Top 50 Process Mining Anwendungsfälle mit 42 Fallstudien
Aktuelle Berichte prognostizieren, dass Process Mining-Funktionen die Prozessverbesserungsbemühungen um 20% steigern können.1 Über theoretische Vorteile hinaus schließt die Untersuchung realer Anwendungsfälle und Fallstudien die Lücke zwischen Datenpotenzial und wirkungsvoller operativer Exzellenz und gewährleistet eine ergebnisorientierte Implementierung im gesamten Unternehmen. Entdecken Sie die häufigsten Anwendungsfälle in ihren jeweiligen Kategorien:
- Process Mining Anwendungsfälle nach allgemeinen Prozessen:
- Process Mining-Anwendungen nach Branche: Finanzwesen, Automobilindustrie, Bankwesen, Bildung, Gesundheitswesen, Versicherung, Logistik, Produktion
- Process Mining Anwendungsfälle nach Geschäftsbereich: Vertrieb, IT-Service-Management, Kundenservice & Nachhaltigkeit.
Sehen Sie sich die wichtigsten Anwendungsfälle und Praxisbeispiele an:
Prozessmining-Software Anwendungsfälle mit Beispielen aus der Praxis
Prozessoptimierung
Prozessfindung
Konformitätsvalidierung
Prozessharmonisierung
Prozesssimulation
Organisationsanalyse
Identifizierung der Hauptursache
Allgemeine Prozesse
Das folgende Streudiagramm ordnet jeden allgemeinen Process Mining-Anwendungsfall danach, wie viele Fallstudien ihn unterstützen und welcher Anteil dieser Fälle ein quantifiziertes Ergebnis meldet, wie z. B. Zeitersparnis, Kostenreduzierung oder eine prozentuale Verbesserung:
Beachten Sie, dass jede Fallstudie mit einem oder mehreren der sechs gezeigten Anwendungsfälle markiert wurde, da eine einzelne Fallstudie mehrere Anwendungsfälle abdecken kann. Die Prozessoptimierung wird danach unterteilt, ob der Fall explizit Automatisierung (RPA oder Bots) beinhaltet.
1- Prozesserkennung für die Automatisierung: Automatisierung bietet schnellere und kostengünstigere Lösungen. Unternehmen müssen jedoch ihre Geschäftsprozesse untersuchen, um Automatisierungstools wie Robotic Process Automation (RPA) oder einen KI-Agenten einzusetzen.
2- Prozessoptimierung außer Automatisierung: Unternehmen können Process Mining für eine schnellere und genauere Prozessanalyse nutzen. Ereignisprotokolle leiten Leistungskennzahlen und Modelle ab, um Engpässe und kostspielige Schritte für die Optimierung zu identifizieren. Wir haben beispielsweise jeden Vorteil von Process Mining in 51 Fallstudien ausgewertet und eine 43% Reduzierung von Engpässen und eine 4% Eliminierung unnötiger Schritte festgestellt.
3- Konformitätsvalidierung: Unternehmen können mit Konformitätsprüfungen überprüfen, ob ihre Ist-Prozesse den Vorgaben entsprechen. Beispielsweise erfordern Kaufentscheidungen je nach Ticketgröße und Art des gekauften Artikels unterschiedliche Genehmigungen.
Nicht konforme Fälle, Gründe für Abweichungen und Konformitätstrends können ebenfalls analysiert werden. Unternehmen können Maßnahmen ergreifen, um diese Abweichungen zu reduzieren und standardisierte Prozesse sicherzustellen.
4- Harmonisierung: Unternehmen können Process Mining nutzen, um unterschiedliche Prozesse effizient zu harmonisieren. Erkenntnisse aus Process Mining-Tools ermöglichen die schnelle Realisierung geplanter Synergien.
Praxisbeispiel: Nokia wendet Process Mining auf seine Purchase-to-Pay- und Order-to-Cash-Prozesse an, um ein reibungsloses Kundenerlebnis zu erzielen und Wissen darüber zu gewinnen, wie diese Prozesse effektiv miteinander verbunden werden können.
5- Prozesssimulation: Process Mining-Funktionen können Prozesssimulation und prädiktive Analysen umfassen. Unternehmen können zukünftige Vorhersagen treffen, indem sie ihre Prozesse mit den aus Ereignisprotokollen gewonnenen Daten analysieren und simulieren. Ihre prädiktive Analyse kann verwendet werden, um Stakeholder und Kunden zu informieren.
6- Organisatorisches Mining: Prozessprotokolle können organisatorische Beziehungen, Leistungslücken und Best Practices identifizieren. Fast alle Prozesse haben jedoch eine menschliche Komponente. Prozessdaten können verwendet werden, um die menschlichen Aspekte von Geschäftsprozessen zu verstehen und zu verbessern.
Das folgende Diagramm zeigt die Verteilung der Fallstudien auf spezifische Process Mining-Anwendungsfälle:
Kundenservice
7- Kanalübergreifende Analyse zur Identifizierung von Anomalien: Process Mining-Software kann helfen, Prozessschritte über verschiedene Kanäle hinweg zu analysieren, um Compliance-Probleme und Ineffizienzen zu identifizieren.
8- Customer Journey abbilden: Ein Process Mining-Tool kann die Customer Journey in einem bestimmten Kanal veranschaulichen, indem es Daten aus CRM- und Ticketsystemen extrahiert). Auf diese Weise erleichtert Process Mining die Verfolgung der Customer Experience, der Herausforderungen, mit denen Kunden konfrontiert sind, und der Interaktionen zwischen verantwortlichen Agenten und Kunden.
