Process Mining: Funktionsweise, Nutzen und Einstieg kompakt!

Process Mining macht Abläufe aus IT-Event-Logs sichtbar: Unternehmen erkennen Engpässe, Abweichungen und Automatisierungspotenziale – faktenbasiert, messbar.

Was ist Process Mining – und was nicht?

Process Mining rekonstruiert reale Ist-Prozesse aus Event Logs (z. B. aus ERP, CRM, MES). Im Gegensatz zu BI-Dashboards, die Ergebnisse aggregieren, zeigt Process Mining die tatsächlichen Prozesswege pro Fall (Case). Gegenüber klassischer Prozessmodellierung (Workshops, BPMN) liefert es keine Annahmen, sondern belastbare Spuren aus Systemen. Task Mining fokussiert auf Benutzerinteraktionen am Desktop; Process Mining betrachtet End-to-End-Flows über Systeme hinweg – zwei Perspektiven, ein Ziel: Prozessoptimierung.

Das Kernprinzip: Von Events zum Prozessbild

Jeder Event besteht aus Case ID, Aktivität und Zeitstempel – optional ergänzt um Ressource, Kosten, Attributwerte. Aus diesen Bausteinen entstehen drei Disziplinen:

Process Discovery: automatische Rekonstruktion des Ist-Prozesses samt Varianten.
Conformance Checking: Soll-Ist-Abgleich, Regelverletzungen und Compliance (z. B. 4-Augen-Prinzip, Segregation of Duties).
Performance Analysis: Durchlaufzeiten, Bottlenecks, Rework, Wartezeiten – die Basis für KPI-Monitoring.

Kurz gesagt: Daten rein, Wahrheit raus. (Ja, manchmal schmerzt sie.)

Datenpipeline & Governance: Ohne saubere Daten kein sauberer Flow

Der Weg zur Einsicht führt über eine robuste Pipeline:

Extraktion aus Quellsystemen (ERP/CRM/MES, Tickets, Shopfloor).
Transformation & Vereinheitlichung ins Event-Log-Format.
Datenqualität: fehlende Case IDs? inkonsistente Timestamps? → Data Contracts, Event-Standards.
Governance & Privacy: Rollenrechte, Pseudonymisierung, DSGVO-konforme Löschkonzepte, Einbindung des Betriebsrats.

Pro-Tipp: Dokumentieren Sie Ihr Datenmodell (Case, Activity, Timestamp, Resource) wie ein Rezept – dann weiß jeder, warum der Prozesskuchen aufgeht.

Prozessvisualisierung, Varianten & Metriken

Die Prozessvisualisierung zeigt als Graph: Start-/Endereignisse, Pfade, Häufigkeiten, Variantenvielfalt. Mit Filtern (z. B. Region, Produkt, Kundensegment) erkennt man Durchlaufzeiten, Preisabweichungen, Maverick Buying sowie Rework. Gegen Spaghetti-Prozesse helfen:

Filter & Clustering (konzentrieren auf relevante Teilmengen),
Activity Lumping (feingranulare Schritte sinnvoll zusammenfassen).

Erweiterungen wie Object-Centric Process Mining (mehrere Objekte je Case), Real-Time-Streaming und der Digital Twin of an Organization bringen noch mehr Kontext – und machen Monitoring nahezu live.

Nutzen: Von Quick Wins bis Audit-Sicherheit

Transparenz über echte Ist-Prozesse statt Bauchgefühl.
Quick Wins: kürzere Lead Times, höherer First-Pass-Yield, weniger Rework und Maverick Buying.
Compliance & Audit: Soll-Ist-Vergleich, SoD-Checks, 4-Augen-Prinzip auswertbar.
Automatisierung: Identifikation und Priorisierung von RPA– und Workflow-Kandidaten per Business Case.
Monitoring: Frühwarnsysteme, KPI-Tracking, SLA-Einhaltung – kontinuierlich und messbar.

Kurz: erst sehen, dann heben, dann automatisieren. Und bitte in genau der Reihenfolge.

Herausforderungen – und pragmatische Lösungen

Datenzugang & -qualität: fehlende Case IDs, Timestamps-Drift → früh Data Contracts, gemeinsame Event-Standards.
Komplexität & Variantenvielfalt: Spaghetti → Fokus per Filter, Clustering, Activity Lumping.
Change Management: Skepsis im Fachbereich → klare Value Cases, Transparenz, Co-Creation statt Black Box.
Skalierung & Governance: Rollen, DSGVO, Zugriff, Modellkatalog – lieber klein starten, aber sauber regeln.
Toolauswahl: On-Prem vs. Cloud, Konnektoren, Lizenzmodell, Integration ins Data Lakehouse; wichtig sind offene Schnittstellen und Security by Design.

Praxisbeispiele: Wo’s klingelt

Purchase-to-Pay (P2P): Von Bestellung bis Zahlung – Reduktion von Durchlaufzeit, Preisabweichungen und Maverick Buying.
Order-to-Cash (O2C): Schnellere Cash-Conversion, weniger offene Posten, saubere Klärfälle.
Fertigung: Aufdecken von Qualitätsloops, Stillständen; bessere OEE durch gezielte Beseitigung von Engpässen.
Healthcare & Public Sector: Patient Journeys, Genehmigungen – Transparenz steigert Servicequalität und Compliance.
Trends: Real-Time Process Mining, KI-gestützte Root-Cause-Analyse, Prescriptive Analytics und Closed-Loop-Automation.

Leitfaden: Ihr 6-bis-8-Wochen-MVP

Zielbild & KPIs: Pain Points bestimmen; Metriken wie Lead Time, Rework-Quote, OTIF definieren.
Quellen priorisieren: ERP/CRM/MES wählen, Event Logs extrahieren, Datenmodell klären (Case, Activity, Timestamp, Resource).
Minimal Viable Process: Einen End-to-End-Prozess wählen, klare Hypothesen, 6–8 Wochen iterieren.
Governance & Privacy: Pseudonymisierung, Löschkonzepte, Rollenrechte, Betriebsrat einbinden.
Use-Cases bewerten: Impact-/Aufwand-Matrix, Business Case, Quick-Win-Roadmap.
Operationalisieren: Dashboards, Alerts, Conformance Rules, Übergabe an RPA/Workflows.
Skalieren & verankern: Center of Excellence, Standards, Enablement, Erfolgsmessung & kontinuierliche Verbesserung.

Key Facts – zum Mitnehmen

Process Mining rekonstruiert Ist-Prozesse aus Event Logs und macht Abweichungen messbar.
Drei Kerndisziplinen: Discovery, Conformance, Performance für Transparenz und Steuerung.
Größte Hürden: Datenqualität, Governance, Change – lösbar mit klarer Roadmap.
Wert entsteht durch Quick Wins, Monitoring und die Brücke zur Automatisierung (RPA).

Fazit

Process Mining ist der Röntgenblick für Ihre Abläufe: transparent, vergleichbar, steuerbar. Starten Sie mit einem fokussierten MVP, schaffen Sie Datenklarheit und binden Sie Fachbereiche ein. So wird aus „Wir glauben…“ ein „Wir wissen – und handeln.“ Und genau das bringt Geschwindigkeit, Qualität und echten Business-Impact.