Process Mining in der Logistik

Logistikprozesse werden zunehmend komplexer. Kürzere Lieferzeiten, steigende Auftragsvolumina, Fachkräftemangel und eine wachsende Zahl an IT-Systemen erhöhen den Druck auf Unternehmen, ihre Materialflüsse kontinuierlich zu optimieren. Gleichzeitig stehen Verantwortliche häufig vor einem grundlegenden Problem: Sie wissen zwar, welche Ergebnisse ihre Prozesse liefern, aber nicht, warum bestimmte Abläufe länger dauern, Engpässe entstehen oder Ressourcen nicht optimal genutzt werden.

Kennzahlen aus ERP-Systemen oder Warehouse Management Systemen zeigen beispielsweise die durchschnittliche Kommissionierzeit oder die Anzahl bearbeiteter Aufträge. Sie beantworten jedoch nicht, an welcher Stelle Verzögerungen auftreten oder welche Prozessvarianten den größten Einfluss auf die Gesamtleistung haben.

Process Mining schließt genau diese Lücke. Die Technologie analysiert digitale Prozessdaten und rekonstruiert daraus den tatsächlichen Ablauf logistischer Prozesse. Unternehmen erhalten dadurch vollständige Transparenz über Materialflüsse, Lagerprozesse und interne Transporte. Entscheidungen basieren nicht mehr auf Vermutungen, sondern auf objektiven Prozessdaten.

Warum klassische Prozessanalysen in der Logistik häufig an ihre Grenzen stoßen

Viele Unternehmen dokumentieren ihre Logistikprozesse mithilfe von Prozessdiagrammen, Arbeitsanweisungen oder Workshops mit den beteiligten Fachbereichen. Diese Methoden beschreiben jedoch meist den Soll-Prozess und nicht den tatsächlichen Ablauf im Tagesgeschäft.

Gerade in der Intralogistik entstehen täglich zahlreiche Prozessvarianten. Unterschiedliche Prioritäten, Expressaufträge, saisonale Schwankungen, Personalausfälle oder kurzfristige Umlagerungen führen dazu, dass Prozesse von den ursprünglichen Vorgaben abweichen.

Hinzu kommt, dass Prozessprobleme oft nur punktuell sichtbar werden. Eine verzögerte Einlagerung oder eine verspätete Kommissionierung erscheint zunächst als Einzelfall. Erst die Analyse tausender Prozessinstanzen zeigt, dass sich bestimmte Engpässe regelmäßig wiederholen.

Process Mining macht diese Abweichungen sichtbar und ermöglicht erstmals eine objektive Bewertung der tatsächlichen Prozesslandschaft.

Was analysiert Process Mining in der Logistik?

Process Mining wertet Ereignisdaten aus operativen Systemen aus und erstellt daraus ein digitales Abbild der realen Prozessabläufe. Grundlage sind sogenannte Event Logs, die beispielsweise durch mobile Datenerfassung, Lagerverwaltungssysteme oder ERP-Anwendungen entstehen.

Analysiert werden unter anderem:

• Reihenfolge einzelner Prozessschritte
• Bearbeitungszeiten
• Wartezeiten zwischen Aktivitäten
• Prozessvarianten
• Schleifen und Wiederholungen
• Ressourcenauslastung
• Übergaben zwischen Lagerbereichen
• Abweichungen vom definierten Standardprozess

Dadurch entsteht nicht nur eine grafische Darstellung des Prozessverlaufs. Gleichzeitig werden statistische Kennzahlen berechnet, die eine detaillierte Bewertung der Prozessqualität ermöglichen.

Transparenz im Wareneingang schaffen

Der Wareneingang bildet die Grundlage für alle nachgelagerten Lagerprozesse. Verzögerungen in diesem Bereich wirken sich häufig auf die gesamte Lieferkette aus.

Mit Process Mining lässt sich nachvollziehen, wie lange einzelne Lieferungen tatsächlich benötigen, bis sie vollständig eingelagert sind. Dabei werden sämtliche Prozessschritte berücksichtigt, von der Anlieferung über die Wareneingangskontrolle bis zur Buchung und Einlagerung.

