Top 50 Process-Mining-Anwendungsfälle mit 42 Fallstudien

Jüngste 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 Umsetzung 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, Bildungswesen, Gesundheitswesen, Versicherungswesen, Logistik, Produktion
• Process-Mining-Anwendungsfälle nach Unternehmensfunktion: Vertrieb, IT-Service-Management, Kundenservice & Nachhaltigkeit.

Sehen Sie sich die wichtigsten Anwendungsfälle und Praxisbeispiele 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 wie Zeitersparnis, Kostenreduzierung oder eine prozentuale Verbesserung meldet:

Beachten Sie, dass jede Fallstudie einem oder mehreren der sechs dargestellten Anwendungsfälle zugeordnet wurde, da eine einzelne Fallstudie mehrere Anwendungsfälle abdecken kann. Die Prozessoptimierung wird danach unterteilt, ob der Fall ausdrücklich Automatisierung (RPA oder Bots) umfasst.

1- Prozesserkennung für Automatisierung: Automatisierung bietet schnellere und kostengünstigere Lösungen. Unternehmen müssen jedoch ihre Geschäftsprozesse untersuchen, um Automatisierungstools wie Robotic Process Automation (RPA) oder einen KI-Agenten einsetzen zu können.

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 zum Beispiel alle Vorteile von Process Mining in 51 Fallstudien ausgewertet und dabei eine Reduzierung der Engpässe um 43 % und eine Eliminierung unnötiger Schritte um 4 % festgestellt

3- Konformitätsvalidierung: Unternehmen können mit Konformitätsprüfungen prüfen, ob ihre Ist-Prozesse den vorgegebenen Spezifikationen entsprechen. Beispielsweise erfordern Einkaufsentscheidungen je nach Ticketgröße und Art des gekauften Artikels unterschiedliche Genehmigungen.

Nicht konforme Fälle, Abweichungsgründe 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 und erreicht so eine reibungslose Kundenerfahrung und gewinnt Erkenntnisse darüber, wie diese Prozesse effektiv miteinander verbunden werden können.

5- Prozesssimulation: Process-Mining-Funktionen können Prozesssimulation und Predictive Analytics umfassen. Unternehmen können durch das Mining und Simulieren ihrer Prozesse mit den aus Ereignisprotokollen gewonnenen Daten zukünftige Vorhersagen treffen. Ihre prädiktive Analyse kann genutzt werden, um Stakeholder und Kunden zu informieren.

6- Organisations-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 einzelnen 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: 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 Nachverfolgung der Kundenerfahrung, der Herausforderungen, mit denen Kunden konfrontiert sind, und der Interaktionen zwischen zuständigen 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 Finanzfunktion 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 verlängern 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 % 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 besseren Nutzung von Rahmenverträgen finden. Process-Mining-Anbieter behaupten, dass sie Maverick-Buying anhand der folgenden Regeln erkennen können:

• Es sollte keine Quittung erstellt werden, bevor eine Bestellung angelegt 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 erfolgt)

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

Forderungen

12- Maßnahmen zur Förderung pünktlicher Zahlungen identifizieren: Kunden zahlen nicht immer pünktlich. Unternehmen können ihre Forderungen am Ende nicht rechtzeitig einziehen, und dies kann andere Prozesse beeinträchtigen. Process Mining kann die Ursachen dieses Problems identifizieren und geeignete Lösungen finden.

13- Schnellere Rechnungsstellung: Auch die Rechnungsstellung an Ihre Kunden ist ein Prozess, der mitunter teuer und kompliziert werden kann. Process Mining deckt die Engpässe im Rechnungsstellungsprozess auf und kann Wege finden, ihn zu automatisieren. Dadurch ist es möglich, Rechnungskosten zu senken und eine schnellere Rechnungsstellung zu ermöglichen.

Kreditoren

14- Verringerung verspäteter Zahlungen: Unternehmen können ihre Geschäftsprozesse minen, um die Gründe für verspätete Zahlungen aufzudecken. Durch die Behebung dieser Ineffizienzen können Unternehmen verspätete Zahlungen reduzieren und Skonti verbessern.

