Process Mining: Definition, Nutzen und Grenzen
Definition
Process Mining rekonstruiert reale Abläufe aus den Datenspuren, die IT-Systeme hinterlassen, etwa aus Zeitstempeln in ERP oder CRM. Es zeigt, wie ein Prozess tatsächlich läuft, nicht wie er im Handbuch beschrieben ist. So werden Engpässe, Schleifen und Abweichungen sichtbar, bevor über Automatisierung oder KI entschieden wird.
Warum der Begriff zählt
Bevor KI einen Prozess verbessern soll, muss klar sein, wie der Prozess wirklich läuft. Process Mining liefert dieses Faktenbild aus echten Daten statt aus Annahmen. Für uns als neutralen Berater ist das ein nüchterner Startpunkt: Oft zeigt die Analyse, dass ein Prozess erst geordnet gehört, bevor Technik ihn beschleunigt. Wer den Ist-Zustand kennt, priorisiert Use-Cases dort, wo sie wirklich wirken.
Wann es relevant ist
- Ein Prozess läuft in einem System mit sauberen Zeitstempeln und Fallnummern.
- Es gibt Streit darüber, wo genau ein Ablauf klemmt.
- Vor einer Automatisierung soll der echte Ist-Zustand belegt werden.
- Abweichungen vom Soll-Prozess sollen messbar gemacht werden.
Wann nicht
Wenn ein Prozess kaum in Systemen abgebildet ist, sondern in Zuruf und Papier, fehlen die Datenspuren für Process Mining. Und wenn der Engpass ohnehin bekannt und klein ist, ist eine aufwändige Analyse übertrieben. Dann bringt ein kurzer Prozess-Workshop schneller Klarheit als ein Mining-Projekt.
Branchen, die das nutzen
- Einkauf und Beschaffung: den Weg vom Bedarf bis zur Zahlung nachzeichnen und wiederkehrende Verzögerungen finden.
- Fertigung: Durchlaufzeiten und Rückschleifen in der Auftragsabwicklung sichtbar machen.
- Versicherungen: Schadenprozesse analysieren, um lange Liegezeiten gezielt anzugehen.
- Kundenservice: Ticket- und Eskalationswege prüfen, bevor Automatisierung geplant wird.
Typische Anwendungsfälle
- Den Ist-Prozess aus ERP-Daten rekonstruieren, bevor über Automatisierung entschieden wird.
- Engpässe im Beschaffungsprozess mit Zahlen belegen statt mit Bauchgefühl.
- Abweichungen vom definierten Soll-Prozess messen und priorisieren.
- Vor und nach einer Änderung vergleichen, ob sie wirklich wirkt.
- Kandidaten für Automatisierung nach Häufigkeit und Aufwand ranken.
Entscheidungshilfe
| Signal | Process Mining passt | Alternative |
|---|---|---|
| Prozess sauber in Systemen erfasst | ja, Ist-Zustand rekonstruieren | ohne Daten kein Mining |
| Ablauf läuft auf Papier und Zuruf | eher nicht | Prozess-Workshop |
| Engpass unklar und umstritten | Daten schaffen Klarheit | Vermutungen bleiben strittig |
| Engpass klein und bekannt | überdimensioniert | direkt verbessern |
Beispiel
Ein Industriebetrieb streitet, wo die Auftragsabwicklung klemmt. Wir prüfen in der Potenzialanalyse, ob die ERP-Daten für Process Mining taugen, und rekonstruieren daraus den Ist-Prozess als Grundlage für die Priorisierung. Das Beispiel beschreibt die Methode, keine behauptete Kundenkennzahl.
Verbindung zu Services
Process Mining ordnen wir im KI-Readiness-Check oder in der KI-Potenzialanalyse ein. Für den Mittelstand bündelt das die KI-Beratung für den Mittelstand.
Verwandte Begriffe
Prozessautomatisierung, Ausgangslinie, Business Process Management.
Quellen
Diese Einordnung beschreibt gängige Praxis in der Prozessanalyse. Sie ist allgemeine Orientierung und ersetzt keine projektspezifische Datenbewertung, die im Einzelfall vorzunehmen ist.