Process Mining: Prozesse verstehen & Kosten senken

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. 

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. 

Abgrenzung zu ähnlichen Methoden

Process Mining, Data Mining und klassisches Prozessmanagement sind alles Methoden zur Analyse und Optimierung von Geschäftsprozessen, jedoch unterscheiden sie sich in ihren Ansätzen, Zielen und Werkzeugen. In folgender Tabelle haben wir die Unterschiede und Gemeinsamkeiten zusammengetragen:

Fazit

• Process Mining bietet sich an, wenn Unternehmen auf Basis tatsächlicher Prozessdaten Optimierungspotenziale erkennen wollen.
• Data Mining eignet sich hervorragend zur Mustererkennung und Vorhersage.
• Klassisches Prozessmanagement bleibt wichtig für strategische Prozessplanung und die Definition von Soll-Prozessen.

Technische Voraussetzungen für erfolgreiches Process Mining

Um Process Mining erfolgreich in die Praxis umzusetzen, müssen Unternehmen zunächst die technischen Grundlagen schaffen.

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. 

Datenqualität

Erfolgreiche Process-Mining-Projekte hängen maßgeblich von der Qualität und Integrität der verwendeten Daten ab. Unvollständige, inkonsistente oder fehlerhafte Daten führen zu falschen Analysen und Entscheidungen.

Wichtige Aspekte der Datenqualität

• Vollständigkeit: Fehlende Daten beeinträchtigen die Prozessdarstellung.
• Konsistenz: Widersprüchliche Daten erschweren die Analyse.
• Genauigkeit: Ungenaue Werte verfälschen Ergebnisse.
• Aktualität: Veraltete Daten liefern keine verlässlichen Erkenntnisse.
• Standardisierung: Einheitliche Formate erleichtern die Integration.

Maßnahmen zur Sicherstellung

• Datenbereinigung: Korrektur und Ergänzung von Daten.
• ETL-Prozesse: Gezielte Extraktion und Transformation von Daten.
• Validierung: Automatisierte Prüfungen auf Fehler und Inkonsistenzen.
• Schulung: Sensibilisierung der Mitarbeitenden für Datenqualität.

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. 

Integration von Process-Mining-Tools in bestehende IT-Systeme

Herausforderungen

Die Integration von Process-Mining-Tools in bestehende IT-Systeme birgt diverse Herausforderungen. Dazu zählen technische Hürden wie Dateninkonsistenzen und Sicherheitsrisiken sowie organisatorische Faktoren wie Widerstand gegen Veränderungen und fehlende Prozesskenntnisse:

• Datenkompatibilität & -qualität

  • Unterschiedliche Formate, unstrukturierte Daten und Datenlücken erschweren die Integration.
    Lösung: Einsatz von ETL-Prozessen, APIs und Data-Cleansing.

• Technische Integration

  • Legacy-Systeme, Skalierbarkeit und Sicherheitsrisiken.
    Lösung: Nutzung von Middleware, sicheren APIs und Zugriffskontrollen.

• Organisatorische Hürden

  • Widerstand gegen Veränderungen und fehlendes Know-how.
    Lösung: Schulungen und aktive Kommunikation der Vorteile.

• Komplexe Prozesse

  • Intransparente Abläufe und unklare Zuständigkeiten.
    Lösung: Prozessaufnahme und klare Rollenverteilung.

• Compliance & Datenschutz

  • Sensible Daten und gesetzliche Vorgaben.
    Lösung: Anonymisierung, Pseudonymisierung und Audit-Funktionen.

Best Practices

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, bieten sich verschiedene Maßnahmen an:

• Schrittweise Einführung mit Pilotprojekten
• Interdisziplinäre Teams einbinden
• Agile Methoden zur flexiblen Anpassung
• Klare Ziele und KPIs zur Erfolgsmessung

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.

Praxisbeispiel: Optimierung des Rechnungsfreigabeprozesses im Finanzwesen

Um den zuvor beschriebenen Process Mining Workflow zu veranschaulichen, betrachten wir die Optimierung eines Rechnungsfreigabeprozesses in einem mittelständischen Unternehmen der Finanzbranche.