15- Identifizierung der wahren Gründe für fehlerhafte Rechnungen: Fehler auf Rechnungen oder doppelte Zahlungen sind häufige Probleme, die zusätzlichen Arbeitsaufwand verursachen. Unternehmen können mit Process Mining die Gründe für diese Fälle identifizieren. Es wird angegeben, dass Process-Mining-Software die doppelten Zahlungen von Kunden um 67 % reduzieren kann.

Audit

16- „Vorher“ und „Nachher“ vergleichen: Wenn ein Unternehmen eine Änderung an einem Prozess vornimmt, kann die Überprüfung der Verbesserung eine Herausforderung sein. Für Berater ermöglicht Process Mining, das „Vorher“ und „Nachher“ von Prozessen miteinander in Beziehung zu setzen.

17- Reaktionszeit verbessern: Während die traditionelle Prozesserkennung Monate dauern kann, ist Process Mining schneller. Dadurch können Berater wie EY die End-to-End-Prozessanalyse für Kunden mithilfe von Process-Mining-Tools innerhalb weniger Tage abschließen

18- Risikoidentifizierung: 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 durch den Einsatz von Process Mining ein neues ERP-System 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, auch wenn dies nicht das primäre Ziel des Projekts war.

21- Höhere 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 von Verzögerungen erkennen: Lang laufende Tickets sind ein häufiges Problem. Unternehmen können ihre Prozesse minen, um zu verstehen, warum diese Tickets lange geöffnet 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 zu finden, die automatisiert werden können, und so schnellere Lösungszeiten zu erreichen. Einige Fallstudien behaupten, dass Process-Mining-Tools die Lösungszeiten um 65 % senken.

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Vertrieb

Lead-To-Order

24- Verkürzte Vertriebszykluszeit: Lead-to-Order-Prozesse können lange dauern. Dadurch verlängert sich die Amortisationszeit von Marketinginvestitionen. Unternehmen können die Gründe für dieses Problem aufdecken und Maßnahmen ergreifen, um die Vertriebszykluszeit zu verkürzen.

25- Erhöhte Conversion-Rate: Marketingstrategien in Verkäufe umzuwandeln, 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 Erhalt einer Bestellung bis zum Abschluss von Zahlung und Lieferung. Process Mining kann helfen, all die kleinen Engpässe zu identifizieren, die im Prozess bestehen könnten und einen reibungslosen Ablauf behindern.

26- Erhöhung 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 Wartezustände oder Auftragsstornierungen verlieren. Process-Mining-Tools können die Ursachen dieser Probleme aufzeigen, und Unternehmen können diese Verluste entsprechend minimieren.

28- Identifizierung wichtiger Regionen: Mit Process Mining können Unternehmen ihre wertvollen Kunden und kritischen Bereiche identifizieren, um sich auf diese Bereiche zu konzentrieren.

29- Identifizierung der Ursachen von Auftragsänderungen: Kunden ändern manchmal ihre Bestellungen, was zu längeren Prozesszeiten führt. Die Unklarheit der Vorbestellungsphasen kann diese Auftragsänderungen verursachen. Unternehmen ziehen es vor, diese Auftragsänderungen zu verringern, um ihre Prozesse zu stabilisieren.

30- Benchmarking der Menge retournierter Waren: Unternehmen können den Wert retournierter Waren mithilfe von Process Mining ermitteln. Auf der Grundlage dieser Erkenntnisse können sie sich auf die Verbesserung ihrer Order-to-Cash-Prozesse konzentrieren.

Nachhaltigkeit

31. Carbon-Footprint-Auditierung:

Ein möglicher Process-Mining-Anwendungsfall besteht darin, traditionelle Ereignisprotokolle (z. B. Versand- und Fertigungsschritte) mit Energieverbrauchs- und Abfalldaten zu verknüpfen. Auf diese Weise können Unternehmen „Kohlenstoff-Engpässe“ identifizieren, bei denen Prozessineffizienzen direkt mit Umweltauswirkungen zusammenhängen, und so eine datengestützte ESG-Berichterstattung ermöglichen.

