50 Antworten auf die wichtigsten Fragen zu Process Mining – Praktische Einblicke

Grundlagen & Einordnung von Process Mining

1. Was ist Process Mining und wofür wird es eingesetzt?

Process Mining ist eine datengetriebene Technik, die es ermöglicht, reale Geschäftsprozesse aus Event-Logs von IT-Systemen wie ERP und CRM zu rekonstruieren. Durch die Anwendung spezieller Algorithmen auf diese Log-Daten werden Abläufe visuell dargestellt und analysiert, um Trends, Engpässe und Verbesserungspotenziale zu identifizieren. Der Ansatz ermöglicht eine objektive und präzise Prozessanalyse, die Unternehmen dabei hilft, ihre Abläufe zu optimieren und fundierte Entscheidungen zur Prozessverbesserung zu treffen.

2. Warum ist Process Mining relevant?

Process Mining zeigt objektiv, wo Prozesse stocken, unnötig komplex sind oder von definierten Regeln abweichen. Es liefert genau die Transparenz, die erforderlich ist, um Prozesse zu verstehen und zu verbessern.

3. Welche Hauptarten von Process Mining gibt es?

Es gibt drei Hauptarten von Process Mining:

• Discovery: Automatische Rekonstruktion realer Prozessabläufe ausschließlich auf Basis vorhandener Event Logs, ohne Soll Modell oder Vorannahmen.
• Conformance: Analyse von Abweichungen zwischen tatsächlichem und idealem Prozessablauf.
• Performance/Enhancement: Die Analyse und Verbesserung der Leistung und Effizienz von Prozessen.

4. Welche Vorteile bietet Process Mining?

Process Mining ermöglicht eine dokumentierte Prozessanalyse, die sowohl Fehler als auch Potenziale zur Effizienzsteigerung aufzeigt und zur Optimierung des gesamten Geschäftsprozesses beiträgt. Langfristige Vorteile sind kontinuierliche Prozessverbesserung, Kostensenkungen, höhere Kundenzufriedenheit und eine verbesserte Compliance.

5. Wo liegen die Grenzen von Process Mining?

Process Mining ist stark von Datenqualität und Systemabdeckung abhängig. Fehlende Standards oder unvollständige Daten schränken die Aussagekraft ein. Es analysiert nur das, was digital erfasst ist. Informelle Abstimmungen bleiben unsichtbar. Schlechte Daten führen zwangsläufig zu verzerrten Ergebnissen.

So funktioniert Process Mining

6. Wie läuft Process Mining in der Praxis ab?

Process Mining extrahiert Event-Logs aus IT-Systemen, um den tatsächlichen Ablauf von Prozessen zu visualisieren. Anhand dieser Daten werden Abweichungen vom Soll-Prozess erkannt und analysiert, um Schwachstellen und Verbesserungspotenziale zu identifizieren.

7. Welche Schritte gehören zu einem Process Mining Projekt

Process Mining funktioniert in drei wesentlichen Schritten:

1. Datenextraktion: Daten werden aus IT-Systemen eines Unternehmens extrahiert, häufig aus ERP-, CRM- oder anderen Management-Systemen.
2. Prozessmodellierung: Nachdem die Daten extrahiert wurden, wird der gesamte Geschäftsprozess visualisiert und eine „digitale Landkarte“ des Prozesses erstellt.
3. Analyse und Optimierung: In diesem Schritt werden Schwachstellen und Abweichungen analysiert und gezielte Maßnahmen zur Prozessverbesserung eingeleitet.

8. Was sind Event-Logs?

Event-Logs sind digitale Aufzeichnungen von Aktivitäten in Systemen wie ERP, CRM oder Ticketsystemen. Sie dokumentieren jede Aktion, wie Transaktionen oder Änderungen, und sind die Grundlage für Process Mining-Analysen.

9. Was bedeutet Conformance Checking?

Conformance Checking ist der Prozess, bei dem der tatsächliche Ablauf eines Geschäftsprozesses mit einem Soll-Prozessmodell verglichen wird, um Abweichungen zu erkennen und zu analysieren.

