Top 50 Process Mining Anwendungsfälle mit 42 Fallstudien

Aktuelle Berichte prognostizieren, dass Process Mining-Fähigkeiten 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 innerhalb ihrer jeweiligen Kategorien:

• Process Mining Anwendungsfälle nach allgemeinen Prozessen:
• Process Mining Applikationen nach Branche: Finanzwesen, Automobilindustrie, Bankwesen, Bildungswesen, Gesundheitswesen, Versicherungswesen, Logistik, Produktion
• Process Mining Anwendungsfälle nach Unternehmensfunktion: Vertrieb, IT-Service-Management, Kundenservice & Nachhaltigkeit.

Sehen Sie sich die wichtigsten Anwendungsfälle und realen Fallstudien an:

Prozessmining-Software Anwendungsfälle mit Beispielen aus der Praxis

Industrie

Geschäftsfunktion

Herstellung

IT / Technologie

+13

Prozessoptimierung

Die Analyse von Ereignisprotokollen dient der Identifizierung von Ineffizienzen und der Verbesserung von Geschwindigkeit und Genauigkeit. Dies umfasst die Optimierung von Arbeitsabläufen, die Minimierung von Ressourcenverschwendung und den Einsatz von Technologie zur Erreichung maximaler betrieblicher Leistung.

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Herstellung

IT / Technologie

+11

Prozessfindung

Die Analyse von Geschäftsprozessen zur Optimierung der Automatisierung und Leistungssteigerung mithilfe von Ereignisprotokollen deckt verborgene Muster und Ineffizienzen auf und ermöglicht so eine verbesserte Prozessabbildung und Ressourcenzuweisung.

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Versorgungsunternehmen

Finanzen

+11

Konformitätsvalidierung

Die Überprüfung, ob Prozesse den vorgegebenen Standards entsprechen, und die Identifizierung von Abweichungen zur Verbesserung helfen Organisationen, die Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen sicherzustellen und eine hohe Leistungsqualität im gesamten Betrieb aufrechtzuerhalten.

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Herstellung

IT / Technologie

+7

Prozessharmonisierung

Durch die Angleichung unterschiedlicher Prozesse lassen sich Synergien, Effizienz und das gesamte Kundenerlebnis verbessern. Dies beinhaltet häufig die Standardisierung von Arbeitsabläufen und die Beseitigung von Redundanzen, um eine einheitliche Servicebereitstellung über alle Abteilungen hinweg zu gewährleisten.

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Transport / Versand

Prozesssimulation

Mithilfe prädiktiver Analysen lassen sich Prozesse simulieren und zukünftige Ergebnisse oder Szenarien prognostizieren. Dies ermöglicht es Unternehmen, verschiedene Strategien in einer risikofreien Umgebung zu testen und die beste Vorgehensweise zur Erreichung der angestrebten Ziele auszuwählen.

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IT / Technologie

Organisationsanalyse

Die Analyse von Prozessprotokollen deckt organisatorische Zusammenhänge, Leistungslücken und Best Practices auf. Dieser Prozess liefert Einblicke in die Teamdynamik und Kooperationsmuster und ermöglicht es Unternehmen, Ressourcen neu auszurichten und Abläufe effektiv zu optimieren.

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Einzelhandel

IT / Technologie

+7

Identifizierung der Hauptursache

Die Analyse von Prozessabweichungen dient dazu, die zugrunde liegenden Ursachen zu ermitteln und die Effizienz zu steigern. Durch die Identifizierung spezifischer Fehlerquellen oder Ineffizienzen können Unternehmen gezielte Korrekturmaßnahmen ergreifen, um ein erneutes Auftreten zu verhindern und Arbeitsabläufe zu optimieren.

