Die digitale Transformation in der Energiewirtschaft nimmt weiter Fahrt auf – dabei unterstützt Process Mining die Prozessdigitalisierung

Erstellt von Thomas Köck | |  Baker Tilly Digital

Stadtwerke, Energieversorgungsunternehmen (EVU) und Netzbetreiber setzen sich intensiv mit der Digitalisierung auseinander, realisieren unterschiedliche Projekte und Maßnahmen in den verschiedenen Wertschöpfungsstufen der Unternehmen und treiben somit die digitale Transformation weiter voran. Oft werden dabei Prozesse und Abläufe in allen Unternehmensbereichen digitalisiert. Ein Werkzeug, um die Prozessdigitalisierung effizient und erfolgreich umsetzen zu können, ist das Process Mining.

Zahlreiche Studien und Untersuchungen sowie die Digitalisierungsbarometer der Branchenverbände unterstreichen die intensive Entwicklung der digitalen Transformation in der Energiewirtschaft. Insgesamt sehen die Unternehmen klare Vorteile durch die Umsetzung von Digitalisierungsprojekten. Diese sind im Wesentlichen die höhere Kundenzentrierung und Steigerung des Servicelevels, die Qualitäts- und Effizienzsteigerung aber auch die bessere Überwachungsmöglichkeit (Compliance). Zudem wird durch die Digitalisierung auch die Möglichkeit gegeben, den prognostizierten Fachkräftemangel für die Branche zu kompensieren. 

Bei der Realisierung der Prozessdigitalisierung stützt man sich auf die in den letzten Jahren stattgefundene Prozessentwicklung und -standardisierung im Markt und in den Unternehmen. Aufgrund dieser vorteilhaften Ausgangssituation und der guten Bewertungsmöglichkeit der unterschiedlichen Effizienzbeiträge erfährt die Prozessdigitalisierung eine häufige Anwendung. Um die Digitalisierung der Prozesse unter den Effizienzgesichtspunkten weiter voranzutreiben, ist insbesondere das sogenannte Process Mining ein effektives und vielseitiges Werkzeug, das eine stetige und einfache Weiterentwicklung der Unternehmensprozesse erlaubt und dies über alle Wertschöpfungsstufen der Energiewirtschaft hinweg.

Process Mining ist eine datenbasierte Technik, mit der Prozesse softwaregestützt analysiert und optimiert werden können. Die hierzu erforderlichen Daten, die in der Regel bereits zur Verfügung stehen aber oftmals ungenutzt sind, werden aus den Systemen des Unternehmens automatisch und damit ohne großen Aufwand extrahiert und die daraus gewonnenen Informationen zu analysierbaren Prozessen zusammengeführt.

Durch die Anwendung des Process Minings ergeben sich wesentliche Vorteile gegenüber konventionellen und personalintensiven Prozessoptimierungsmethoden. Durch die Nutzung der Prozessdaten wird zunächst eine breite Datenbasis geschaffen, die in Verbindung mit der Process Mining-Software bisher nicht gekannte Analysen im Hinblick auf Schnelligkeit, Flexibilität und Detailtiefe ermöglicht. Dies versetzt den Anwender nicht nur in die Lage, Prozesse kontinuierlich zu monitoren, sondern auch signifikant zu verbessern. So können mithilfe dieser Methode ineffiziente Prozesse erkannt, die Ursachen analysiert und darüber beispielsweise Prozesskosten reduziert werden. Auch lange Durchlaufzeiten, Compliance-Verstöße sowie andere unerwünschte Vorgänge können so identifiziert und behoben werden. 

Die Anwendbarkeit von Process Mining ist dabei nicht auf bestimmte Prozesse beschränkt, sondern umfasst alle datengestützten Prozesse der Stadtwerke, EVUs und Netzbetreiber. Beispiele für die Anwendung von Process Mining in der Energiewirtschaft finden sich in allgemeinen Prozessen, so etwa in der Optimierung des Purchase-to-Pay-Prozesses. In einem konkreten Fall wurde der komplette Purchase-to-Pay-Prozess eines EVUs untersucht und zahlreiche Verbesserungsansätze identifiziert. Beispielsweise:

  • Aufdeckung und Verbesserung des Potenzials zur automatisierten Verarbeitung von Rechnungen mit Bestellbezug (3-Wege-Match), 
  • Steigerung der Skontoquote und 
  • Optimierung des Bestellprozesses 

um nur einige Verbesserungen zu nennen, die sich positiv auf die Kosten und die Qualität der Prozesse auswirken. 
Mit Blick auf die energiebranchenspezifischen Prozesse bieten sich darüber hinaus viele weitere Ansatzpunkte, so etwa 

  • beim Lieferantenwechsel, 
  • im Netzbetrieb, 
  • beim Forderungsmanagement 
  • oder im Rahmen des Meter-to-Cash-Prozesses. 

Letzterer kann bspw. durch Process Mining verbessert werden, indem Ursachen aufgedeckt werden, die zu ressourcenaufwändigen Nacharbeiten, Fehlern sowie langen Durchlaufzeiten führen, so etwa bei Falschablesungen, Mehrfachanlagen, Abrechnungsstornierungen oder nicht abgerechneten Anlagen. Gleichzeitig unterstützt ein aussagkräftiges Monitoring die Überwachung und Weiterentwicklung der Prozesse über geeignete Kennzahlen (z.B. Days Sales Outstanding, spezifische Durchlaufzeiten oder Automatisierungsgrad).

Zusätzlich bietet Process Mining eine ideale Unterstützung für die Automatisierung der Prozesse über Robotic Process Automation (RPA). Hierzu werden mithilfe von Process Mining zunächst die für RPA geeigneten Prozesse identifiziert, um anschließend den optimalen Umfang und Prozessablauf für eine Automatisierung, auch unter Berücksichtigung der bestehenden Systeme, festzulegen. Bereits während der Umsetzung von RPA ist Process Mining ein optimales Werkzeug, um eine erfolgreiche Realisierung zu überwachen und sicherzustellen. Anschließend dient es zur kontinuierlichen Verbesserung, Erweiterung und Überwachung der Prozessautomatisierung im Unternehmen.

Vielen Dank an den Co-Autoren dieses Beitrags Christian Bracht.

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