Was ist Process Mining? Grundlagen und Einsatzmöglichkeiten

Was ist Process Mining?

Process Mining ist ein Analyseverfahren, das digitale Ereignisdaten aus verschiedenen IT-Systemen auswertet und daraus den tatsächlichen Ablauf von Geschäftsprozessen sichtbar macht. Grundlage sind sogenannte Event Logs. Dabei handelt es sich um Datensätze, die dokumentieren, wann ein Prozessschritt durchgeführt wurde, welcher Auftrag betroffen war, welcher Mitarbeiter oder welches System beteiligt war und wie lange einzelne Aktivitäten dauerten.

Im Gegensatz zur klassischen Prozessmodellierung wird nicht der theoretisch vorgesehene Ablauf betrachtet, sondern der tatsächlich gelebte Prozess. Dadurch entsteht ein objektives Bild der täglichen Arbeitsabläufe.

Die Stärke von Process Mining liegt darin, komplexe Prozessketten automatisch zu visualisieren und gleichzeitig statistisch auszuwerten. Unternehmen erkennen nicht nur, wie Prozesse idealerweise funktionieren sollten, sondern auch, welche Varianten tatsächlich auftreten und welche Auswirkungen diese auf Durchlaufzeiten, Kosten und Qualität haben.

Wie funktioniert Process Mining?

Die Grundlage bildet die Auswertung vorhandener Prozessdaten aus operativen Systemen. Dazu zählen beispielsweise ERP-Systeme, Warehouse Management Systeme, Transportmanagementlösungen oder mobile Anwendungen zur Datenerfassung.

Für jedes bearbeitete Objekt, etwa einen Kundenauftrag oder einen Wareneingang, werden sämtliche Ereignisse chronologisch zusammengeführt. Aus diesen Ereignissen rekonstruiert die Software automatisch den gesamten Prozessverlauf.

Ein typischer Ablauf umfasst mehrere Schritte:

• Erfassung der Prozessdaten aus den angeschlossenen Systemen
• Zusammenführung der Ereignisse zu vollständigen Prozessinstanzen
• Automatische Erstellung eines Prozessmodells
• Analyse von Durchlaufzeiten, Varianten und Engpässen
• Identifikation von Optimierungspotenzialen

Anschließend können Verantwortliche gezielt untersuchen, an welchen Stellen Prozesse regelmäßig verzögert werden, welche Prozessvarianten besonders häufig auftreten oder welche Abläufe vom definierten Standardprozess abweichen.

Welche Daten benötigt Process Mining?

Eine häufige Annahme ist, dass für Process Mining umfangreiche neue Datenerfassungen notwendig sind. Tatsächlich reichen in vielen Unternehmen bereits vorhandene Prozessdaten aus.

Wesentliche Informationen sind:

• eine eindeutige Prozesskennung, beispielsweise eine Auftragsnummer
• die jeweilige Aktivität
• Zeitstempel der einzelnen Prozessschritte
• optional Informationen zu Mitarbeitern, Lagerbereichen, Maschinen oder Standorten

Je vollständiger diese Daten vorliegen, desto präziser lassen sich Prozesse rekonstruieren. Moderne Softwarelösungen können zusätzlich Informationen aus verschiedenen Quellsystemen zusammenführen und miteinander verknüpfen.

Insbesondere Unternehmen mit mobilen Scannerlösungen oder Warehouse Management Systemen verfügen häufig bereits über eine sehr gute Datenbasis für Process Mining.

Welche Probleme lassen sich mit Process Mining erkennen?

Viele Prozessprobleme bleiben im Tagesgeschäft lange unentdeckt, weil einzelne Verzögerungen zunächst unkritisch erscheinen. Erst die Analyse tausender Prozessabläufe macht wiederkehrende Muster sichtbar.