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Allgemeine Prozesse

Das folgende Streudiagramm ordnet jeden allgemeinen Process Mining Anwendungsfall danach ein, 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 einem oder mehreren der sechs gezeigten Anwendungsfälle zugeordnet wurde, da eine einzelne Fallstudie mehrere Anwendungsfälle abdecken kann. Die Prozessoptimierung ist 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 zur Optimierung zu identifizieren. So haben wir beispielsweise jeden Vorteil von Process Mining in 51 Fallstudien bewertet und eine 43%ige Reduzierung von Engpässen und eine 4%ige Eliminierung unnötiger Schritte festgestellt

3- Konformitätsvalidierung: Unternehmen können mit Konformitätsprüfungen überprüfen, ob ihre Ist-Prozesse den vorgegebenen Spezifikationen entsprechen. Beispielsweise benötigen Kaufentscheidungen je nach Auftragsvolumen 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 eine 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 erreichen und Wissen darüber zu gewinnen, wie diese Prozesse effektiv miteinander verbunden werden können.

5- Prozesssimulation: Process Mining-Fähigkeiten können Prozesssimulation und prädiktive Analytik umfassen. Unternehmen können Zukunftsprognosen erstellen, indem sie ihre Prozesse mit den aus Ereignisprotokollen gewonnenen Daten minen und simulieren. Ihre prädiktive Analyse kann genutzt werden, um Stakeholder und Kunden zu informieren.

6- Organisatorisches Mining: Prozessprotokolle können organisatorische Beziehungen, Leistungslücken und Best Practices identifizieren. Allerdings haben fast alle Prozesse eine menschliche Komponente. Prozessdaten können genutzt werden, um die menschlichen Aspekte von Geschäftsprozessen zu verstehen und zu verbessern.

Das folgende Diagramm zeigt die Verteilung der Fallstudien auf die spezifischen 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- Abbildung der Customer Journey: Process Mining-Tools können die Customer Journey in einem bestimmten Kanal veranschaulichen, indem sie Daten aus CRM- und Ticketsystemen extrahieren. Auf diese Weise erleichtert Process Mining die Verfolgung des Kundenerlebnisses, 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 Applikationen von Process Mining in der Finanzfunktion von Unternehmen (nicht branchenspezifische Applikationen für die Finanzdienstleistungsbranche):

Purchase-to-Pay

9- Identifizierung manueller Schritte zur Automatisierung: Fehler und manuelle Eingriffe in Purchase-to-Pay-Prozesse erhöhen die Durchlaufzeit. Durch die Analyse von Prozessen deckt Process Mining Automatisierungspotenzial auf, das die Genauigkeit steigert und Nacharbeit reduziert. In einigen Process Mining-Fallstudien kann ein Process Mining-Tool die Automatisierung um 35 % steigern und die Nacharbeitszeit um 52 % senken.

10- Maverick-Buying eliminieren: Unternehmen können ihre Purchase-to-Pay-Prozesse minen, um Maverick-Buying zu reduzieren. Wenn Unternehmen ein spezifisches Problem mit Maverick-Buying haben, können sie mit Process Mining bestimmte Bereiche zur verbesserten Nutzung von Rahmenverträgen finden. Process Mining-Anbieter behaupten, dass sie Maverick-Buying erkennen können, indem sie die folgenden Regeln befolgen:

• Es sollte kein Wareneingang generiert werden, bevor eine Bestellung erstellt wurde
• Alle Rechnungen sollten nach einer Bestellung erstellt werden
• Bestellungen ohne Vertrag sollten nicht existieren (insbesondere wenn die Bestellung mengenmäßig groß ist und regelmäßig erfolgt)

11- Aufdecken von Ursachen für Verzögerungen: Process Mining ermöglicht es Unternehmen, genau zu bestimmen, welche Lieferanten, Produkte oder Abteilungen Verzögerungen verursachen. Durch entsprechende Maßnahmen können sie intern mehr pünktliche Lieferungen erreichen.

Debitorenmanagement

12- Maßnahmen zur Förderung pünktlicher Zahlungen entdecken: Kunden zahlen nicht immer pünktlich. Unternehmen können ihre Forderungen letztendlich nicht rechtzeitig einziehen, und dies kann 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 deckt die Engpässe im Rechnungsstellungsprozess auf und kann Wege zu seiner Automatisierung finden. Dadurch ist es möglich, Rechnungskosten zu senken und eine schnellere Rechnungsstellung zu ermöglichen.

