Process Mining

Grundlagen & Vorteile im Überblick

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Process Mining einfach erklärt – das steckt dahinter

Beim Prozess-Mining bzw. Process Mining geht es darum, Geschäftsprozesse sichtbar zu machen und diese auf Grundlage genauer Analysen zu optimieren. Dabei werden Ereignisprotokolle (Event-Logs) aus den IT-Systemen eines Unternehmens extrahiert und mithilfe spezieller Algorithmen ausgewertet. Das Ergebnis ist ein detailliertes Abbild der tatsächlichen Prozessabläufe – sozusagen eine „Röntgenaufnahme“ der Unternehmensabläufe.

Viele Unternehmen nehmen aufwendige Prozess-Workshops wahr, um sich einen Überblick über die Effizienz unternehmensinterner Prozesse zu verschaffen und diese zu optimieren. Diese sind jedoch von subjektiven Einschätzungen geprägt – Process Mining liefert Unternehmen demgegenüber einen objektiven, datenbasierten Einblick in ihre Abläufe. Mithilfe von Process Mining nehmen Unternehmen Optimierungen auf der Grundlage von Fakten vor. So werden Ineffizienzen und Engpässe aufgedeckt und behoben.

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Was ist Process Mining? Die Grundlagen im Überblick

Process Mining verwandelt unstrukturierte Prozessdaten in strukturierte Datensätze, die wertvolle Informationen zu einzelnen Prozessschritten liefern.

Aber was ist ein Prozess im Kontext von Process Mining überhaupt? Unter einem Prozess versteht man im Process Mining eine Abfolge von Aktivitäten, die in einer bestimmten Reihenfolge ausgeführt werden, um ein definiertes Ziel zu erreichen. Jeder Prozess hat dabei einen bestimmbaren Anfang und ein bestimmbares Ende. Typische Prozesse, die Process Mining in Unternehmen untersucht, sind beispielsweise die Bearbeitung einer Bestellung oder die Bearbeitung einer Rechnung.
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Wird ein Prozessschritt in einem IT-System ausgeführt, wird ein entsprechender Eintrag im Event-Log erzeugt, der den Prozessdurchlauf genauer definiert und mindestens folgende Daten enthalten muss: Fallnummer (Case ID), Aktivität, Zeitstempel, ggf. Informationen zu Personen, Kosten etc.

Durch die Verknüpfung der einzelnen Ereignisse über die Fallnummer lässt sich der gesamte Ablauf eines Prozesses rekonstruieren. Ein Event-Log fungiert somit als digitaler Fußabdruck eines Prozesses.

Event-Log-Daten können aus verschiedensten Quellen stammen, z. B. aus ERP-, CRM-, Shop- oder Service Desk-Systemen. Die Integration von Process Mining in Power BI ermöglicht es, diese Daten zu sammeln, aufzubereiten und für die Analyse nutzbar zu machen. Auf diese Weise kann das in den Daten verborgene Prozesswissen sichtbar gemacht werden und für die Optimierung der jeweiligen Prozesse genutzt werden.

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Warum ist Process Mining wichtig? Die Erklärung

Die Ursprünge des Process Mining reichen bis in die späten 1990er Jahre zurück. Damals forschte der niederländische Informatiker Wil van der Aalst an einer Möglichkeit, Ereignisdaten zu analysieren und Prozessmodelle aus Ereignisprotokollen zu extrahieren. Van der Aalst erkannte schon damals das Potential, das in den digitalen Spuren steckt. Es ist nicht überraschend, dass sich das Verfahren in den Folgejahren zu einem eigenständigen Forschungsgebiet an der Schnittstelle von Data Science und Prozessmanagement entwickelte.

Process Mining nimmt in Zeiten der digitalen Transformation einen immer höheren Stellenwert ein. Laut einer Studie von IDC wird das globale Datenvolumen bis 2025 auf 175 Zettabyte ansteigen – eine Verzehnfachung gegenüber 2016. In diesen Daten schlummert ein enormes Potential für Prozessverbesserungen. Viele Unternehmen tun sich jedoch schwer damit, dieses Potential auszuschöpfen – dabei sind effiziente und agile Prozesse in einer zunehmend vernetzten, datengetriebenen Wirtschaft der Schlüssel zum Erfolg.

Process Mining deckt Prozessabläufe mittels der Analyse von Ereignisdaten auf und macht Ineffizienzen, Engpässe und Compliance-Risiken sichtbar, die mit herkömmlichen Methoden oft unentdeckt bleiben. Unternehmen erhalten so eine objektive, datenbasierte Entscheidungsgrundlage für Prozessoptimierungen.

Angesichts des wachsenden Wettbewerbsdrucks und steigender Kundenerwartungen ist es für Unternehmen heute wichtiger denn je, Prozesse fortlaufend zu optimieren. Process Mining bietet dafür einen leistungsstarken, datengetriebenen Ansatz. Die Vorteile liegen auf der Hand: Das Verfahren führt zu höherer Transparenz, geringeren Kosten, einer besseren Performance und schlussendlich zufriedeneren Kunden.

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Welche Stufen von Process Mining gibt es?