Weitere Tools zur Verbesserung des Kundenservice sind:
ChatGPT für den Kundenservice und KI-Agenten im Kundenservice
Finanzwesen
Hier behandeln wir Anwendungen von Process Mining in der Finanzabteilung von Unternehmen (nicht branchenspezifische Anwendungen der Finanzdienstleistungsbranche):
Purchase-to-Pay
9- Identifizierung manueller Schritte zur Automatisierung: Fehler und manuelle Eingriffe in Purchase-to-Pay-Prozessen erhöhen die Durchlaufzeit. Durch die Analyse von Prozessen deckt Process Mining Automatisierungspotenzial auf, das die Genauigkeit erhöht und Nacharbeit reduziert. In einigen Process Mining-Fallstudien kann ein Process Mining-Tool die Automatisierung um 35% erhöhen und die Nacharbeitszeit um 52% verringern.
10- Maverick Buying eliminieren: Unternehmen können ihre Purchase-to-Pay-Prozesse analysieren, um Maverick Buying zu reduzieren. Wenn Unternehmen ein spezifisches Problem mit Maverick Buying haben, können sie mit Process Mining bestimmte Bereiche finden, um die Nutzung von Rahmenverträgen zu verbessern. Process Mining-Anbieter behaupten, dass sie Maverick Buying erkennen können, indem sie die folgenden Regeln befolgen:
- Es sollte kein Beleg erstellt werden, bevor eine Bestellung aufgegeben wurde.
- Alle Rechnungen sollten nach einer Bestellung erstellt werden.
- Eine Bestellung ohne Vertrag sollte nicht existieren (insbesondere wenn die Bestellung mengenmäßig groß ist und regelmäßig vorkommt).
11- Ursachen für Verzögerungen aufdecken: Process Mining ermöglicht es Unternehmen, genau festzustellen, welche Lieferanten, Produkte oder Abteilungen Verzögerungen verursachen. Durch entsprechende Maßnahmen können sie intern mehr pünktliche Lieferungen erreichen.
Debitorenbuchhaltung
12- Maßnahmen zur Förderung pünktlicher Zahlungen entdecken: Kunden zahlen nicht immer pünktlich. Unternehmen können ihre Forderungen letztendlich nicht rechtzeitig eintreiben, und dies könnte andere Prozesse beeinträchtigen. Process Mining kann die Ursachen dieses Problems identifizieren und geeignete Lösungen finden.
13- Schnellere Rechnungsstellung: Die Rechnungsstellung an Ihre Kunden ist ein weiterer Prozess, der von Zeit zu Zeit teuer und kompliziert werden kann. Process Mining entdeckt die Engpässe im Rechnungsstellungsprozess und kann Wege zur Automatisierung finden. Infolgedessen ist es möglich, Rechnungskosten zu senken und eine schnellere Rechnungsstellung zu ermöglichen.
Kreditorenbuchhaltung
14- Reduzierung von Zahlungsverzug: Unternehmen können ihre Geschäftsprozesse analysieren, um die Gründe für ihren Zahlungsverzug aufzudecken. Durch die Behebung dieser Ineffizienzen können Unternehmen Zahlungsverzug verringern und Skonti verbessern.
15- Identifizierung der wahren Gründe für fehlerhafte Rechnungen: Fehler auf Rechnungen oder Doppelzahlungen sind häufige Probleme, die zusätzlichen Arbeitsaufwand verursachen. Unternehmen können die Gründe für diese Fälle mit Process Mining identifizieren. Es wird angegeben, dass Process Mining-Software die Doppelzahlungen von Kunden um 67% reduzieren kann.
Audit
16- Vergleich von "Vorher" und "Nachher": Wenn ein Unternehmen eine Änderung an seinem Prozess vornimmt, kann die Überprüfung der Verbesserung eine Herausforderung sein. Für Berater ermöglicht Process Mining, das "Vorher" und "Nachher" der Prozesse in Beziehung zu setzen.
17- Reaktionszeit verbessern: Während die traditionelle Prozesserkennung Monate dauern kann, ist Process Mining schneller. Infolgedessen können Berater wie EY die Endkunden-Prozessanalyse mit Process Mining-Tools innerhalb von Tagen abschließen.
18- Risikoidentifizierung: Process Mining stellt Beratern datenbasierte Informationen sicher. Mit den gewonnenen Erkenntnissen können Berater Risiken identifizieren und Unternehmen genau beraten.
IT-Service-Management
19- Reduziertes Risiko bei ERP-bezogenen Entwicklungen: In der Process Mining-Fallstudie von Lassila & Tikanoja hat das Unternehmen ein neues ERP-System durch den Einsatz von Process Mining implementiert. Das Unternehmen erreichte sein Ziel, die Risiken zu reduzieren, indem es die Transparenz des ERP-Systems und der Betriebsprozesse erhöhte.
20- Reduzierte Kosten bei ERP-Wartung, -Entwicklung und -Support: Process Mining kann Fehler oder Lücken in IT-Systemen wie SAP aufzeigen. Dieselbe Process Mining-Fallstudie (Lassila & Tikanoja) zeigte, dass das Unternehmen seine Implementierungskosten zusammen mit den Risiken von ERP-Bereitstellungen reduzierte, obwohl dies nicht das Hauptziel des Projekts war.
