KIAFaM: KI-basierte Assistenzfunktionen im Facility Management

Der Bereich Facility Management liefert eine Menge an Daten über bspw. Auftragsbearbeitungen, die bisher in Unternehmen allerdings wenig genutzt werden. Die Prozessdaten liegen bereits in  IT-Systemen vor, werden bisher aber häufig noch nicht für optimierende Analysen – obwohl sie für Process Mining Methoden geeignet sind.

Diese Methoden können Erkenntnisse über die tatsächlich stattfindenden Prozessabläufe innerhalb eines Unternehmens liefern und damit als Ausgangpunkt für künftige Prozessoptimierung dienen. Der Demonstrator KIAFaM will diese Daten nutzbar machen und ihre Potenziale erkennen, um so dauerhafte Prozessoptimierungen zu untersuchen.

Zunächst werden die Daten aus dem Ursprungssystem extrahiert und für die Analyse aufbereitet. Die Analyse mit einem Process Mining Tool liefert daraufhin valide Erkenntnisse über die tatsächlichen Prozessabläufe im Facility Management. Bei dieser erstmaligen Analyse liegen die Schwerpunkte auf der Beherrschung der Werkzeugkette, darauf ein grundlegendes Verständnis für die Analyseergebnisse und für die Beurteilung des Nutzenpotenzials zu schaffen.

Für die Aufbereitung der Daten kommen Open Source Werkzeuge wie Python und Pandas Profiling zum Einsatz. Die eigentliche Analyse wird mit der Process Mining Software Celonis Snap durchgeführt. Dies hat mehrere Vorteile: Sie ist interaktiv und kann bei SPIE genutzt und bei Bedarf erweitert sowie als Template für weitere Analysen genutzt werden.

KIAFaM ermöglicht es, Prozessoptimierungspotenziale im Facility Management zu erkennen. Mittels Process Mining Analysen können interessante Einblicke in die Prozessabläufe (»Happy Path«, Abweichungen, Varianten) sowie erste Prozesskennzahlen (z. B. Durchlaufzahlen) gewonnen werden. Die Ergebnisse werden hochwertig dargestellt, sodass diese ebenfalls in andere relevante Fachbereiche überführt und dort diskutiert werden können. Durch die einfache Übertragbarkeit der Ergebnisse auf andere Systeme und Prozesse ergibt sich ein hohes Nutzenpotenzial. KIAFam macht es möglich, die große Menge an Daten im Facility Management effizient nutzbar zu machen.