Typische Erkenntnisse sind:

• ungewöhnlich lange Wartezeiten zwischen zwei Prozessschritten
• unnötige Schleifen innerhalb eines Prozesses
• häufige Rücksprünge oder Korrekturen
• stark unterschiedliche Bearbeitungszeiten identischer Vorgänge
• Engpässe an bestimmten Lagerbereichen oder Arbeitsplätzen
• hohe Auslastung einzelner Mitarbeiter oder Ressourcen
• Abweichungen vom definierten Standardprozess

Besonders wertvoll ist dabei die objektive Bewertung. Statt Vermutungen oder Einzelbeobachtungen liefert Process Mining belastbare Kennzahlen über sämtliche Prozessvarianten.

Einsatzmöglichkeiten in der Intralogistik

Die Intralogistik zählt zu den Bereichen mit dem größten Potenzial für Process Mining. Lagerprozesse bestehen aus zahlreichen aufeinanderfolgenden Aktivitäten, die täglich tausendfach durchgeführt werden. Bereits kleine Ineffizienzen summieren sich dabei schnell zu erheblichen Kosten.

Im Wareneingang lassen sich beispielsweise Verzögerungen zwischen Anlieferung, Qualitätskontrolle und Einlagerung erkennen. Werden Paletten regelmäßig erst Stunden nach der Anlieferung eingelagert, kann Process Mining die Ursache sichtbar machen.

In der Kommissionierung zeigt die Analyse unter anderem, welche Auftragsarten besonders lange Bearbeitungszeiten verursachen oder an welchen Lagerzonen regelmäßig Wartezeiten entstehen.

Auch Versandprozesse lassen sich detailliert untersuchen. Unternehmen erkennen beispielsweise, wie lange Aufträge bis zur Verpackung benötigen, welche Bearbeitungsschritte mehrfach durchlaufen werden oder an welchen Übergabepunkten Verzögerungen auftreten.

Darüber hinaus eignet sich Process Mining für zahlreiche weitere Anwendungsbereiche:

• Materialtransporte innerhalb des Unternehmens
• interne Postverteilung
• Smart Locker Prozesse
• Retourenbearbeitung
• Inventurprozesse
• Produktionslogistik
• Ersatzteilversorgung
• Mehrstandortlogistik

Process Mining ersetzt keine Business Intelligence

Obwohl beide Technologien Prozessdaten analysieren, verfolgen sie unterschiedliche Ziele.

Business Intelligence beantwortet vor allem Fragen nach Kennzahlen. Beispielsweise wie viele Aufträge gestern bearbeitet wurden, wie hoch die Kommissionierleistung war oder welche Lagerbestände aktuell vorhanden sind.

Process Mining untersucht dagegen den vollständigen Prozessverlauf. Im Mittelpunkt stehen Fragen wie:

• Warum dauert ein Auftrag länger als andere?
• Welche Prozessvarianten treten tatsächlich auf?
• Wo entstehen Wartezeiten?
• Welche Aktivitäten verursachen die größten Verzögerungen?
• Welche Prozessschritte werden unnötig wiederholt?

Beide Ansätze ergänzen sich. Während Business Intelligence Kennzahlen liefert, erklärt Process Mining die Ursachen hinter diesen Kennzahlen.

Vorteile für IT-Administratoren

Für IT-Abteilungen bietet Process Mining weit mehr als reine Prozessvisualisierung.

Durch die objektive Analyse lassen sich Systemengpässe, Schnittstellenprobleme oder fehlerhafte Prozessübergaben deutlich schneller identifizieren. Gleichzeitig entsteht eine belastbare Datengrundlage für Softwareanpassungen und Digitalisierungsprojekte.

Auch nach Softwareeinführungen kann überprüft werden, ob definierte Zielprozesse tatsächlich eingehalten werden oder ob Anwender alternative Arbeitsweisen entwickeln.

Darüber hinaus erleichtert Process Mining die Priorisierung technischer Optimierungsmaßnahmen. Statt einzelne Rückmeldungen aus den Fachabteilungen zu bewerten, stehen vollständige Prozessdaten zur Verfügung.

Vorteile für Entscheider

Geschäftsführung, Logistikleitung und Bereichsverantwortliche erhalten mit Process Mining eine objektive Grundlage für strategische Entscheidungen.

