auf den gesamten Hausanschlussprozess zu ermöglichen. Process Mining ist eine Methode zur Analyse und Optimierung von Geschäftsprozessen, indem es digitale Spuren aus IT-Systemen nutzt, um reale Abläufe transparent darzustellen. Es identifiziert ineffiziente Prozesse, Abweichungen und Automatisierungspotenziale, um die betriebliche Effizienz zu steigern.

Der Hausanschluss umfasst zahlreiche Schritte, die in verschiedenen Systemen und Abteilungen durchgeführt werden. Ohne eine integrierte Prozesssicht bleiben der Gesamtstatus und wesentliche Subprozesse oft unklar. Process Mining ermöglicht es, Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenzuführen und den gesamten Prozess transparent darzustellen.

Transparenz und Abhängigkeiten in der Prozesskette ermitteln

Eine weitere Herausforderung liegt in der fehlenden Transparenz bezüglich des Status und der Teilprozesse im Hausanschluss. Diese Lücken können durch den Einsatz von Process Mining geschlossen werden. Besonders hilfreich ist die Möglichkeit, Abhängigkeiten von externen Akteuren wie Kunden oder Installateuren datenbasiert zu identifizieren. Diese Erkenntnisse sind wichtig, um die Kommunikation mit Kunden und internen Stakeholdern zu verbessern.

Process Mining zeigt genau, wo Verzögerungen im Prozess auftreten und welche Schritte von externen Partnern abhängen. Mit diesen Informationen können nun gezielte Maßnahmen zur Optimierung der Abläufe entwickelt und umgesetzt werden.

Automatisierungspotenziale identifizieren und nutzen

Im Hausanschlussbereich hat die Energiewirtschaft bereits bedeutende Fortschritte in der Digitalisierung gemacht, zum Beispiel durch Onlineportale, die als zentrale Plattform für alle Beteiligten dienen. Diese digitalen Grundlagen bieten eine hervorragende Basis, um mit Process Mining weitere Automatisierungspotenziale zu identifizieren und zu nutzen.

Analysen von Eviden haben zahlreiche Möglichkeiten zur Automatisierung aufgezeigt, insbesondere in Bereichen, die bisher manuell bearbeitet wurden. Durch die Automatisierung dieser Abläufe können Durchlaufzeiten verkürzt, manuelle Aufwände reduziert und Kosten gesenkt werden. Gleichzeitig steigt die Prozesskonformität, und die Fehlerquote sinkt.

Erfolgsfaktoren für Process Mining Projekte

Aus verschieden Projekten mit Unternehmen aus der Energiewirtschaft haben sich folgende kritische Erfolgsfaktoren für ein erfolgreiches Process Mining Projekt herauskristallisiert:

• Digitale Verfügbarkeit von Aktivitätsdaten: Die Qualität der Daten ist entscheidend. Event-Logs müssen vollständig und korrekt sein, um belastbare Ergebnisse zu erzielen.
• Unterstützung durch das Top-Management und Engagement der End-User: Die Implementierung von Process Mining erfordert die Unterstützung auf C-Level und ein starkes Engagement der Fachabteilungen.
• Klare Prozessdefinitionen: Gut dokumentierte und präzise Prozessdefinitionen, idealerweise in Form von BPMN-Diagrammen (visualisierte Geschäftsprozesse), erleichtern die Analyse und Optimierung. Process Mining kann auch genutzt werden, um solche Definitionen aus realen Daten zu erarbeiten.