1. Vorbereitung: Das Unternehmen verzeichnete regelmäßig Verzögerungen bei der Freigabe von Lieferantenrechnungen, was zu verpassten Skontofristen und unnötigen Mehrkosten führte. Projektziel war es, diese Verzögerungen zu identifizieren und die Durchlaufzeiten zu reduzieren. Wichtige Stakeholder waren Mitarbeitende aus der Finanzbuchhaltung, dem Einkauf und der IT-Abteilung.
2. Datenextraktion & -aufbereitung: Die relevanten Ereignisdaten wurden aus dem ERP-System extrahiert. Dazu gehörten Zeitstempel für die einzelnen Schritte im Rechnungsfreigabeprozess, z.B. Rechnungseingang, Prüfung, Freigabe durch Vorgesetzte und Zahlung. Die Daten wurden konsolidiert und in ein standardisiertes Ereignisprotokoll umgewandelt.
3. Analyse & Visualisierung: Mithilfe der Process Mining Software wurde ein detailliertes Prozessmodell erstellt. Dieses zeigte deutliche Abweichungen zwischen dem dokumentierten Soll-Prozess und der tatsächlichen Prozessdurchführung. Besonders auffällig waren vielfache Rückläufe in der Freigabephase, die durch unklare Zuständigkeiten verursacht wurden. Außerdem zeigte sich, dass Rechnungen mit hohen Beträgen oft unverhältnismäßig lange in der Prüfungsphase verweilten.
4. Optimierung: Basierend auf den Erkenntnissen wurden mehrere Verbesserungsmaßnahmen umgesetzt:
   • Klar definierte Freigabegrenzen und Eskalationsmechanismen beschleunigten den Freigabeprozess.
   • Die Einführung eines automatisierten Workflows zur Rechnungserinnerung reduzierte Verzögerungen.
   • Mitarbeitende wurden gezielt geschult, um unnötige Rückläufe zu vermeiden.

Ergebnis: Nach der Umsetzung dieser Maßnahmen konnte das Unternehmen die durchschnittliche Durchlaufzeit des Rechnungsfreigabeprozesses um 30% verkürzen und dabei die Zahl der verpassten Skontofristen erheblich reduzieren. Die Transparenz im Prozessablauf wurde deutlich verbessert, und das Unternehmen profitierte von nachhaltig geringeren Prozesskosten.

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. 

Synergieeffekte zwischen Process Mining und RPA

Dabei entfalten beide Technologien gemeinsam ihre volle Wirkung durch folgende Synergieeffekte:

1. Identifikation automatisierbarer Prozesse:
   Process Mining analysiert bestehende Arbeitsabläufe und visualisiert Engpässe, Abweichungen und ineffiziente Prozessschritte. Diese Transparenz ist entscheidend, um die am besten geeigneten Prozesse für eine RPA-Automatisierung zu identifizieren. Besonders regelbasierte, repetitive und standardisierte Aufgaben, die hohen manuellen Aufwand verursachen, werden so erkannt und priorisiert.

2. Optimierte Implementierung von RPA:
   Process Mining liefert präzise Prozessmodelle und -kennzahlen, die als Grundlage für die Konfiguration und Implementierung von RPA dienen. Dadurch wird sichergestellt, dass der Automatisierungsprozess exakt an den bestehenden Workflow angepasst ist, wodurch Fehlerquellen minimiert und Effizienzgewinne maximiert werden.

3. Kontinuierliche Verbesserung:
   Nach der Implementierung von RPA kann Process Mining genutzt werden, um die Auswirkungen der Automatisierung zu überwachen. Es erkennt Leistungsengpässe, Abweichungen und neue Optimierungspotenziale. So lassen sich RPA-Bots kontinuierlich an veränderte Prozessbedingungen anpassen, um maximale Effizienz sicherzustellen.

4. Reduktion von Prozessabweichungen:
   Process Mining hilft dabei, Prozessabweichungen aufzudecken, die zu Fehlern und Verzögerungen führen. Mithilfe von RPA können diese Abweichungen durch standardisierte und automatisierte Abläufe gezielt eliminiert werden.

