Process Mining für den Mittelstand

Process Mining nutzen ohne komplexe Großprojekte

Process Mining galt lange als Thema für Konzerne mit großen IT-Budgets, umfangreichen ERP-Landschaften und spezialisierten Data-Science-Teams. Für mittelständische Unternehmen ist die Technologie inzwischen deutlich zugänglicher. Entscheidend ist dabei weniger die Größe des Unternehmens als die Frage, ob belastbare Prozessdaten vorhanden sind und ob daraus konkrete Verbesserungen abgeleitet werden können.

Gerade in Produktion, Logistik und Intralogistik entstehen täglich große Mengen digitaler Prozessdaten. Waren werden vereinnahmt, eingelagert, umgelagert, kommissioniert und bereitgestellt. Aufträge werden bearbeitet, Transporte ausgelöst und Bestände gebucht. Trotzdem ist häufig unklar, wie der Prozess tatsächlich abläuft. Prozessbeschreibungen zeigen den Soll-Prozess, aber nicht unbedingt die Realität im Lager oder in der Produktion.

Genau hier setzt Process Mining an. Die Methode macht reale Prozessabläufe anhand vorhandener digitaler Ereignisdaten sichtbar. Für den Mittelstand kann daraus ein pragmatischer Einstieg in die Prozessoptimierung entstehen, ohne zunächst ein mehrjähriges Transformationsprojekt aufzusetzen.

Was ist Process Mining und welchen Nutzen hat es für mittelständische Unternehmen?

Process Mining analysiert digitale Ereignisdaten aus IT-Systemen und rekonstruiert daraus tatsächliche Geschäftsprozesse. Ein Ereignis kann beispielsweise die Anlage eines Auftrags, eine Bestandsbuchung, ein Scan beim Wareneingang oder die Kommissionierung einer Position sein. Werden solche Ereignisse mit Zeitstempel und Vorgangs-ID gespeichert, lässt sich daraus der reale Ablauf eines Prozesses ableiten.

Der wesentliche Unterschied zu einer klassischen Prozessaufnahme liegt darin, dass nicht ausschließlich Mitarbeiter befragt oder Arbeitsabläufe beobachtet werden. Process Mining untersucht, was im System tatsächlich passiert ist.

Das ist für den Mittelstand besonders relevant, weil Prozessprobleme häufig nicht dort entstehen, wo sie vermutet werden. Ein Auftrag kann beispielsweise lange zwischen Kommissionierung und Versand liegen, obwohl die eigentliche Bearbeitungszeit nur wenige Minuten beträgt. Eine Analyse der einzelnen Ereignisse macht sichtbar, an welcher Stelle die Durchlaufzeit tatsächlich entsteht.

Der Nutzen liegt deshalb weniger in einer zusätzlichen Visualisierung als in der Möglichkeit, Prozessabweichungen messbar zu machen. Unternehmen können erkennen, wo Wartezeiten, unnötige Prozessschleifen, manuelle Eingriffe oder Medienbrüche entstehen und welche Faktoren die Prozessleistung beeinflussen.

Warum klassische Prozessanalysen häufig nicht ausreichen

Mittelständische Unternehmen kennen ihre Abläufe meist sehr genau. Das bedeutet allerdings nicht, dass jeder Prozess vollständig transparent ist. Gerade gewachsene Organisationen haben häufig unterschiedliche Arbeitsweisen zwischen Standorten, Abteilungen oder Schichten entwickelt.

Ein typisches Beispiel ist der Wareneingang. Auf dem Papier wird die Ware angenommen, geprüft, gebucht und eingelagert. In der Praxis kann die Ware jedoch zunächst auf einer Zwischenfläche stehen, weil Prüfungen fehlen. Anschließend wird sie möglicherweise mehrfach bewegt, bevor die Einlagerung erfolgt. Werden Buchungen verspätet durchgeführt, entsteht zusätzlich eine Differenz zwischen physischem und systemischem Bestand.

Eine klassische Prozessaufnahme kann diese Situation nur zu einem bestimmten Zeitpunkt erfassen. Process Mining kann dagegen große Mengen historischer Prozessfälle untersuchen und zeigen, wie häufig bestimmte Varianten tatsächlich auftreten.

Damit beantwortet die Methode eine zentrale Frage der Prozessoptimierung: Wie läuft der Prozess wirklich ab und nicht nur, wie sollte er ablaufen?

Welche Prozesse eignen sich für Process Mining?