10. Was ist ein Ist-Prozessmodell?

Ein Ist-Prozessmodell zeigt den tatsächlichen Ablauf eines Geschäftsprozesses anhand realer Event-Logs. Es bietet eine objektive, datenbasierte Darstellung des aktuellen Prozesses, ohne Annahmen oder Modellierungen.

11. Wie entsteht ein Prozessmodell?

Das Modell wird automatisch aus den Event Logs generiert. Algorithmen erkennen typische Abfolgen und Varianten.

12. Was sind Prozessvarianten?

Prozessvarianten beschreiben unterschiedliche Wege, wie ein Prozess durchlaufen wird. Oft existieren mehr Varianten als erwartet, da Abläufe situativ angepasst werden. Durch die Analyse von Abweichungen in den Event-Logs können verschiedene Prozessvarianten identifiziert und bewertet werden. Auf dieser Basis kann ein stabiler Zielablauf definiert und als Standard Work festgelegt werden.

13. Wie erkennt man Engpässe & Nacharbeit?

Durch Analyse von Durchlaufzeiten, Wiederholungen und Schleifen lassen sich Engpässe und unnötige Rückläufe erkennen.

14. Wie hilft Process Mining bei Fehleranalysen?

Process Mining visualisiert alle Prozessvarianten und hilft, Fehlerquellen und Abweichungen von der Norm zu identifizieren. Fehlerhafte Abläufe hinterlassen Spuren in den Daten. Process Mining macht diese sichtbar und nachvollziehbar.

15. Kann Process Mining Compliance sicherstellen?

Process Mining kann Abweichungen von gesetzlichen Vorgaben oder unternehmensinternen Standards aufzeigen, wodurch die Einhaltung der Compliance gewährleistet wird. Es zeigt, wo Abweichungen von definierten Regeln auftreten, die fachlich bewertet werden müssen.

Vergleich mit anderen Methoden

16. Unterschied zu klassischem Prozessmanagement

Klassisches Prozessmanagement beschreibt, wie Prozesse laufen sollen. Process Mining zeigt, wie sie tatsächlich laufen. Beide Ansätze ergänzen sich, verfolgen aber unterschiedliche Ziele.

17. Unterschied zu BPM

Im Gegensatz zu klassischem Business Process Management (BPM), das auf vordefinierten Modellen und Annahmen beruht, verwendet Process Mining reale Event-Logs aus IT-Systemen, um den tatsächlichen Ablauf von Geschäftsprozessen zu rekonstruieren. BPM basiert auf geplanten, theoretischen Prozessen, die idealtypisch sind, während Process Mining eine datengestützte Methode ist, die konkrete Abläufe visualisiert und Abweichungen vom Soll-Prozess aufzeigt.

18. Process Mining vs. Task Mining

Process Mining analysiert Daten aus System-Logs, um den gesamten Ablauf eines Geschäftsprozesses zu rekonstruieren. Task Mining hingegen untersucht Benutzeraktivitäten auf der Oberfläche, wie Klicks oder Eingaben, um einzelne Aufgaben zu analysieren. Während Process Mining den gesamten Prozess betrachtet, analysiert Task Mining spezifische Arbeitsschritte.

Daten & Vorbereitung 

19. Welche Daten werden benötigt?

Für Process Mining werden drei Hauptdaten benötigt:

• Case ID: eine eindeutige Kennung für jedes Ereignis.
• Aktivität: die durchgeführte Handlung im Prozess.
• Zeitstempel: der genaue Zeitpunkt der Aktivität.

Diese Daten sind die Grundlage für die Rekonstruktion und Analyse von Prozessabläufen.

20. Geeignete Datenquellen 

Die besten Datenquellen sind Systeme, die detaillierte Event-Logs enthalten. Dazu gehören:

• ERP-Systeme
• CRM-Systeme
• Buchhaltungssysteme
• Ticketing-Systeme

Diese Quellen bieten wertvolle Informationen für die Analyse von Geschäftsprozessen.

21. Können bestehende Daten genutzt werden?

In den meisten Fällen können bestehende Logs verwendet werden, solange sie den notwendigen Standards entsprechen. Dies spart Zeit und Ressourcen, da nicht immer neue Daten erhoben werden müssen.

