Process Mining

Was ist Process Mining?

Process Mining ist eine datengetriebene Analysemethode, die digitale Spuren aus IT-Systemen nutzt, um tatsächliche Geschäftsprozesse zu rekonstruieren, zu visualisieren und zu verbessern. Anders als klassische Prozessmodellierung – bei der Abläufe so dokumentiert werden, wie man glaubt, dass sie funktionieren – zeigt Process Mining, wie Prozesse wirklich ablaufen: mit allen Varianten, Umwegen und Ausnahmen.

Die Technologie basiert auf der Auswertung von Event-Logs: jeder Klick, jede Statusänderung, jede Transaktion in ERP-, CRM- oder Produktionssystemen hinterlässt einen Zeitstempel und eine Aktivität. Process Mining liest diese Daten und macht daraus ein vollständiges Prozessbild.

Wie funktioniert Process Mining?

Der Process Mining Prozess läuft in drei Phasen:

• Datenextraktion: Event-Logs werden aus dem IT-System exportiert. Jeder Datensatz enthält mindestens: Case ID (z. B. Auftragsnummer), Aktivitätsname und Zeitstempel.
• Prozessdiscovery: Algorithmen (z. B. der Alpha-Algorithmus oder Fuzzy Mining) rekonstruieren aus den Logs ein Prozessmodell und visualisieren es als Ablaufdiagramm – automatisch, ohne manuelle Modellierung.
• Analyse und Conformance Checking: Das ermittelte Ist-Modell wird mit dem Soll-Prozess verglichen. Abweichungen, Bottlenecks und Schleifen werden quantifiziert und priorisiert.

Typische Anwendungsfälle im Mittelstand

• Order-to-Cash: Wie lange dauert der Prozess vom Auftragseingang bis zum Zahlungseingang? Wo entstehen Verzögerungen?
• Purchase-to-Pay: Werden Einkaufsrechnungen fristgerecht bezahlt? Gibt es Ausreißer, die Skonto kosten?
• Produktionsprozesse: Welche Aufträge durchlaufen welche Produktionsschritte? Wo entstehen Wartezeiten?
• IT-Serviceprozesse: Wie lange dauert die Bearbeitung von Helpdesk-Tickets? Werden SLAs eingehalten?
• Compliance-Überprüfung: Werden Genehmigungsprozesse eingehalten? Gibt es Prozessumgehungen?

Process Mining vs. klassische Prozessoptimierung

Traditionelle Prozessanalyse basiert auf Interviews und Workshops – sie dokumentiert, wie Mitarbeiter glauben, dass Prozesse ablaufen. Studien zeigen, dass dieser „Soll-Prozess” in vielen Unternehmen bei mehr als 50 % der Fälle von der Realität abweicht. Process Mining eliminiert diese Wahrnehmungslücke: Es arbeitet mit Fakten, nicht mit Erinnerungen.

Voraussetzungen für Process Mining

Process Mining setzt voraus, dass IT-Systeme Event-Logs generieren – was bei modernen ERP-, CRM- und BPM-Systemen (SAP, Salesforce, ServiceNow u. a.) standardmäßig der Fall ist. Führende Process Mining Tools wie Celonis, UiPath Process Mining oder Microsoft Process Advisor bieten native Konnektoren für die gängigsten Systeme.

Häufige Fragen zum Process Mining

Ab welcher Unternehmensgröße ist Process Mining sinnvoll?

Process Mining lohnt sich überall dort, wo IT-gestützte Prozesse mit mehr als 500–1.000 Fällen pro Monat laufen. Für typische Mittelständler mit ERP-Einsatz ist das meist ab 50–100 Mitarbeitern der Fall.

Wie lange dauert ein Process Mining Projekt?

Ein fokussiertes Process Mining Projekt (ein Prozessbereich, ein System) dauert typischerweise 4–8 Wochen: 1–2 Wochen Datenextraktion, 2–3 Wochen Analyse, 1–2 Wochen Aufbereitung und Maßnahmenplanung.

Ist Process Mining datenschutzkonform einsetzbar?

Ja. Event-Logs enthalten in der Regel keine personenbezogenen Inhaltsdaten, sondern technische Prozessdaten. Werden dennoch personenbezogene Daten verarbeitet, greifen die üblichen DSGVO-Anforderungen (Anonymisierung, Berechtigungskonzept).

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