Kreditorenmanagement

14- Reduzierung von Zahlungsverzug: Unternehmen können ihre Geschäftsprozesse minen, um die Gründe für ihre Zahlungsverzüge aufzudecken. Durch die Behebung dieser Ineffizienzen können Unternehmen Zahlungsverzüge 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 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 die Verknüpfung des „Vorher“ und „Nachher“ der Prozesse.

17- Verbesserung der Reaktionszeit: 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- Risikoidentifikation: Process Mining liefert Beratern datenbasierte Informationen. Mit diesen Erkenntnissen können Berater Risiken identifizieren und Unternehmen präzise 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 durch erhöhte Transparenz des ERP-Systems und der operativen Prozesse zu reduzieren.

20- Reduzierte Kosten bei ERP-Wartung, -Entwicklung und -Support: Process Mining kann Fehler oder Lücken in den IT-Systemen, wie z. B. 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 primäre Ziel des Projekts war.

21- Höhere First-Time-Resolution liefern: 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: Langlaufende Tickets sind ein häufiges Problem. Unternehmen können ihre Prozesse minen, um zu verstehen, warum diese Tickets lange offen bleiben. Aus den Ergebnissen der Process Mining-Tools können Unternehmen Mängel in ihren IT-Systemen erkennen.

23- Automatisierung für schnellere Lösungszeiten: IT-Service-Management ist ein weiteres Feld, das für Automatisierung offen ist. Unternehmen können Process Mining nutzen, um Bereiche zur Automatisierung zu finden und schnellere Lösungszeiten zu ermöglichen. Einige Fallstudien behaupten, dass Process Mining-Tools die Lösungszeiten um 65 % senken.

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Vertrieb

Lead-to-Order

24- Reduzierte Vertriebszykluszeit: Lead-to-Order-Prozesse können viel Zeit in Anspruch nehmen. Dies führt dazu, dass sich die Amortisationszeit von Marketinginvestitionen verlängert. Unternehmen können die Gründe für dieses Problem aufdecken und Maßnahmen zur Reduzierung der Vertriebszykluszeit ergreifen.

25- Erhöhte Conversion-Rate: 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 Conversion-Raten verfügen.

Order-to-Cash

Order-to-Cash (O2C) umfasst alle Schritte vom Eingang einer Bestellung bis zur Zahlungsabwicklung und Lieferung. Process Mining kann helfen, all die kleinen Engpässe zu identifizieren, die im Prozess existieren könnten und einen reibungslosen Ablauf behindern.

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 beeinträchtigen: Unternehmen können während dieses Prozesses einen Teil ihrer Einnahmen durch lang andauernde Haltefristen oder Auftragsstornierungen verlieren. Process Mining-Tools können die Ursachen dieser Probleme aufzeigen, und Unternehmen können diese Verluste entsprechend minimieren.

28- Lokalisierung von Schlüsselregionen: Mit Process Mining können Unternehmen ihre hochwertigen Kunden und kritischen Bereiche identifizieren, um sich auf diese zu konzentrieren.

29- Identifizierung der Ursachen von Auftragsänderungen: Kunden ändern manchmal ihre Bestellungen, was dazu führt, dass Prozesse länger dauern. Die Unklarheit der Vorbestellungsphasen könnte diese Auftragsänderungen verursachen. Unternehmen ziehen es vor, diese Auftragsänderungen zu reduzieren, um ihre Prozesse zu stabilisieren.

30- Benchmarking des Retourenwerts: Unternehmen können den Wert von retournierten Waren mithilfe von Process Mining ermitteln. Basierend auf 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 „CO₂-Engpässe“ identifizieren, bei denen Prozessineffizienzen direkt mit Umweltauswirkungen korrelieren, und so eine datengestützte ESG-Berichterstattung ermöglichen.