21- Bereitstellung einer höheren First-Time-Resolution-Rate: IT-Systeme liefern möglicherweise nicht beim ersten Versuch die richtige Lösung. Process Mining-Tools können datengestützte Erkenntnisse liefern, um die First-Time-Resolution-Rate zu erhöhen.
22- Ursachen für Verzögerungen entdecken: Lang laufende Tickets sind ein häufiges Problem. Unternehmen können ihre Prozesse analysieren, um zu verstehen, warum diese Tickets lange offen sind. Anhand der Ergebnisse von Process Mining-Tools können Unternehmen Mängel in ihren IT-Systemen entdecken.
23- Automatisierung für schnellere Lösungszeiten: IT-Service-Management ist ein weiterer Bereich, der für die Automatisierung offen ist. Unternehmen können Process Mining nutzen, um Automatisierungsbereiche zu finden und schnellere Lösungszeiten zu ermöglichen. Einige Fallstudien behaupten, dass Process Mining-Tools die Lösungszeiten um 65% verkürzen.
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Vertrieb
Lead-to-Order
24- Reduzierte Verkaufszykluszeit: Lead-to-Order-Prozesse können lange dauern. Dies führt zu einer längeren Amortisationszeit von Marketinginvestitionen. Unternehmen können die Gründe für dieses Problem aufdecken und Maßnahmen ergreifen, um die Verkaufszykluszeit zu verkürzen.
25- Erhöhte Konversionsrate: Die Umwandlung von Marketingstrategien in Verkäufe ist für Unternehmen entscheidend. Mit einem Process Mining-Tool können Unternehmen feststellen, ob sie über geeignete Strategien zur Steigerung der Konversionsraten verfügen.
Order-to-Cash
Order-to-Cash (O2C) umfasst alle Schritte vom Eingang einer Bestellung bis zur vollständigen Zahlung und Lieferung. Process Mining kann helfen, all die kleinen Engpässe zu identifizieren, die im Prozess existieren und einen reibungslosen Ablauf behindern könnten.
26- Steigerung der pünktlichen Lieferung: Für die Kundenzufriedenheit sind pünktliche Lieferungen unerlässlich. Unternehmen können Process Mining nutzen, um die Gründe für verspätete Lieferungen aufzudecken.
27- Identifizierung von Gründen, die den monatlichen Umsatz schmälern: Unternehmen können während dieses Prozesses einen Teil ihrer Einnahmen durch lang andauernde Sperrungen oder Auftragsstornierungen verlieren. Process Mining-Tools können die Ursachen dieser Probleme aufzeigen, und Unternehmen können diese Verluste entsprechend minimieren.
28- Auffinden wichtiger Regionen: Mit Process Mining können Unternehmen ihre hochwertigen Kunden und kritischen Bereiche erkennen, um sich auf diese Bereiche zu konzentrieren.
29- Identifizierung der Ursachen von Auftragsänderungen: Kunden ändern manchmal ihre Bestellungen, was dazu führt, dass Prozesse länger dauern. Die Unklarheit der Vorbestellphasen könnte diese Auftragsänderungen verursachen. Unternehmen ziehen es vor, diese Auftragsänderungen zu reduzieren, um ihre Prozesse zu stabilisieren.
30- Benchmarking der Menge retournierter Waren: Unternehmen können den Wert retournierter Waren mithilfe von Process Mining ermitteln. Entsprechend dieser Erkenntnis können sie sich auf die Verbesserung ihrer Order-to-Cash-Prozesse konzentrieren.
Nachhaltigkeit
31. CO2-Fußabdruck-Auditierung:
Ein potenzieller Process Mining-Anwendungsfall ist die Verknüpfung traditioneller Ereignisprotokolle (z. B. Versand- und Fertigungsschritte) mit Energieverbrauchs- und Abfalldaten. Auf diese Weise können Unternehmen "Kohlenstoffengpässe" identifizieren, bei denen Prozessineffizienzen direkt mit Umweltauswirkungen korrelieren, was eine datengesteuerte ESG-Berichterstattung ermöglicht.
Praxisbeispiel: In einer akademischen Forschung nutzte ein globaler Hersteller Object-Centric Process Mining (OCPM), um Produktionslinien zu überwachen. Die Forscher fanden heraus, dass das Zusammenspiel zwischen Leerlaufzeiten der Anlagen und der Batch-Planung ein Haupttreiber für Energieverschwendung war. Durch die Optimierung dieser Übergaben erreichte das Unternehmen:
- Reduzierung des unnötigen Energieverbrauchs während der Montage.
- Verringerung der Scope-2-Emissionen innerhalb eines einzigen Geschäftsquartals.
- Vollständige Rückverfolgbarkeit des CO2-Fußabdrucks für einzelne Produkteinheiten.2
32- ESG-Risikobewertung: Process Mining kann mit RPA-, GenAI- oder Agentic AI-Funktionen kombiniert werden, um die Identifizierung von ESG-Risiken in Großprojekten wie Bau- oder Infrastrukturentwicklung zu automatisieren. Dieser "Forensic ESG"-Ansatz stellt sicher, dass ökologische und soziale Risiken bereits während der Planungs- und Ausführungsphase und nicht erst bei Audits nach Projektabschluss erkannt werden.
