Fraunhofer-Gesellschaft | KI-Fortschrittszentrum »Lernende Systeme und Kognitive Robotik«
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KIAFaM: KI-basierte Assistenzfunktionen im Facility Management

Ausgangssituation

  • Bei der Auftragsbearbeitung im Facility Management werden Prozessdaten erfasst, die für eine Analyse mittels Process Mining Methoden geeignet sind.
  • Die Prozessdaten liegen in den IT-Systemen vor, werden aber bisher nicht für Analysen zugänglich gemacht.
  • Das Nutzenpotenzial dieser Daten für eine Prozessanalyse und dauerhafte Prozessoptimierung ist nur schwer einschätzbar.

Lösungsidee 

  • Mittels Process Mining Methoden können Prozessdaten untersucht und so Kenntnisse über die tatsächlichen Prozessabläufe gewonnen werden, die als Ausgangspunkt für künftige Prozessoptimierungen dienen können.
  • Dafür müssen die Daten zunächst aus dem Ursprungssystem extrahiert und für die Analyse aufbereitet werden.
  • Die Analyse mit einem Process Mining Tool liefert valide Erkenntnisse über die tatsächlichen Prozessabläufe.
  • Bei der erstmaligen Analyse liegen die Schwerpunkte auf der Beherrschung der Werkzeugkette, dem grundlegenden Verständnis der Analyseergebnisse und der Beurteilung des Nutzenpotenzials.

Nutzen

  • Die aus einem IT-System beispielhaft extrahierten Daten müssen zunächst aufbereitet und in eine für das Process Mining passende Form gebracht werden. Bei der erstmaligen beispielhaften Analyse wurde eine Werkzeugkette eingerichtet, die mit geringem Anpassungsaufwand weitere Analysen ermöglicht.
  • Die mit dem Process Mining Tool Celonis Snap durchgeführt Analyse ergibt interessante Einblicke in die Prozessabläufe (»Happy Path«, Abweichungen, Varianten) und erste Prozesskennzahlen (z.B. Durchlaufzeiten). Die hochwertige visuelle Darstellung der Ergebnisse ermöglicht Diskussionen mit den relevanten Fachbereichen.
  • Durch die einfache Übertragbarkeit der Ergebnisse auf andere Systeme und Prozesse ergibt sich ein hohes Nutzenpotenzial.

Umsetzung der KI-Applikation

  • Für die Aufbereitung der Daten kamen Open Source Werkzeuge wie Python und Pandas Profiling zum Einsatz.
  • Die eigentliche Analyse wurde mit der Process Mining Software Celonis Snap durchgeführt. Die interaktive Analyse kann bei SPIE genutzt und bei Bedarf erweitert sowie als Template für weitere Analysen genutzt werden.