Kosten und Einsparungspotenziale anhand von Erfolgsbeispielen

Die Kosten für ein Process Mining Projekt variieren je nach Umfang und Komplexität. Wichtige Faktoren, die die Kosten beeinflussen, sind unter anderem die Datenqualität, die gegebenenfalls erhebliche Nacharbeit erfordert, sowie die Anzahl der einzubindenden Systeme. Die Investition in Process Mining zahlt sich jedoch durch den erzielten Nutzen aus. Bereits in einem ersten Scoping-Projekt, wie einem Proof-of-Concept, lassen sich innerhalb weniger Wochen Quick Wins identifizieren. Wesentliche Einsparungspotenziale ergeben sich durch die Verkürzung von Durchlauf- und Antwortzeiten, die Reduktion von Nacharbeit und Prozessabweichungen, einen höheren Automatisierungsgrad, der weniger manuelle Eingriffe erfordert, sowie durch die gesteigerte Transparenz und verbesserte Prozesssteuerung, die zu einer höheren Kundenzufriedenheit führen.

Erfolgreiche Anwendungen von Process Mining in der Energiewirtschaft und anderen Branchen zeigen das immense Potenzial dieser Technologie. In Kundenprojekten u.a. mit Celonis konnten jährliche Einsparungen von über einer Million Euro im Purchase-to-Pay-Prozess durch verbesserte Analyse und Optimierung der Lieferanten erzielt werden. Zudem führte die Reduzierung von manuellem Aufwand und Nacharbeit im Working Capital zu Einsparungen von 1,5 Millionen Euro. In der Supply Chain konnten durch die Eliminierung von Nacharbeit jährliche Einsparungen von 10 Millionen Euro erreicht werden, und es wurden nicht in Rechnungen gestellte Services im Wert von über 3,4 Millionen Euro identifiziert.

Einsatzmöglichkeiten von Process Mining in der Energiewirtschaft

Häufig wird Process Mining fälschlicherweise mit Business Intelligence (BI)-Tools gleichgesetzt. Während BI-Tools in der Regel nur statische, hoch aggregierte KPIs visualisieren, geht Process Mining einen Schritt weiter. Es ermöglicht die detaillierte Analyse des Ist-Prozesses und deckt Abweichungen zum Soll-Prozess, Ineffizienzen und Fehlerquellen auf. Darüber hinaus erkennt Process Mining in Echtzeit Abweichungen im operativen Prozessgeschehen und löst fallbezogene Automatisierungen zur Fehlerbehebung aus.

Die Energiewirtschaft steht vor zahlreichen Herausforderungen, darunter die Überwindung von Medienbrüchen, schrumpfende Teamgrößen, komplexe Marktrollen und steigende Kosten. Process Mining bietet hier wertvolle Lösungsansätze. Es integriert verschiedene Systeme und Datenquellen, eliminiert Medienbrüche und eröffnet neue Analysemöglichkeiten. Darüber hinaus steigert es die Prozesseffizienz, indem es Ineffizienzen und Prozessabweichungen identifiziert und beseitigt. Eine umfassende Prozesssicht ermöglicht eine bessere Steuerung und Kontrolle, während die Automatisierung manuell durchgeführter Prozessschritte zu Kosteneinsparungen, verkürzten Durchlaufzeiten und einer erhöhten Kundenzufriedenheit führt.

Fazit: Process Mining als Wegbereiter für Effizienz in der Energiewirtschaft

Process Mining eröffnet der Energiewirtschaft erhebliche Potenziale zur Prozessoptimierung, Effizienzsteigerung und Verbesserung der Kundenzufriedenheit. Projekterfahrungen zeigen, dass durch die Beseitigung von Medienbrüchen, die Schaffung von Transparenz und die Automatisierung von Prozessschritten signifikante Verbesserungen erzielt werden können. Für den Erfolg eines Process Mining Projekts sind die Verfügbarkeit qualitativ hochwertiger Daten, die Unterstützung durch das Management und das Engagement der End-User sowie klare Prozessdefinitionen entscheidend. Unter diesen Voraussetzungen kann Process Mining einen maßgeblichen Beitrag zur Bewältigung der Herausforderungen in der Energiewirtschaft leisten. Eviden hat sich darauf spezialisiert, nicht-standardisierte Systeme und Daten in Process Mining Projekten zu integrieren, um gemeinsam mit unseren Kunden nachhaltige Werte zu schaffen und den Fortschritt in der Energiewirtschaft voranzutreiben.