Optimierung von Endkundenprozessen bei der EnBW
Forschungsprojekt von Prof. Dr. Thomas Freytag: Process Mining im Praxiseinsatz
Innovative Ansätze zur Prozessoptimierung in der Energiewirtschaft
Prof. Dr. Thomas Freytag, Professor an der Fakultät Wirtschaft der Dualen Hochschule Baden-Württemberg (DHBW) Karlsruhe, hat während seines dritten Forschungssemesters in enger Zusammenarbeit mit der EnBW (Energie Baden-Württemberg AG) neue Maßstäbe in der Analyse und Optimierung von Geschäftsprozessen gesetzt. Die EnBW, ein Dualer Partner der DHBW Karlsruhe, ermöglichte es dem Wissenschaftler, als Mitglied einer Projektgruppe Process Mining gezielt auf zentrale Prozesse im energiewirtschaftlichen Endkundengeschäft anzuwenden. Ziel war es, IST/SOLL-Abweichungen aufzudecken, Ressourcenverschwendung zu minimieren und die Kundenzufriedenheit zu steigern.
Praktische Anwendung von Process Mining in der Energiewirtschaft
„Die effiziente Gestaltung von Geschäftsprozessen ist für Unternehmen aller Branchen essentiell, um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu sichern“, betont Prof. Freytag. Insbesondere im energiewirtschaftlichen Endkundengeschäft gibt es zahlreiche digitale Prozesse, die durch betriebliche Informationssysteme unterstützt werden. Hier setzt Process Mining als innovative Technologie an. Mithilfe von Methoden der Data Science wird Prozesslogik in den Protokolldaten dieser Systeme sichtbar gemacht, wodurch Abweichungen zwischen den dokumentierten (SOLL) und den tatsächlich gelebten Prozessen (IST) aufgezeigt werden können.
Von der Theorie zur Praxis: Analyse operativer Prozesse
Im Rahmen seines Forschungssemesters untersuchte Prof. Freytag gemeinsam mit dem Team der EnBW zentrale Prozesse wie die Tarifauswahl, den Vertragsabschluss, den Tarifwechsel, die Abrechnung des Stromverbrauchs und die Kommunikation mit Endkunden. Mit Hilfe von Process Mining konnte die Projektgruppe detailliert nachvollziehen, wer wann welche Schritte im Prozess durchführte. Besonders wertvoll war dabei der Soll-Ist-Vergleich, der aufzeigte, wo Verbesserungspotenziale lagen. „Process Mining schließt die Lücke zwischen Business Process Management und Data Science“, erklärt Prof. Freytag.
Konkrete Verbesserungen und erste Erfolge
Die durch das Forschungsprojekt gewonnenen Erkenntnisse führten zu messbaren Fortschritten: Die Abläufe bei der EnBW wurden optimiert, wodurch die Abwicklung von Verträgen, Tarifwechseln und Abrechnungen deutlich effizienter gestaltet werden konnte. Solche Verbesserungen verdeutlichen, wie gezielte Prozessanalysen nicht nur betriebliche Effizienz, sondern auch die Kundenzufriedenheit steigern können.
Impulse für die Lehre und Erkenntnisse aus der Praxis
Für Prof. Freytag war das Forschungssemester auch eine Gelegenheit, seine wissenschaftliche Expertise mit praktischen Erfahrungen zu erweitern. „Ich habe viele neue Impulse für die Lehre gewonnen und gesehen, dass Unternehmen in der Praxis oft anders arbeiten, als es an der Hochschule gelehrt wird“, resümierte er. „Die Rückkehr in die Praxis war für mich eine bereichernde Erfahrung.“
Einbindung des Forschungssemester in die Internationalisierung der DHBW
Im Rahmen seines Forschungssemesters konnte Prof. Freytag auch die internationalen Kontakte der DBHW zu Partnerhochschulen vertiefen. Durch die finanzielle Unterstützung der EnBW konnten Forschungsaufenthalte bzw. Gastprofessuren in Kanada (Douglas College Vancouver), USA (California State University San Marcos und California State University Channel Islands) sowie Australien (Queensland University of Technology, Brisbane) durchgeführt werden.
Process Mining als Zukunftstechnologie
Process Mining hat sich in den letzten Jahren zu einer zentralen Disziplin der Geschäftsdatenanalyse entwickelt, die das Potenzial bietet, Prozesse effizienter und kundenorientierter zu gestalten. Für Unternehmen wie die EnBW, die sich in einem zunehmend digitalisierten Umfeld behaupten müssen, ist die Technologie ein erfolgversprechender Schritt in Richtung Zukunft.
Durch sein Engagement und die Zusammenarbeit mit der EnBW hat Prof. Dr. Thomas Freytag wertvolle Einblicke gewonnen und dazu beigetragen, den praktischen Einsatz digitaler Werkzeuge wie Process Mining voranzutreiben – ein Vorteil für Wissenschaft, Wirtschaft und Kunden gleichermaßen.
Text: DI, FG; Foto, Symbolbild: AdobeStock_569404338