Process Mining: Definition, Nutzen und Vorgehen
Warum der Begriff zählt
Bevor man einen Prozess automatisiert, sollte man wissen, wie er wirklich abläuft. Interviews und Flussdiagramme zeigen oft nur die geglaubte Version. Process Mining liefert die gemessene Version und macht Engpässe sichtbar, an denen sich Automatisierung lohnt. Für dich heißt das: gezielt statt pauschal. Aus den Befunden lässt sich in Tagen ein klar geschnittener Use-Case ableiten, der zuerst als Prototyp getestet und dann gebaut wird.
Wann es relevant ist
- Ein Prozess läuft durch mehrere Systeme und niemand kennt den echten End-to-End-Ablauf.
- Durchlaufzeiten schwanken stark und die Ursache ist unklar.
- Vor einer Automatisierung soll der beste Ansatzpunkt objektiv bestimmt werden.
- Compliance verlangt einen Nachweis, wo Abläufe von der Vorgabe abweichen.
Wann nicht
Wenn ein Prozess klein, stabil und ohnehin transparent ist, liefert Process Mining wenig Neues und die Datenaufbereitung lohnt sich nicht. Und wenn die Systeme keine brauchbaren Ereignisdaten mit Zeitstempel und Fall-ID protokollieren, fehlt die Grundlage. Dann ist ein kurzer Klärungs-Workshop der ehrlichere erste Schritt.
Branchen, die das nutzen
- Banken und Finanzdienstleister: Kredit- und Onboarding-Prozesse messen und Engpässe belegen, bevor in Automatisierung investiert wird.
- Fertigung: Auftragsdurchlauf und Nacharbeit aus MES- und ERP-Daten sichtbar machen und den Ansatzpunkt priorisieren.
- Telekommunikation: Order-to-Activation über viele Systeme rekonstruieren und Wartepunkte als Festpaket adressieren.
- Energieversorgung: Störungs- und Abrechnungsprozesse auf Abweichungen prüfen und mit einem klaren Deliverable verbessern.
Typische Anwendungsfälle
- Den echten Order-to-Cash-Ablauf rekonstruieren und Engpässe lokalisieren.
- Wartezeiten und Rückschleifen in Genehmigungsprozessen aufdecken.
- Abweichungen vom Soll-Prozess für Audit und Compliance nachweisen.
- Den besten Kandidaten für eine KI-Automatisierung datenbasiert auswählen.
- Wirkung einer Prozessänderung vorher und nachher messen.
- Übergaben zwischen Abteilungen als Verlustpunkte identifizieren.
Entscheidungshilfe
| Signal | Process Mining passt | Alternative |
|---|---|---|
| Echter Ablauf über viele Systeme unklar | Rekonstruktion aus Ereignisdaten | Prozess-Interviews bei einfachem Ablauf |
| Ansatzpunkt für Automatisierung gesucht | datenbasierte Priorisierung | Bauchgefühl bei klarer Engstelle |
| Systeme protokollieren keine Event-Logs | eher nicht | erst Logging und Baseline schaffen |
| Nur ein kleiner, stabiler Prozess | zu viel Aufwand | direkte Automatisierung testen |
Beispiel
Ein Finanzdienstleister vermutet Verzögerungen im Kreditprozess, kennt aber die Ursache nicht. Im Workshop werden die Ereignisdaten aus zwei Systemen zusammengeführt und der tatsächliche Ablauf rekonstruiert. Sichtbar wird eine wiederkehrende Rückschleife an einer Freigabe. Aus diesem Befund entsteht ein eng geschnittener Automatisierungs-Prototyp. Das Beispiel beschreibt die Vorgehensweise, keine behauptete Kundenkennzahl.
Verbindung zu Services
Der passende Einstieg ist meist der KI-Workshop, danach KI-Automatisierung und KI-Beratung.
Quellen
Diese Einordnung beschreibt gängige Praxis der datenbasierten Prozessanalyse. Aussagekraft und Aufwand hängen von der Qualität der Ereignisdaten und den beteiligten Systemen ab und sollten dort geprüft werden.