Process Mining in der Produktion

Process Mining in der Produktion

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David Wilms

Projektstatus: abgeschlossen

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Hintergrund

Vor dem Hintergrund der digitalen Transformation wird die Kenntnis der eigenen Geschäftsprozesse für jedes Unternehmen unabdingbar. Process Mining kann als eines der Trendthemen im Bereich des Prozessmanagements helfen dieses Wissen aufzubauen und gerät deshalb zunehmend für Unternehmen in den Fokus.

Process Mining bildet die Schnittstelle zwischen Data Science und Business Process Analysis und ermöglicht es Verbesserungspotentiale in Geschäftsprozessen mittels Analysemöglichkeiten aus dem Bereich der Data Science zu erkennen. Untersuchungsgegenstand der Analyse sind Event-Logs, die innerhalb einer jeden Prozesskette in IT-Systemen in großer Menge gesammelt werden. Die Informationen aus diesen Daten bleiben bisher zumeist ungenutzt. Mit Process Mining haben Unternehmen die Möglichkeit, aus diesen Logdateien anhand der Events aus ihren IT-Systemen die Ist-Prozesse zu visualisieren, Rückschlüsse auf Engpässe, Prozessschleifen und andere Prozessschwächen zu ziehen und Abweichungen zwischen Soll- und Ist-Prozessen zu identifizieren.

Der Process Mining Demonstrator, wurde gemeinsam mit dem FIR an der RWTH Aachen entwickelt, um die Nutzung von Process Mining anhand einer vereinfachten Beispielanwendung aus dem Produktionsumfeld zu verdeutlichen. Dabei werden die Daten zunächst in einer Montagelinie erzeugt und anschließend genutzt, um mit Hilfe eines Process Mining Tools den zuvor durchgeführten Prozess zu visualisieren und in Echtzeit verfolgen zu können. Die Darstellung des Prozessmodells und die Prozesskennzahlen schaffen Klarheit über den realen Prozessablauf und ermöglichen die Identifizierung von Optimierungspotentialen.

Ziel und Ergebnis

Mit dem Demonstrations-Case wird beispielhaft die Kopplung eines Systems zur Montageunterstützung mit einem Process Mining Tool gezeigt. Mit Hilfe des Process Mining Tools kann die Prozessaufnahme automatisiert, sowie weitere Schritte wie Analyse und Optimierung der Prozesse vereinfacht werden. Process Mining liefert damit einen wichtigen Beitrag zur aktiven Gestaltung und stetigen Verbesserung von Unternehmensprozessen. Die direkte Verbindung von Montagesystem und Process Mining Tool über eine Cloud-Datenbank erlaubt die Visualisierung und Analyse von Prozesskennzahlen nahezu in Echtzeit. Der manuelle Aufwand der Prozessaufnahme und Schritte wie das Führen von Interviews und Beobachtungen, können in ihrem Umfang dadurch stark reduziert werden und es wird Transparenz über die realen Prozessabläufe hergestellt.

Aufbau & Vorgehen

Das Process Mining Projekt umfasst sowohl die Generierung der Daten als auch die Darstellung und Analyse des resultierenden Prozessdiagramms.

Datengenerierung

Die Datengenerierung erfolgt während der Fertigung von Lego Fahrzeugen. Es gibt drei verschiedene Fahrzeugvarianten, welche in sieben Montageschritten zusammengesetzt werden. Die Produktion eines Fahrzeugs durchläuft für jeden Auftrag (Case) das Lager, fünf Montagestationen und abschließend die Qualitätssicherung.

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Jeder Arbeitsplatz verfügt über einen All-in-One-Computer mit Touchscreen, auf welchem die Montageanweisungen zu entnehmen sind. Durch das Einlesen eines Barcodes beginnt ein Prozessschritt und durch Quittieren mit einer Schaltfläche wird der Prozessschritt abgeschlossen. Durch den eingelesenen Barcode wird zudem die Verknüpfung des Prozessschritts mit einer Auftragsnummer hergestellt. Während des Fertigungsprozesses, können Fehler an die Qualitätssicherung gemeldet werden. Gelangt ein fehlerhaftes Fahrzeug in die Qualitätssicherung, wird der Fehler identifiziert und an die entsprechende Station weitergeleitet.

Während des gesamten Ablaufs, wird jeder Prozessschritt (Event) in einer Datenbank erfasst, um die spätere Analyse des Prozesses zu ermöglichen. Neben der Auftragsnummer werden für jeden Prozessschritt auch Zeitstempel abgelegt.

Process Discovery

Mithilfe einer Process Mining Software, wird aus den zuvor gesammelten Daten ein Prozessmodell generiert. Diese Modellierung erfolgt automatisch aus den Eventdaten der Datenbank. Das Modell bietet Möglichkeiten zur Analyse und Anhaltspunkte zur Prozessoptimierung. Die identifizierbaren Bottlenecks können beispielsweise auf spezifische Verhaltensmuster oder Überlastung von Montagestationen zurückgeführt werden.

Conformance Checking

Zudem kann mittels Conformance Checking das erkannte Prozessmodell mit einem vorgegebenen Soll-Prozess verglichen werden. Dies ermöglicht die Identifizierung von Abweichungen im Prozess und die Entdeckung von Gemeinsamkeiten und Diskrepanzen zwischen dem tatsächlichen und dem gewünschten Ablauf. Da durch diese Technik unerwünschtes Verhalten schnell erkannt werden kann, ist diese Anwendung auch für Compliance und Auditing interessant.

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