Process Mining: Definition, Nutzen und Grenzen
Process Mining Aktualisiert
Definition
Process Mining rekonstruiert den tatsächlichen Ablauf eines Prozesses aus den Protokolldaten der beteiligten Systeme, statt sich auf gezeichnete Soll-Diagramme zu verlassen. Aus Zeitstempeln, Fall-IDs und Aktivitäten entsteht ein Bild, das Reihenfolge, Wartezeiten, Schleifen und Abweichungen sichtbar macht. Für den Mittelstand ist es die datenbasierte Grundlage, um zu erkennen, welcher Schritt sich zu automatisieren lohnt.
Warum der Begriff zählt
Viele Automatisierungsprojekte scheitern, weil sie den vermuteten Ablauf automatisieren, nicht den echten. Process Mining zeigt anhand der Systemspuren, wo wirklich Zeit verloren geht, welche Fälle vom Standard abweichen und wo Nacharbeit entsteht. Wer das vor der Umsetzung sieht, wählt den Schritt mit dem schnellsten, belegbaren Nutzen und vermeidet teure Automatisierung an der falschen Stelle.
Wann es relevant ist
- Der Prozess läuft über mehrere Systeme und niemand kennt den ganzen Weg.
- Es gibt viele Abweichungen und Sonderfälle, deren Ausmaß unklar ist.
- Vor einem Automatisierungsvorhaben soll die größte Engstelle gefunden werden.
- Die Systeme protokollieren Zeitstempel und Fall-IDs sauber genug.
Wann nicht
Wenn ein Prozess klein, überschaubar und ohnehin bekannt ist, liefert Process Mining wenig neuen Erkenntnisgewinn und lohnt den Aufwand nicht. Und wenn die Protokolldaten lückenhaft oder ohne verlässliche Fall-IDs sind, entsteht ein verzerrtes Bild, dem man nicht trauen sollte, bevor die Datenqualität stimmt.
Branchen, die das nutzen
- Maschinen- und Anlagenbau: den Weg vom Angebot über Auftrag bis Auslieferung im ERP nachvollziehen und Liegezeiten zwischen Abteilungen aufdecken.
- Logistik und Spedition: Sendungs- und Auftragsdurchläufe analysieren, um wiederkehrende Verzögerungen an Übergabepunkten zu finden.
- Versicherungen: Schadenbearbeitung untersuchen, um Rückfragen-Schleifen und manuelle Nacharbeit sichtbar zu machen.
- Energieversorger: Anschluss- und Wechselprozesse prüfen, bei denen mehrere Fachsysteme ineinandergreifen.
Typische Anwendungsfälle
- Den realen Order-to-Cash-Prozess aus SAP-Belegen rekonstruieren und Engstellen quantifizieren.
- Abweichungen vom Standardpfad zählen und nach Häufigkeit und Kosten sortieren.
- Wartezeiten zwischen zwei Aktivitäten messen, um den größten Zeitfresser zu benennen.
- Vor der RPA-Umsetzung prüfen, ob ein Ablauf stabil genug für Regeln ist.
- Nach einer Automatisierung nachmessen, ob der neue Pfad wirklich kürzer ist.
Entscheidungshilfe
| Signal | Process Mining passt | Alternative |
|---|---|---|
| Ablauf über viele Systeme, Weg unklar | Systemdaten auswerten | Prozess grob dokumentieren reicht |
| Viele Sonderfälle vermutet | Abweichungen messen | Stichprobe per Interview |
| Engstelle vor Automatisierung suchen | datenbasierte Priorisierung | Bauchgefühl-Auswahl |
| Protokolldaten lückenhaft | erst Datenqualität sichern | keine Analyse auf Verdacht |
Beispiel
Ein Mittelständler exportiert die Belegdaten seines Bestellprozesses aus dem ERP und lässt daraus den tatsächlichen Ablauf rekonstruieren. Die Analyse zeigt, dass ein Freigabeschritt in vielen Fällen doppelt durchlaufen wird. Genau dieser Schritt wird als Baseline gemessen und danach mit RPA und einer Anbindung ans ERP entlastet. Das Beispiel beschreibt die Methode, keine behauptete Kundenkennzahl.
Verbindung zu Services
Process Mining ist meist der erste Schritt einer Prozessautomatisierung-Beratung, bevor eine RPA-Umsetzung oder Prozessautomatisierung für den Mittelstand folgt.
Quellen
Diese Einordnung beschreibt gängige Praxis von Process Mining im Mittelstand. Konkrete Auswertung, Datenextraktion und Datenschutz hängen vom Fall, den Systemen und den Werkzeugen ab und müssen im Einzelfall geprüft werden.