Process Mining: Harting setzt für Digitalisierung auf KI-basierte Software

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Die Harting Technologiegruppe hat sich jetzt für das KI-basierte Process Mining von Celonis entschieden, um die Geschäftsprozesse durch einen datenbasierten Ansatz zu visualisieren und zu optimieren. Mit der Process-Mining-Technologie will der Hersteller seine Digitalisierungsstrategie voranbringen.
Process Mining

Quelle: Elnur/shutterstock

Im Rahmen eines Pilotprojektes in den Bereichen Einkauf und Finance konnte die Harting Technologiegruppe für die Prozesse Purchase-to-Pay und Accounts Payable entscheidende Verbesserungspotenziale identifizieren. Bei dem Anbieter von industrieller Verbindungstechnik für die drei Lebensadern Data, Signal und Power konnte durch Einsatz der Celonis Intelligent Business Cloud (IBC) für der Process Mining unter anderem Maßnahmen zur Working Capital Optimierung und Prozessautomatisierung abgeleitet werden. 

Optimierung der Geschäftsprozesse durch Process Mining

„Wir freuen uns sehr, dass wir die Harting Technologiegruppe als Weltmarktführer auf ihrem Gebiet mit unseren marktführenden Lösungen unterstützen und die Umsetzung der Digitalisierungsstrategie aktiv begleiten dürfen“, erklärt Bastian Nominacher, Mitgründer und Co-CEO bei Celonis. Die Software von Celonis bereitet die im Unternehmen vorhandenen Daten so auf, dass im ersten Schritt interne Abläufe transparent werden. Leistungsfähige Algorithmen erkennen kontinuierlich und automatisiert Abweichungen vom vorgesehenen, optimalen Prozessfluss und identifizieren die wesentlichen Faktoren dafür. Mit diesem Ansatz gelingt es, Geschäftsprozesse nachhaltig zu verbessern. 

Harting nutzt innovative Technologien für die Digitalisierung

Die Harting Technologiegruppe treibt ihre digitale Transformation bereits seit mehr als drei Jahren intensiv voran und setzt dabei auf verschiedene innovative Technologien wie Robotic Process Automation (RPA). Auch hier leistet der Einsatz der Celonis-Software einen wichtigen Beitrag, denn ein umfassendes Prozessverständnis ist für Automatisierungsinitiativen unerlässlich. Mit der Process-Mining-Technologie gelingt es, dieses ausgeprägte Verständnis von Geschäftsprozessen zu schaffen, Prozesse an sich zu verbessern und zu standardisieren und auf Basis der gewonnen Daten zu entscheiden, wie RPA im Unternehmen sinnvoll eingesetzt werden und Mehrwert liefern kann. 

Process Mining: Geringer Zeitaufwand bei der Projektumsetzung

„Bei der Entscheidung für Celonis waren unter anderem die kontinuierliche Datenaktualisierung, das übersichtliche User-Interface sowie die einfache Implementierung im Rahmen des Proof of Value-Projekts (PoV) wichtige Kriterien“, berichtet Jörg Hochbaum, General Manager Finance bei der Harting Technologiegruppe.

Ein großer Vorteil war zudem der überschaubare Zeit- und Personalaufwand im Rahmen des Pilotprojekts: Aufgrund der einfachen Implementierung und Nutzung der Celonis Intelligent Business Cloud (IBC) konnte das Projektteam die Verantwortung für die Integration und Anwendung der Technologie zusätzlich zu den bisherigen Tätigkeiten übernehmen. Während der Covid-19 Pandemie tragen die Lösungen von Celonis auch zur Sicherstellung von Agilität bei. „Wir haben uns zum Ziel gesetzt eine noch größere Kundennähe zu schaffen und weiterhin führend im Markt zu bleiben. Dafür sehen wir uns durch den Einsatz innovativer Technologien wie Celonis gut gerüstet“, ist Jörg Hochbaum überzeugt.

Process Mining Harting
Mit dem Motto „All for Ethernet“ will Harting neue Standards für industrielle Netzwerke setzen. (Bild: Harting)

Celonis ist Anbieter von KI-gestützten Lösungen für Process Mining und Process Excellence. Damit können Unternehmen Reibungsverluste bei kritischen Geschäftsprozessen beseitigen und ihre Performance verbessern. Die Technologie versteht, wie Prozesse wirklich ablaufen, spürt Reibungsverluste in Echtzeit auf und beseitigt diese mit intelligenter Automatisierung und Handlungsempfehlungen. (sg)

Lesen Sie auch: Digitale Kommunikation und Kundenansprache: Corona als Katalysator für die digitale Transformation

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