Beim Process Mining unterscheidet man zwischen drei grundlegenden Stufen: Process Discovery, Conformance Checking und Enhancement. Jede dieser Arten hat ihre spezifischen Eigenschaften und Anwendungsbereiche, gleichzeitig bauen die Verfahren aber auch aufeinander auf und ergänzen sich gegenseitig. In Kombination bilden sie einen mächtigen Ansatz für das datengetriebene Prozessmanagement.

Process Discovery

Process Discovery stellt den Ausgangspunkt dar. Hierbei geht es darum, aus den vorhandenen Ereignisdaten (Event-Logs) ein Prozessmodell zu erstellen, ohne dass dafür ein vordefiniertes Modell notwendig ist. Ziel ist hierbei, den tatsächlichen Prozessablauf sichtbar zu machen. Dazu wird die Reihenfolge der Aktivitäten in den Event-Logs analysiert und ein Prozessmodell abgeleitet. Process Discovery eignet sich besonders dann, wenn für einen Prozess noch kein explizites Modell existiert. Das Verfahren ermöglicht einen objektiven, faktenbasierten Einblick in die Realität der Prozesse.

Conformance Checking

Beim Conformance Checking wird ein bestehendes Prozessmodell mit den tatsächlichen Ereignisdaten verglichen. Ziel ist es, Abweichungen zwischen dem Soll-Prozess (dem Modell) und dem Ist-Prozess (der Realität) zu identifizieren. Conformance Checking wird beispielsweise dafür eingesetzt, um die Einhaltung von Regeln und Vorschriften zu überprüfen, die Qualität von Process-Discovery-Algorithmen zu bewerten oder um bestehende Prozessmodelle mit zusätzlichen Informationen anzureichern. Während Process Discovery ein Modell erst erstellt, setzt Conformance Checking ein bestehendes Modell für den Vergleich voraus. Dieses kann auch aus den in der Discovery-Phase gefundenen Varianten erstellt werden.

Enhancement

Enhancement geht noch einen Schritt weiter. Hier steht konkret die Prozessoptimierung im Vordergrund. Ziel ist es, Prozesse auf Grundlage von Ereignisdaten zu erweitern oder zu verbessern. Enhancement baut auf einem bestehenden Modell auf und nutzt Erkenntnisse aus Event-Logs, um dieses Modell schrittweise zu verfeinern und zu optimieren.

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In welchen Bereichen ist Process Mining sinnvoll?

Process Mining findet in einer Vielzahl von Unternehmensbereichen Anwendung. Hier sind einige der wichtigsten Use Cases mit den jeweiligen Optimierungspotentialen.

Einkauf und Beschaffung (Procure-to-Pay)

Im Bereich Einkauf und Beschaffung hilft Process Mining dabei, Ineffizienzen und Engpässe im Beschaffungsprozess zu identifizieren. So lassen sich mittels der Analyse von Ereignisdaten beispielsweise unautorisierte Bestellungen (Maverick Buying) aufdecken. Auch die Skonto-Nutzung wird mittels Process Mining optimiert. Das Verfahren zeigt auf, wo sich Skonto-Potentiale befinden und ob diese genutzt werden. KPIs wie „realisierte Skonti“ oder „verpasste Skonti“ lassen sich leicht erfassen und überwachen.

Auftragsabwicklung und Vertrieb (Order-to-Cash)

Mithilfe von Process Mining können Order-to-Cash-Prozesse optimiert werden. Die Analyse von Prozessdaten ermöglicht es beispielsweise, Gründe für verspätete Lieferungen oder Stornierungen zu identifizieren. Hieraus abgeleitete Optimierungsmaßnahmen verbessern die Prozesssynchronisierung und Produktionsplanung, was schlussendlich die Liefertreue erhöht.

Kundenservice

Auch im Kundenservice kann das Verfahren Optimierungspotentiale aufdecken. So lassen sich durch eine Verbesserung der Serviceprozesse Durchlaufzeiten und Erstlösungsraten optimieren. Dank datengestützter Analyse reagieren Unternehmen nicht nur auf Kundenprobleme, sondern setzen proaktiv Serviceverbesserungen um – für eine langfristig verbesserte Kundenbindung und -zufriedenheit.

Finanz- und Rechnungswesen

Im Finanz- und Rechnungswesen liefert Process Mining ebenfalls wertvolle Erkenntnisse. Hier lassen sich Ineffizienzen im Rechnungsstellungs- und Mahnprozess aufdecken und Compliance-Verstöße wie z. B. Rechnungen ohne Bestellbezug identifizieren. Eine Prozessoptimierung kann dazu beitragen, Zahlungsverzögerungen und Forderungsausfälle zu minimieren.

Produktion und Logistik

In den Bereichen Produktion und Logistik können mit Process Mining Engpässe identifiziert und beseitigt werden. Hier können optimierte Prozesse zu reduzierten Durchlaufzeiten und Transportkosten führen und gleichzeitig die Anlagenproduktivität und Liefertermintreue erhöhen.