5. Erhöhte Compliance und Transparenz:
   Die Kombination beider Technologien ermöglicht eine lückenlose Dokumentation von Prozessabläufen. Dies verbessert die Nachvollziehbarkeit und unterstützt Unternehmen dabei, regulatorische Vorgaben einzuhalten.

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 nicht nur in kurzfristigen Effizienzgewinnen, sondern auch in langfristigen strategischen Mehrwerten widerspiegeln. Diese Vorteile lassen sich in folgende Kernbereiche gliedern:

Kurzfristig

1. Prozessverständnis

• Umfassende Transparenz: Process Mining ermöglicht eine detaillierte und objektive Analyse der tatsächlichen Abläufe im Unternehmen. Statt auf Vermutungen zu setzen, erhalten Führungskräfte datenbasierte Echtzeit-Einblicke, die als Grundlage für fundierte Entscheidungen dienen.
• Langfristige Prozessoptimierung: Durch die kontinuierliche Visualisierung von Prozessen erkennen Unternehmen nicht nur kurzfristige Schwachstellen, sondern können auch langfristige Verbesserungspotenziale aufdecken. Dies fördert nachhaltig eine agile und adaptive Unternehmenskultur.

2. Effizienzsteigerung

• Identifikation von Engpässen und Ineffizienzen: Process Mining zeigt Schwachstellen wie Schleifen, redundante Aufgaben oder lange Durchlaufzeiten auf. Diese Erkenntnisse ermöglichen gezielte Maßnahmen zur Optimierung der Abläufe.
• Langfristige Produktivitätssteigerung: Neben der unmittelbaren Reduktion von Kosten und Fehlerquoten führt Process Mining dazu, dass Prozesse kontinuierlich angepasst und verbessert werden. Dadurch wird langfristig eine höhere Effizienz und Mitarbeiterproduktivität sichergestellt.

3. Compliance und Risikomanagement

• Einhaltung von Regularien und Richtlinien: Process Mining stellt sicher, dass Geschäftsprozesse den internen Vorschriften sowie externen regulatorischen Anforderungen entsprechen.
• Früherkennung von Risiken: Unregelmäßigkeiten und potenzielle Betrugsrisiken werden frühzeitig erkannt. Dies ermöglicht Unternehmen nicht nur kurzfristige Korrekturen, sondern auch die Entwicklung langfristiger Strategien zur Risikominimierung.

Langfristig

1. Nachhaltige Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit

• Kontinuierliche Prozessoptimierung: Process Mining liefert detaillierte Einblicke in Geschäftsprozesse, sodass Unternehmen langfristig ihre Abläufe kontinuierlich verbessern können. Dies fördert Agilität und Anpassungsfähigkeit in dynamischen Märkten.
• Innovationspotenzial: Mit einem klaren Verständnis der bestehenden Prozesse können Unternehmen gezielt neue Technologien wie Automatisierung und KI einführen und Innovationen vorantreiben.

2. Strategische Entscheidungsfindung

• Datengetriebene Strategieentwicklung: Die durch Process Mining gewonnenen Echtzeit-Einblicke liefern eine fundierte Basis für strategische Entscheidungen. Unternehmen können Trends frühzeitig erkennen und ihre Ressourcen gezielt einsetzen.
• Identifikation neuer Geschäftschancen: Durch die Analyse von Prozessdaten lassen sich Potenziale für neue Produkte, Dienstleistungen oder Marktsegmente aufdecken.

3. Skalierbarkeit und Unternehmenswachstum

• Strukturierte Expansion: Unternehmen, die ihre Prozesse durch Process Mining optimieren, können diese Erkenntnisse nutzen, um neue Standorte, Märkte oder Abteilungen effizient einzubinden.
• Standardisierung und Harmonisierung: Einheitliche Prozesse, die durch Process Mining validiert wurden, erleichtern die Skalierung und schaffen eine konsistente Unternehmensstruktur.

4. Risikominimierung und Resilienz

• Frühzeitige Erkennung von Risiken: Neben kurzfristiger Fehlerreduktion ermöglicht Process Mining eine systematische Überwachung von Prozessrisiken und sorgt so für eine stabilere Geschäftsgrundlage.
• Erhöhung der Reaktionsfähigkeit: Durch die kontinuierliche Überwachung und Analyse von Prozesskennzahlen kann das Unternehmen schneller auf interne oder externe Veränderungen reagieren.

