Process mining vs. data mining

Data mining leverages different algorithms or methodologies to explore a given dataset. Similarly, process mining analyzes event logs and process-related data to “mine” processes.The full understanding of processes includes:Identifying process trends, patterns, and deviationsDetailed visualization of actual processesDefining automation opportunitiesDiscovering new ways to increase process efficiency

How does process mining work?

Process mining tools discover actual process models out of the raw event logs. By extracting event logs from each case, and combining them, these tools show companies how their processes actually perform.Understand how process mining works through the following steps: 1. These tools retrieve and analyze activity sequences from event logs to identify process variations.2. These tools extract the activity sequence for each case from the event logs.In this step, variations between cases will become apparent. These variations occur because of manual changes or errors in the process.3. After deriving the activity sequence of each case, process mining tools start to “merge” these sequences. As variations occur, the actual process will be more complicated than the planned one. This output also enables the company to understand where its process has deviated.

what is intelligent process mining?

Intelligent process mining is an AI-powered process mining software that leverages ML algorithms to automate process discovery, process analysis, process modeling and process diagnostics.

Process intelligence vs process mining

Some vendors refer to process-related tools, such as process management software or process mining, as process intelligence software. Process intelligence tools combine machine learning, process mining, task mining, and digital twin technologies for deeper insights.Many process mining tools benefit from process mining algorithms and context awareness to automatically collect and discover data and identify the root causes behind inefficiencies and deviations. ML also enables building predictive capabilities, generating a DTO or process simulation and offering task mining.

What are the process mining challenges and tips to improve?

1.Expand the coverage of process miningChallenge:Currently, process mining is limited to processes that take place on systems with detailed and accessible log files like SAP. However, a significant amount of employee activity takes place on the OS or the browser where personal and professional activities take place and logs may not be as detailed as an ERP.Advice:In these cases, enterprise AI agents can complete thousands of process runs to generate data which can be analyzed for bottlenecks. This is a novel use case which is not yet commercially offered but we expect AI agents to contribute significantly to process understanding within the next 3 years.Improve data qualityChallenge:PM tools may not inform you about data quality issues but the quality of their output relies on data quality. Most enterprise data can be incomplete, inaccurate, or have confusing timelines. Therefore, PM tools may analyze faulty data and provide inaccurate results.It is important for data analysts, domain experts, data stewards and others involved in data quality initiatives to clean and prepare the data before implementing process mining. Advice:It is recommended that businesses have data quality assurance strategies and incorporation with AI and ML algorithms and data quality tools to constantly improve data quality. Some of the ways the AI and ML can help with data quality is to - Automate the process of data entry - Identify and eliminate duplicate records - Deploy random forest algorithm to classify data.Accurate root cause analysisChallenge:Traditional process mining tools identify and portray process-related issues. Yet, they cannot provide granular answers on the root causes of these issues. Advice:However, this problem has been tackled by leveraging machine learning process mining algorithms in process mining. Combined with ML algorithms, diagnostic process mining identifies the root causes of the problems. There are 2 common approaches here: - Some PM vendors offer software providing detailed process data for business intelligence (BI) tools and machine learning platforms or separate PM discovery tools identifying root causes- Some other PM vendors integrate root cause analysis tools into the software to automatically run the analysisConvert unstructured data into machine-readable formatsChallenge:Business data can be both structured and unstructured, however, some traditional process mining tools can process structured data, leaving unstructured data, such as invoices or receipts, out of the investigation process. Advice:This problem can be tackled by integrating OCR, NLP, and machine learning algorithms to convert unstructured data into machine-readable formats in order to include all data sources in the decision-making process. However, converting unstructured data to machine readable data is an imperfect process and can introduce errors into process mining output. Therefore users need to pay attention in such cases.Enable faster process mining output generationChallenge:Traditional process mining tools used to provide less clarity in analyzing complex processes because they lacked the sophistication to evaluate processes with a large number of variables. For instance, including numerous stakeholders or extensive data in the process used to generate complexity in PM outputs which were hard for humans to understand and take action on. In addition to the number of tasks or variables added, in some cases, processes are heterogeneous and cross-sectional. For example, in healthcare processes, it becomes difficult to generalize and model processes that include heterogeneity and multi-disciplinary collaboration. Advice:New process mining tools that integrate AI and machine learning algorithms aim to overcome these complexity issues. For instance, leveraging AI and computer vision to capture and discover all process data, vendors can generate process mining output in a matter of days. A similar PM effort using traditional PM software could take months.Predict future process performanceChallenge:As the initial process mining tools focus on event data analysis, it monitors and analyzes past performances of processes rather than ongoing processes. As a result, it cannot alert users in cases of deviations or predict the process performance in the future. Advice:However, applications of AI and ML in process mining can help develop predictive and prescriptive process mining models where PM predicts final results and future events in terms of key performance indicators and can notify users of possible shortcomings or areas for improvement. Identify dependencies or bottlenecks within a processChallenge:Process mining does produce results in the shape of visualizations and tables, however, it requires the human analyst to interpret the outcomes and make suggestions to improve processes. Advice:Businesses can leverage AI and analytics tools to process results obtained from process mining tools in order to better identify dependencies or bottlenecks within a process.