22. Wie werden Daten für Process Mining aufbereitet?

Die Daten müssen vor der Analyse in Process Mining-Software gereinigt, harmonisiert und gefiltert werden. Dieser Schritt stellt sicher, dass nur qualitativ hochwertige und aussagekräftige Daten für die Analyse verwendet werden. Ziel ist ein konsistenter Event Log, der den realen Ablauf vollständig, korrekt und ohne Verzerrung abbildet.

23. Wie wird Datenqualität sichergestellt?

Die Datenqualität im Process Mining wird primär fachlich abgesichert, nicht nur technisch. Entscheidend ist, ob die Daten den realen Ablauf plausibel abbilden, nicht ob sie vollständig sind. Auffälligkeiten werden im Analyseprozess erkannt und schrittweise korrigiert.

Performance und Kennzahlen

24. Was ist Performance Mining?

Performance Mining analysiert die Leistungskennzahlen eines Prozesses, um Optimierungspotenziale in Bereichen wie Geschwindigkeit und Effizienz zu finden. Betrachtet wird, wie gut ein Prozess in Bezug auf definierte Ziele und KPIs läuft.

25. Relevante Kennzahlen

• Durchlaufzeiten: die Zeit, die ein Prozess von Anfang bis Ende benötigt.
• Fehlerquoten: wie oft Fehler innerhalb des Prozesses auftreten.
• Prozessvarianten: die unterschiedlichen Varianten eines Prozesses.
• Prozesskosten: die Kosten, die mit der Durchführung des Prozesses verbunden sind.

26. Wie lässt sich der Erfolg von Process Mining messen?

Der Erfolg von Process Mining zeigt sich in messbaren Veränderungen der Prozessleistung, etwa bei Durchlaufzeiten, Nacharbeit oder Kosten. Entscheidend ist dabei nicht die Anzahl von Kennzahlen, sondern deren direkte Ableitung aus dem realen Prozessverhalten.

27. Wie lange dauert es, bis ein Process Mining-Projekt Ergebnisse liefert?

Pilotprojekte können i.d.R. innerhalb von wenigen Wochen erste Ergebnisse liefern. Größere, umfassendere Projekte können mehrere Monate in Anspruch nehmen, um vollständige Ergebnisse und umfassende Optimierungen zu erreichen.

Tools und Technologien 

28. Bekannte Process Mining Tools

Es gibt verschiedene marktbekannte Tools, die unterschiedliche Funktionen für Process Mining bieten. Dazu gehören:

• Celonis
• Disco
• ProM
• QPR ProcessAnalyzer

Diese Tools rekonstruieren reale Prozessabläufe aus Event Logs und unterstützen bei der Analyse von Varianten, Abweichungen und Zeitverhalten. Ergänzend dazu hilft flowdit, die gewonnenen Erkenntnisse in klar strukturierte Abläufe, Prüfungen und Rückmeldungen für den operativen Alltag zu überführen.

29. Zusammenhang mit Robotic Process Automation (RPA)

Process Mining hilft, optimale Prozesse für die Automatisierung zu identifizieren. Auf dieser Grundlage kann Robotic Process Automation (RPA) eingesetzt werden, um repetitive Aufgaben zu übernehmen. Ohne diese Grundlage wird Instabilität automatisiert; Reihenfolge ist entscheidend.

30. Integration von Systemen

Typischerweise werden verschiedene Systeme in Process Mining integriert, um umfassende Analysen zu ermöglichen. Dazu gehören:

• ERP-Systeme (z. B. SAP)
• CRM-Systeme
• Ticketsysteme
• HR-Systeme

Diese Systeme liefern die notwendigen Event-Logs und Daten für die Process Mining-Analyse.

31. Rolle von KI?

Künstliche Intelligenz (KI) hilft, Prozessmuster zu erkennen und Vorhersagen über zukünftige Abläufe zu treffen. Erkenntnisse können genutzt werden, um Prozesse weiter zu optimieren und präventiv auf mögliche Engpässe oder Probleme zu reagieren.

32. Rolle von Machine Learning

Machine Learning stellt Algorithmen zur Mustererkennung bereit. Diese Algorithmen helfen, Anomalien, Abweichungen oder Optimierungspotenziale im Prozessablauf automatisch zu identifizieren. Durch den Einsatz von Machine Learning können große Mengen an Event-Logs analysiert und ungewöhnliche Muster im Prozess schnell erkannt werden.

