Value Stream Mapping mithilfe von Process Mining

Einführung

Value Stream Mapping (VSM) ist ein beliebtes Lean-Management-Tool zur Analyse, Gestaltung und Verbesserung des Flusses von Materialien und Informationen, die erforderlich sind, um ein Produkt oder eine Dienstleistung an den Kunden zu liefern.

Was ist der Zweck der Wertstromanalyse?

1. Identifizierung von wertschöpfenden und nicht wertschöpfenden Schritten (Verschwendung).

2. Visualisierung des aktuellen Zustands eines Prozesses.

3. Gestaltung eines zukünftigen Zustands, der Effizienz und Fluss verbessert.

Was zielt die Wertstromanalyse darauf ab zu messen?

1. Prozessschritte

2. Materialflüsse und Informationsflüsse

3. Durchlaufzeiten, Zykluszeiten und Wartezeiten

4. Bestände, Warteschlangen und Nacharbeitszyklen

Die traditionelle Wertstromanalyse erfolgt mit der Methode von Stift und Papier, die Analysten und Managern erfordert, die Prozesse genau zu beobachten und Beobachtungen zu machen, nach denen Berechnungen und Analysen der gesammelten Daten durchgeführt werden. Mit der zunehmenden Komplexität der Prozesse gibt es eine Reihe von Einschränkungen der traditionellen VSM-Methode.

Herausforderungen bei der traditionellen Wertstromanalyse

• Statische Momentaufnahme: Die Wertstromanalyse erfasst einen einzelnen Zeitpunkt und spiegelt keine Echtzeit- oder kontinuierlichen Prozessänderungen wider.

• Manuell & Zeitaufwendig: Die Erstellung genauer Wertstromanalysen erfordert manuelle Beobachtungen, Interviews und Workshops, die zeit- und ressourcenintensiv sind.

• Subjektivität & Menschliche Voreingenommenheit: Daten stammen oft aus Interviews und Beobachtungen, was zu voreingenommenen oder unvollständigen Darstellungen führt.

• Begrenzte Daten-Granularität: Kann Variabilität, Ausnahmen oder alternative Prozesspfade, insbesondere in komplexen Umgebungen, nicht erfassen.

• Nicht geeignet für hochvolumige digitale Prozesse: In digitalen Umgebungen (z.B. ERP-Workflows, Service-Desks) kann die traditionelle Wertstromanalyse nicht skalieren oder den gesamten Prozess erfassen.

• Schlechte Integration mit IT-Systemen: Die Wertstromanalyse ist nicht intrinsisch mit realen Systemprotokollen oder Prozessdaten verknüpft, was sie von der tatsächlichen Systemleistung trennt.

• Kein Feedback-Loop: Die Wertstromanalyse verfügt nicht über integrierte Mechanismen, um die Karte zu aktualisieren oder anzupassen, während sich die Prozesse im Laufe der Zeit entwickeln.

• Erkennt nicht leicht die Ursachen: Während sie den Fluss visualisiert, diagnostiziert sie nicht, warum Verzögerungen oder Ineffizienzen auftreten – erfordert zusätzliche Analysen.

• Fokussiert auf den Fluss, nicht auf die Entscheidungsfindung: Sie übersieht Entscheidungspunkte, Geschäftsregeln oder Compliance-Pfade, die in komplexen Dienstleistungen oder regulierten Branchen entscheidend sind.

• Begrenzt in Dienstleistungsbranchen: Ursprünglich für die Fertigung entwickelt; passt sich nicht immer gut an Wissensarbeit, Dienstleistungen oder digitale Ökosysteme an.

• Über sieht Automatisierungspotenzial: Die traditionelle Wertstromanalyse identifiziert keine Möglichkeiten zur Automatisierung oder digitalen Intervention, es sei denn, sie wird ausdrücklich hinzugefügt.

Berater und Forscher haben auch diese Einschränkungen festgestellt:

1. Erstens kann VSM ernsthaft herausfordernd sein, wenn ein Produkt oder Prozess komplex ist. Heute enthalten Produkte Hunderte von Teilen und Unterbaugruppen, die unterschiedlichen Wegen und Prozessen in der Produktion folgen.

2. Zweitens steigt der Schwierigkeitsgrad bei der Vorbereitung von VSM (Dal Forno et al., 2014). Der hohe Aufwand, der mit der Datensammlung verbunden ist, und die Zeit, die für die Erstellung der aktuellen Zustandskarte (CSM) benötigt wird, werden häufig als die kostspieligste Phase berichtet.

3. Drittens ist die Genauigkeit von VSM, da es sich um eine statische Methode auf Papier handelt, und die Fähigkeit, Dynamiken zu erfassen, begrenzt.

4. Viele Unternehmen versäumen es, VSM kontinuierlich in der gleichen Frequenz anzuwenden, wie sich Produkte und Prozesse ändern. Um die Auswirkungen der Verbesserungen zu sehen, ist eine kontinuierliche Überwachung über mehrere Monate erforderlich.

Es besteht ein Verbesserungsbedarf, um sowohl die Produkt- als auch die Prozesskomplexität zu bewältigen, den hohen manuellen Aufwand bei der Erstellung des CSM zu reduzieren und die Prozessdynamik sowie Abweichungen zu erfassen.

