GBTEC, einer der führenden Europäischen BPM Player, und einer der führenden ERP-Hersteller für Mittelstandslösungen, proALPHA, arbeiten zukünftig in den Bereichen Process Mining und Business Intelligence zusammen. Damit erhalten Kunden beider Unternehmen einen signifikanten Mehrwert bei der digitalen Transformation.
- GBTEC setzt sich in umfangreichem Ausschreibungsverfahren gegen namhafte Konkurrenz durch
- GBTEC CEO Greinke: "Mit BIC Process Mining vervollständigen wir den BPM-Lebenszyklus und eröffnen die Hyperautomation für das ERP."
- proALPHA COO Steib: "Wir heben weitere Potentiale durch die Kombination aus Prozessmanagement und Process Mining."
Am 13. Oktober verkündeten Nicolás Steib, Chief Operating Officer bei proALPHA, und Gregor Greinke, Gründer und CEO der GBTEC Software AG, die Erweiterung der unternehmerischen Partnerschaft auf Process Mining und Business Intelligence. GBTEC gewinnt damit den drittgrößten ERP-Anbieter für mittelständische Unternehmen in Fertigung und Handel in Deutschland, Österreich und der Schweiz als Kunden und Vertriebspartner von BIC Process Mining by Apromore.
Auf der Suche nach einer Lösung für Process Mining hat proALPHA in Kooperation mit der RWTH Aachen ein umfangreiches Ausschreibungsverfahren eingeleitet. GBTEC hat sich gegen zahlreiche namhafte Wettbewerber durchgesetzt und ging mit BIC Process Mining als Gewinner der Ausschreibung hervor.
Nicolás Steib und Gregor Greinke sehen große Potenziale in der Anbindung von ERP und Process Mining
Nicolás Steib nennt die wesentlichen Gründe für die Entscheidung von proALPHA: „Als einer von nur wenigen Anbietern deckt GBTEC den vollständigen BPM-Lebenszyklus, bestehend aus Design, Automation und Mining, in einer Software Suite ab. Das ermöglicht uns, gemeinsam alle Potenziale des Business Process Management für das Enterprise Resource Planning zu erschließen. GBTEC hat uns zudem den Weg zur Hyperautomation aufgezeigt, die als ganzheitliche Automationsstrategie von Unternehmen weit über die einfache Automation von Aufgaben hinausreicht.“
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„Wir heben weitere Potentiale durch die Kombination aus Prozessmanagement und Process Mining.“ |
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„Wir haben bereits hervorragende Erfahrungen im Rahmen der prozessorientierten ERP-Einführung mit BIC Process Design gemacht", ergänzt Nicolás Steib. „Diesen Weg verfolgen wir mit BIC Process Mining nun noch konsequenter und analysieren Prozesse bereits im Rahmen der proALPHA-Einführung mittels Mining Algorithmen. Das heißt für unsere Kunden: die ERP-Einführung wird noch kostengünstiger, schneller und effizienter. Mit Benchmarking und branchenspezifischen Referenzvergleichen bieten wir weitere neue Funktionen mit großem Nutzen für unsere Kunden.“
Gregor Greinke sagt zur ausgeweiteten Kooperation: „Seit über einem Jahr arbeiten wir erfolgreich mit proALPHA an der Anbindung von ERP und Business Process Management. Wir sind stolz, dass wir proALPHA auch von unserer neuen Process Mining Lösung überzeugt haben und den gesamten BPM-Lebenszyklus inklusive Hyperautomation für ihre ERP-Lösung erschließen. Mit der Schnittstelle vereinfachen wir die prozessorientierte Einführung des ERP-Systems und das langfristige Monitoring von ERP-Prozessen. BIC Process Mining macht sichtbar, was tagtäglich in derartigen Systemen abläuft. Dadurch helfen wir Unternehmen dabei, effizient zu arbeiten und ihre Kosten zu reduzieren.“
Process Mining erschließt die Einsparpotenziale wiederkehrender Prozesse
Mit der automatischen Erkennung und Auswertung von Prozessen bietet Process Mining insbesondere bei regelmäßigen Aufgaben in Unternehmen große Einsparpotenziale. BIC Process Mining kann die Daten verschiedenster Quellsysteme nutzen und erstellt daraus Prozessmodelle. In diesen Modellen stellt das Tool mögliche Schwachstellen, Fehleranfälligkeiten und Engpässe dar.
Viele Workflows in ERP-Systemen sind als stetig wiederkehrende Aufgaben besonders geeignet für Process Mining. Die Software proALPHA speichert dabei eine Vielzahl an Daten, die als Grundlage für die Prozessverbesserung gelten. BIC Process Mining bildet beispielsweise mithilfe der Start- und Enddaten einzelner Aktivitäten den chronologischen Ablauf von Prozessen ab und macht Warte- und Stoppzeiten sichtbar. Auch die weiteren Attribute bestimmter Aktivitäten machen die ERP-Prozesse in BIC Process Mining umfangreich auswertbar.