Praxisbeispiel: Ein digitales Framework, das auf über 100 Bauprojekte angewendet wurde, nutzte Process Mining und maschinelles Lernen, um ESG-Ausfälle vorherzusagen. Das Framework bot:
- Automatisierte Risiko-Checklisten, die menschliche Variabilität in der ESG-Berichterstattung reduzierten.
- Echtzeitüberwachung von Umweltindikatoren (Wasserverbrauch, Bodenverschmutzung), die von IoT-Sensoren in das Prozessmodell gezogen wurden.
- Verbesserte Konsistenz bei der Klassifizierung von ESG-Risiken.3
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Automobilindustrie
33- After-Sales-Services: After-Sales-Services beziehen sich auf die Kundendienstleistungen für Fahrzeugbesitzer, um deren Erfahrung mit dem Unternehmen zu verbessern und gleichzeitig Feedback zum Produkt und zur Dienstleistung zu erhalten. Automobilhersteller können Process Mining einsetzen, um Erkenntnisse aus den After-Sales-Aufgaben und -Operationen zu gewinnen. Diese Erkenntnisse können die After-Sales-Services verbessern.
Bankwesen
Auch Banken profitieren von Prozessoptimierungen, da die Prozesse der meisten Banken immer noch Altsysteme und papierbasierte Dokumentation umfassen. Process Mining-Tools können helfen, Engpässe und Automatisierungsmöglichkeiten zu identifizieren, was die Kundenzufriedenheit und Effizienz verbessert. Zu den zu optimierenden Prozessen gehören:
34- Hypotheken: Die Hypothek ist der komplizierteste B2C-Darlehensprozess, und in den meisten Fällen gibt es Verbesserungsmöglichkeiten. Mit Process Mining können Banken Hypotheken-Workflows visualisieren, um Verzögerungen zu erkennen, die durch sich wiederholende Aktionen verursacht werden. Dies trägt dazu bei, die Wartezeit der Kunden zu verkürzen und die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen zu verbessern.
35. Kartenoperationen: Process Mining unterstützt Banken bei der Analyse von Kartenoperationen, um Ineffizienzen und Verzögerungen zu identifizieren.
36. Optimierung der Kreditbearbeitung: Banken nutzen Process Mining, um die End-to-End-Reise von Kreditanträgen zu visualisieren. Dies identifiziert, wo manuelle "Staus" auftreten, wie z. B. wiederholte Dokumentanforderungen oder redundante Bonitätsprüfungen, die Kunden frustrieren und die Betriebskosten erhöhen.
Praxisbeispiel: Die Piraeus Bank analysierte über 1 Million Ereignisprotokolle in ihren Privatkundenkreditprozessen, um die Ursachen für langsame Genehmigungen zu identifizieren. Ihre Konformitäts- und Erkennungsanalyse führte zu folgenden Ergebnissen:
- Die durchschnittliche Bearbeitungszeit von Anträgen sank von 35 Minuten auf 5 Minuten.
- Eine 86% Reduzierung der gesamten Durchlaufzeit für die Kreditauszahlung.
- Es wurde festgestellt, dass mangelnde standardisierte Dateneingabe 40% der Nacharbeitsschleifen verursachte.4
Bildung
37- Online-Lernplattformen: Process und Task Mining können Details darüber aufdecken, wie Benutzer auf Lernplattformen navigieren, um die Benutzererfahrung für Studenten zu verbessern. Beispielsweise kann Process Mining die potenziellen Ursachen für die Abbruchraten von Studenten auf der jeweiligen Plattform aufzeigen, wie z. B. die Länge von Videos oder die Organisation von Materialien.
Gesundheitswesen
38- Administrative Prozesse: Process Mining entdeckt Ereignisprotokolle, die Informationen über Gesundheitsprozesse enthalten, einschließlich des zuständigen Personals, der Schritte und der Kosten von Prozessen, und identifiziert Verbesserungsbereiche.
39- Klinische Pfade: dienen der Standardisierung von Gesundheitspraktiken und der Erkennung von Problemen, die zu falschen Behandlungen oder Verzögerungen führen könnten, was für viele Patienten entscheidend ist (z. B. Krebs). Process Mining kann verwendet werden, um klinische Pfade zu identifizieren und Engpässe und Anomalien zu verfolgen.
Versicherung
40- Risikobewertung: Versicherungsunternehmen berechnen Risiken, um Prämien festzulegen. Eine Überschätzung des Risikos kann Kunden kosten, während eine Unterschätzung zu Verlusten führen kann. Process Mining hilft, indem es tatsächliche oder historische Daten analysiert, um Underwriting-Schritte abzubilden und Risikofaktoren zu identifizieren. Dies ermöglicht es Versicherern, den Underwriting-Prozess zu überwachen und zu verbessern, um bessere Entscheidungen zu treffen.
41- Quote-to-Bind-Quote: Versicherungsunternehmen versuchen, ihre Quote-to-Bind-Quote zu reduzieren, die Konversionsrate von Angeboten zu verbindlichen Policen misst. Process Mining bietet Einblicke zur Optimierung des Betriebs, indem Ineffizienzen und Automatisierungsmöglichkeiten angegangen werden.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenLogistik
42- Reduzierung der Lagerkosten: Es ist schwer zu identifizieren, welche Lagerhäuser Logistikprobleme verursachen. Fehler in den Beständen verursachen ebenfalls zusätzliche Lagerkosten. Process Mining bietet volle Transparenz im Lagerverwaltungsprozess. So können Unternehmen problematische Lagerhäuser lokalisieren, Lagerkosten senken und bis zu 40% ihrer Lagerkosten einsparen.5
43- Erweiterung der geografischen Reichweite: Unternehmen können ihre geografische Reichweite erweitern, indem sie die Standorte ihrer Lager optimieren. Process Mining-Anbieter behaupten, dass Unternehmen, die ihre Tools nutzen, ihre geografische Reichweite um bis zu 20% erhöhen können.6 .
