Process Mining im Mittelstand verändert die Art, wie Unternehmen ihre eigenen Geschäftsprozesse verstehen, weil es nicht auf subjektiven Beschreibungen aus Workshops, sondern auf den tatsächlichen Datenspuren aus ERP-, CRM- und Ticketsystemen basiert. Während klassische Prozessanalysen häufig davon ausgehen, dass ein dokumentierter Soll-Prozess auch der tatsächlich gelebte Prozess ist, rekonstruiert Process Mining aus den Zeitstempeln und Ereignisprotokollen der eingesetzten Systeme den realen Ablauf, einschließlich aller Abweichungen, Wartezeiten und Schleifen. Für mittelständische Unternehmen, die selten über eine eigene Prozessanalyse-Abteilung verfügen, eröffnet diese Technik die Möglichkeit, Digitalisierungspotenziale dort zu identifizieren, wo sie tatsächlich liegen, statt auf Basis von Vermutungen in neue Software oder Automatisierung zu investieren. Dieser Beitrag erläutert, wie Process Mining funktioniert, welche Voraussetzungen an die Datenqualität gestellt werden, wie sich ein erster Piloteinsatz sinnvoll abgrenzen lässt und welche Stolperfallen den Nutzen in der Praxis häufig begrenzen.
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Wie Process Mining funktioniert
Process Mining extrahiert aus den Transaktionsdaten eines IT-Systems sogenannte Event-Logs, die für jeden Prozessschritt mindestens einen Fallbezug, eine Aktivitätsbezeichnung und einen Zeitstempel enthalten. Aus diesen Daten rekonstruiert eine Process-Mining-Software automatisch ein Ablaufmodell, das sämtliche in den Daten tatsächlich vorkommenden Prozessvarianten abbildet, einschließlich untypischer Abweichungen, die in einer klassischen Prozessdokumentation meist gar nicht erfasst werden.
Im Unterschied zu einer reinen Datenvisualisierung liegt der analytische Mehrwert von Process Mining darin, Kennzahlen wie Durchlaufzeiten, Wartezeiten zwischen Prozessschritten und Häufigkeiten einzelner Varianten automatisch zu berechnen und direkt mit dem rekonstruierten Ablaufmodell zu verknüpfen. Dadurch lässt sich unmittelbar erkennen, an welcher Stelle eines Prozesses die meiste Zeit verloren geht, ohne dass diese Information zuvor mühsam aus Einzelinterviews zusammengetragen werden müsste.
Ein weiterer zentraler Baustein ist die sogenannte Conformance-Analyse, bei der das aus den Daten rekonstruierte Ablaufmodell mit einem zuvor definierten Sollprozess verglichen wird. Abweichungen zwischen beiden Modellen lassen sich dabei nicht nur qualitativ beschreiben, sondern auch quantifizieren, etwa als Anteil der Fälle, die exakt dem Sollprozess folgen, im Vergleich zu Fällen mit einer oder mehreren Abweichungen. Diese Quantifizierung erleichtert es der Geschäftsführung, Verbesserungsmaßnahmen nach ihrem tatsächlichen Wirkungsgrad zu priorisieren, anstatt sich auf die subjektiv am dringlichsten erscheinenden Einzelfälle zu konzentrieren.
Voraussetzungen an die Datenqualität
Die Aussagekraft einer Process-Mining-Analyse hängt unmittelbar von der Qualität der zugrunde liegenden Event-Logs ab. Fehlen in den Quellsystemen durchgängige Fallkennungen, etwa eine eindeutige Auftrags- oder Vorgangsnummer, die sich über alle beteiligten Systeme hinweg verfolgen lässt, lässt sich der tatsächliche Prozessablauf nur eingeschränkt rekonstruieren. Gleiches gilt für unvollständige oder stark verzögerte Zeitstempel, die aus manuellen Nacherfassungen stammen und den tatsächlichen Ablauf verzerrt abbilden.