Process Mining in der Fertigung

33. Typische Anwendungsfälle 

In der Fertigung dient Process Mining dazu, Durchlaufzeiten, Nacharbeit und Störungen im Produktionsablauf sichtbar zu machen. Es zeigt, an welchen Stationen Aufträge warten, erneut bearbeitet oder unterbrochen werden. Zudem lassen sich Linien, Schichten oder Varianten objektiv vergleichen, um Ursachen für instabile Abläufe zu erkennen.

34. Wie kann Process Mining dabei helfen, den Materialfluss zu optimieren?

Process Mining hilft, den Materialfluss zu optimieren, indem es die Bewegungen von Materialien in der Produktion sichtbar macht. So lassen sich Engpässe und Verzögerungen identifizieren und Maßnahmen zur Verbesserung des Materialmanagements ergreifen. Durch die genaue Analyse der Abläufe können Unternehmen sicherstellen, dass Materialien zur richtigen Zeit am richtigen Ort sind.

35. Lieferketten-Analyse

Process Mining hilft, verborgene Ineffizienzen in der Lieferkette zu identifizieren, indem es den gesamten Prozess von der Bestellung bis zur Lieferung transparent macht. Durch die Analyse von Daten aus verschiedenen Systemen, wie ERP und CRM, können Engpässe, unnötige Zwischenlagerungen oder Verzögerungen in der Lieferkette aufgedeckt und verbessert werden.

Einführung und Umsetzung 

36. Was sind Voraussetzungen für die Einführung von Process Mining?

• Saubere Daten: Die Qualität und Konsistenz der Daten ist entscheidend für die Analyseergebnisse.
• Gute Prozessdokumentation: Eine klare Dokumentation der bestehenden Prozesse hilft bei der Modellierung und Analyse.
• Klare Zielsetzung: Definieren Sie vorab KPIs, die Sie mit Process Mining erreichen möchten, um den Erfolg des Projekts zu messen.
• Datenstrategie und Governance: Stellen Sie sicher, dass die Daten sauber, zugänglich und konsistent sind.
• Change Management: Erfolgreiche Implementierungen erfordern Schulungen und eine umfassende Kommunikation innerhalb des Unternehmens.

37. Wie sieht der Implementierungsprozess aus?

Der Implementierungsprozess beginnt mit einer detaillierten Datenanalyse, gefolgt von der Modellierung des Ist-Prozesses. Anschließend werden Optimierungen identifiziert und implementiert, um die Prozesse zu verbessern. Dieser iterative Prozess sorgt für kontinuierliche Verbesserung und Anpassung.

38. Häufige Fehler 

• Unzureichende Datenqualität: Schlechte Datenqualität ist einer der häufigsten Gründe für misslungene Implementierungen.
• Fehlende Akzeptanz im Unternehmen: Ohne die Unterstützung und das Verständnis der Mitarbeiter kann das Projekt nicht erfolgreich sein.
• Nichtbeachtung von Datenschutzrichtlinien: Datenschutz muss immer berücksichtigt werden, um rechtliche Probleme zu vermeiden.

39. Best Practices 

• Klare Zielsetzung: Definieren Sie die Ziele von Anfang an und orientieren Sie die Analyse daran.
• Beteiligte schulen: Sicherstellen, dass Analysen fachlich richtig verstanden und angewendet werden.
• Daten aktuell halten: Regelmäßige Aktualisierung der Daten sicherstellen, um verlässliche Aussagen zu erhalten.
• Engmaschige Kommunikation: Kommunizieren Sie regelmäßig über Fortschritte und Erkenntnisse.
• Mit einem Pilotprozess starten: Einen überschaubaren Ablauf wählen, um schnell belastbare Erkenntnisse zu gewinnen.
• Nutzen Sie visuelle Prozesskarten: Visualisierungen helfen dabei, den Ist-Zustand klar zu verstehen.
• Relevante Prozesse priorisieren: Zuerst dort ansetzen, wo die größten Engpässe oder Stabilitätsprobleme bestehen.
• Analyse regelmäßig weiterentwickeln: Erkenntnisse prüfen, anpassen und die Analyse schrittweise vertiefen.