Praxisbeispiel: In einer akademischen Forschung nutzte ein globaler Hersteller Object-Centric Process Mining (OCPM) zur Überwachung von Produktionslinien. Forscher fanden heraus, dass das Zusammenspiel zwischen Leerlaufzeiten von Anlagen und Chargenplanung ein Haupttreiber von Energieverschwendung war. Durch die Optimierung dieser Übergaben erreichte das Unternehmen:

• Reduzierung des unnötigen Energieverbrauchs während der Montage.
• Rückgang der Scope-2-Emissionen innerhalb eines einzelnen Geschäftsquartals.
• Vollständige Rückverfolgbarkeit des CO₂-Fußabdrucks für einzelne Produkteinheiten.²

32- ESG-Risikobewertung: Process Mining kann mit RPA-, GenAI- oder agentischen KI-Fähigkeiten 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 in der Planungs- und Ausführungsphase erkannt werden und nicht erst bei Post-Projekt-Audits.

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 aus IoT-Sensoren in das Prozessmodell eingespeist wurden.
• Verbesserte Konsistenz bei der ESG-Risikoklassifizierung.³

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Automobilindustrie

33- After-Sales-Services: After-Sales-Services beziehen sich auf die Kundenbetreuungsdienste 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 -Abläufen zu gewinnen. Diese Erkenntnisse können die After-Sales-Services verbessern.

Bankwesen

Banken profitieren ebenfalls von Prozessoptimierungen, da die meisten Bankprozesse noch Legacy-Systeme und papierbasierte Dokumentation umfassen. Process Mining-Tools können helfen, Engpässe und Automatisierungsmöglichkeiten zu identifizieren, die Kundenzufriedenheit und Effizienz verbessern. Zu optimierende Prozesse umfassen:

34- Hypotheken: Die Hypothek ist der komplizierteste B2C-Kreditprozess, und in den meisten Fällen gibt es Möglichkeiten, ihn zu verbessern. Mit Process Mining können Banken Hypotheken-Workflows visualisieren, um Verzögerungen durch sich wiederholende Aktionen zu erkennen. Dies hilft, die Wartezeit der Kunden zu verkürzen und die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Einheiten 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 „Blockaden“ auftreten, wie z. B. wiederholte Dokumentenanforderungen oder redundante Bonitätsprüfungen, die Kunden frustrieren und die Betriebskosten erhöhen.

Praxisbeispiel: Die Piraeus Bank analysierte über 1 Million Ereignisprotokolle ihrer Konsumentenkreditprozesse, um die Ursachen für langsame Genehmigungen zu identifizieren. Ihre Konformitäts- und Erkennungsanalyse führte zu folgenden Ergebnissen:

• Die durchschnittliche Antragsbearbeitungszeit sank von 35 Minuten auf 5 Minuten.
• Eine 86%ige Reduzierung der Gesamtdurchlaufzeit für die Kreditauszahlung.
• Es wurde festgestellt, dass fehlende standardisierte Dateneingabe 40 % der Nacharbeitsschleifen verursachte.⁴

Bildungswesen

37- Online-Lernplattformen: Process und Task Mining können Details darüber aufdecken, wie Nutzer auf Lernplattformen navigieren, um die Benutzererfahrung für Studierende zu verbessern. Zum Beispiel kann Process Mining die potenziellen Ursachen für die Abbruchraten der Studierenden auf einer bestimmten Plattform aufzeigen, wie z. B. die Länge von Videos oder die Organisation von Materialien.

Gesundheitswesen

38- Administrative Prozesse: Process Mining extrahiert 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, die für viele Patienten (z. B. Krebspatienten) entscheidend sind. Process Mining kann genutzt werden, um klinische Pfade zu identifizieren und Engpässe sowie Anomalien zu verfolgen.

Versicherungswesen

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 aktuelle oder historische Daten analysiert, um Underwriting-Schritte abzubilden und Risikofaktoren zu identifizieren. Dies ermöglicht es Versicherern, den Underwriting-Prozess für eine bessere Entscheidungsfindung zu überwachen und zu verbessern.