Die Analyse zeigt beispielsweise:

• Welche Lieferanten regelmäßig längere Bearbeitungszeiten verursachen.
• An welchen Arbeitsplätzen sich Wartezeiten aufbauen.
• Wie lange Paletten ungeprüft im Wareneingang stehen.
• Welche Prozessvarianten besonders häufig auftreten.

Statt einzelne Verzögerungen zu diskutieren, können Verantwortliche konkrete Ursachen identifizieren und gezielt beseitigen.

Lagerprozesse objektiv bewerten

Lagerprozesse bestehen aus zahlreichen aufeinander abgestimmten Aktivitäten. Bereits kleine Verzögerungen können sich über den gesamten Materialfluss hinweg fortsetzen.

Process Mining analysiert unter anderem:

• Einlagerungen
• Umlagerungen
• Nachschubprozesse
• Bestandskorrekturen
• Inventurabläufe

Besonders interessant ist dabei die Betrachtung der tatsächlichen Prozessvarianten. Häufig zeigt sich, dass identische Aufgaben auf unterschiedlichen Wegen erledigt werden.

Ein Beispiel ist die Umlagerung von Artikeln zwischen Lagerzonen. Während einige Vorgänge direkt abgeschlossen werden, entstehen bei anderen zusätzliche Zwischenstationen oder unnötige Rücktransporte. Diese Unterschiede bleiben ohne datenbasierte Prozessanalyse meist unentdeckt.

Engpässe in der Kommissionierung erkennen

Die Kommissionierung gehört zu den kostenintensivsten Bereichen der Intralogistik. Bereits wenige Sekunden Zeitverlust pro Position summieren sich bei mehreren tausend Picks pro Tag zu erheblichen Produktivitätseinbußen.

Mit Process Mining lässt sich untersuchen,

• welche Auftragsarten besonders lange dauern,
• welche Lagerbereiche regelmäßig Verzögerungen verursachen,
• wie häufig Mitarbeiter Prozessschritte wiederholen müssen,
• an welchen Übergabepunkten Wartezeiten entstehen,
• welche Kommissionierstrategien die besten Ergebnisse liefern.

Auf Basis dieser Erkenntnisse können Lagerlayouts angepasst, Wege optimiert oder Priorisierungsregeln überarbeitet werden.

Materialflüsse ganzheitlich analysieren

Moderne Logistik endet nicht an den Regalreihen eines Lagers. Material bewegt sich zwischen Wareneingang, Produktion, Versand, Bereitstellflächen und externen Standorten.

Process Mining ermöglicht eine durchgängige Analyse dieser Materialflüsse.

Unternehmen erkennen beispielsweise,

• welche Transporte unnötig häufig stattfinden,
• wo Leerfahrten entstehen,
• welche Übergaben zwischen Bereichen besonders viel Zeit benötigen,
• welche Materialbewegungen den größten Einfluss auf die Durchlaufzeit besitzen.

Dadurch entstehen Optimierungsmöglichkeiten, die mit klassischen Auswertungen häufig verborgen bleiben.

Versandprozesse und Auftragsdurchlaufzeiten verbessern

Versandprozesse bestehen aus zahlreichen aufeinanderfolgenden Aktivitäten. Neben der Kommissionierung gehören Verpackung, Qualitätskontrolle, Etikettierung und Verladung dazu.

Bereits kleine Verzögerungen können dazu führen, dass Cut-off-Zeiten überschritten oder Liefertermine gefährdet werden.

Process Mining zeigt,

• welche Prozessschritte den größten Anteil an der Gesamtdurchlaufzeit besitzen,
• welche Aufträge besonders häufig nachbearbeitet werden müssen,
• welche Versandarten besonders effizient abgewickelt werden,
• welche Ursachen hinter verspäteten Auslieferungen stehen.

Die Analyse unterstützt Unternehmen dabei, Lieferperformance und Servicequalität nachhaltig zu verbessern.

Welche Vorteile bietet Process Mining für Entscheider?

Für Geschäftsführung, Logistikleitung und Supply-Chain-Verantwortliche schafft Process Mining eine objektive Entscheidungsgrundlage.

Investitionen in zusätzliche Mitarbeiter, Fördertechnik oder Automatisierung werden häufig auf Basis einzelner Kennzahlen beschlossen. Erst Process Mining zeigt jedoch, ob tatsächlich fehlende Kapazitäten oder vielmehr ineffiziente Prozessabläufe die Ursache für Leistungsprobleme sind.