Gibt es moderne Methoden zur Durchführung von Value Stream Mapping, die diese Einschränkungen beseitigen und einen Mehrwert bieten?

Was ist Process Mining?

Process Mining ist eine datengestützte Technik zur Analyse und Verbesserung von Geschäftsprozessen, indem Wissen aus Ereignisprotokollen gewonnen wird, die in den heutigen Informationssystemen leicht verfügbar sind. Es kombiniert Elemente der Data Science, Prozessmodellierung und Business Process Management (BPM), um reale Arbeitsabläufe zu visualisieren, zu überwachen und zu verbessern. Process Mining hilft Organisationen, herauszufinden, wie Prozesse tatsächlich ablaufen, im Gegensatz dazu, wie sie ablaufen sollten, und Engpässe, ineffiziente Abläufe, Abweichungen oder Compliance-Verstöße zu erkennen. Die drei Haupttypen des Process Mining sind: Entdeckung (Erstellung eines Prozessmodells aus Daten), Konformitätsprüfung (Vergleich eines entdeckten Modells mit einem bestehenden) und Verbesserung (Verbesserung eines bestehenden Modells basierend auf tatsächlichen Daten).

Hier ist ein sehr einfaches Beispiel: Stellen Sie sich ein Pizza-Lieferunternehmen vor, das ein System verwendet, um jede Bestellung zu verfolgen. Jede Bestellung durchläuft Schritte wie Bestellung erhalten, Pizza vorbereitet, Pizza gebacken, auf Lieferung, und geliefert. Diese Schritte erzeugen Ereignisprotokolle mit Zeitstempeln und Fall-IDs. Durch die Anwendung von Process Mining auf diese Protokolle könnte das Unternehmen entdecken, dass an Freitagen eine große Anzahl von Bestellungen im Backprozess stecken bleibt, was zu Verzögerungen führt. Diese Erkenntnis ermöglicht es ihnen, die Ursache zu untersuchen (z. B. Ofen-Kapazität oder Personalengpass) und Maßnahmen zur Verbesserung der Effizienz zu ergreifen. Mit Tools wie ARIS, Celonis, ProM oder Disco können Unternehmen diesen Ablauf visualisieren und echte Daten nutzen, um betriebliche Verbesserungen voranzutreiben.

Wie kann Process Mining für die Wertstromanalyse genutzt werden?

Die heutigen Informationssysteme enthalten Daten über alle Prozesse, die im Unternehmen ablaufen. Insbesondere Ereignisprotokolle liefern genaue Informationen über einen bestimmten Prozess. Traditionell werden Ereignisprotokolle verwendet, um Prozesse zu analysieren, Engpässe und Risiken zu überprüfen sowie Konformitätsprüfungen im Hinblick auf Vorschriften und die ideal modellierte Version von Prozessen durchzuführen. 

Ein Anwendungsfall für Process Mining und modernes Geschäftsprozessmanagement besteht darin, eine präzise Wertstromanalyse von Geschäftsprozessen durchzuführen. 

Die auf Process Mining basierende Wertstromanalyse ermöglicht eine kontinuierliche Überwachung, die Fähigkeit, hohe Produkt- und Prozessvariabilität zu bewältigen, und reduziert den manuellen Aufwand, der typischerweise mit der Datenerhebung und -analyse verbunden ist. Diese Integration hilft Fachleuten, Engpässe, Ineffizienzen und Verschwendung in Echtzeit zu visualisieren – insbesondere relevant für Lean-Produktionsziele wie die Reduzierung von Beständen und Durchlaufzeiten. Diese neue Methode unterstützt dynamische, individualisierte Wertströme, was sie für komplexe Materialflüsse (wie Mischmodell-Montagelinien) geeignet macht. 

Hier ist ein grundlegender Vergleich zwischen traditioneller Wertstromanalyse und auf Process Mining basierender Wertstromanalyse.

Traditionelles VSM vs. Prozess-Mining-basiertes VSM

Aspekt	Traditionelle VSM	Prozess-Mining-basierte VSM
Werkzeuge	Stift und Papier	Automatisierte Software mit Algorithmen
Datenquelle	Manuelle Beobachtungen	Ereignisprotokolle aus IT-Systemen
Aufwand	Hoher manueller Aufwand	Höherer initialer Aufwand, aber skalierbar
Umgang mit Komplexität	Schlecht; Probleme bei hoher Variabilität	Hervorragend; unterstützt dynamische Prozesse und Varianten
Dynamik	Statische Momentaufnahme	Kontinuierlich, Echtzeit-Aktualisierungen möglich
Skalierbarkeit	Begrenzt auf ausgewählte Prozesse	Skalierbar auf ganze Systeme und Produktvarianten
Identifikation von Verschwendung	Subjektiv, begrenzt	Datenbasiert, detailliert (Verzögerungen, Lagerbestände)
Praxisbeispiel	Manuelle Kartierung einer einzelnen Montagelinie	Automatische Analyse aller Prozesse hinsichtlich Ineffizienzen

Folgen Sie unserem Lighthouse Consultings Blog für detailliertere Beispiele, Live-Demos und Webinare zu dieser paradigmatischen Wertstrommapping-Technik.