Typische Datenquellen in mittelständischen Unternehmen
Bei der Werkzeugauswahl stehen Unternehmen grundsätzlich vor der Entscheidung zwischen spezialisierten, eigenständigen Process-Mining-Plattformen und Process-Mining-Erweiterungen innerhalb bestehender Business-Intelligence-Software. Spezialisierte Plattformen bieten in der Regel einen größeren Funktionsumfang für die automatische Rekonstruktion von Ablaufmodellen und die Conformance-Analyse, während eine Erweiterung innerhalb einer bereits im Unternehmen genutzten BI-Lösung den Vorteil hat, dass Mitarbeitende mit der Bedienoberfläche bereits vertraut sind und keine zusätzliche Systemlandschaft gepflegt werden muss. Für den ersten Pilotprozess ist häufig keine Festlegung auf eine langfristige Werkzeugstrategie notwendig, da viele Anbieter zeitlich begrenzte Testzugänge oder Projektlizenzen anbieten, die sich ausschließlich für die Dauer der Pilotanalyse nutzen lassen.
In der Praxis liefern ERP-Systeme für Bestell- und Rechnungsprozesse, Ticketsysteme für Serviceprozesse und CRM-Systeme für Vertriebsprozesse die am häufigsten genutzten Datenquellen für Process Mining. Viele gängige ERP-Systeme protokollieren Statusänderungen bereits standardmäßig in separaten Protokolltabellen, aus denen sich Event-Logs mit vertretbarem Aufwand extrahieren lassen, ohne dass zusätzliche Erfassungsschritte im laufenden Betrieb eingeführt werden müssen.
Umgang mit heterogenen Systemlandschaften
Viele mittelständische Unternehmen betreiben mehrere Fachanwendungen parallel, die historisch gewachsen und nicht durchgängig miteinander verbunden sind, etwa ein ERP-System für die Warenwirtschaft und ein separates System für den Kundenservice. In solchen Fällen lassen sich prozessübergreifende Analysen nur durchführen, wenn sich Vorgänge anhand eines gemeinsamen Schlüssels, etwa einer Kunden- oder Auftragsnummer, über die Systemgrenzen hinweg verknüpfen lassen. Fehlt dieser gemeinsame Schlüssel, bleibt die Analyse auf die isolierte Betrachtung einzelner Systeme begrenzt, was den Erkenntnisgewinn zwar einschränkt, aber keineswegs wertlos macht, da bereits die Analyse innerhalb eines einzelnen Systems häufig erhebliche Optimierungspotenziale aufdeckt.
| Prozessbereich | Typische Datenquelle | Beispielhafte Kennzahl |
|---|---|---|
| Beschaffung | ERP-Bestellhistorie | Durchlaufzeit von Bestellung bis Wareneingang |
| Vertrieb | CRM-Vorgangsdaten | Zeit von Angebot bis Auftragsabschluss |
| Kundenservice | Ticketsystem-Protokolle | Bearbeitungszeit je Eskalationsstufe |
| Finanzbuchhaltung | Rechnungsworkflow-Logs | Zeit von Rechnungseingang bis Freigabe |
Einstieg über einen begrenzten Pilotprozess
Ein vollständiger Process-Mining-Rollout über alle Geschäftsprozesse gleichzeitig überfordert die meisten mittelständischen Unternehmen sowohl organisatorisch als auch hinsichtlich der verfügbaren Datenqualität. Bewährt hat sich ein Einstieg über einen klar abgegrenzten Pilotprozess mit überschaubarer Komplexität, etwa den Rechnungseingangsprozess oder den Bestellprozess für Standardmaterial, bei dem sich der Nutzen der Analyse innerhalb weniger Wochen zeigen lässt.