40. Projektdauer

Pilotprojekte liefern oft innerhalb weniger Wochen erste Ergebnisse. Größere Projekte können jedoch mehrere Monate in Anspruch nehmen, um vollständige Ergebnisse und umfassende Optimierungen zu erzielen.

41. Braucht man Experten?

Ja, ein Team aus Datenanalysten, Prozessverantwortlichen und IT-Experten ist ideal für eine erfolgreiche Implementierung von Process Mining. Diese Expertise hilft, das volle Potenzial des Systems auszuschöpfen.

Praxis und Wirtschaftlichkeit

42. Kann Process Mining auch in kleinen Unternehmen angewendet werden?

Ja, auch kleine Unternehmen können von Process Mining profitieren. Besonders geeignet ist es für die Analyse von Kernprozessen, wie z.B. der Auftragsabwicklung, und zur Identifikation von Ineffizienzen. 

43. Kosten 

Die Kosten für Process Mining variieren je nach Tool, Unternehmensgröße und spezifischem Use-Case. Es gibt sowohl kostengünstige Lösungen für kleinere Unternehmen als auch umfassendere, spezialisierte Tools für größere Unternehmen mit komplexen Prozessen. Die Preise können je nach Umfang der Implementierung und den benötigten Funktionen variieren.

44. Wann lohnt sich Process Mining?

Process Mining lohnt sich besonders bei komplexen, wiederkehrenden Prozessen mit einer ausreichenden Datenbasis. Es ist besonders sinnvoll, wenn Transparenz fehlt oder Abweichungen schwer erklärbar sind. Unternehmen, die Schwierigkeiten haben, ihre Prozesse zu visualisieren oder Ineffizienzen zu identifizieren, können von der Einführung von Process Mining erheblich profitieren.

Recht und Datenschutz

45. Bedeutung von Datenschutz

Datenschutz definiert den rechtlichen Rahmen für die Verarbeitung von Prozessdaten. Er stellt sicher, dass technisch mitgeführte personenbezogene Merkmale nicht zweckentfremdet oder unkontrolliert ausgewertet werden. Wird dieser Rahmen nicht eingehalten, entstehen rechtliche Risiken und Akzeptanzprobleme im Unternehmen.

46. DSGVO und Process Mining

Im Process Mining wird die DSGVO konkret durch Maßnahmen wie Datenminimierung, Anonymisierung und klare Zugriffsrechte umgesetzt. Analysen konzentrieren sich auf Prozessabläufe, nicht auf individuelle Leistung. So bleibt die Auswertung rechtssicher und fachlich verwertbar.

Häufige Fragen aus der Praxis

47. Ersetzt Process Mining Workshops?

Process Mining ersetzt Workshops nicht, sondern ergänzt sie sinnvoll. Die Analyse liefert eine sachliche Grundlage, auf der Diskussionen geführt werden können. Dadurch geht es weniger um Meinungen und stärker um nachvollziehbare Zusammenhänge. Workshops werden strukturierter und zielgerichteter.

48. Ist Process Mining ein einmaliges Projekt?

Process Mining ist kein einmaliger Schritt, sondern ein fortlaufender Ansatz. Prozesse verändern sich durch Organisation, Systeme und Auslastung. Eine einzelne Analyse zeigt nur einen Zeitpunkt. Regelmäßige Auswertungen ermöglichen nachhaltige Steuerung.

49. Kann Process Mining falsche Schlüsse liefern?

Ja, wenn Ergebnisse ohne fachliche Einordnung betrachtet werden. Daten zeigen Abläufe, erklären jedoch keine Ursachen von selbst. Erst die Verbindung von Analyse und Prozessverständnis führt zu tragfähigen Entscheidungen. Ohne Kontextwissen besteht die Gefahr, Symptome mit Ursachen zu verwechseln.

50. Was ist der größte Mehrwert von Process Mining?

Der größte Mehrwert liegt in der Transparenz über reale Abläufe. Prozesse werden nachvollziehbar und überprüfbar. Entscheidungen basieren dadurch auf Fakten statt Annahmen. Das erleichtert Zusammenarbeit und Veränderung.