44- Identifizierung der Ursachen von Verzögerungen: Logistikverzögerungen können zu verspäteten Lieferungen führen und den erwarteten Umsatz schmälern. Process Mining kann die Ursachen dieser Verzögerungen aufdecken. Unternehmen können sich auf diese Probleme konzentrieren, um mögliche Umsatzeinbußen abzuwenden. Einige Unternehmen gaben an, dass sie ihre pünktliche Lieferung um 18% gesteigert haben.7
Produktion
45- Reduzierte Zykluszeit: Um die Leistung zu verbessern, ist die Reduzierung der Produktionszykluszeit eine kluge Lösung. Process Mining kann die Ineffizienzen innerhalb der Produktionsprozesse aufzeigen. Unternehmen können ihre Zykluszeit reduzieren, indem sie diese Ineffizienzen beheben.
46- Reduzierte Nacharbeit in der Produktion: Unternehmen können ihre Nacharbeiten reduzieren, indem sie prozessinterne Warnmeldungen erstellen. Sobald die Fertigung vom Standard abweicht, kann die Process Mining-Software die zuständigen Einheiten in Echtzeit benachrichtigen. Der Vorteil ist, dass das Unternehmen dadurch Produkte besserer Qualität erhält.
Softwareindustrie
47. Verfolgung der Lebenszyklusaktivitäten: Der Software Development Life Cycle (SDLC) bezieht sich auf die erforderlichen Phasen bei der Softwareentwicklung. Process Mining kann helfen, den gesamten Software Development Life Cycle zu verfolgen, indem das tatsächliche Prozessmodell entdeckt und abgebildet wird. Auf diese Weise können Entwickler und Projektmanager erkennen, ob Schritte übersprungen werden.
48. Überwachung und Verwaltung von Softwareprojekten: Process Mining kann den gesamten Projektablauf abbilden, so dass jede Partei im Softwareentwicklungsteam das Projekt überwachen und verwalten kann, während Probleme und Risikobereiche identifiziert werden. Außerdem veranschaulicht Process Mining Prozess-KPIs (z. B. Kosten und Zeit), Ressourcen und an dem jeweiligen Prozess beteiligte Parteien.
Praxisbeispiel
So hat beispielsweise ein BPM-Softwareanbieter in Australien Process Mining eingesetzt, um die Customer Project Journey zu verwalten. Mithilfe von Process Mining identifizierte und löste das Unternehmen Compliance- und Leistungsprobleme.
49. Qualitätssicherung: QAs kontrollieren die Benutzerfreundlichkeit, Genauigkeit, Wartbarkeit und Portabilität von Software. Process Mining bietet Konformitätsprüfungen und automatisierte Ursachenanalysen, die Testern helfen können, ihre QA-Prozesse zu überwachen. Auf diese Weise können Tester die Effizienz und Effektivität des QA-Prozesses mit Process Mining sicherstellen.
Praxisbeispiel
In einer Fallstudie setzten Forscher Process Mining in einem Datensatz eines Softwareentwicklungsprozesses ein, der von einem brasilianischen Softwarehaus mit mehr als 2.000 Fällen bereitgestellt wurde. In ihrer Konformitätsanalyse wiesen die Forscher darauf hin, dass:
- 90% der Fälle die im formalen Prozess definierte Ausführungsreihenfolge befolgen
- 25% der Prozesse die Planungsphase übersprungen haben
- 44% der Projekte nicht dokumentiert waren.
50. Incident-Management: Incident-Management befasst sich mit ungeplanten Aktivitäten, die Servicequalität beeinträchtigen. Process Mining verbessert das Incident-Management durch die Identifizierung von Automatisierungs- und Optimierungsmöglichkeiten. Prädiktive Process Mining- und -Überwachungsfunktionen helfen Entwicklern, Testern und Managern, potenzielle Vorfälle vorherzusagen und einzugreifen, bevor sie auftreten.
Praxisbeispiel
In einer Fallstudie wendeten Forscher Process Mining auf Softwareentwicklungsprozesse an und stellten fest, dass:
- 3 Benutzer im Support-Team am häufigsten für die Nachbearbeitung von Elementen verantwortlich waren
- Der Analyseschritt im Modell in realen Anwendungen übersprungen wurde
- 50% der Entitäten, für die keine Analyse durchgeführt wird, eine Nachbearbeitung erforderten.
Informieren Sie sich über Backup-Management-Software und Observability-Software für weitere Informationen zu Technologien der Softwareindustrie.
Was ist Process Mining?
Process Mining ist eine Methode, die Ereignisprotokolle extrahiert und analysiert, um Details von Geschäftsprozessen aufzudecken. Es verbessert Automatisierungsbemühungen, einschließlich RPA, und unterstützt die kontinuierliche Prozessverbesserung.