Praxisbeispiel: In einer akademischen Studie nutzte ein globaler Hersteller Object-Centric Process Mining (OCPM), um Produktionslinien zu überwachen. Forscher fanden heraus, dass das Zusammenspiel zwischen Leerlaufzeiten der Anlagen und Batch-Scheduling eine Hauptursache 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 agentischen KI-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 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 übernommen wurden.
• Verbesserte Konsistenz bei der ESG-Risikoklassifizierung.³

Entdecken Sie weitere Nachhaltigkeits-Praxisbeispiele.

Automobilindustrie

33- After-Sales-Services: After-Sales-Services bezeichnen die Kundendienstleistungen 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 aus den After-Sales-Aufgaben und -Abläufen Erkenntnisse 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, um Kundenzufriedenheit und Effizienz zu verbessern. Zu optimierende Prozesse sind:

34- Hypotheken: Hypotheken sind der komplizierteste B2C-Kreditprozess, und in den meisten Fällen gibt es Möglichkeiten, ihn zu verbessern. Mithilfe von Process Mining können Banken Hypotheken-Workflows visualisieren, um Verzögerungen durch repetitive Aktionen zu erkennen. Dies trägt dazu bei, 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. So wird erkannt, wo manuelle „Staus“ auftreten, wie wiederholte Dokumentenanforderungen oder redundante Bonitätsprüfungen, die Kunden frustrieren und die Betriebskosten erhöhen.

Praxisbeispiel: Die Piraeus Bank analysierte über 1 Million Ereignisprotokolle aus ihren Verbraucherkreditprozessen, um die Ursachen langsamer Genehmigungen zu identifizieren. Ihre Konformitäts- und Discovery-Analyse führte zu folgenden Ergebnissen:

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

Bildungswesen

37- Online-Lernplattformen: Process Mining 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 Abbrecherquoten der Studierenden auf einer bestimmten Plattform aufzeigen, wie die Länge von Videos oder die Organisation von Materialien.

Gesundheitswesen 

38- Administrative Prozesse: Process Mining erkennt Ereignisprotokolle, die Informationen über Gesundheitsprozesse enthalten, einschließlich des zuständigen Personals, der Schritte und der Kosten der Prozesse, und identifiziert Verbesserungsbereiche.

39- Klinische Pfade: dienen der Standardisierung von Gesundheitspraktiken und erkennen Probleme, die zu falschen Behandlungen oder Verzögerungen führen könnten, die für viele Patienten (z. B. Krebs) entscheidend sind. Process Mining kann eingesetzt werden, um klinische Pfade zu identifizieren und Engpässe und 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 tatsächliche oder historische Daten analysiert, um Underwriting-Schritte abzubilden und Risikofaktoren zu identifizieren. Dadurch können Versicherer den Underwriting-Prozess überwachen und für bessere Entscheidungen verbessern.

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

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Logistik

42- Senkung der Lagerhaltungskosten: Es ist schwer zu erkennen, welche Lager logistische Probleme verursachen. Fehler in den Beständen verursachen zudem zusätzliche Lagerhaltungskosten. Process Mining bietet volle Transparenz im Lagermanagement. So können Unternehmen problematische Lager identifizieren, Lagerhaltungskosten senken und bis zu 40 % ihrer Lagerhaltungskosten 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.⁵.

44- Ursachen von Verzögerungen identifizieren: Logistische Verzögerungen können zu späten Lieferungen führen und den erwarteten Umsatz verringern. Process Mining kann die Ursachen dieser Verzögerungen aufdecken. Unternehmen können sich auf diese Probleme konzentrieren, um mögliche Umsatzverluste zu vermeiden. Einige Unternehmen gaben an, ihre pünktliche Lieferung um 18 % erhöht zu haben.⁵

Produktion 

45- Verkürzte 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 senken.