The benefits of process mining

Reduced CostsProcess mining allows users to identify areas that require automation or any other change. Automating processes increases efficiency while reducing costs. Improved Customer ExperienceBy identifying bottlenecks, discovering areas of improvement, and optimizing different processes, the total process time reduces. This situation enables faster delivery for customers and improves their experience with businesses. As a result, customer satisfaction increases, impacting revenues and customer loyalty.Compliance BenefitsWhile auditing is a time-consuming process, fast analysis with process mining tools can shorten it. Besides, these tools can detect non-compliant processes and notify companies about such issues in real time. In a process mining case study, EY reduced its end-customer process analysis in less than a week by leveraging process mining.

What is object-centric process mining?

Object-centric process mining (OCPM) is a type of process mining that particularly analyzes the behavior of individual objects or entities. OCPM does not follow the case notion logic. It assumes that multiple case notions can coexist, and these cases (objects) can correspond to different object types.OCPM aims to overcome convergence and divergence issues by biasing process analysis. This technique assumes that: - Events can relate to multiple objects- Each event may contain various cases - A single case may include independent and repeated activities.How does object-oriented process mining work?Object-centric process mining works similarly to classical process mining. However, it extracts and analyzes object-specific data from event logs by: 1. Employing specialized algorithms and techniques, such as: - Data pre-processing - Data enrichment2. Data analysis methods, such as: - Clustering - Classification - Association rule mining.OCPM benefitsOCPM provides a more detailed analysis of the individual-level object behavior, including:- Interaction between different objects with the process - Impact of objects’ behavior on the process performance KPIs.

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Top 50 Process Mining Use Cases & Anwendungen

Hazal Şimşek

aktualisiert am 26. Feb. 2026

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Aktuelle Berichte prognostizieren, dass Process Mining-Fähigkeiten die Bemühungen zur Prozessverbesserung um 20 % steigern können.¹ Über theoretische Vorteile hinaus schließt die Untersuchung realer Use Cases und Fallstudien die Lücke zwischen Datenpotenzial und wirkungsvoller operativer Exzellenz und gewährleistet eine ergebnisorientierte Implementierung im gesamten Unternehmen. Erkunden Sie die gängigsten Use Cases innerhalb ihrer jeweiligen Kategorien:

Process Mining Use Cases nach allgemeinen Prozessen:
Process Mining Anwendungen nach Branche: Finanzen, Automobilindustrie, Banking, Bildung, Gesundheitswesen, Versicherungen, Logistik, Produktion
Process Mining Use Cases nach Geschäftsfunktion: Vertrieb, IT-Service-Management, Kundenservice & Nachhaltigkeit.

Sehen Sie sich die Top Use Cases und realen Fallstudien an:

Prozessmining-Software Anwendungsfälle mit Beispielen aus der Praxis

Herstellung

IT / Technologie

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.

Herstellung

IT / Technologie

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.

Versorgungsunternehmen

Finanzen

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.

Herstellung

IT / Technologie

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.

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.

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.

Einzelhandel

IT / Technologie

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.

Industrie

Geschäftsfunktion

Allgemeine Prozesse

Die folgende Grafik zeigt die Verteilung der Fallstudien über die Process Mining Use Cases:

1- Prozessentdeckung für die Automatisierung: Automatisierung bietet schnellere und kostengünstigere Lösungen. Unternehmen müssen jedoch ihre Geschäftsprozesse untersuchen, um Automatisierungstools wie robotic process automation (RPA) effizient einzusetzen.

2- Prozessoptimierung außer Automatisierung: Unternehmen können Process Mining für eine schnellere und genauere Prozessanalyse nutzen. Event-Logs lassen Rückschlüsse auf Performance-Metriken und models zu, um Engpässe und kostspielige Schritte für die Optimierung zu identifizieren. Beispielsweise haben wir jeden Vorteil von Process Mining in 51 Fallstudien evaluiert, was eine Reduzierung der Engpässe um 43 % und eine Eliminierung unnötiger Schritte um 4 % ergab

3- Konformitätsprüfung: Unternehmen können mit Konformitätsprüfungen feststellen, ob ihr Ist-Prozess den vorgegebenen Spezifikationen entspricht. Beispielsweise benötigen Einkaufsentscheidungen 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 zu gewährleisten.

4- Harmonisierung: Unternehmen können Process Mining einsetzen, um unterschiedliche Prozesse effizient zu harmonisieren. Erkenntnisse aus Process Mining-Tools ermöglichen eine schnelle Realisierung geplanter Synergien.

Reales Beispiel: 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 kombiniert werden können.

5- Prozesssimulation: Process Mining-Fähigkeiten können Prozesssimulation und prädiktive Analysen umfassen. Firmen können Zukunftsprognosen erstellen, indem sie ihre Prozesse mit den aus Event-Logs gewonnenen Daten analysieren und simulieren. Ihre prädiktive Analyse kann genutzt werden, um Stakeholder und Kunden zu informieren. Reales Beispiel: Die Kundin kann eine genaue Schätzung darüber erhalten, wann ihr Kreditantrag bearbeitet wird.