IT Service-Management

Im IT Service-Management hilft Process Mining dabei, Störungen und Service-Anfragen zu analysieren und Problemursachen zu identifizieren. Durch eine Optimierung der Support-Prozesse lassen sich Durchlaufzeiten verkürzen und Erstlösungsraten verbessern, was zu einer höheren IT-Systemstabilität und Benutzerzufriedenheit führt.

Personalwesen (HR)

Zuletzt kann Process Mining auch im Personalwesen wichtige Erkenntnisse liefern. Hier kann Process Mining zu einem reibungslosen Onboarding beitragen. Auch Prozesse rund um die Mitarbeiterentwicklung können mittels Process Mining optimiert werden.

Process Mining Vorteile – auf einen Blick

Process Mining Tools sind mächtige Werkzeuge – die datenbasierte Analyse erlaubt es Unternehmen, Verbesserungspotentiale aufzudecken und Engpässe zu beheben. Process Mining schafft Transparenz und ermöglicht es Unternehmen, Prozesse gezielt zu optimieren.

Visualization of processes with a deviating process.

Objektive, datenbasierte Prozessanalyse
‍Process Mining nutzt digitale Spuren (Event-Logs), um ein realistisches Bild der tatsächlichen Prozessabläufe zu gewinnen. Im Gegensatz zu manuellen Methoden wie Interviews und Workshops, die oft von subjektiven Einschätzungen geprägt sind, liefert Process Mining objektive, faktenbasierte Erkenntnisse. Unternehmen erhalten so eine solide Grundlage für Entscheidungen und Optimierungen.

Process Mining Implementation in BI-Systems.

Identifikation von Ineffizienzen und Engpässen
‍Auf Grundlage der Analyse lassen sich Ineffizienzen und Engpässe aufdecken, die Produktivität und Effizienz beeinträchtigen. Process Mining zeigt an, an welchen Stellen ins Stocken geraten, wo Ressourcen nicht optimal genutzt werden und wo Verbesserungspotential besteht. Unternehmen können auf dieser Basis gezielte Maßnahmen ergreifen, um Durchlaufzeiten zu verkürzen, Kosten zu senken und die Prozessqualität zu verbessern.

Visualization of a process data analysis.

Mehr Kundenzufriedenheit
‍Ineffiziente Prozesse führen oft zu Verzögerungen, Fehlern und schlechter Servicequalität – mit negativen Folgen für die Kundenzufriedenheit. Process Mining ermöglicht es Unternehmen, Schwachstellen in kundenrelevanten Prozessen wie der Auftragsabwicklung oder dem Kundenservice zu identifizieren und zu beheben.

Datengestützte Entscheidungsfindung
‍Process Mining liefert Entscheidungsträgern wertvolle Erkenntnisse über die Leistung und Effizienz der Geschäftsprozesse. Durch die Integration von Process Mining mit Business Intelligence können Prozess-KPIs in Echtzeit überwacht und Abweichungen frühzeitig erkannt werden. Unternehmen können so datenbasierte Entscheidungen treffen und schnell auf Veränderungen reagieren.

Visualization of a compliance violation found.

Prozessverbesserung
‍Dank regelmäßiger Analysen können Unternehmen fortlaufend Optimierungen vornehmen. So lassen sich mit Process Mining nachhaltig Effizienz- und Qualitätssteigerungen herbeiführen.

Process Mining umsetzen – mit process.science

Die Umsetzung von Process-Mining-Lösungen erfordert in der Regel mehrere Schritte. Zunächst müssen die relevanten Datenquellen identifiziert und angebunden werden. Meist handelt es sich hierbei um IT-Systeme wie ERP, CRM oder SCM, in denen die Prozessdaten in Form von Event-Logs vorliegen. Die Daten werden entsprechend aufbereitet und von der Process-Mining-Software verarbeitet. Im Anschluss erfolgt dann die eigentliche Prozessanalyse – dabei werden aus den Ereignisdaten Prozessmodelle erstellt, die den Ablauf der Prozesse visualisieren. Die gewonnenen Erkenntnisse bilden die Grundlage für die Prozessoptimierung.

Die Implementierung von Process Mining Tools gestaltet sich für viele Unternehmen als herausfordernd. Viele Lösungen erfordern fortgeschrittene Kenntnisse in den Bereichen Datenintegration und -analyse. Die Lösungen von process.science sind speziell dafür entwickelt, den Einstieg in das Process Mining so intuitiv wie möglich zu gestalten. Unsere Tools lassen sich nahtlos in Business-Intelligence-Plattformen wie Qlik Sense und Microsoft Power BI integrieren. Als Unternehmen können Sie einfach Ihre bestehende BI-Infrastruktur nutzen und das Process Mining direkt in bestehenden Datenanalyse- und Reporting-Prozesse einbinden. Egal, ob Sie Process Mining in Qlik Sense oder Power BI integrieren möchten – beide Lösungen übertragen automatisch alle relevanten Ereignisdaten aus den Quellsystemen und wandeln diese in interaktive Prozessdiagramme um. Unsere Process Mining Tools lassen sich an Ihre Anforderungen anpassen und können auch große Datenmengen problemlos verarbeiten.

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