Praxisbeispiel aus der Auftragsabwicklung
Ein mittelständischer Hersteller von Industriekomponenten analysierte zunächst ausschließlich den Prozess von Auftragseingang bis Versandbestätigung in seinem ERP-System. Die Analyse zeigte, dass ein erheblicher Teil der Aufträge mehrfach zwischen Vertriebsinnendienst und Produktionsplanung hin und her wechselte, bevor ein endgültiger Liefertermin bestätigt werden konnte, obwohl der offizielle Sollprozess nur eine einmalige Abstimmung vorsah. Nach Rücksprache mit den Fachbereichen stellte sich heraus, dass die Produktionsplanung häufig noch Informationen zur Materialverfügbarkeit nachfragen musste, die im ursprünglichen Auftragsformular nicht konsequent erfasst wurden. Durch eine Erweiterung des Auftragsformulars um die entscheidenden Zusatzfelder reduzierte sich die Zahl der Rückfragen innerhalb weniger Wochen deutlich, ohne dass eine neue Software eingeführt werden musste. Dieses Beispiel verdeutlicht, dass der eigentliche Nutzen von Process Mining häufig nicht in komplexer neuer Technologie liegt, sondern in der gezielten Behebung vergleichsweise einfacher organisatorischer Lücken, die ohne die Datenanalyse kaum aufgefallen wären.
- Pilotprozess mit klarer Fallkennung und verfügbaren Zeitstempeln auswählen
- Event-Log aus dem Quellsystem extrahieren und auf Vollständigkeit prüfen
- Erste Analyse mit einer Process-Mining-Software oder einem spezialisierten Dienstleister durchführen
- Auffällige Varianten und Engpässe mit den operativ Verantwortlichen fachlich einordnen
- Konkrete Maßnahme ableiten und deren Wirkung nach Umsetzung erneut messen
Process Mining liefert zunächst nur ein objektives Abbild der Realität, keine fertige Lösung. Der eigentliche Wert entsteht erst, wenn Fachbereiche die aufgedeckten Abweichungen gemeinsam mit der Analyse einordnen und daraus konkrete Prozessänderungen ableiten, statt die Software allein als technisches Reporting-Werkzeug zu betrachten.
Typische Erkenntnisse und ihr wirtschaftlicher Nutzen
In der Praxis zeigt sich bei vielen Erstanalysen, dass ein erheblicher Teil der Durchlaufzeit eines Prozesses nicht auf die eigentliche Bearbeitung, sondern auf Wartezeiten zwischen einzelnen Schritten entfällt, etwa wenn ein Vorgang mehrere Tage auf eine Freigabe wartet, bevor er weiterbearbeitet wird. Solche Wartezeiten lassen sich mit klassischen Methoden der Prozessbeschreibung kaum quantifizieren, da sie in Workshops selten thematisiert werden, weil sie im Arbeitsalltag als selbstverständlich hingenommen werden.
Ebenso häufig deckt Process Mining sogenannte Prozessvarianten auf, die im offiziellen Sollprozess nicht vorgesehen sind, etwa Rückschleifen durch fehlende Informationen oder wiederholte Freigabeschritte nach Ablehnung. Allein die Sichtbarmachung dieser Varianten schafft häufig bereits die notwendige Diskussionsgrundlage, um organisatorische Lücken zu schließen, ohne dass zunächst in neue Software investiert werden muss.
Wirtschaftlich lässt sich der Nutzen häufig über die eingesparte Durchlaufzeit und die dadurch frei werdende Kapazität der beteiligten Mitarbeitenden abschätzen. Verkürzt sich die durchschnittliche Bearbeitungszeit eines Rechnungsfreigabeprozesses beispielsweise von durchschnittlich acht auf drei Arbeitstage, wirkt sich das nicht nur auf die interne Effizienz aus, sondern verbessert auch die Einhaltung vertraglich vereinbarter Zahlungsziele gegenüber Lieferanten, was sich wiederum auf mögliche Skontoerträge auswirken kann. Solche sekundären Effekte werden bei einer rein auf die Durchlaufzeit fokussierten Betrachtung leicht übersehen, sollten bei der wirtschaftlichen Bewertung eines Process-Mining-Projekts aber mit einbezogen werden. Unternehmen, die eine solche erweiterte Betrachtung systematisch vornehmen, gelangen in der Praxis häufig zu einem deutlich positiveren Gesamtbild des Projekts, als es eine rein auf die interne Durchlaufzeit verkürzte Kalkulation vermuten lässt.