Nicht jeder Prozess ist gleichermaßen geeignet. Besonders interessant sind Abläufe mit vielen wiederkehrenden Vorgängen und ausreichend digitalen Ereignisdaten.

Im Mittelstand bieten sich unter anderem folgende Prozesse an:

Wareneingang und Einlagerung
Kommissionierung und Versand
Nachschubprozesse
innerbetriebliche Transporte
Bestandskorrekturen
Retourenabwicklung
Beschaffung und Bestellprozesse
Auftragsbearbeitung
Produktionsversorgung
Instandhaltungsprozesse

Für die Intralogistik kann beispielsweise ein Auftrag von der Freigabe über die Kommissionierung bis zur Versandfertigmeldung analysiert werden. Dabei lässt sich untersuchen, wie lange einzelne Prozessschritte dauern, wie häufig Aufträge zurückgestellt werden und welche Prozessvarianten besonders häufig auftreten.

Interessant sind auch Bestandsprozesse. Häufen sich manuelle Korrekturbuchungen bei bestimmten Artikeln, Lagerplätzen oder Standorten, kann dies auf systematische Ursachen hinweisen. Mögliche Gründe sind falsche Lagerplatzzuordnungen, fehlerhafte Buchungsabläufe oder unzureichende Prozessdisziplin.

Welche Daten benötigt Process Mining?

Für einen Einstieg ist keine vollständige Datenlandschaft notwendig. Entscheidend ist vielmehr, dass die Ereignisdaten einen Vorgang eindeutig abbilden können.

Ein typischer Process-Mining-Datensatz enthält mindestens:

eine eindeutige Vorgangs- oder Fall-ID
einen Prozessschritt oder ein Ereignis
einen Zeitstempel
optional zusätzliche Merkmale wie Mitarbeiter, Standort, Artikel, Auftragstyp oder Lagerbereich

Bei einem Kommissionierauftrag könnte beispielsweise die Auftragsnummer die Fall-ID sein. Ereignisse wären unter anderem Auftragsfreigabe, Pickbeginn, Pickabschluss und Versandfertigmeldung.

Je besser die Datenqualität, desto belastbarer die Analyse. Fehlende Zeitstempel, uneinheitliche IDs oder manuelle Nachbuchungen können das Ergebnis verfälschen. Deshalb sollte vor der eigentlichen Analyse geprüft werden, ob die vorhandenen Daten den Prozess ausreichend abbilden.

Wo liegt der konkrete Mehrwert im Lager und in der Intralogistik?

In Lager und Produktion entstehen viele Prozessprobleme durch Wartezeiten und unnötige Bewegungen. Diese sind häufig schwer zu erkennen, weil einzelne Prozessschritte für sich betrachtet unauffällig wirken.

Ein Auftrag wird beispielsweise innerhalb von zehn Minuten kommissioniert. Zwischen Freigabe und Pickbeginn liegen jedoch zwei Stunden. Für den einzelnen Kommissionierer ist die Bearbeitung effizient. Für den Gesamtprozess ist der Auftrag trotzdem langsam.

Process Mining trennt Bearbeitungszeit und Wartezeit voneinander und macht dadurch sichtbar, wo die tatsächliche Durchlaufzeit entsteht.

Ein weiterer Anwendungsfall ist die Analyse von Prozessvarianten. Wenn beispielsweise 70 Prozent der Aufträge direkt vom Wareneingang zur Einlagerung gelangen, 30 Prozent jedoch zusätzliche Prüfungen oder Umlagerungen durchlaufen, stellt sich die Frage nach der Ursache dieser Abweichungen.

Die Analyse kann anschließend mit operativen Informationen kombiniert werden. So lässt sich beispielsweise prüfen, ob bestimmte Artikelgruppen, Lagerbereiche, Schichten oder Auftragstypen überdurchschnittlich häufig betroffen sind.

Process Mining muss kein Großprojekt sein

Ein häufiger Fehler besteht darin, Process Mining als unternehmensweites Digitalisierungsprogramm zu starten. Für mittelständische Unternehmen ist ein kleiner, klar abgegrenzter Anwendungsfall meist sinnvoller.

Statt sämtliche Geschäftsprozesse gleichzeitig zu analysieren, kann beispielsweise ein einzelner Prozess untersucht werden: die Zeit vom Wareneingang bis zur verfügbaren Einlagerung.

Dafür werden zunächst die relevanten Ereignisdaten aus den vorhandenen Systemen bereitgestellt. Anschließend wird der reale Prozess rekonstruiert. Auffällige Prozessvarianten, Wartezeiten und Abweichungen werden identifiziert. Erst danach werden Maßnahmen definiert.