6- Organizational Mining: Prozess-Logs können organisatorische Beziehungen, Performance-Lücken und Best Practices identifizieren. Da jedoch fast alle Prozesse eine menschliche Komponente haben, können Prozessdaten genutzt werden, um die menschlichen Aspekte von Geschäftsprozessen zu verstehen und zu verbessern.

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 Mapping: Ein Process Mining-Tool kann die Customer Journey in einem bestimmten Kanal illustrieren, indem es Daten aus CRM- und Ticket-Systemen extrahiert. Dadurch erleichtert Process Mining die Verfolgung des Kundenerlebnisses, der Herausforderungen, mit denen Kunden konfrontiert sind, und der Interaktionen zwischen zuständigen Agenten und Kunden.

Andere Tools zur Verbesserung des Kundenservice umfassen:

ChatGPT für den Kundenservice und AI agents im Kundenservice

Finanzen

Hier behandeln wir Anwendungen von Process Mining in der Finanzfunktion von Unternehmen (nicht branchenspezifische Anwendungen für Finanzdienstleistungen):

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 Automatisierungspotenziale auf, welche die Genauigkeit erhöhen und Nacharbeit reduzieren. In einigen Process Mining-Fallstudien konnte ein Process Mining-Tool die Automatisierung um 35 % steigern und die Nacharbeitszeit um 52 % senken.

10- Eliminierung von Maverick Buying: 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 durch die folgenden Regeln erkennen können:

Ein Beleg sollte nicht 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- Aufdeckung 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 termingerechte Lieferungen erreichen.

Forderungsmanagement

12- Maßnahmen zur Förderung termingerechter Zahlungen entdecken: Kunden zahlen nicht immer pünktlich. Letztendlich können Unternehmen ihre Forderungen nicht rechtzeitig eintreiben, was sich auf andere Prozesse auswirken kann. Process Mining kann die Ursachen für dieses Problem identifizieren und geeignete Lösungen finden.

13- Schnellere Fakturierung: Die Abrechnung Ihrer Kunden ist ein weiterer Prozess, der von Zeit zu Zeit teuer und kompliziert werden kann. Process Mining entdeckt die Engpässe im Fakturierungsprozess und kann Wege finden, ihn zu automatisieren. Infolgedessen ist es möglich, Rechnungskosten zu senken und eine schnellere Fakturierung zu ermöglichen.

Kreditorenbuchhaltung

14- Reduzierung verspäteter Zahlungen: Unternehmen können ihre Geschäftsprozesse analysieren, um die Gründe für ihre verspäteten Zahlungen aufzudecken. Durch die Behebung dieser Ineffizienzen können Unternehmen verspätete Zahlungen reduzieren und Skonto-Vorteile verbessern.

15- Identifizierung der realen Gründe hinter fehlerhaften Rechnungen: Fehler in Rechnungen oder doppelte Zahlungen sind häufige Probleme, die zu einer zusätzlichen Arbeitsbelastung führen. Unternehmen können die Gründe für diese Fälle mit Process Mining identifizieren. Es wird angegeben, dass Process Mining-Software doppelte Zahlungen 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 den Vergleich von „Vorher“ und „Nachher“ der Prozesse.

17- Verbesserung der Reaktionszeit: Während die traditionelle Prozessentdeckung Monate dauern kann, ist Process Mining schneller. Infolgedessen können Berater wie EY die Prozessanalyse für Endkunden innerhalb weniger Tage mithilfe von Process Mining-Tools 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 unter Einsatz von Process Mining implementiert. Das Unternehmen erreichte sein Ziel, die Risiken durch eine erhöhte Sichtbarkeit des ERP-Systems und der operativen Prozesse zu reduzieren.

20- Reduzierte Kosten in 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 sowie die Risiken von ERP-Deployments reduzierte, obwohl dies nicht das primäre Ziel des Projekts war.

21- Höhere Erstlösungsrate: IT-Systeme liefern beim ersten Versuch möglicherweise nicht die richtige Lösung. Process Mining-Tools können datengesteuerte Erkenntnisse liefern, um die Erstlösungsrate zu erhöhen.

22- Entdeckung der Ursachen von Verzögerungen: Lang laufende Tickets sind ein häufiges Problem. Unternehmen können ihre Prozesse analysieren, um zu verstehen, warum diese Tickets so lange offen sind. Aus den Ergebnissen der Process Mining-Tools können Unternehmen Mängel in ihren IT-Systemen entdecken.

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 % verkürzen.

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Vertrieb

Lead-To-Order

24- Reduzierte Vertriebszykluszeit: Lead-to-Order-Prozesse können lange dauern. Dies führt dazu, dass sich die Amortisationszeit von Marketinginvestitionen erhöht. Unternehmen können die Gründe hinter diesem Problem aufdecken und Maßnahmen ergreifen, um die Vertriebszykluszeit zu reduzieren.

25- Erhöhte Konversionsrate: Die Umwandlung von Marketingstrategien in Verkäufe ist für Unternehmen entscheidend. Mit einem Process Mining-Tool können Unternehmen herausfinden, ob sie über die richtigen Strategien zur Steigerung der Konversionsraten verfügen.