Process Mining-Tools
Der Process Mining-Markt umfasst Process Mining-Tools mit unterschiedlichen Fähigkeiten. Einige dieser Tools sind:
Process Mining-Trends
Gartner berichtet, dass 80% der Unternehmen planen, Process Mining bis Ende dieses Jahres in mindestens 10% ihrer Geschäftsabläufe zu integrieren.8
1. KI-Integration
Während derzeit 25% der Unternehmen KI mit Process Mining kombinieren, planen 74%, KI in zukünftige Initiativen einzubeziehen.9 Zu den Schlüsselbereichen gehören:
- Prädiktive und präskriptive Analytik: KI prognostiziert Lieferverzögerungen, Compliance-Risiken und betriebliche Engpässe, bevor finanzielle Auswirkungen eintreten.
- Generative KI (GenAI): Schnittstellen in natürlicher Sprache ermöglichen es Geschäftsanwendern, komplexe Prozessdaten ohne technisches Fachwissen abzufragen.
- Kontextintelligenz: Process Mining liefert strukturierten betrieblichen Kontext und verbessert die Relevanz und Genauigkeit von KI-Modellen.
- Agentic Process Mining: Obwohl vollständig autonome Bereitstellungen noch begrenzt sind, erwähnt jeder große Anbieter, dass er mit der Integration autonomer Agenten experimentiert, um Aktivitäten zu überwachen, Abweichungen zu kennzeichnen und Korrekturen in Echtzeit auszulösen.
2. Process Intelligence als Plattformebene
Process Mining wird zu einer Ebene innerhalb von Automatisierungs- und CRM-Plattformen. 13 Akquisitionen wurden allein im letzten Jahr auf dem Markt für Process-Intelligence-Software verzeichnet. Zum Beispiel:
- Salesforce übernahm Apromore
- SAP besitzt Signavio
- Microsoft übernahm Minit
- ServiceNow übernahm UltimateSuite.
Diese plattformnativen Mining-Tools können ihr System am besten verstehen und sind kostengünstiger einzurichten. Sie können jedoch bei der Verarbeitung heterogener Systemdaten versagen. Beispielsweise werden solche Tools höchstwahrscheinlich Automatisierungsmöglichkeiten finden, die Agenten der Anbieter bedienen können, während sie andere übersehen.
3. Verlagerung hin zu Object-Centric Process Mining (OCPM)
Unternehmen bewegen sich von fallbasiertem Mining hin zu objektzentrierten Modellen.
- Ganzheitliche Modellierung: OCPM verfolgt mehrere zusammenhängende Objekte (z. B. Bestellungen, Rechnungen, Sendungen) gleichzeitig.
- Funktionsübergreifende Transparenz: Es beseitigt isolierte Analysen und verdeutlicht, wie sich Prozesse abteilungsübergreifend überschneiden.
4. Process Mining als Automatisierungsermöglicher
Der Fokus verschiebt sich von isolierten Projekten hin zu kontinuierlicher Optimierung.
- Gezieltes RPA: Engpässe werden vor der Automatisierung behoben, wodurch das Risiko der Skalierung ineffizienter Workflows reduziert wird.
- Konformitätsprüfung: Echtzeit-Ausführungsdaten werden mit Zielmodellen verglichen, um Abweichungen und Compliance-Lücken zu erkennen.
5. Nachhaltigkeit
Prozessoptimierung unterstützt auch Umweltziele.
- Abfallreduzierung: Optimierte Lieferketten reduzieren den Energieverbrauch und Materialabfall.
- CO2-Tracking: Prozessdaten ermöglichen die Überwachung von Umweltkennzahlen, die mit den Nachhaltigkeitszielen des Unternehmens übereinstimmen.
FAQs
Data Mining nutzt verschiedene Algorithmen oder Methoden, um einen bestimmten Datensatz zu untersuchen. In ähnlicher Weise analysiert Process Mining Ereignisprotokolle und prozessbezogene Daten, um Prozesse zu "minen".
Das vollständige Verständnis von Prozessen umfasst:
Erkennung von Prozesstrends, -mustern und -abweichungen
Detaillierte Visualisierung tatsächlicher Prozesse
Definition von Automatisierungsmöglichkeiten
Entdeckung neuer Wege zur Steigerung der Prozesseffizienz
Process Mining-Tools entdecken tatsächliche Prozessmodelle aus den rohen Ereignisprotokollen. Durch das Extrahieren von Ereignisprotokollen aus jedem Fall und deren Kombination zeigen diese Tools Unternehmen, wie ihre Prozesse tatsächlich funktionieren.
Verstehen Sie, wie Process Mining funktioniert, anhand der folgenden Schritte:
1. Diese Tools rufen Aktivitätssequenzen aus Ereignisprotokollen ab und analysieren sie, um Prozessvariationen zu identifizieren.
2. Diese Tools extrahieren die Aktivitätssequenz für jeden Fall aus den Ereignisprotokollen. In diesem Schritt werden Unterschiede zwischen den Fällen deutlich. Diese Unterschiede treten aufgrund manueller Änderungen oder Fehler im Prozess auf.
3. Nach der Ableitung der Aktivitätssequenz jedes Falls beginnen die Process Mining-Tools, diese Sequenzen zu "verschmelzen". Da Unterschiede auftreten, wird der tatsächliche Prozess komplizierter sein als der geplante. Diese Ausgabe ermöglicht es dem Unternehmen auch zu verstehen, wo sein Prozess abgewichen ist.
