Prozessanalyse und -optimierung mittels KI im Umfeld der BPMN (Business Process Modeling Notation oder Notation für die Modellierung von Geschäftsprozessen)
Seit Jahren dient die Modellierungssprache BPMN 2.0 (Business Process Modeling Notation 2.0) branchenübergreifend als ein vorherrschender Standard für die Geschäftsprozessmodellierung. Die Anwendung von BPMN erfordert jedoch definierte Prozessarchitekturen. Nachfolgend wird die Prozesspyramide und -landkarte als Teil einer Prozessarchitektur erläutert.
Prozesslandkarte und Prozesspyramide
Nach Porter können Unternehmensaktivitäten in primäre ‘wertschöpfende’ und ‘unterstützende’ Geschäftsprozesse eingeteilt werden:
- Primäre Geschäftsprozesse: Kernprozesse des Unternehmens (z.B.: Fertigung, Logistik, Einkauf etc.), die eine aktive Wertschöpfung erzielen. Vereinfachend dargestellt, handelt es sich um die Prozesse, für die Kund:innen bereit sind, Geld zu bezahlen.
- Sekundäre Geschäftsprozesse: Prozesse, die der Ausführung der Kernprozesse dienen, aber keine wertschöpfenden Tätigkeiten darstellen. Zum einen können dies Führungsprozesse sein, welche die Kernprozesse steuern (z.B. Prozesse zur Strategiefindung oder Einführung eines Prozessmanagements). Zum anderen kann es sich um Unterstützungsprozesse handeln, die der effizienten Ausführung der Kernprozesse dienen (z.B. IT-Administrationsprozesse oder Buchhaltung).
Grundlagen der BPMN 2.0
Die Modellierungssprache BPMN 2.0 gibt Objekttypen vor, mit denen Geschäftsprozessen modelliert werden können. Durch die festgelegte Notation (Symbole mit unterschiedlichen Bedeutungen) ist ein Geschäftsprozess auch für Dritte nachvollziehbar.
Ereignisse können eine nachfolgende Aktivität auslösen. Zudem können sie Prozesse modifizieren und Prozessketten beenden. Durch die Verwendung der entsprechenden Symbole können bspw. Start-, Zwischen- und Endereignisse unterschieden werden. Mögliche Ereignisse können sein: „Die E-Mail ist eingegangen“ oder „Die verfügbare Zeit ist abgelaufen“.
Aktivitäten (engl. Activities):
Bei Aktivitäten handelt es sich um Aufgaben in einem Prozess, die Wertschöpfung erzeugen oder einen Einfluss auf die wertschöpfenden Tätigkeiten haben. Eine Aufgabe besteht immer mindestens aus einem Nomen/Subjekt und einem aktiven Verb. Ein Beispiel für eine Aktivität ist „Rohteile zusägen“ oder „Bauteil A an Markierung X bohren“. Aktivitäten werden zumeist von einer Person (Fachpersonal) oder einem IT-System bzw. einer /automatisierter Anlage ausgeführt.
Verknüpfungsoperatoren (engl. Gateways):
Verknüpfungsoperatoren ermöglichen Verzweigungen von Prozessketten/-schritten und ermöglichen eine logische Verknüpfung von Prozessketten. Die gängigen Elemente sind „und“-, „oder“- sowie „exklusive“-Verknüpfungen (XOR-Verknüpfung). Bei einer „und“-Verknüpfung können mehrere Prozessschritte parallel ausgeführt werden. „XOR“-Verknüpfungen erlauben es nur entweder den einen oder den anderen Prozesspfadstrang auszuführen. Durch „oder“-Verknüpfungen können nur der eine Prozessschritt, nur der andere Prozessschritt oder beide Prozessschritte ausgeführt werden.
Schwimmbahnen (engl. Swimlane):
Um Verantwortlichkeiten der Prozessbeteiligten festzulegen, wird ein sogenannter Pool in Schwimmbahnen unterteilt. Alle Prozessschritten, die in der Schwimmbahn verortet sind, werden von einer bestimmten Rolle oder einem System ausgeführt. Alle Prozessschritte sind in einer Schwimmbahn verortet, für welche der Monteur zuständig ist. Ein Pool könnte beispielsweise die gesamte Montageabteilung sein.
Datenobjekt (engl. Data):
Datenobjekt sind beispielsweise Dokumente oder Datenbanksysteme, die Input für einen Prozessschritt sind oder Output einer Aufgabe sind. Falls es sich um einen Input handelt, werden die Dokumente/Systeme mit einem Pfeil hinführend zur Aktivität gekennzeichnet. Wenn es sich um einen Output handelt, zeigt der Pfeil in Richtung der Dokumente oder Systeme. Für die Anwendung von BPMN 2.0 sind zahlreiche Modellierungstools (auch Open Source-Tools) verfügbar.
Prozessanalyse und -optimierung durch KI
Im Zuge der Ausführung von Geschäftsprozessen fallen viele Prozessdaten an. Durch die Auswertung dieser Prozessdaten können bestehende Geschäftsprozesse verbessert und automatisiert werden. Für die anschließende Datenauswertung bieten sich Methoden der Künstlichen Intelligenz an. Darüber hinaus können KI-Modelle eingesetzt werden, um Mitarbeiter:innen bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen. Beispielsweise könnten in der Produktion alle Informationen zu Prozessparametern eines Gießprozesses, wie z.B. der Temperaturverlauf und die Fließgeschwindigkeit der Schmelze sowie die Güte des Bauteils, gesammelt werden. Anschließend kann der Gießprozess mit Methoden der KI analysiert werden und ermittelt werden, welche Prozessparameterwerte zu einem qualitativ hochwertigen Gussteil führten. Hierfür extrahiert entnimmt das KI-Modell Merkmale des Gießprozesses, welche zu qualitativ hochwertigen Gussbauteilen führen. Die gewonnenen Erkenntnisse können mit dem Expertenwissen der Mitarbeiter:innen abgeglichen werden, um mögliche Prozessverbesserungen daraus abzuleiten und das KI-Modell zu optimieren. Zudem kann ein KI-Modell trainiert werden, welches basierend auf den Prozessparametern während des Prozesses vorhersagt, ob das Gussteil Ausschuss sein wird. Dies ermöglicht es, Gießprozesse vorzeitig anzupassen oder abzubrechen, falls die Prozessparameter nicht in den ermittelten Toleranzbereichen liegen.