Abgrenzung zu klassischem Reporting und zu RPA
Process Mining unterscheidet sich von klassischem betriebswirtschaftlichem Reporting dadurch, dass es nicht auf vordefinierten, aggregierten Kennzahlen basiert, sondern den tatsächlichen Ablauf auf Fallebene rekonstruiert und dadurch auch unbekannte, bislang nicht dokumentierte Abweichungen aufdeckt. Im Verhältnis zur robotergestützten Prozessautomatisierung (RPA) liefert Process Mining häufig die Grundlage für eine fundierte Entscheidung, welche Teilschritte eines Prozesses sich überhaupt für eine Automatisierung eignen, bevor in die Entwicklung eines RPA-Bots investiert wird. Unternehmen, die RPA ohne vorherige Prozessanalyse einführen, automatisieren in der Praxis nicht selten einen ineffizienten Ablauf, anstatt den Ablauf zunächst zu bereinigen.
Für die Geschäftsführung ist diese Reihenfolge relevant: Eine Investitionsentscheidung über Automatisierungsprojekte sollte nach Möglichkeit auf einer belastbaren Datengrundlage über den tatsächlichen Prozessablauf beruhen, nicht allein auf der Einschätzung einzelner Fachbereiche, die den eigenen Prozess naturgemäß aus einer begrenzten Innenperspektive beurteilen.
Process Mining als kontinuierliches Instrument statt Einmalprojekt
Viele Unternehmen setzen Process Mining zunächst als einmaliges Analyseprojekt ein, um eine konkrete Fragestellung zu beantworten. Der größere Nutzen entsteht jedoch häufig erst, wenn die Analyse kontinuierlich fortgeführt wird und Kennzahlen wie Durchlaufzeit oder Variantenanzahl regelmäßig überwacht werden, etwa im Rahmen eines monatlichen Prozess-Reviews. Auf diese Weise lassen sich nicht nur einmalige Verbesserungen umsetzen, sondern auch schleichende Verschlechterungen frühzeitig erkennen, die sich beispielsweise durch Personalwechsel, neue Produktvarianten oder veränderte Kundenanforderungen ergeben können, ohne dass dies zunächst bewusst auffällt.
Für die Verantwortlichkeit eines solchen fortlaufenden Prozess-Reviews empfiehlt sich eine klare Zuordnung, etwa innerhalb des Controllings oder einer zentralen Digitalisierungsfunktion, damit die Auswertung nicht mangels Zuständigkeit nach der ersten Euphorie der Pilotphase wieder einschläft. Erfahrungsgemäß profitieren Unternehmen davon, die Ergebnisse in einem festen, kurzen Turnus der Geschäftsführung vorzustellen, sodass Verbesserungsmaßnahmen mit ausreichendem Nachdruck verfolgt und nicht allein der Eigeninitiative einzelner Fachbereiche überlassen werden. Auf diese Weise bleibt Process Mining dauerhaft ein Führungsinstrument und nicht nur ein einmaliges Analyseprojekt, dessen Ergebnisse nach wenigen Monaten wieder in Vergessenheit geraten.