Intelligentes Process Mining ist eine KI-gestützte Process Mining-Software, die ML-Algorithmen nutzt, um Prozesserkennung, Prozessanalyse, Prozessmodellierung und Prozessdiagnose zu automatisieren.
Gartner hat den Begriff Process Mining zu Process Intelligence geändert, da die Tools KI, Process Mining, Task Mining und Prozesssimulationstechnologien kombinieren.
1. Erweitern Sie die Abdeckung von Process Mining
Herausforderung:
Derzeit ist Process Mining auf Prozesse beschränkt, die auf Systemen mit detaillierten und zugänglichen Protokolldateien wie SAP stattfinden.
Allerdings findet ein erheblicher Teil der Mitarbeiteraktivitäten auf dem Betriebssystem oder im Browser statt, wo persönliche und berufliche Aktivitäten stattfinden und die Protokolle möglicherweise nicht so detailliert sind wie bei einem ERP.
Tipp:
Task Mining und die Erfassung auf Desktop-Ebene schließen diese Lücke teilweise, und das Abdeckungsproblem wird jetzt auch von der Agentenseite her angegangen. Da Enterprise-KI-Agenten Arbeit über das Betriebssystem und den Browser hinweg ausführen, erzeugen sie ihre eigenen Ereignisprotokolle, die neben Systemprotokollen analysiert werden können, um Prozesse zu rekonstruieren, die kein ERP aufgezeichnet hat.
Obwohl noch nicht sehr verbreitet, setzen einige Anbieter KI-Agenten ein. Celonis bietet beispielsweise Agent Miner an, das System- und Agenten-Ereignisprotokolle zu einer einzigen Prozessansicht zusammenführen kann.
Verbessern Sie die Datenqualität
Herausforderung:
PM-Tools informieren Sie möglicherweise nicht über Datenqualitätsprobleme, aber die Qualität ihrer Ausgabe hängt von der Datenqualität ab. Die meisten Unternehmensdaten können unvollständig, ungenau sein oder verwirrende Zeitpläne aufweisen. Daher können PM-Tools fehlerhafte Daten analysieren und ungenaue Ergebnisse liefern.
Es ist wichtig, dass Datenanalysten, Fachexperten, Datenverwalter und andere, die an Datenqualitätsinitiativen beteiligt sind, die Daten bereinigen und vorbereiten, bevor Process Mining implementiert wird.
Tipp:
Es wird empfohlen, dass Unternehmen über Datenqualitätssicherungsstrategien und die Einbindung von KI- und ML-Algorithmen sowie Datenqualitätstools verfügen, um die Datenqualität kontinuierlich zu verbessern.
KI und ML können unter anderem wie folgt zur Datenqualität beitragen:
– Automatisierung des Prozesses der Dateneingabe
– Identifizierung und Eliminierung doppelter Datensätze
– Einsatz des Random-Forest-Algorithmus zur Klassifizierung von Daten.
Genaue Ursachenanalyse
Herausforderung:
Herkömmliche Process Mining-Tools identifizieren und stellen prozessbezogene Probleme dar. Sie können jedoch keine detaillierten Antworten auf die Ursachen dieser Probleme geben.
Tipp:
Dieses Problem wurde jedoch durch den Einsatz von Machine-Learning-Process-Mining-Algorithmen im Process Mining angegangen. In Kombination mit ML-Algorithmen identifiziert diagnostisches Process Mining die Ursachen der Probleme. Es gibt hier 2 gängige Ansätze:
– Einige PM-Anbieter bieten Software an, die detaillierte Prozessdaten für Business-Intelligence (BI)-Tools und Machine-Learning-Plattformen oder separate PM-Discovery-Tools zur Identifizierung von Ursachen bereitstellt
– Einige andere PM-Anbieter integrieren Ursachenanalyse-Tools in die Software, um die Analyse automatisch auszuführen
Konvertieren Sie unstrukturierte Daten in maschinenlesbare Formate
Herausforderung:
Geschäftsdaten können sowohl strukturiert als auch unstrukturiert sein, jedoch können einige traditionelle Process Mining-Tools nur strukturierte Daten verarbeiten, so dass unstrukturierte Daten, wie Rechnungen oder Quittungen, vom Untersuchungsprozess ausgeschlossen bleiben.
Tipp:
Dieses Problem kann durch die Integration von OCR, NLP und maschinellen Lernalgorithmen gelöst werden, um unstrukturierte Daten in maschinenlesbare Formate zu konvertieren, um alle Datenquellen in den Entscheidungsprozess einzubeziehen.
Die Konvertierung unstrukturierter in maschinenlesbare Daten ist jedoch ein unvollkommener Prozess und kann Fehler in die Process Mining-Ausgabe einbringen. Daher müssen Benutzer in solchen Fällen aufmerksam sein.
Ermöglichen Sie eine schnellere Generierung von Process Mining-Ausgaben
Herausforderung:
Herkömmliche Process Mining-Tools boten weniger Klarheit bei der Analyse komplexer Prozesse, da ihnen die Raffinesse fehlte, Prozesse mit einer großen Anzahl von Variablen zu bewerten. Beispielsweise führte die Einbeziehung zahlreicher Stakeholder oder umfangreicher Daten in den Prozess zu Komplexität in den PM-Ausgaben, die für Menschen schwer zu verstehen und umzusetzen waren.