Order-to-Cash

Order-to-Cash (O2C) umfasst alle Schritte vom Bestelleingang bis zum Abschluss der Zahlung und Lieferung. Process Mining kann helfen, all die kleinen Engpässe im Prozess zu identifizieren, die einen reibungslosen Ablauf behindern.

26- Steigerung der termingerechten Lieferung: Für die Kundenzufriedenheit sind termingerechte Lieferungen essenziell. Unternehmen können Process Mining nutzen, um die Gründe für verspätete Lieferungen aufzudecken.

27- Identifizierung von Gründen, die den monatlichen Umsatz beeinträchtigen: Unternehmen können in diesem Prozess aufgrund von langwierigen Sperren oder Bestellstornierungen einen Teil ihrer Einnahmen verlieren. Process Mining-Tools können die Grundursachen dieser Probleme aufzeigen, und Unternehmen können diese Verluste entsprechend minimieren.

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

29- Identifizierung der Ursachen für Bestelländerungen: Kunden ändern manchmal ihre Bestellungen, was dazu führt, dass Prozesse länger dauern. Die Unklarheit in den Vorbestellungsphasen kann diese Änderungen verursachen. Unternehmen versuchen, diese Bestelländerungen zu reduzieren, um ihre Prozesse zu stabilisieren.

30- Benchmarking der Menge an Retouren: Unternehmen können den Wert der zurückgesandten Waren mithilfe von Process Mining ermitteln. Basierend auf dieser Erkenntnis können sie sich auf die Verbesserung ihrer Order-to-Cash-Prozesse konzentrieren.

Nachhaltigkeit

31. Auditierung des CO2-Fußabdrucks:

Ein potenzieller Process Mining Use Case besteht darin, traditionelle Event-Logs (z. B. Versand- und Fertigungsschritte) mit Energieverbrauchs- und Abfalldaten zu verknüpfen. Auf diese Weise können Firmen „CO2-Engpässe“ identifizieren, bei denen Prozessineffizienzen direkt mit den Umweltauswirkungen korrelieren, was ein datengesteuertes ESG-Reporting ermöglicht.

Reales Beispiel: In einer akademischen Forschungsarbeit nutzte ein globaler Hersteller Object-Centric Process Mining (OCPM), um Produktionslinien zu überwachen. Die Forscher fanden heraus, dass das Zusammenspiel zwischen Stillstandszeiten der Anlagen und batch scheduling 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-Fähigkeiten kombiniert werden, um die Identifizierung von ESG-Risiken in Großprojekten, wie Bau- oder Infrastrukturentwicklungen, zu automatisieren. Dieser „Forensic ESG“-Ansatz stellt sicher, dass Umwelt- und Sozialrisiken bereits während der Planungs- und Ausführungsphasen und nicht erst bei Audits nach Projektende erkannt werden.

Reales Beispiel: Ein digitales Framework, das auf über 100 Bauprojekte angewendet wurde, nutzte Process Mining und Machine Learning, um ESG-Fehler vorherzusagen. Das Framework lieferte:

Automatisierte Risiko-Checklisten, die die menschliche Variabilität im ESG-Reporting reduzierten.
Echtzeit-Überwachung von Umweltindikatoren (Wasserverbrauch, Bodenverschmutzung), die von IoT-Sensoren in das Prozessmodel eingespielt wurden.
Verbesserte Konsistenz bei der ESG-Risikoklassifizierung.³

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Automobilindustrie

33- After-Sales-Services: After-Sales-Services beziehen sich auf den Kundensupport für Fahrzeugbesitzer, um deren Erfahrung mit dem Unternehmen zu verbessern und gleichzeitig Feedback zum Produkt und Service zu erhalten. Automobilhersteller können Process Mining einsetzen, um Erkenntnisse aus After-Sales-Aufgaben und -Operationen zu gewinnen. Diese Erkenntnisse können die After-Sales-Services verbessern.

Banking

Banken profitieren ebenfalls von Prozessoptimierungen, da die meisten Bankprozesse immer noch Altsysteme und papierbasierte Dokumentationen enthalten. Process Mining-Tools können helfen, Engpässe und Automatisierungsmöglichkeiten zu identifizieren, um die Kundenzufriedenheit und Effizienz zu steigern. Zu optimierende Prozesse sind unter anderem:

34- Hypotheken: Hypotheken sind der komplizierteste B2C-Kreditprozess, und in den meisten Fällen gibt es Optimierungsmöglichkeiten. Mithilfe von Process Mining können Banken Hypotheken-Workflows visualisieren, um Verzögerungen durch repetitive Aktionen zu erkennen. Dies hilft, die Wartezeit für 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-Journey von Kreditanträgen zu visualisieren. Dadurch wird identifiziert, wo manuelle „Stopps“ auftreten, wie z. B. wiederholte Dokumentenanforderungen oder redundante Bonitätsprüfungen, die Kunden frustrieren und die Betriebskosten erhöhen.