5. Optimierung der Kundenerfahrung

• Erhöhung der Servicequalität: Die transparente Sicht auf Kundenprozesse ermöglicht die gezielte Verbesserung der Customer Journey, was langfristig zu höherer Kundenzufriedenheit und -bindung führt.

Fazit

Process Mining ist weit mehr als ein Tool zur Effizienzsteigerung. Die langfristigen strategischen Vorteile – von der Förderung von Innovationen über eine verbesserte Entscheidungsfindung bis hin zur Risikominimierung – machen es zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor für nachhaltiges Unternehmenswachstum und den Erhalt der Wettbewerbsfähigkeit.

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. Dabei sollten Unternehmen folgende Aspekte berücksichtigen:

• Zieldefinition: Klare und messbare Ziele festlegen, z.B. die Reduktion von Durchlaufzeiten oder die Optimierung bestimmter Prozesse.
• Stakeholder-Einbindung: Frühzeitige Einbindung relevanter Abteilungen wie IT, Prozessmanagement und Fachabteilungen zur Sicherstellung der Projektakzeptanz.
• Ressourcenplanung: Identifikation der benötigten personellen und technischen Ressourcen, um Engpässe im Projektverlauf zu vermeiden.
• Meilensteine: Definierte Etappenziele zur Erfolgsmessung während der Projektlaufzeit setzen.

Change Management

Neben den technischen Aspekten spielt auch die Einbindung der Mitarbeiter eine entscheidende Rolle. Ein strukturiertes Change Management stellt sicher, dass die Belegschaft den Mehrwert von Process Mining versteht und aktiv an der Umsetzung mitwirkt. Dazu gehören:

• Kommunikationsstrategie: Proaktive und transparente Kommunikation über die Ziele, Vorteile und Auswirkungen von Process Mining. Dies schafft Vertrauen und Akzeptanz.
• Schulungen und Workshops: Mitarbeiter sollten gezielt im Umgang mit den eingesetzten Tools geschult werden. Dies ermöglicht ihnen, die gewonnenen Erkenntnisse optimal zu interpretieren und umzusetzen.
• Multiplikatoren-Strategie: Durch die Auswahl und Förderung von „Change Agents“ innerhalb der Organisation können Bedenken schneller abgebaut und die Projektakzeptanz 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.

• Datenherausforderungen: Oftmals sind Unternehmensdaten nicht standardisiert oder unvollständig. Durch eine gezielte Datenbereinigung und den Einsatz geeigneter ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load) können diese Hürden bewältigt werden.
• Technische Integration: Der Anschluss von Process Mining Tools an bestehende Systeme kann sich komplex gestalten. Hier empfiehlt sich der Einsatz von APIs und Middleware zur Vereinfachung der Integration.
• Organisatorischer Widerstand: Veränderungen stoßen häufig auf Skepsis. Durch kontinuierlichen Dialog und die aktive Einbindung von Mitarbeitenden kann dieser Widerstand minimiert werden.

Erfolgskontrolle und kontinuierliche Verbesserung

Ein entscheidender Erfolgsfaktor ist die nachhaltige Nutzung der gewonnenen Erkenntnisse. Unternehmen sollten daher folgende Maßnahmen implementieren:

• Regelmäßige Erfolgsmessung: Mithilfe definierter KPIs (Key Performance Indicators) kann der Erfolg der Maßnahmen kontinuierlich überwacht und bewertet werden.
• Iterative Verbesserung: Process Mining ist kein einmaliges Projekt, sondern ein fortlaufender Optimierungsprozess. Unternehmen sollten durch regelmäßige Analysen und Anpassungen ihre Prozesse kontinuierlich verbessern.
• Erfahrungsaustausch und Best Practices: Der Austausch innerhalb von Netzwerken oder die Teilnahme an Fachkonferenzen kann wertvolle Impulse zur Weiterentwicklung des Process Mining-Einsatzes liefern.

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 13. November 2024, aktualisiert am 19. März 2025 · 14 Min. Lesezeit