Zusätzlich zur Anzahl der hinzugefügten Aufgaben oder Variablen sind Prozesse in einigen Fällen heterogen und querschnittsartig. Beispielsweise ist es in Gesundheitsprozessen schwierig, Prozesse zu verallgemeinern und zu modellieren, die Heterogenität und multidisziplinäre Zusammenarbeit beinhalten.
Tipp:
Neue Process Mining-Tools, die KI und maschinelle Lernalgorithmen integrieren, zielen darauf ab, diese Komplexitätsprobleme zu überwinden. Durch den Einsatz von KI und Computer Vision zur Erfassung und Entdeckung aller Prozessdaten können Anbieter beispielsweise Process Mining-Ausgaben innerhalb weniger Tage generieren. Ein ähnlicher PM-Aufwand mit traditioneller PM-Software könnte Monate dauern.
Prognostizieren Sie die zukünftige Prozessleistung
Herausforderung:
Da sich die ersten Process Mining-Tools auf die Analyse von Ereignisdaten konzentrieren, überwachen und analysieren sie eher die vergangene Leistung von Prozessen als laufende Prozesse. Infolgedessen können sie Benutzer weder bei Abweichungen alarmieren noch die zukünftige Prozessleistung vorhersagen.
Tipp:
Anwendungen von KI und ML im Process Mining können jedoch helfen, prädiktive und
präskriptive Process Mining-Modelle zu entwickeln, bei denen PM Endergebnisse und zukünftige Ereignisse in Bezug auf wichtige Leistungsindikatoren vorhersagt und Benutzer über mögliche Mängel oder Verbesserungsbereiche benachrichtigen kann.
Identifizieren Sie Abhängigkeiten oder Engpässe innerhalb eines Prozesses
Herausforderung:
Process Mining liefert Ergebnisse in Form von Visualisierungen und Tabellen, es erfordert jedoch den menschlichen Analysten, die Ergebnisse zu interpretieren und Vorschläge zur Verbesserung von Prozessen zu machen.
Tipp:
Unternehmen können KI- und Analyse-Tools nutzen, um die aus Process Mining-Tools gewonnenen Ergebnisse zu verarbeiten, um Abhängigkeiten oder Engpässe innerhalb eines Prozesses besser zu identifizieren.
Reduzierte Kosten
Process Mining ermöglicht es Benutzern, Bereiche zu identifizieren, die Automatisierung oder andere Änderungen erfordern. Die Automatisierung von Prozessen erhöht die Effizienz und senkt gleichzeitig die Kosten.
Verbesserte Kundenerfahrung
Durch die Identifizierung von Engpässen, die Entdeckung von Verbesserungsbereichen und die Optimierung verschiedener Prozesse reduziert sich die Gesamtprozesszeit. Diese Situation ermöglicht eine schnellere Lieferung für Kunden und verbessert deren Erfahrung mit Unternehmen. Infolgedessen steigt die Kundenzufriedenheit, was sich auf Umsatz und Kundenbindung auswirkt.
Compliance-Vorteile
Während die Prüfung ein zeitaufwändiger Prozess ist, kann eine schnelle Analyse mit Process Mining-Tools diese verkürzen. Darüber hinaus können diese Tools nicht konforme Prozesse erkennen und Unternehmen in Echtzeit über solche Probleme benachrichtigen. In einer Process Mining-Fallstudie reduzierte EY seine Endkunden-Prozessanalyse durch den Einsatz von Process Mining auf weniger als eine Woche.
Objektzentriertes Process Mining (OCPM) ist eine Art von Process Mining, die insbesondere das Verhalten einzelner Objekte oder Entitäten analysiert. OCPM folgt nicht der Fallbegriffslogik. Es geht davon aus, dass mehrere Fallbegriffe koexistieren können und diese Fälle (Objekte) verschiedenen Objekttypen entsprechen können.
OCPM zielt darauf ab, Konvergenz- und Divergenzprobleme durch eine verzerrungsfreie Prozessanalyse zu überwinden. Diese Technik geht davon aus, dass:
– Ereignisse sich auf mehrere Objekte beziehen können
– Jedes Ereignis verschiedene Fälle enthalten kann
– Ein einzelner Fall unabhängige und wiederholte Aktivitäten enthalten kann.
Wie funktioniert objektorientiertes Process Mining?
Objektorientiertes Process Mining funktioniert ähnlich wie klassisches Process Mining. Es extrahiert und analysiert jedoch objektspezifische Daten aus Ereignisprotokollen durch:
1. Einsatz spezialisierter Algorithmen und Techniken, wie:
– Datenvorverarbeitung
– Datenanreicherung
2. Datenanalysemethoden, wie:
– Clustering
– Klassifizierung
– Assoziationsregel-Mining.
Vorteile von OCPM
OCPM bietet eine detailliertere Analyse des Verhaltens auf individueller Objektebene, einschließlich:
– Interaktion zwischen verschiedenen Objekten mit dem Prozess
– Auswirkungen des Objektverhaltens auf die Prozessleistungs-KPIs.
Weiterführende Literatur
Mehr zu Technologien zur Prozessverbesserung:
- Top Process Orchestration Tools mit Vor- und Nachteilen
- SAP Process Orchestration: Top-Lösungen, Funktionen, Integrationen
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@misc{simsek2026,
author = {Şimşek, Hazal},
title = {{Top 50 Process Mining Anwendungsfälle mit 42 Fallstudien}},
year = {2026},
month = jul,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/process-mining-use-cases}},
note = {AIMultiple. Abgerufen am 20. Juli 2026}
}Referenzlinks
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