46- Weniger Nacharbeit in der Produktion: Unternehmen können ihre Nacharbeit durch prozessinterne Warnungen reduzieren. Wenn die Fertigung vom Standard abweicht, kann die Process-Mining-Software die zuständigen Einheiten in Echtzeit benachrichtigen. Der Vorteil ist, dass das Unternehmen Produkte von besserer Qualität erhält.

Softwarebranche

47.Verfolgung der Lebenszyklusaktivitäten: Der Softwareentwicklungslebenszyklus (SDLC) bezeichnet die erforderlichen Phasen bei der Entwicklung von Software. Process Mining kann helfen, den gesamten Softwareentwicklungslebenszyklus zu verfolgen, indem das tatsächliche Prozessmodell erkannt und abgebildet wird. Auf diese Weise können Entwickler und Projektmanager feststellen, ob Schritte übersprungen werden.

48. Überwachung und Verwaltung von Softwareprojekten: Process Mining kann den gesamten Projektablauf abbilden und es allen Beteiligten im Softwareentwicklungsteam ermöglichen, das Projekt zu überwachen und zu verwalten sowie Probleme und Risikobereiche zu identifizieren. Außerdem veranschaulicht Process Mining Prozess-KPIs (z. B. Kosten und Zeit), Ressourcen und beteiligte Parteien in dem jeweiligen Prozess.

Praxisbeispiel

Ein BPM-Softwareanbieter in Australien setzte Process Mining ein, um die Projektlaufbahn seiner Kunden zu verwalten. Mithilfe von Process Mining identifizierte und löste das Unternehmen Compliance- und Leistungsprobleme.

49. Qualitätssicherung: QA-Teams 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 auf einen Datensatz von Softwareentwicklungsprozessen eines brasilianischen Softwarehauses mit mehr als 2.000 Fällen ein. In ihrer Konformitätsanalyse wiesen die Forscher auf Folgendes hin:

• 90 % der Fälle folgen der im formalen Prozess definierten Ausführungsreihenfolge
• 25 % der Prozesse übersprangen die Planungsphase
• 44 % der Projekte wurden nicht dokumentiert.

50. Incident-Management: Incident-Management befasst sich mit ungeplanten Aktivitäten, die Servicequalität beeinträchtigen. Process Mining verbessert das Incident-Management, indem es Automatisierungs- und Optimierungsmöglichkeiten identifiziert. Prädiktives Process Mining und Überwachungsfunktionen helfen Entwicklern, Testern und Managern, potenzielle Vorfälle vorherzusagen und einzugreifen, bevor sie eintreten.

Praxisbeispiel

In einer Fallstudie wandten Forscher Process Mining auf Softwareentwicklungsprozesse an und stellten Folgendes fest:

• 3 Benutzer im Supportteam waren am häufigsten für Nacharbeit an Elementen verantwortlich
• Der Analyseschritt im Modell wurde in realen Anwendungen übersprungen
• 50 % der Entitäten, für die keine Analyse durchgeführt wurde, erforderten eine Nacharbeit.

Sehen Sie sich Backup-Management-Software und Observability-Software an, um mehr über Technologien der Softwarebranche zu erfahren.

Was ist Process Mining?

Process Mining ist eine Methode, die Ereignisprotokolle extrahiert und analysiert, um Details zu Geschäftsprozessen sichtbar zu machen. Sie unterstützt Automatisierungsbemühungen, einschließlich RPA, und 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 zum 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 künftige Initiativen einzubeziehen.⁷Wichtige Bereiche sind:

• Predictive und präskriptive Analytik: KI prognostiziert Lieferverzögerungen, Compliance-Risiken und operative Engpässe, bevor finanzielle Auswirkungen eintreten.
• Generative KI (GenAI): Schnittstellen in natürlicher Sprache ermöglichen es Geschäftsanwendern, komplexe Prozessdaten ohne technisches Fachwissen abzufragen.
• Kontextuelle Intelligenz: Process Mining liefert strukturierten operativen Kontext und verbessert so die Relevanz und Genauigkeit von KI-Modellen.
• Agentisches Process Mining: Obwohl vollständig autonome Implementierungen bislang 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 Plattform-Schicht