Datenschutz und technische Einbindung
Da Event-Logs häufig auch personenbezogene Daten enthalten können, etwa Bearbeiterkennungen einzelner Mitarbeitender, ist bei der Einführung von Process Mining die datenschutzrechtliche Seite von Anfang an zu berücksichtigen. Eine Pseudonymisierung der Bearbeiterdaten vor der eigentlichen Analyse reduziert das Risiko einer unzulässigen Leistungs- oder Verhaltenskontrolle erheblich und sollte technisch bereits bei der Extraktion der Event-Logs vorgesehen werden, nicht erst nachträglich. Eine nachträgliche Pseudonymisierung bereits extrahierter Daten ist zwar grundsätzlich möglich, erfordert aber zusätzlichen Aufwand und birgt das Risiko, dass zwischenzeitlich unverschlüsselte Kopien der Daten an anderer Stelle im Unternehmen verbleiben, etwa in temporären Exportdateien, die nach Abschluss der Analyse nicht zuverlässig gelöscht wurden. In Betrieben mit Betriebsrat empfiehlt sich zudem eine frühzeitige Information über Zweck und Umfang der Analyse, um Missverständnisse über eine vermeintliche Mitarbeiterüberwachung von Beginn an zu vermeiden. Aus technischer Sicht empfiehlt sich außerdem, Process Mining zunächst auf aggregierter Prozessebene statt auf Ebene einzelner Mitarbeitender einzuführen, sodass der Fokus erkennbar auf der Prozessverbesserung und nicht auf der individuellen Leistungsbewertung liegt. Diese Klarstellung erleichtert erfahrungsgemäß auch die interne Kommunikation gegenüber den betroffenen Fachbereichen erheblich, da die Sorge vor einer verdeckten Leistungskontrolle eine der häufigsten Ursachen für Widerstand gegen Process-Mining-Projekte im Mittelstand ist. Einen Überblick über die datenschutzrechtlichen Grundprinzipien bietet die Datenschutz-Grundverordnung, deren Volltext über EUR-Lex abrufbar ist.
FAQ
Welche Systemvoraussetzungen benötigt ein Unternehmen für Process Mining?
Erforderlich sind im Wesentlichen exportierbare Ereignisdaten mit eindeutiger Fallkennung, Aktivitätsbezeichnung und Zeitstempel aus dem jeweiligen Quellsystem.
Wie lange dauert eine erste Process-Mining-Analyse?
Eine erste Pilotanalyse für einen klar abgegrenzten Prozess lässt sich häufig innerhalb von zwei bis sechs Wochen durchführen, abhängig von der Verfügbarkeit und Qualität der Daten.
Benötigt man für Process Mining eigene Data-Science-Kompetenz im Unternehmen?
Für einfache Einstiegsanalysen bieten viele Anbieter vorkonfigurierte Konnektoren für gängige ERP-Systeme an, sodass ein Grundverständnis der eigenen Prozesse häufig ausreicht, ohne dass tiefgehende Data-Science-Kenntnisse erforderlich sind.
Ersetzt Process Mining die klassische Prozessdokumentation?
Nein, es ergänzt sie um eine datenbasierte Realitätsprüfung. Die fachliche Einordnung der Ergebnisse bleibt weiterhin Aufgabe der operativ Verantwortlichen.
Welche Kosten sind für den Einstieg in Process Mining realistisch?
Viele Anbieter bieten gestaffelte oder cloudbasierte Lizenzmodelle an, die einen Pilotprozess bereits mit begrenztem Budget ermöglichen, bevor eine Entscheidung über einen breiteren Rollout getroffen wird.
Wie wird die Mitarbeiterprivatsphäre bei Process Mining gewahrt?
Durch Pseudonymisierung von Bearbeiterdaten bereits bei der Datenextraktion sowie durch frühzeitige Information und gegebenenfalls Einbindung des Betriebsrats.
Kann Process Mining auch ohne durchgängiges ERP-System eingesetzt werden?
Ja, sofern die genutzten Fachanwendungen exportierbare Ereignisdaten mit Zeitstempel liefern. Bei mehreren isolierten Systemen bleibt die Analyse jedoch zunächst auf die einzelnen Systeme begrenzt, solange kein gemeinsamer Fallschlüssel existiert.
