Laut einer aktuellen Studie von McKinsey verfügen 73% der Unternehmen über erhebliches ungenutztes Potenzial, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren. Denn die steigende Komplexität, der zunehmende Kostendruck und die wachsenden Kundenerwartungen stellen Organisationen vor immer größere Herausforderungen. 

Die gute Nachricht ist: Mit der richtigen Technologie lassen sich diese Hürden meistern. Process Mining spielt dabei eine Schlüsselrolle und eröffnet Unternehmen bislang ungeahnte Möglichkeiten, ihre Abläufe zu automatisieren und bis zu 40% der Prozesskosten einzusparen. Erfolgreiche Unternehmen wie die Bertelsmann SE oder Siemens haben dies bereits bewiesen. 

In diesem Artikel erfahren Sie, 

✅ wie Sie mit Process Mining Ihre Geschäftsprozesse durchleuchten 

✅ verborgene Ineffizienzen aufdecken 

✅ und mithilfe von Robotic Process Automation (RPA) nachhaltig optimieren können. 

Lassen Sie sich von den zahlreichen Praxisbeispielen inspirieren und holen Sie das Maximum aus Ihren Prozessen heraus. 

Process Mining verstehen: Grundlagen und Definition

Process Mining bezeichnet eine datengetriebene Methodik, mit der Unternehmen ihre Geschäftsprozesse analysieren und optimieren können. Vereinfacht gesagt, wird aus digitalisierten Ereignisdaten (sogenannten Event Logs) automatisch ein prozessuales Abbild der tatsächlichen Abläufe erstellt. 

Dabei verfolgt Process Mining drei Hauptziele: 

 

  1. Process Discovery: Die automatische Erstellung von Prozessmodellen anhand der vorliegenden Daten. 
  2. Conformance Checking: Der Abgleich zwischen dokumentierten Soll-Prozessen und den tatsächlich gelebten Ist-Prozessen. 
  3. Process Enhancement: Die kontinuierliche Verbesserung von Geschäftsprozessen auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse. 

Im Vergleich zum klassischen Data Mining, das lediglich statistische Muster in Daten erkennt, geht Process Mining also einen Schritt weiter. Es fokussiert sich explizit auf die Analyse von Prozessen und deckt so Schwachstellen auf, die für Data Mining-Ansätze oft verborgen bleiben. 

Process Mining hat sich in den letzten Jahren zu einem strategisch wichtigen Instrument für Unternehmen entwickelt. Denn es bietet tiefe Einblicke in die tatsächlichen Abläufe, ermöglicht datenbasierte Entscheidungen und liefert konkrete Ansatzpunkte für Automatisierung und Effizienzsteigerung. 

Technische Voraussetzungen für erfolgreiches Process Mining

Um Process Mining erfolgreich in die Praxis umzusetzen, müssen Unternehmen zunächst die technischen Grundlagen schaffen. Im Mittelpunkt stehen dabei zwei zentrale Elemente: eine geeignete Datengrundlage und die passende Process Mining Software. 

Datengrundlage

Process Mining basiert auf sogenannten Ereignisprotokollen (Event Logs), also digitalisierten Aufzeichnungen aller relevanten Aktivitäten in einem Geschäftsprozess. Diese Daten müssen aus den verschiedenen Quellsystemen extrahiert, konsolidiert und bereinigt werden, bevor sie für die Analyse verwendet werden können. 

Process Mining Tools

Auf dem Markt gibt es mittlerweile eine Vielzahl an spezialisierten Process Mining Lösungen, die sich hinsichtlich Funktionsumfang, Komplexität und Zielgruppe unterscheiden. Bei der Auswahl sind Kriterien wie Skalierbarkeit, Benutzerfreundlichkeit und Integration in die bestehende IT-Landschaft entscheidend. 

Neben der reinen Softwareauswahl müssen Unternehmen auch Aspekte wie Datensicherheit, Compliance und Change Management berücksichtigen. Nur wenn alle technischen und organisatorischen Voraussetzungen erfüllt sind, kann Process Mining sein volles Potenzial entfalten. 