41- Quote-to-Bind-Ratio: Versicherungsunternehmen versuchen, ihre Quote-to-Bind-Ratio zu senken, die Conversion-Rate von Angeboten zu verbindlichen Policen misst. Process Mining bietet Erkenntnisse zur Optimierung von Abläufen, indem es Ineffizienzen und Automatisierungsmöglichkeiten adressiert.

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Logistik

42- Senkung der Lagerkosten: Es ist schwer zu identifizieren, welche Lager Logistikprobleme verursachen. Fehler in den Beständen verursachen ebenfalls zusätzliche Lagerkosten. Process Mining bietet vollständige Transparenz im Lagermanagement. So können Unternehmen problematische Lager lokalisieren, Lagerkosten senken und bis zu 40 % ihrer Lagerkosten einsparen.⁵

43- Erweiterung der geografischen Reichweite: Unternehmen können ihre geografische Reichweite durch die Optimierung der Standorte ihrer Lager erweitern. Process Mining-Anbieter behaupten, dass Unternehmen, die ihre Tools nutzen, ihre geografische Reichweite um bis zu 20 % steigern können.⁵ .

44- Identifizierung der Ursachen von Verzögerungen: Logistikverzögerungen können zu verspäteten Lieferungen führen und den erwarteten Umsatz mindern. Process Mining kann die Ursachen dieser Verzögerungen aufdecken. Unternehmen können sich auf diese Probleme konzentrieren, um mögliche Umsatzverluste abzuwenden. Einige Unternehmen gaben an, dass sie ihre pünktliche Lieferung um 18 % gesteigert haben.⁵

Produktion

45- Reduzierte Zykluszeit: Um den Output zu verbessern, ist die Reduzierung der Produktionszykluszeit eine kluge Lösung. Process Mining kann die Ineffizienzen innerhalb der Produktionsprozesse aufzeigen. Unternehmen können ihre Zykluszeit durch die Behebung dieser Ineffizienzen reduzieren.

46- Reduzierte Nacharbeit in der Produktion: Unternehmen können ihre Nacharbeit durch die Erstellung von In-Prozess-Warnungen reduzieren. Sobald die Fertigung vom Standard abweicht, kann die Process Mining-Software die relevanten Einheiten in Echtzeit benachrichtigen. Der Vorteil ist, dass es Unternehmen Produkte mit besserer Qualität liefert.

Softwarebranche

47. Verfolgung der Lebenszyklusaktivitäten: Der Software Development Life Cycle (SDLC) bezeichnet die erforderlichen Phasen bei der Entwicklung von Software. Process Mining kann helfen, den gesamten Softwareentwicklungslebenszyklus zu verfolgen, indem es das tatsächliche Prozessmodell entdeckt und abbildet. Auf diese Weise können Entwickler und Projektmanager erkennen, ob Schritte übersprungen werden.

48. Überwachung und Management von Softwareprojekten: Process Mining kann den gesamten Projektablauf abbilden, sodass alle Beteiligten im Softwareentwicklungsteam das Projekt überwachen und verwalten können, während Probleme und Risikobereiche identifiziert werden. Darüber hinaus veranschaulicht Process Mining Prozess-KPIs (z. B. Kosten und Zeit), Ressourcen und am jeweiligen Prozess beteiligte Parteien.

Praxisbeispiel

Beispielsweise setzte ein BPM-Softwareanbieter in Australien Process Mining ein, um die Customer Project Journey zu managen. 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 Ursachenanalyse, 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 Softwareentwicklungsprozess-Datensatz 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 der im formalen Prozess definierten Ausführungsreihenfolge folgen
• 25 % der Prozesse die Planungsphase übersprangen
• 44 % der Projekte nicht dokumentiert wurden.

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 Incidents vorherzusagen und einzugreifen, bevor sie auftreten.

Praxisbeispiel

In einer Fallstudie wandten 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 Applikationen übersprungen wurde
• 50 % der Entitäten, für die keine Analyse durchgeführt wird, eine Nacharbeit erforderten.

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Was ist Process Mining?