Reales Beispiel: Die Piraeus Bank analysierte über 1 Million Event-Logs in ihren Verbraucherkreditprozessen, um die Grundursachen für langsame Genehmigungen zu identifizieren. Ihre Konformitäts- und Entdeckungsanalyse führte zu folgenden Ergebnissen:

Die durchschnittliche Bearbeitungszeit für Anträge sank von 35 Minuten auf 5 Minuten.
Eine Reduzierung der gesamten Durchlaufzeit für die Kreditauszahlung um 86 %.
Es wurde festgestellt, dass eine fehlende standardisierte Dateneingabe für 40 % der Nacharbeitsschleifen verantwortlich war.⁴

Bildung

37- Online-Lernplattformen: Process- und Task-Mining können Details darüber preisgeben, wie Benutzer auf Lernplattformen navigieren, um das Benutzererlebnis für Studenten zu verbessern. Beispielsweise kann Process Mining die potenziellen Grundursachen für die Abbruchraten von Studenten auf einer bestimmten Plattform aufzeigen, wie z. B. die Länge der Videos oder die Organisation der Materialien.

Gesundheitswesen

38- Administrative Prozesse: Process Mining entdeckt Event-Logs, die Informationen über Prozesse im Gesundheitswesen enthalten, einschließlich des zuständigen Personals, der Schritte und der Kosten der Prozesse, und identifiziert Verbesserungspotenziale.

39- Klinische Pfade: Diese dienen der Standardisierung medizinischer Praktiken und erkennen Probleme, die zu falschen Behandlungen oder Verzögerungen führen könnten, was für viele Patienten (z. B. bei Krebs) entscheidend ist. Process Mining kann eingesetzt werden, um klinische Pfade zu identifizieren und Engpässe sowie Anomalien zu verfolgen.

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Versicherungen

40- Risikobewertung: Versicherungsunternehmen berechnen Risiken, um Prämien festzulegen. Eine Überschätzung des Risikos kann zum Verlust von Kunden führen, 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-Ratio: Versicherungsgesellschaften versuchen, ihre Quote-to-Bind-Ratio zu reduzieren, welche die Konversionsrate von Angeboten zu verbindlichen Policen misst. Process Mining bietet Erkenntnisse zur Optimierung der Abläufe durch die Behebung von Ineffizienzen und die Nutzung von Automatisierungsmöglichkeiten.

Logistik

42- Reduzierung der Lagerkosten: Es ist schwierig zu identifizieren, welche Lager Logistikprobleme verursachen. Fehler in den Beständen führen ebenfalls zu zusätzlichen Lagerkosten. Process Mining bietet volle 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 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 % steigern können.⁶.

44- Identifizierung der Ursachen von Verzögerungen: Logistikverzögerungen können zu verspäteten Lieferungen führen und den erwarteten Umsatz reduzieren. Process Mining kann die Grundursachen dieser Verzögerungen aufdecken. Unternehmen können sich auf diese Probleme konzentrieren, um mögliche Umsatzverluste abzuwenden. Einige Unternehmen gaben an, ihre termingerechte Lieferung um 18 % gesteigert zu haben.⁷

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 verkürzen, indem sie diese Ineffizienzen beheben.

46- Reduzierte Nacharbeit in der Produktion: Unternehmen können ihre Nacharbeit reduzieren, indem sie In-Prozess-Warnungen erstellen. Sobald die Fertigung vom Standard abweicht, kann die Process Mining-Software die relevanten Einheiten in Echtzeit informieren. Der Vorteil ist, dass Unternehmen dadurch qualitativ hochwertigere Produkte erhalten.

Softwareindustrie

47. Verfolgung der Lebenszyklus-Aktivitäten: Der Software Development Life Cycle (SDLC) bezieht sich auf die erforderlichen Phasen bei der Softwareentwicklung. Process Mining kann helfen, den gesamten Softwareentwicklungslebenszyklus zu verfolgen, indem es das tatsächliche Prozessmodel entdeckt und abbildet. Auf diese Weise können Entwickler und Projektmanager feststellen, ob Schritte übersprungen wurden.

48. Überwachung und Management von Softwareprojekten: Process Mining kann den gesamten Projektfluss abbilden, sodass jede Partei im Softwareentwicklungsteam das Projekt überwachen und verwalten kann, während Probleme und Risikobereiche identifiziert werden. Zudem illustriert Process Mining Prozess-KPIs (z. B. Kosten und Zeit), Ressourcen und die am gegebenen Prozess beteiligten Parteien.

Reales Beispiel

Zum Beispiel wendete ein BPM-Softwareanbieter in Australien Process Mining an, um die Projektreise seiner Kunden zu steuern. Mithilfe von Process Mining identifizierte und löste das Unternehmen Compliance- und Performance-Probleme.

49. Qualitätssicherung: QAs kontrollieren die Benutzbarkeit, Genauigkeit, Wartbarkeit und Portabilität der 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.

Reales Beispiel

In einer Fallstudie setzten Forscher Process Mining in einem Softwareentwicklungsprozess-dataset eines brasilianischen Softwarehauses mit mehr als 2.000 Fällen ein. 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 waren.

50. Incident Management: Incident Management befasst sich mit ungeplanten Aktivitäten, die die Servicequalität beeinträchtigen. Process Mining verbessert das Incident Management durch die Identifizierung von Automatisierungs- und Optimierungsmöglichkeiten. Prädiktives Process Mining und Überwachungsfunktionen helfen Entwicklern, Testern und Managern, potenzielle Incidents vorherzusagen und einzugreifen, bevor sie auftreten.