Dadurch lassen sich Investitionen gezielter priorisieren und vorhandene Ressourcen besser auslasten.

Darüber hinaus ermöglicht Process Mining eine kontinuierliche Erfolgskontrolle. Nach organisatorischen Änderungen oder Softwareeinführungen kann überprüft werden, ob sich die angestrebten Verbesserungen tatsächlich im operativen Alltag widerspiegeln.

Welche Vorteile bietet Process Mining für die IT?

Auch IT-Abteilungen profitieren erheblich von datenbasierten Prozessanalysen.

Komplexe Logistiklandschaften bestehen häufig aus ERP-Systemen, Warehouse Management Systemen, Transportmanagementlösungen, mobilen Anwendungen und zahlreichen Schnittstellen.

Process Mining macht sichtbar,

• an welchen Systemübergängen Verzögerungen auftreten,
• welche Datenflüsse unvollständig sind,
• wo Medienbrüche entstehen,
• welche Prozessanpassungen den größten Nutzen bringen.

Dadurch können Digitalisierungsprojekte gezielt priorisiert und technische Optimierungen anhand objektiver Daten bewertet werden.

Erfolgsfaktoren für die Einführung

Der größte Erfolgsfaktor eines Process Mining Projekts ist eine hochwertige Datenbasis.

Bereits vorhandene Prozessdaten reichen häufig aus, sofern jedem Vorgang eindeutige Prozesskennungen sowie vollständige Zeitstempel zugeordnet werden können.

Ebenso wichtig ist eine klare Zielsetzung. Unternehmen sollten nicht versuchen, sämtliche Prozesse gleichzeitig zu analysieren. Erfolgreiche Projekte beginnen meist mit einem klar abgegrenzten Prozess wie Wareneingang, Kommissionierung oder Versand.

Die gewonnenen Erkenntnisse lassen sich anschließend schrittweise auf weitere Bereiche übertragen.

Zukunftsperspektiven: Von der Analyse zur intelligenten Prozesssteuerung

Process Mining entwickelt sich zunehmend zu einem festen Bestandteil datengetriebener Logistikplattformen.

Während die Technologie ursprünglich vor allem zur Analyse abgeschlossener Prozesse eingesetzt wurde, ermöglichen moderne Systeme eine nahezu kontinuierliche Überwachung logistischer Abläufe.

In Kombination mit Business Intelligence entstehen umfassende Auswertungen, die sowohl Kennzahlen als auch deren Ursachen transparent machen.

Durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz lassen sich Prozessmuster automatisch bewerten und Handlungsempfehlungen ableiten. Systeme können beispielsweise ungewöhnlich lange Bearbeitungszeiten erkennen, potenzielle Engpässe frühzeitig identifizieren oder Optimierungsmaßnahmen priorisieren.

Damit entwickelt sich Process Mining von einem reinen Analysewerkzeug zu einem intelligenten Steuerungsinstrument für die gesamte Intralogistik.

Fazit

Process Mining schafft die notwendige Transparenz, um komplexe Logistikprozesse objektiv zu verstehen und gezielt zu verbessern. Statt sich ausschließlich auf Kennzahlen oder Prozessbeschreibungen zu verlassen, analysieren Unternehmen den tatsächlichen Materialfluss auf Basis realer Prozessdaten.

Ob Wareneingang, Lagerverwaltung, Kommissionierung, interne Transporte oder Versand: Process Mining deckt Engpässe, Wartezeiten und ineffiziente Prozessvarianten zuverlässig auf. Dadurch können organisatorische Schwachstellen beseitigt, Ressourcen effizienter eingesetzt und Investitionen fundierter geplant werden.

Für Entscheider liefert die Technologie eine belastbare Grundlage für strategische Entscheidungen. IT-Abteilungen profitieren von einer besseren Transparenz über Systemlandschaften, Datenflüsse und Schnittstellen. In Verbindung mit Business Intelligence und Künstlicher Intelligenz entwickelt sich Process Mining damit zu einer Schlüsseltechnologie für die datengetriebene Optimierung moderner Logistikprozesse.