Der Process Mining Workflow in der Praxis

Die praktische Umsetzung von Process Mining folgt in der Regel einem strukturierten Workflow mit vier Hauptphasen: 

  1. Vorbereitung: Zu Beginn gilt es, die Projektziele klar zu definieren, die relevanten Stakeholder einzubinden und die erforderlichen Ressourcen zu planen. 
  2. Datenextraktion & -aufbereitung: In dieser Phase werden die notwendigen Ereignisdaten aus den Quellsystemen extrahiert, konsolidiert und für die Analyse vorbereitet. 
  3. Analyse & Visualisierung: Mithilfe der Process Mining Software wird nun automatisch ein Prozessmodell erstellt. Darauf aufbauend können Prozessperformance, Abweichungen und Engpässe analysiert werden. 
  4. Optimierung: Basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen lassen sich konkrete Verbesserungsmaßnahmen ableiten. Hierzu zählen beispielsweise die Automatisierung von Teilprozessen oder die Eliminierung von Prozessschleifen. 

Dieser strukturierte Analyseansatz bietet Unternehmen zahlreiche Vorteile: Sie erhalten einen datenbasierten Einblick in ihre tatsächlichen Abläufe, identifizieren Schwachstellen und Optimierungspotenziale und können so Prozesse kontinuierlich verbessern. 

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Verbindung von RPA und Process Mining

Process Mining und Robotic Process Automation (RPA) ergänzen sich hervorragend, um Geschäftsprozesse zu optimieren. Während Process Mining die notwendige Transparenz und Steuerungsmöglichkeiten liefert, setzt RPA die daraus resultierenden Verbesserungsmaßnahmen in die Praxis um. 

RPA bezeichnet die Automatisierung von sich wiederholenden, regelbasierten Büroaufgaben durch softwarebasierte Roboter. Typische Einsatzfelder sind beispielsweise die Bearbeitung von Formularen, die Dateneingabe oder die Erstellung von Berichten. 

Process Mining hilft nun dabei, die Prozesse zu identifizieren, die am besten für eine RPA-Automatisierung geeignet sind. Darüber hinaus lässt sich der Erfolg der Automatisierung durch kontinuierliches Process Mining messen und weiter optimieren. 

Unternehmen, die beide Technologien miteinander verknüpfen, können so ihre Effizienz steigern. Wertvolle Mitarbeiterressourcen werden freigesetzt, Fehlerquoten sinken und Durchlaufzeiten verkürzen sich signifikant. 

Konkrete Anwendungsbeispiele aus der Praxis

Process Mining findet in der Praxis in den unterschiedlichsten Branchen und Anwendungsbereichen Einsatz. Lassen Sie sich von folgenden Praxisbeispielen inspirieren: 

Optimierung des Purchase-to-Pay Prozesses bei einem Industrieunternehmen:

Durch die Process Mining-Analyse konnte der Einkaufsprozess des Industrieunternehmens Scheer erheblich verschlankt werden. So ließen sich die Bearbeitungszeiten um 35% reduzieren, die Fehlerquote um 25% senken und die Compliance-Konformität deutlich verbessern. 

Verbesserung des Kundenservice bei einer Versicherung:

Ein prozessbasierter Blick auf die Kundeninteraktionen der Versicherung AOK Nordost half, wiederkehrende Kundenfragen zu identifizieren und den Service zu standardisieren. Die Folge waren kürzere Wartezeiten, höhere Kundenzufriedenheit und eine Steigerung der Vertriebsproduktivität. 

Effizienzsteigerung in der Produktion eines Automobilzulieferers:

Mithilfe von Process Mining wurden Engpässe in der Fertigung des Automobilzulieferers thyssenkrupp Rasselstein aufgedeckt und Optimierungspotenziale für den Materialeinsatz sowie die Instandhaltung erkannt. Dadurch ließen sich die Produktionskosten um 12% senken bei gleichzeitig verbesserter Qualität. 

Die wichtigsten Vorteile von Process Mining

Process Mining bietet Unternehmen eine Reihe zentraler Vorteile, die sich in messbare betriebswirtschaftliche Kennzahlen übersetzen lassen: 

Prozessverständnis

Process Mining schafft umfassende Transparenz über die tatsächlichen Abläufe in einem Unternehmen. Statt auf Vermutungen zu setzen, erhalten Führungskräfte datenbasierte Echtzeit-Einblicke, um fundierte Entscheidungen zu treffen. 

Effizienzsteigerung

Durch die Identifikation von Engpässen, Schleifen und Ineffizienzen lassen sich Durchlaufzeiten, Kosten und Fehlerquoten signifikant reduzieren. Gleichzeitig steigt die Produktivität der Mitarbeiter. 

Compliance und Risikomanagement

Process Mining stellt sicher, dass Geschäftsprozesse konform mit internen Richtlinien und externen Regularien ablaufen. Zudem werden Unregelmäßigkeiten und Betrugsrisiken frühzeitig erkannt. 

