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Process Mining

Analysiert Event-Logs, um reale Prozessabläufe und Engpässe sichtbar zu machen.

Process Mining ist eine Methode, die digitale Spuren (Event-Logs) aus IT-Systemen analysiert, um reale Prozessabläufe sichtbar zu machen. Statt sich auf Annahmen oder Prozessdiagramme zu verlassen, zeigt Process Mining datenbasiert, wie ein Prozess tatsächlich läuft – inklusive Varianten, Engpässen, Schleifen und Compliance-Abweichungen.

Was bedeutet Process Mining?

Wörtlich bedeutet Process Mining „Prozess-Bergbau“: Aus vorhandenen Daten werden Prozessmodelle „herausgegraben“. Grundlage sind Zeitstempel und Ereignisse aus Systemen wie ERP, CRM, Ticketing oder Workflow-Tools (z. B. „Bestellung angelegt“, „Rechnung freigegeben“, „Ticket gelöst“). So entsteht ein objektives Bild der Prozessrealität – oft deutlich komplexer als die dokumentierte Soll-Version.

Wie funktioniert Process Mining?

  • 1) Daten sammeln: Export von Event-Logs aus Systemen (z. B. ERP/CRM). Wichtig sind Case-ID (Vorgang), Aktivität (Event) und Zeitstempel.
  • 2) Daten aufbereiten: Logs bereinigen, Events vereinheitlichen, fehlende Felder ergänzen (z. B. Verantwortliche, Kostenstelle, Kanal).
  • 3) Prozess entdecken (Discovery): Das Tool rekonstruiert automatisch den Ist-Prozess mit allen Varianten.
  • 4) Abgleichen (Conformance): Vergleich Ist vs. Soll, um Regelverstöße oder Abweichungen zu finden (z. B. Freigaben übersprungen).
  • 5) Verbessern (Enhancement): Engpässe, Wartezeiten und Ursachen analysieren – und Maßnahmen ableiten, oft in Verbindung mit Automatisierung (Automation).

Warum ist Process Mining wichtig – besonders für wachsende KMU?

Wenn ein Unternehmen wächst, werden manuelle Abläufe und „Excel-Prozesse“ schnell zum Skalierungsproblem: Durchlaufzeiten steigen, Fehler häufen sich, Kunden warten, und das Team kompensiert mit Überstunden. Process Mining schafft Transparenz, wo Zeit und Geld verloren gehen – und liefert eine belastbare Entscheidungsgrundlage, welche Prozessschritte sich zuerst lohnen zu optimieren oder zu automatisieren.

Typische Erkenntnisse sind z. B.: Welche Fälle bleiben am längsten liegen? Welche Freigabeschleifen treten besonders häufig auf? Welche Lieferanten oder Produktgruppen verursachen Ausnahmen? Und an welcher Stelle entstehen Medienbrüche (E-Mail → Copy/Paste → System)?

Beispiele aus der Praxis

  • Purchase-to-Pay (Einkauf bis Zahlung): Process Mining zeigt, dass Rechnungen häufig wegen fehlender Bestellreferenz in Klärungsschleifen landen. Maßnahme: Pflichtfelder, bessere Stammdaten, automatische Validierung.
  • Order-to-Cash (Auftrag bis Zahlungseingang): Analyse deckt auf, dass bestimmte Auftragsarten überdurchschnittlich oft manuell nachbearbeitet werden. Maßnahme: Regelwerk, bessere Auftragsprüfung, gezielte Automatisierung (Automation).
  • IT/Customer Support: Event-Logs aus dem Ticketsystem zeigen Bottlenecks bei Übergaben zwischen Teams. Maßnahme: klarere Routing-Regeln, SLA-Transparenz, Standardantworten.

Process Mining vs. klassische Prozessanalyse

Klassische Prozessaufnahme arbeitet oft mit Workshops, Interviews und BPMN-Diagrammen. Das ist hilfreich, aber subjektiv und selten vollständig. Process Mining ergänzt das durch Fakten aus Systemdaten: Es zeigt die Realität, inklusive Ausnahmen. Besonders wertvoll ist das, wenn mehrere Systeme beteiligt sind oder Prozesse „historisch gewachsen“ sind.

Worauf sollte man achten?

Die Qualität der Ergebnisse hängt stark von der Datenqualität ab: eindeutige Case-IDs, konsistente Event-Namen und vollständige Zeitstempel sind entscheidend. Außerdem müssen Datenschutz und Rollenrechte sauber geregelt werden, wenn personenbezogene Daten in Logs vorkommen.