In einer zunehmend datengetriebenen Unternehmenswelt reicht es nicht mehr aus, Prozesse nur auf Basis von Annahmen oder Workshops zu optimieren. Process Mining schließt genau diese Lücke: Die Methode nutzt reale Ereignisdaten aus IT-Systemen, um Prozesse so abzubilden, wie sie tatsächlich ablaufen – nicht nur, wie sie dokumentiert sind.

Was ist Process Mining?

Process Mining wertet digitale Spuren aus, die in Systemen wie ERP, CRM oder Workflow-Tools entstehen. Jedes Ereignis, z. B. „Rechnung erstellt“, „Bestellung freigegeben“ oder „Ticket geschlossen“, enthält Zeitstempel, Bearbeiter und Kontextinformationen.

Daraus rekonstruiert die Software automatisch den tatsächlichen Prozessfluss.

Warum ist Process Mining so wertvoll?

Weil es Transparenz schafft, die vorher nicht möglich war. Typische Erkenntnisse sind:

• Unerwartete Varianten eines Prozesses

• Bottlenecks und Engpässe, die Zeit und Geld kosten

• Medienbrüche zwischen Systemen

• Schleifen und unnötige Nacharbeiten

• Abweichungen von definierten Standardprozessen (Compliance-Checks)

Von Daten zu Verbesserungen: Wie Process Mining genutzt wird

1. Daten extrahieren: IT-Systeme liefern Event-Logs, die Prozessschritte und Zeitstempel enthalten

2. Prozess visualisieren: Das Tool zeigt automatisch ein Prozessmodell – inklusive Varianten, Häufigkeiten und Durchlaufzeiten

3. Ursachen analysieren: Analysen decken Engpässe, Verzögerungen oder ineffiziente Routings auf

4. Maßnahmen ableiten: Ob Automatisierung, bessere Ressourcenverteilung oder Schulung – Erkenntnisse werden in konkrete Verbesserungsmaßnahmen übersetzt

5. Erfolg messen: Nach Optimierungen zeigen KPIs wie Durchlaufzeit, Fehlerquote oder Kosten pro Vorgang, ob sich der Prozess tatsächlich verbessert hat

So entsteht ein reibungsloser Ablauf von Anfang bis Ende.

Praxisbeispiel: Rechnungsfreigabe in der Finanzabteilung

Ein Unternehmen stellt fest, dass die Durchlaufzeit für Rechnungsfreigaben stark schwankt. Durch Process Mining zeigt sich:

• Viele Rechnungen laufen mehrfach durch manuelle Prüfungen

• Freigaben verzögern sich besonders bei zwei bestimmten Sachbearbeitern

• Ein automatischer Abgleich im ERP wird nicht genutzt, weil Mitarbeitende das Feature nicht kennen

Nach Trainings und einer kleinen Workflow-Automatisierung sinkt die durchschnittliche Durchlaufzeit um 35 %. Das wäre ohne datenbasierte Analysen kaum identifizierbar gewesen.

Fazit

Process Mining ist weit mehr als ein Analyse-Tool. Es ist ein strategisches Instrument für kontinuierliche Verbesserung. Mit realen Ereignisdaten schafft es eine objektive Grundlage, um Prozesse transparent zu machen, Schwachstellen präzise zu identifizieren und Optimierungen messbar umzusetzen.

Wer BPM wirklich datengetrieben gestalten will, kommt an Process Mining nicht vorbei.