Process Mining
DefinitionAnalysiert 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.
- 20–30%
kürzere Durchlaufzeiten
KMU können mit Process Mining versteckte Engpässe in Kernprozessen wie Einkauf, Auftragsabwicklung oder Rechnungsfreigabe identifizieren und die Bearbeitungszeiten deutlich senken.
- 10–15%
geringere Prozesskosten
Durch mehr Transparenz über reale Abläufe, Medienbrüche und Nacharbeit lassen sich operative Prozesskosten in vielen B2B-Organisationen spürbar reduzieren.
- 60%
mehr Prozessabweichungen sichtbar
Process Mining macht in eventlog-basierten Prozessen einen großen Teil der tatsächlichen Varianten und Abweichungen sichtbar, die in Workshops oder manuellen Analysen oft verborgen bleiben.
Auftragsdurchlaufzeiten im Einkauf gezielt verkürzen
Ein KMU im Großhandel kann Process Mining auf Bestell- und Freigabeprozesse anwenden, um zu erkennen, an welchen Stellen Bestellungen liegen bleiben oder unnötige Schleifen entstehen. So werden konkrete Engpässe wie doppelte Prüfungen, lange Freigabezeiten oder Medienbrüche zwischen ERP und E-Mail sichtbar und können gezielt beseitigt werden.
Reklamationsprozesse im Kundenservice transparent machen
Ein mittelständisches Serviceunternehmen kann Event-Logs aus Ticket- und CRM-Systemen auswerten, um reale Bearbeitungswege bei Reklamationen nachzuvollziehen. Dadurch wird sichtbar, welche Fälle besonders oft weitergeleitet werden, wo Wartezeiten entstehen und wie sich die Bearbeitung für Kunden schneller und einheitlicher gestalten lässt.
Produktionsabläufe bei Fertigungsaufträgen stabilisieren
Ein produzierendes KMU kann Process Mining nutzen, um den tatsächlichen Ablauf von Fertigungsaufträgen zwischen Planung, Maschinenbelegung, Qualitätsprüfung und Versand zu analysieren. So lassen sich wiederkehrende Verzögerungen, Nacharbeitsschleifen oder Abweichungen vom Soll-Prozess erkennen und die Auslastung in der Produktion gezielt verbessern.
Häufig gestellte Fragen
Was ist Process Mining?
Process Mining analysiert Event-Logs aus IT-Systemen, um den realen Ablauf eines Prozesses datenbasiert zu rekonstruieren. So werden Varianten, Engpässe, Schleifen und Abweichungen vom Soll-Prozess sichtbar.
Wie funktioniert Process Mining?
Ein Process-Mining-Tool nutzt Case-ID, Aktivität und Zeitstempel aus Event-Logs, um den Ist-Prozess automatisch zu entdecken. Anschließend können Soll-Ist-Abgleiche und Analysen zu Durchlaufzeiten, Wartezeiten und Ursachen erfolgen.
Wofür braucht ein KMU Process Mining?
Wachsende KMU nutzen Process Mining, um zu erkennen, wo manuelle Arbeit nicht mehr skaliert und welche Prozessschritte am meisten Zeit und Kosten verursachen. Das hilft, Optimierung und [[Automatisierung (Automation)]] nach ROI zu priorisieren.
Welche Daten braucht man für Process Mining?
Mindestens benötigt man eine eindeutige Vorgangs-ID (Case), den Event-Namen (Aktivität) und einen Zeitstempel pro Schritt. Zusätzliche Attribute wie Team, Kanal oder Lieferant machen Ursachenanalysen deutlich präziser.
Was kostet Process Mining?
Die Kosten hängen von Tool-Lizenz, Datenanbindung und Aufwand für Datenaufbereitung ab. In der Praxis starten viele Unternehmen mit einem Pilot (z. B. ein Prozess, ein System) und erweitern danach schrittweise.
Was sind die Vorteile von Process Mining gegenüber klassischen Prozessdiagrammen?
Process Mining zeigt nicht, wie ein Prozess geplant ist, sondern wie er tatsächlich abläuft. Dadurch werden Engpässe, Schleifen, Medienbrüche und Compliance-Abweichungen sichtbar, die in klassischen Prozessdiagrammen oft verborgen bleiben.
Für welche Geschäftsbereiche eignet sich Process Mining besonders?
Process Mining eignet sich besonders für wiederkehrende, digitale Abläufe wie Vertrieb, Kundenservice, Einkauf, Buchhaltung oder HR. Überall dort, wo Systeme Ereignisdaten speichern, lassen sich Prozesse transparent analysieren und gezielt verbessern.
Ist Process Mining für mein Unternehmen nicht zu komplex?
Nicht unbedingt – gerade kleinere und mittlere Unternehmen profitieren oft schnell, wenn Prozesse in mehreren Tools verteilt laufen. Mit dem Tech-Gutachten analysiere ich deine Systemlandschaft, mappe Prozesse und zeige dir verständlich, wo Process Mining oder einfachere Optimierungen wirklich sinnvoll sind.
Brauche ich dafür spezielle Software oder ein großes IT-Team?
Nein, du brauchst nicht automatisch ein eigenes Data-Team oder teure Enterprise-Software. Als externer CTO prüfe ich mit dir, welche vorhandenen Tools und Daten ausreichen, wo Lücken sind und welche Lösung für deine Unternehmensgröße wirtschaftlich sinnvoll ist.
Lohnt sich Process Mining finanziell überhaupt für ein KMU?
Ja, wenn dadurch unnötige Tool-Kosten, manuelle Arbeit oder Prozessfehler sichtbar werden. Im Tech-Gutachten und in der KI-Beratung bewerte ich nicht nur technische Möglichkeiten, sondern auch den ROI, damit du nur in Maßnahmen investierst, die sich realistisch auszahlen.
Was, wenn unsere Prozesse zwar erkannt werden, aber danach nichts umgesetzt wird?
Genau daran scheitern viele Projekte: Erkenntnisse bleiben in Folien stecken. Mit der Tech-Umsetzung auf OrbitOS setze ich die Verbesserungen direkt in ein funktionierendes System um – inklusive Datenmigration, Automationen, Dashboards und Schulung deines Teams.
Können wir Process Mining auch mit KI kombinieren?
Ja, besonders dann, wenn du Prozessdaten nicht nur sichtbar machen, sondern daraus konkrete Automationen oder Assistenzsysteme ableiten willst. In meiner KI-Beratung prüfen wir mit dem PUR-Framework, welche Prozesse KI-fähig sind und wie sich Erkenntnisse aus dem Process Mining in echte Entlastung für dein Team übersetzen lassen.