Process Mining wird zu einer Schicht innerhalb von Automatisierungs- und CRM-Plattformen. Allein im vergangenen Jahr wurden 13 Übernahmen 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 System am besten verstehen und sind günstiger einzurichten. Sie können jedoch Schwierigkeiten im Umgang mit heterogenen Systemdaten haben. Zum Beispiel werden solche Tools höchstwahrscheinlich Automatisierungsmöglichkeiten finden, die Agenten der Anbieter bedienen können, während sie andere übersehen.

3. Verlagerung zu Object-Centric Process Mining (OCPM)

Unternehmen bewegen sich vom fallbasierten Mining zu objektzentrierten Modellen.

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

4. Process Mining als Automatisierungs-Enabler

Der Fokus verlagert sich von isolierten Projekten zu kontinuierlicher Optimierung.

• Gezielte RPA: Engpässe werden vor der Automatisierung behoben, wodurch das Risiko der Skalierung ineffizienter Workflows verringert wird.
• Konformitätsprüfung: Echtzeit-Ausführungsdaten werden mit Zielmodellen verglichen, um Abweichungen und Compliance-Lücken zu erkennen.

5. Nachhaltigkeit

Prozessoptimierung unterstützt auch Umweltziele.

• Abfallreduzierung: Optimierte Lieferketten senken den Energieverbrauch und Materialabfall.
• CO2-Tracking: Prozessdaten ermöglichen die Überwachung von Umweltkennzahlen, die auf die Nachhaltigkeitsziele des Unternehmens abgestimmt sind.

FAQs

Weiterführende Literatur

Mehr zu Technologien für Prozessverbesserung:

• Top-Tools für Prozessorchestrierung mit Vor- & Nachteilen
• SAP Process Orchestration: Top-Lösungen, Funktionen, Integrationen

Diese Forschung zitieren

Wählen Sie das Format, das zu Ihrem Veröffentlichungsort passt. Wenn Sie die Link-Version in Ihr CMS einfügen, bleibt der Backlink erhalten.

@misc{simsek2026,
  author = {Şimşek, Hazal},
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Änderungsprotokoll

8 Aktualisierungen

1. 202625. Feb

   Der Abschnitt „Nachhaltigkeit“ wurde um zwei neue Anwendungsfälle erweitert.

2. 202520. Mär

   Der Abschnitt „Vorteile des Process Mining“ wurde hinzugefügt.

3. 6. Mär

   Ein neuer Abschnitt, Softwareindustrie, wurde dem Artikel hinzugefügt.

4. 202427. Okt

   Die Liste der Branchen in der Einleitung wurde aktualisiert.

5. 202324. Sep

   Zwei Definitionen wurden dem Abschnitt „Weiterführende Literatur“ hinzugefügt.

6. 9. Mai

   Die Einleitung wurde mit neuen Statistiken zu den Vorteilen von Process-Mining-Projekten aktualisiert.

7. 202229. Dez

   Die Einleitung wurde mit einer neuen Statistik über Geschäftsleiter aktualisiert, die Prozess-Mining-Tools nutzen.

8. 5. Sep

   Die Liste der Anwendungsfälle im Hauptteil wurde erweitert.

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.

Lagerkosten

6.

Gartner Magic Quadrant for Process Mining Platforms

7.

Deloitte Global Process Mining Survey 2025 | Deloitte Germany

Hazal Şimşek

Branchenanalystin

Folgen auf

Hazal ist Branchenanalystin bei AIMultiple und konzentriert sich auf Prozessintelligenz (einschließlich Process Mining) und Unternehmensautomatisierung (einschließlich IT-Automatisierung und Low-Code-/No-Code-Automatisierung).

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