Reales Beispiel

In einer Fallstudie wendeten Forscher Process Mining auf Softwareentwicklungsprozesse an und stellten fest, dass:

3 Benutzer im Support-Team am häufigsten für die Nacharbeit von Elementen verantwortlich waren
Der Analyseschritt im model wurde in realen Anwendungen übersprungen
50 % der Entitäten, für die keine Analyse durchgeführt wurde, eine erforderliche Nacharbeit benötigten.

Sehen Sie sich Backup-Management-Software und Observability-Software für weitere Informationen zu Technologien der Softwareindustrie an.

Was ist Process Mining?

Process Mining ist eine Methode, die Event-Logs extrahiert und analysiert, um Details von Geschäftsprozessen offenzulegen. 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:

Tool	Bestens geeignet für	OCPM-Support	Kostenlose Testversion	Score
ARIS	Governance, Risk und Compliance (GRC)	❌	❌	4.2 basierend auf 169 Bewertungen
Celonis	ERP-fokussiert	✅	✅	4.3 basierend auf 479 Bewertungen
IBM Process Mining	Prescriptive AI & Hybrid Cloud	✅	✅	4.4 basierend auf 218 Bewertungen
iGrafx Process360	Kombiniertes Mining, Modeling & Simulation	❌	✅	4.7 basierend auf 125 Bewertungen
KYP.ai	Moderne AI-first Prozessintelligenz	❌	❌	-
Microsoft Power Automate	Microsoft-Ökosystem-Integration	❌	✅	4.4 basierend auf 1,087 Bewertungen
SAP Signavio	SAP-Ökosystem-Integration	❌	❌	4.0 basierend auf 47 Bewertungen
ServiceNow Process Mining	ServiceNow-Deployments	❌	✅	-
UiPath Process Mining	Automatisierungsfokussiert	❌	❌	4.3 basierend auf 105 Bewertungen

Process Mining Trends

Gartner berichtet, dass 80 % der Organisationen planen, Process Mining bis Ende dieses Jahres in mindestens 10 % ihrer Geschäftsabläufe zu integrieren.⁸

1. AI-Integration

Während derzeit 25 % der Organisationen AI mit Process Mining kombinieren, planen 74 %, AI in kommende Initiativen einzubeziehen.⁹Zu den Schlüsselbereichen gehören:

Prädiktive und präskriptive Analysen: AI prognostiziert Lieferverzögerungen, Compliance-Risiken und operative Engpässe, bevor finanzielle Auswirkungen eintreten.
Generative AI (GenAI): Natürlichsprachige Schnittstellen ermöglichen es Geschäftsanwendern, komplexe Prozessdaten ohne technische Expertise abzufragen.
Kontextuelle Intelligenz: Process Mining liefert einen strukturierten operativen Kontext, was die Relevanz und Genauigkeit von AI-models verbessert.

2. Wechsel zu Object-Centric Process Mining (OCPM)

Organisationen bewegen sich vom fallbasierten Mining hin zu objektzentrierten models.

Holistische Modellierung: OCPM verfolgt mehrere verwandte Objekte (z. B. Bestellungen, Rechnungen, Sendungen) gleichzeitig.
Funktionsübergreifende Sichtbarkeit: Es beseitigt isolierte Analysen und klärt, wie Prozesse über Abteilungen hinweg interagieren.

4. Process Mining als Automatisierungs-Enabler

Der Fokus verschiebt sich von isolierten Projekten hin zur kontinuierlichen Optimierung.

Gezielte RPA: Engpässe werden vor der Automatisierung behoben, wodurch das Risiko reduziert wird, ineffiziente Workflows zu skalieren.
Konformitätsprüfung: Echtzeit-Ausführungsdaten werden mit Ziel-models verglichen, um Abweichungen und Compliance-Lücken zu erkennen.

5. Nachhaltigkeit

Prozessoptimierung unterstützt auch Umweltziele.

Abfallreduzierung: Optimierte Lieferketten reduzieren den Energieverbrauch und Materialabfälle.
CO2-Tracking: Prozessdaten ermöglichen die Überwachung von Umweltmetriken, die an den Nachhaltigkeitszielen des Unternehmens ausgerichtet sind.

FAQs

Data Mining nutzt verschiedene Algorithmen oder Methodiken, um einen gegebenen dataset zu untersuchen. In ähnlicher Weise analysiert Process Mining Event-Logs und prozessbezogene Daten, um Prozesse zu „minen“.
Das vollständige Verständnis von Prozessen umfasst:
Identifizierung von Prozesstrends, Mustern und Abweichungen
Detaillierte Visualisierung tatsächlicher Prozesse
Definition von Automatisierungsmöglichkeiten
Entdeckung neuer Wege zur Steigerung der Prozesseffizienz

Process Mining-Tools entdecken tatsächliche Prozess-models aus den rohen Event-Logs. Durch das Extrahieren von Event-Logs aus jedem Fall und deren Kombination zeigen diese Tools Unternehmen, wie ihre Prozesse in der Realität ablaufen.