Zusammengefasst ermöglicht Process Mining Unternehmen, ihre Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig zu steigern – sei es durch Kosteneinsparungen, Effizienzsteigerungen oder die Vermeidung compliancerelevanter Risiken. 

Implementierung von Process Mining

Der Einstieg in Process Mining erfordert ein strukturiertes Vorgehen und ein ganzheitliches Change Management. Unternehmen sollten dabei folgende Schritte beachten: 

Projektplanung

Zu Beginn müssen die konkreten Projektziele, die notwendigen Ressourcen sowie ein realistischer Zeitplan definiert werden. Nur so lässt sich die Implementierung zielgerichtet und effizient umsetzen. 

Change Management

Neben den technischen Aspekten spielt auch die Einbindung der Mitarbeiter eine entscheidende Rolle. Durch eine gezielte Kommunikationsstrategie und passgenaue Schulungen kann die Akzeptanz für Process Mining deutlich erhöht werden. 

Herausforderungen meistern

Unternehmen sollten auch mit typischen Hürden rechnen – etwa Engpässe bei der Datenaufbereitung oder Widerstände im Tagesgeschäft. Mit dem richtigen Lösungsansatz lassen sich diese Herausforderungen jedoch erfolgreich bewältigen. 

Eine strukturierte Herangehensweise ist der Schlüssel zu einem nachhaltigen Process Mining-Einsatz. Nur wenn sämtliche organisatorischen und technischen Aspekte berücksichtigt werden, kann das volle Potenzial der Methodik ausgeschöpft werden. 

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ROI und Kosteneinsparung durch Process Mining

Process Mining bietet Unternehmen nicht nur qualitative, sondern auch handfeste betriebswirtschaftliche Vorteile. Insbesondere im Hinblick auf Kosteneinsparungen lassen sich beachtliche Ergebnisse erzielen. 

Die Kostenersparnisse resultieren dabei aus verschiedenen Faktoren: 

  • Direkte Prozesskosten durch Effizienzsteigerungen und Automatisierung 
  • Indirekte Kosten wie reduzierte Fehlerquoten und höhere Mitarbeiterproduktivität 
  • Vermiedene Opportunitätskosten aufgrund verkürzter Durchlaufzeiten 

In der Praxis konnten Unternehmen durch den Einsatz von Process Mining durchschnittlich 30-40% ihrer Prozesskosten einsparen. Die Amortisationszeit der Investitionen lag dabei meist unter 12 Monaten. 

Um den individuellen Return on Investment zu berechnen, müssen Unternehmen die konkreten Kosten für Implementierung und laufenden Betrieb den erwarteten Einsparungen gegenüberstellen. Erfahrungsgemäß überwiegen die Vorteile jedoch bei weitem – Process Mining rechnet sich für die meisten Organisationen also bereits nach kurzer Zeit. 

Und zum Schluss: Process Mining – die Zukunft der Prozessautomatisierung?

Process Mining ist mehr als nur ein weiteres Technologie-Buzzword. Es stellt vielmehr eine echte Revolution in der Prozessoptimierung dar – mit messbaren Auswirkungen auf die Effizienz, Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. 

Zusammengefasst bietet Process Mining folgende Kernvorteile: 

  • Umfassende Transparenz über tatsächliche Geschäftsprozesse 
  • Datenbasierte Identifikation von Optimierungspotenzialen 
  • Effiziente Verknüpfung mit Automatisierungstechnologien wie RPA 
  • Messbare Kosteneinsparungen von durchschnittlich 30-40% 

Um diese Potenziale zu heben, müssen Organisationen allerdings auch die technischen und organisatorischen Voraussetzungen schaffen. Mit einem strukturierten Vorgehen und einem ganzheitlichen Change Management-Ansatz lassen sich die typischen Herausforderungen jedoch erfolgreich meistern. 

In Zukunft wird Process Mining zunehmend an Bedeutung gewinnen – nicht zuletzt getrieben durch den Trend zur Digitalisierung und Automation. Innovative Technologien wie künstliche Intelligenz oder process mining as a service werden das Feld weiter beflügeln. Unternehmen, die jetzt in diese Fähigkeiten investieren, sichern sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorsprung. 

Wie haben Sie die Erkenntnisse aus diesem Artikel aufgenommen? Teilen Sie Ihre Erfahrungen mit Process Mining in den Kommentaren. Wir sind gespannt auf Ihre Perspektiven! 

Annalena und das Zenkit Team 

Annalena Niebes To-Do-List Enthusiastin in der Rolle als begeisterter Zenkit Guru Veröffentlicht am · 8 Min. Lesezeit