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Nutzung von Process Mining in RPA-Projekten

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Book cover Praxishandbuch Robotic Process Automation (RPA)

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Zusammenfassung

Robotic Process Automation (RPA) ermöglicht Unternehmen ihre Prozesse zu automatisieren, ohne dass Eingriffe in die darunterliegenden IT-Systeme notwendig werden. Eine strukturierte Identifikation von Prozessen für diese Roboterautomatisierung, aber auch deren anschließende Überwachung, sind sehr zeitintensive Vorgänge. Process Mining bietet eine effiziente Lösung für diese Herausforderungen an und stellt daher eine logische Ergänzung in jedem RPA-Projekt dar. Process Mining nutzt die Daten, die bei der Anwendung von IT-Systemen zur Durchführung von Prozessen entstehen, um Prozessmodelle zu erstellen und zu analysieren. In diesem Beitrag werden die Grundlagen des Process Mining erläutert und ein umfassender Einblick in die Unterstützungsmöglichkeiten von RPA-Projekten geboten. Process Mining kann alle RPA-Phasen (Assess, Develop und Sustain) sinnvoll ergänzen, indem beispielsweise Nutzeraktionen aufbereitet und analysiert oder Benchmarkings neuer Roboterautomatisierungen durchgeführt werden können. Da Process Mining auf anderen Werkzeugen und Techniken aufbaut, werden zudem Hilfestellungen hinsichtlich der Toolauswahl und Erfolgsfaktoren für Projekte geboten.

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Notes

  1. 1.

    BPM ist neben der IT, Prozessautomation, Operations Research oder Stochastik eine Subdisziplin der Process Science (van der Aalst 2016). Tatsächlich vereint Process Mining die beiden Disziplinen Process- und Data Science. Für das Verständnis und die praktische Anwendung ist die Einordnung in das BPM ausreichend.

  2. 2.

    Data Science ist die Wissenschaft von Daten und vereint wiederum selbst verschiedene Disziplinen wie die Mathematik, Statistik, Computerwissenschaft und eine jeweilige Anwendungsdomäne (Cao 2017; Schutt und O’Neil 2014).

  3. 3.

    Dies stellt eine vereinfachende Sicht dar. Alternativ könnte RPA als Werkzeug für die Prozess-Redesign und -implementierungs-Phase gesehen oder der BPM-Lebenszyklus mit dem Vorgehen in einem Process-Mining-Projekt verglichen werden. Zum Verständnis dieser Arbeit ist die gewählte Betrachtungsweise ausreichend.

  4. 4.

    https://github.com/apromore/RPA_UILogger.

  5. 5.

    https://www.processmining-software.com/

  6. 6.

    https://apromore.com/download/bzw. https://github.com/apromore/ApromoreDocker.

  7. 7.

    https://pm4py.fit.fraunhofer.de/bzw. https://github.com/pm4py/pm4py-core.

  8. 8.

    https://bupar.net/bzw. https://github.com/bupaverse/bupaR.

  9. 9.

    https://www.promtools.org/doku.php.

  10. 10.

    https://www.uipath.com/de/product/process-mining.

  11. 11.

    https://www.celonis.com/solutions/initiatives/rpa-automation/

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Authors and Affiliations

  1. Fraunhofer Institut für Entwurfstechnik Mechatronik IEM, Paderborn, Deutschland

    Jonathan Brock, Sebastian von Enzberg & Arno Kühn

  2. Lehrstuhl für Advanced Systems Engineering, Universität Paderborn, Heinz Nixdorf Institut, Paderborn, Deutschland

    Roman Dumitrescu

Authors
  1. Jonathan Brock
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  2. Sebastian von Enzberg
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  3. Arno Kühn
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  4. Roman Dumitrescu
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Corresponding author

Correspondence to Jonathan Brock .

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Editors and Affiliations

  1. FH Münster, Münster, Deutschland

    Carsten Feldmann

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Brock, J., von Enzberg, S., Kühn, A., Dumitrescu, R. (2022). Nutzung von Process Mining in RPA-Projekten. In: Feldmann, C. (eds) Praxishandbuch Robotic Process Automation (RPA). Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-38379-4_5

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  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-38379-4_5

  • Published:

  • Publisher Name: Springer Gabler, Wiesbaden

  • Print ISBN: 978-3-658-38378-7

  • Online ISBN: 978-3-658-38379-4

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