Process Mining ist eine Methode, die Ereignisprotokolle extrahiert und analysiert, um Details zu 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.⁶

1. KI-Integration

Während derzeit 25 % der Unternehmen KI mit Process Mining kombinieren, planen 74 %, KI in kommende Initiativen einzubeziehen.⁷ Zu den Schlüsselbereichen gehören:

• Prädiktive und präskriptive Analytik: KI prognostiziert Lieferverzögerungen, Compliance-Risiken und operative Engpässe, bevor finanzielle Auswirkungen eintreten.
• Generative KI (GenAI): Natural-Language-Schnittstellen ermöglichen es Geschäftsanwendern, komplexe Prozessdaten ohne technisches Fachwissen abzufragen.
• Kontextbezogene Intelligenz: Process Mining liefert strukturierten operativen Kontext und verbessert so die Relevanz und Genauigkeit von KI-Modellen.
• Agentisches Process Mining: Obwohl vollständig autonome Bereitstellungen begrenzt bleiben, erwähnt jeder große Anbieter, dass er experimentiert, um autonome Agenten zur Überwachung von Aktivitäten, Markierung von Abweichungen und Auslösung von Korrekturen in Echtzeit zu integrieren

2. Process Intelligence als Plattform-Schicht

Process Mining wird zu einer Schicht innerhalb von Automatisierungs- und CRM-Plattformen. Allein im letzten Jahr wurden 13 Akquisitionen im Markt für Process Intelligence-Software verzeichnet. Zum Beispiel:

• Salesforce erwarb Apromore
• SAP besitzt Signavio
• Microsoft erwarb Minit
• ServiceNow erwarb UltimateSuite.

Diese plattformnativen Mining-Tools können ihr eigenes System am besten verstehen und sind günstiger einzurichten. Sie können jedoch bei heterogenen Systemdaten versagen. Zum Beispiel werden solche Tools höchstwahrscheinlich Automatisierungsmöglichkeiten finden, die von den Agenten der Anbieter bedient werden können, während sie andere übersehen.

3. Umstieg auf Object-Centric Process Mining (OCPM)

Unternehmen bewegen sich vom fallbasierten Mining zu objektzentrierten Modellen.

• Ganzheitliche Modellierung: OCPM verfolgt mehrere verwandte Objekte (z. B. Bestellungen, Rechnungen, Sendungen) gleichzeitig.
• Funktionsübergreifende Transparenz: Es beseitigt isolierte Analysen und verdeutlicht, wie Prozesse abteilungsübergreifend ineinandergreifen.

4. Process Mining als Automatisierungs-Enabler

Der Fokus verschiebt sich von isolierten Projekten hin zu kontinuierlicher Optimierung.

• Gezielte 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 ökologische Ziele.

• Abfallreduzierung: Optimierte Lieferketten reduzieren den Energieverbrauch und Materialabfall.
• CO₂-Tracking: Prozessdaten ermöglichen die Überwachung von Umweltkennzahlen, die mit den Nachhaltigkeitszielen des Unternehmens in Einklang stehen.

FAQs

Weiterführende Literatur

Mehr zu Prozessverbesserungstechnologien:

• Top Prozess-Orchestrierungstools mit Vor- und Nachteilen
• SAP Process Orchestration: Top-Lösungen, Funktionen, Integrationen

Diese Forschung zitieren

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Referenzlinks

1.

How process mining drives business excellence with data insights | EY - India

2.

Full article: Process mining in supply chain management: state-of-the-art, use cases and research outlook

Taylor & Francis

3.

AI-Driven Process Mining for ESG Risk Assessment in Sustainable Management

MDPI

4.

Sanofi | QPR Process Mining Success Stories - Piraeus Bank

QPR Software Plc

5.

warehouse costs

6.

Gartner Magic Quadrant for Process Mining Platforms

7.

Deloitte Global Process Mining Survey 2025 | Deloitte Germany

Hazal Şimşek

Branchenanalystin

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Hazal ist eine Branchenanalystin bei AIMultiple, mit Schwerpunkt auf Process Mining und IT-Automatisierung.

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