Verstehen Sie, wie Process Mining funktioniert, durch die folgenden Schritte:

1. Diese Tools rufen Aktivitätssequenzen aus Event-Logs ab und analysieren sie, um Prozessvariationen zu identifizieren.
2. Diese Tools extrahieren die Aktivitätssequenz für jeden Fall aus den Event-Logs. In diesem Schritt werden Variationen zwischen den Fällen deutlich. Diese Variationen treten aufgrund manueller Änderungen oder Fehler im Prozess auf.
3. Nach der Ableitung der Aktivitätssequenz jedes Falls beginnen Process Mining-Tools, diese Sequenzen zu „verschmelzen“. Da Variationen auftreten, wird der tatsächliche Prozess komplizierter sein als der geplante. Dieses Ergebnis ermöglicht es dem Unternehmen auch zu verstehen, wo sein Prozess abgewichen ist.

Intelligentes Process Mining ist eine AI-gestützte Process Mining-Software, die ML-Algorithmen nutzt, um die Prozessentdeckung, Prozessanalyse, Prozessmodellierung und Prozessdiagnostik zu automatisieren.

Einige Anbieter bezeichnen prozessbezogene Tools, wie Prozessmanagement-Software oder Process Mining, als Prozessintelligenz-Software. Prozessintelligenz-Tools kombinieren Machine Learning, Process Mining, Task Mining und Digital-Twin-Technologien für tiefere Einblicke.

Viele Process Mining-Tools profitieren von Process Mining-Algorithmen und Kontextbewusstsein, um Daten automatisch zu sammeln und zu entdecken sowie die Grundursachen hinter Ineffizienzen und Abweichungen zu identifizieren. ML ermöglicht zudem den Aufbau prädiktiver Fähigkeiten, die Generierung eines DTO oder einer Prozesssimulation sowie das Angebot von Task Mining.

1. Erweiterung der Abdeckung von Process Mining

Herausforderung:
Derzeit ist Process Mining auf Prozesse beschränkt, die in Systemen mit detaillierten und zugänglichen Log-Dateien wie SAP stattfinden.

Ein erheblicher Teil der Mitarbeiteraktivitäten findet jedoch im Betriebssystem oder im Browser statt, wo persönliche und berufliche Aktivitäten ablaufen und die Logs möglicherweise nicht so detailliert sind wie in einem ERP.

Rat:
In diesen Fällen können enterprise AI agents Tausende von Prozessdurchläufen abschließen, um Daten zu generieren, die auf Engpässe analysiert werden können. Dies ist ein neuartiger Use Case, der kommerziell noch nicht angeboten wird, aber wir erwarten, dass AI agents innerhalb der nächsten 3 Jahre erheblich zum Prozessverständnis beitragen werden.

Verbesserung der Datenqualität

Herausforderung:
PM-Tools informieren Sie möglicherweise nicht über Datenqualitätsprobleme, aber die Qualität ihrer Ergebnisse hängt von der Datenqualität ab. Die meisten Unternehmensdaten können unvollständig, ungenau sein oder verwirrende Zeitlinien haben. Daher können PM-Tools fehlerhafte Daten analysieren und ungenaue Ergebnisse liefern.
Es ist wichtig, dass Datenanalysten, Domänenexperten, Data Stewards und andere, die an Datenqualitätsinitiativen beteiligt sind, die Daten bereinigen und vorbereiten, bevor sie Process Mining implementieren.

Rat:
Es wird empfohlen, dass Unternehmen Strategien zur Datenqualitätssicherung sowie eine Integration von AI- und ML-Algorithmen und Datenqualitätstools haben, um die Datenqualität ständig zu verbessern.

Einige Wege, wie AI und ML bei der Datenqualität helfen können, sind:
– Automatisierung des Dateneingabeprozesses
– Identifizierung und Eliminierung doppelter Datensätze
– Einsatz des Random-Forest-Algorithmus zur Datenklassifizierung.

Genaue Ursachenanalyse

Herausforderung:
Traditionelle Process Mining-Tools identifizieren und stellen prozessbezogene Probleme dar. Dennoch können sie keine detaillierten Antworten auf die Grundursachen dieser Probleme geben.

Rat:
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 Grundursachen der Probleme. Hier gibt es zwei gängige Ansätze:

– Einige PM-Anbieter bieten Software an, die detaillierte Prozessdaten für Business-Intelligence (BI)-Tools und Machine Learning-Plattformen bereitstellt, oder separate PM-Discovery-Tools zur Identifizierung von Grundursachen
– Einige andere PM-Anbieter integrieren Tools zur Ursachenanalyse in die Software, um die Analyse automatisch durchzuführen

Umwandlung unstrukturierter Daten in maschinenlesbare Formate

Herausforderung:
Geschäftsdaten können sowohl strukturiert als auch unstrukturiert sein; einige traditionelle Process Mining-Tools können jedoch nur strukturierte Daten verarbeiten, wodurch unstrukturierte Daten, wie Rechnungen oder Belege, aus dem Untersuchungsprozess ausgeschlossen werden.

Rat:
Dieses Problem kann durch die Integration von OCR, NLP und Machine Learning-Algorithmen gelöst werden, um unstrukturierte Daten in maschinenlesbare Formate umzuwandeln, damit alle Datenquellen in den Entscheidungsprozess einfließen.

