Process Mining

Kategorie

Prozesse mit KI

Kompetenzstufe

Experte

Process Mining rekonstruiert den tatsächlichen Ablauf von Geschäftsprozessen aus den Ereignisdaten betrieblicher Systeme. Statt auf Annahmen oder Interviews zu setzen, zeigt es anhand der Daten, wie ein Prozess wirklich läuft, mit allen Varianten, Schleifen und Ausnahmen. So werden Abweichungen zwischen dem gedachten und dem gelebten Prozess sichtbar.

Wie sich Process Mining und klassische Prozessanalyse unterscheiden, klärt ein eigener Beitrag. Grundlagen und Verfahren beschreibt der Wikipedia-Artikel zum Process Mining.

Rahmenbedingungen & Vorbereitung für Process Mining

Voraussetzungen

Ereignisdaten mit Fall-ID, Aktivität und Zeitstempel
Zugriff auf die betrieblichen Systeme wie ERP oder CRM
Eine klare Frage, die die Analyse beantworten soll
Ein geeignetes Process-Mining-Werkzeug
Geregelter Umgang mit personenbezogenen Daten

Vorbereitung

Lege zuerst Ziel und Fragestellung fest, damit die Analyse einen Fokus hat und nicht in Daten ertrinkt. Prüfe die verfügbaren Daten auf Vollständigkeit, richtige Zeitreihenfolge und Qualität, denn Lücken verzerren das Ergebnis. Kläre den Umgang mit personenbezogenen Angaben und beschränke die Auswertung auf den Prozess, nicht auf einzelne Personen. Für die Detailsicht auf einzelne Arbeitsschritte ergänzt Task Mining das Bild, für vorausschauende Hinweise Predictive Process Monitoring.

Wofür ist Process Mining besonders geeignet?

Process Mining eignet sich, wenn du wissen willst, wie ein Prozess tatsächlich abläuft, statt wie er ablaufen sollte. Aus den Daten werden Varianten, Engpässe und Abweichungen sichtbar, oft in einem Umfang, den manuelle Analysen nicht erreichen. So lassen sich Verbesserungen gezielt und faktenbasiert priorisieren, statt nach Bauchgefühl. Voraussetzung sind verlässliche Ereignisdaten, denn ohne saubere Datenbasis führt die Analyse in die Irre.

Ein Praxisbeispiel dazu findet sich im Anwendungsfall Produktionssteuerung.

Häufige Fragen zu Process Mining

Was ist Process Mining?

Ein Verfahren, das reale Prozessabläufe aus Ereignisdaten betrieblicher Systeme rekonstruiert und analysiert.

Welche Daten werden benötigt?

Ereignisdaten mit Fall-ID, Aktivität und Zeitstempel aus Systemen wie ERP oder CRM.

Welchen Vorteil bietet es?

Es zeigt den tatsächlichen Ablauf mit allen Varianten, statt sich auf Annahmen oder Interviews zu stützen.

Wie nutzt du die Ergebnisse?

Um Engpässe und Abweichungen zu erkennen und Verbesserungen faktenbasiert zu priorisieren.

Worauf solltest du achten?

Auf Datenqualität und Datenschutz. Die Auswertung sollte den Prozess betrachten und nicht die Leistung einzelner Personen.

So führst du eine Process-Mining-Analyse durch

Schritt

Ziel und Fragestellung festlegen

Bestimme, was die Analyse beantworten soll, etwa lange Durchlaufzeiten, häufige Rücksprünge oder Abweichungen vom Standardablauf. Ein klarer Fokus verhindert, dass du in der Datenmenge die Orientierung verlierst. Kläre außerdem, welche Entscheidung auf den Ergebnissen aufbauen soll. Ohne Ziel wird Process Mining zu einer schönen, aber folgenlosen Darstellung.

Schritt

Daten vorbereiten

Extrahiere die Ereignisdaten und bringe sie in eine Form mit Fall-ID, Aktivität und Zeitstempel. Prüfe Vollständigkeit, Zeitreihenfolge und Qualität und kläre den Umgang mit personenbezogenen Angaben. Fehlerhafte oder lückenhafte Daten verzerren das Ergebnis. Eine saubere Datenaufbereitung ist der aufwendigste, aber entscheidende Schritt.

Schritt

Werkzeug wählen

Wähle ein Process-Mining-Tool, das zu deinen Daten, deiner Fragestellung und deiner Umgebung passt. Achte auf die Anbindung an deine Systeme und auf verständliche Darstellungen. Ein passendes Werkzeug erleichtert die Analyse erheblich. Die Wahl folgt der Aufgabe, nicht dem Marketing.

Schritt

Prozess analysieren

Lass den realen Ablauf aus den Daten rekonstruieren und untersuche Varianten, Engpässe, Wartezeiten und Ausnahmen. Vergleiche den gelebten Prozess mit dem gedachten und markiere die größten Abweichungen. Prüfe die Ergebnisse für relevante Fallgruppen, nicht nur im Durchschnitt. So erkennst du, wo der Prozess wirklich hakt.

Schritt

Verbesserungspotenziale ableiten

Identifiziere die Stellen mit dem größten Hebel und leite konkrete Maßnahmen ab. Priorisiere nach Wirkung und Umsetzbarkeit, statt alle Auffälligkeiten gleich zu behandeln. Beziehe die Fachleute ein, denn die Daten zeigen das Was, nicht immer das Warum. So werden aus Erkenntnissen echte Verbesserungen.

Schritt

Umsetzen und laufend überwachen

Setze die Maßnahmen um und beobachte über die Daten, ob sie tatsächlich wirken. Nutze Process Mining, um Veränderungen fortlaufend zu verfolgen, statt es als einmalige Analyse zu behandeln. Prüfe regelmäßig, ob neue Abweichungen entstehen. So bleibt der Prozess dauerhaft im Blick.

Methode direkt anwenden

Bring die Methode ins FlowBoard: Prozess visualisieren, Kennzahlen definieren, Engpässe im Team sichtbar machen.

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