Investitionen in zusätzliche Lagerflächen, neue Mitarbeiter oder Automatisierung lassen sich deutlich fundierter bewerten, wenn bekannt ist, an welchen Stellen tatsächlich Engpässe entstehen.

Häufig zeigt die Analyse, dass nicht fehlende Ressourcen das Problem sind, sondern ineffiziente Prozessvarianten oder organisatorische Schwachstellen.

Dadurch können Unternehmen Investitionen gezielter planen und vorhandene Ressourcen besser nutzen.

Typische Herausforderungen bei der Einführung

Der Erfolg eines Process Mining Projekts hängt maßgeblich von der Qualität der vorhandenen Prozessdaten ab.

Fehlende Zeitstempel, unvollständige Ereignisse oder uneinheitliche Prozesskennungen erschweren die Analyse. Deshalb sollte zunächst geprüft werden, welche Daten bereits verfügbar sind und ob diese ausreichend strukturiert vorliegen.

Ebenso wichtig ist die Auswahl geeigneter Prozesse. Unternehmen erzielen meist die größten Erfolge bei standardisierten Abläufen mit hohem Prozessvolumen, etwa im Wareneingang, der Kommissionierung oder dem Versand.

Ein weiterer Erfolgsfaktor ist die enge Zusammenarbeit zwischen Fachabteilungen und IT. Während die Fachbereiche den Prozess kennen, stellt die IT die technische Datenbasis bereit.

Aktuelle Entwicklungen

Process Mining entwickelt sich zunehmend von einer reinen Analysemethode zu einem kontinuierlichen Steuerungsinstrument.

Moderne Plattformen überwachen Prozesse nahezu in Echtzeit und erkennen Auffälligkeiten bereits während der laufenden Bearbeitung. Gleichzeitig gewinnt die Kombination mit Künstlicher Intelligenz an Bedeutung.

KI kann erkannte Prozessmuster automatisch bewerten, Optimierungspotenziale priorisieren oder Handlungsempfehlungen ableiten. Statt ausschließlich vergangene Abläufe zu analysieren, unterstützen intelligente Systeme Unternehmen dabei, zukünftige Engpässe frühzeitig vorherzusagen.

Im Umfeld moderner Intralogistikplattformen entstehen dadurch leistungsfähige Lösungen, die Process Mining, Business Intelligence und KI miteinander verbinden. Werden zusätzlich mobile Datenerfassungssysteme, Warehouse Management Systeme und Transportprozesse integriert, entsteht ein nahezu vollständiges digitales Abbild der innerbetrieblichen Logistik. Lösungen wie die COSYS Intralogistik Plattform verfolgen genau diesen Ansatz, indem sie operative Prozessdaten zentral zusammenführen und für Analysen nutzbar machen.

Fazit

Process Mining schafft Transparenz über tatsächliche Geschäftsprozesse und ermöglicht datenbasierte Optimierungen statt subjektiver Einschätzungen. Unternehmen erkennen, welche Prozessvarianten im Alltag wirklich auftreten, wo Wartezeiten entstehen und welche organisatorischen oder technischen Ursachen dahinterstehen.

Insbesondere in der Intralogistik liefert Process Mining wertvolle Erkenntnisse zur Optimierung von Wareneingang, Lagerverwaltung, Kommissionierung, Versand und internen Transportprozessen. In Verbindung mit Business Intelligence und Künstlicher Intelligenz entwickelt sich die Technologie zunehmend zu einem zentralen Werkzeug für kontinuierliche Prozessverbesserung.

Für IT-Administratoren bietet Process Mining eine fundierte Grundlage zur Bewertung von Systemlandschaften und Schnittstellen. Unternehmensentscheider erhalten belastbare Informationen, um Investitionen gezielt zu priorisieren und operative Abläufe nachhaltig effizienter zu gestalten. Damit wird Process Mining zu einem wichtigen Baustein auf dem Weg zu einer datengetriebenen und zukunftsfähigen Unternehmensorganisation.