Die Umwandlung unstrukturierter Daten in maschinenlesbare Daten ist jedoch ein unvollkommener Prozess und kann Fehler in die Process Mining-Ergebnisse einführen. Daher müssen Benutzer in solchen Fällen aufmerksam sein.

Ermöglichung einer schnelleren Generierung von Process Mining-Ergebnissen

Herausforderung:
Traditionelle Process Mining-Tools boten früher weniger Klarheit bei der Analyse komplexer Prozesse, da ihnen die Raffinesse fehlte, Prozesse mit einer großen Anzahl von Variablen auszuwerten. Beispielsweise führte die Einbeziehung zahlreicher Stakeholder oder umfangreicher Daten in den Prozess früher zu einer Komplexität in den PM-Ergebnissen, die für Menschen schwer zu verstehen waren und bei denen es schwierig war, Maßnahmen zu ergreifen.

Zusätzlich zur Anzahl der hinzugefügten Aufgaben oder Variablen sind Prozesse in einigen Fällen heterogen und querschnittlich. Beispielsweise wird es in Prozessen des Gesundheitswesens schwierig, Prozesse zu generalisieren und zu modellieren, die Heterogenität und multidisziplinäre Zusammenarbeit beinhalten.

Rat:
Neue Process Mining-Tools, die AI- und Machine Learning-Algorithmen integrieren, zielen darauf ab, diese Komplexitätsprobleme zu überwinden. Beispielsweise können Anbieter durch den Einsatz von AI und computer vision zur Erfassung und Entdeckung aller Prozessdaten Process Mining-Ergebnisse innerhalb weniger Tage generieren. Ein ähnlicher PM-Aufwand mit traditioneller PM-Software könnte Monate dauern.

Vorhersage der zukünftigen Prozessperformance

Herausforderung:
Da sich die ersten Process Mining-Tools auf die Analyse von Event-Daten konzentrierten, überwachen und analysieren sie vergangene Leistungen von Prozessen statt laufender Prozesse. Infolgedessen können sie Benutzer nicht bei Abweichungen warnen oder die Prozessperformance in der Zukunft vorhersagen.

Rat:
Anwendungen von AI und ML in Process Mining können jedoch helfen, prädiktive und
präskriptive Process Mining-models zu entwickeln, bei denen PM Endergebnisse und zukünftige Ereignisse in Bezug auf Key Performance Indicators vorhersagt und Benutzer über mögliche Mängel oder Verbesserungsbereiche benachrichtigen kann.

Identifizierung von Abhängigkeiten oder Engpässen innerhalb eines Prozesses

Herausforderung:
Process Mining liefert zwar Ergebnisse in Form von Visualisierungen und Tabellen, es erfordert jedoch einen menschlichen Analysten, um die Ergebnisse zu interpretieren und Vorschläge zur Prozessverbesserung zu machen.

Rat:
Unternehmen können AI- und Analysetools 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 eine Automatisierung oder eine andere Änderung erfordern. Die Automatisierung von Prozessen steigert die Effizienz und reduziert gleichzeitig die Kosten.
Verbessertes Kundenerlebnis
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 die Umsätze und die Kundenloyalität auswirkt.
Compliance-Vorteile
Während Auditing ein zeitaufwendiger Prozess ist, kann eine schnelle Analyse mit Process Mining-Tools diesen verkürzen. Zudem können diese Tools nicht konforme Prozesse erkennen und Unternehmen in Echtzeit über solche Probleme benachrichtigen. In einer Process Mining-Fallstudie reduzierte EY seine Prozessanalyse für Endkunden auf weniger als eine Woche, indem es Process Mining einsetzte.

Object-Centric Process Mining (OCPM) ist eine Art von Process Mining, die insbesondere das Verhalten einzelner Objekte oder Entitäten analysiert. OCPM folgt nicht der Logik des Fallbegriffs. 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 gezielte 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 beinhalten kann.

Wie funktioniert objektorientiertes Process Mining?

Object-Centric Process Mining funktioniert ähnlich wie klassisches Process Mining. Es extrahiert und analysiert jedoch objektspezifische Daten aus Event-Logs durch:

1. Einsatz spezialisierter Algorithmen und Techniken, wie z. B.:
– Daten-Preprocessing
– Datenanreicherung
2. Datenanalysemethoden, wie z. B.:
– Clustering
– Klassifizierung
– Association Rule Mining.

OCPM-Vorteile
OCPM bietet eine detailliertere Analyse des Objektverhaltens auf individueller Ebene, einschließlich:
– Interaktion zwischen verschiedenen Objekten mit dem Prozess
– Einfluss des Objektverhaltens auf die Prozessperformance KPIs.

Weiterführende Literatur

Mehr zu Technologien der Prozessverbesserung:

Diese Forschung zitieren

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Hazal Şimşek (2026) - "Top 50 Process Mining Use Cases & Anwendungen". Online veröffentlicht auf AIMultiple.com. Abgerufen am 26. Februar 2026, von: https://aimultiple.com/process-mining-use-cases [Online-Ressource]

Şimşek, H. (2026, 26. Februar). Top 50 Process Mining Use Cases & Anwendungen. AIMultiple. https://aimultiple.com/process-mining-use-cases

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