Dieses Vorgehen hat einen entscheidenden Vorteil: Der wirtschaftliche Nutzen lässt sich anhand eines konkreten Prozesses bewerten. Wird beispielsweise festgestellt, dass ein erheblicher Anteil der Aufträge durch eine bestimmte manuelle Prüfung verzögert wird, kann die Ursache gezielt untersucht werden.

Process Mining wird damit von einem abstrakten IT-Thema zu einem Werkzeug für operative Entscheidungen.

Welche Systeme können als Datenquelle dienen?

Process Mining kann grundsätzlich auf Ereignisdaten verschiedener Systeme zugreifen. In der Logistik sind insbesondere ERP-Systeme, Lagerverwaltungssysteme, Transportmanagementsysteme und Produktionssysteme relevant.

Auch mobile Datenerfassung kann eine wichtige Datenquelle darstellen. Werden Warenbewegungen, Kommissionierungen oder interne Transporte per MDE-Gerät erfasst, entstehen Ereignisdaten mit Zeitstempeln und Vorgangsbezug.

Dadurch können Unternehmen nicht nur administrative Prozesse betrachten, sondern auch physische Materialbewegungen analysieren. Voraussetzung ist, dass die relevanten Arbeitsschritte digital erfasst werden.

Ein modernes Prozessanalysekonzept sollte deshalb nicht ausschließlich fragen, welche Daten bereits vorhanden sind. Ebenso wichtig ist die Frage, welche Prozessereignisse künftig erfasst werden müssen, damit relevante Abläufe messbar werden.

Was kostet Process Mining im Mittelstand?

Die Kosten hängen weniger von der Unternehmensgröße als vom Umfang des Anwendungsfalls, der Datenintegration und der eingesetzten Software ab. Ein überschaubares Pilotprojekt benötigt deutlich weniger Ressourcen als eine unternehmensweite Process-Mining-Plattform.

Kosten entstehen typischerweise durch Datenaufbereitung, Schnittstellen, Software, Prozessmodellierung und die fachliche Auswertung. Hinzu kommt der interne Aufwand der Fachabteilungen.

Für den Mittelstand ist deshalb eine Wirtschaftlichkeitsbetrachtung sinnvoll. Nicht die Anzahl analysierter Prozesse sollte als Erfolgskriterium dienen, sondern der konkrete betriebliche Effekt.

Wenn eine Analyse beispielsweise zeigt, dass unnötige Wartezeiten die Durchlaufzeit erhöhen, können die möglichen Einsparungen durch geringere Liegezeiten, bessere Kapazitätsauslastung oder höhere Termintreue bewertet werden.

Welche Fehler sollten Unternehmen vermeiden?

Der häufigste Fehler ist ein zu großer Projektumfang. Wer zunächst die gesamte Unternehmensorganisation analysieren möchte, erzeugt schnell hohe Daten- und Abstimmungsaufwände.

Ebenso problematisch ist eine Analyse ohne konkrete Fragestellung. Process Mining erzeugt viele Informationen. Nicht jede erkannte Prozessabweichung ist wirtschaftlich relevant.

Ein weiterer kritischer Punkt ist die Datenqualität. Wenn Ereignisse fehlen oder Zeitstempel nicht zuverlässig sind, können scheinbar auffällige Prozessvarianten entstehen, die in Wirklichkeit auf eine fehlerhafte Datenerfassung zurückzuführen sind.

Schließlich darf Process Mining nicht mit Prozessoptimierung gleichgesetzt werden. Die Software zeigt Auffälligkeiten. Die eigentliche Verbesserung entsteht erst durch die fachliche Bewertung und Umsetzung geeigneter Maßnahmen.

Wie gelingt der Einstieg in Process Mining?

Für mittelständische Unternehmen empfiehlt sich ein schrittweises Vorgehen:

Einen wirtschaftlich relevanten Prozess auswählen:
Geeignet sind Prozesse mit hoher Fallzahl, langen Durchlaufzeiten, vielen manuellen Eingriffen oder bekannten Qualitätsproblemen.
Prozessziel definieren:
Beispielsweise soll die Durchlaufzeit vom Auftragseingang bis zum Versand reduziert oder die Bestandsgenauigkeit erhöht werden.
Datenquellen prüfen:
Es wird ermittelt, welche Systeme die benötigten Ereignisse speichern und ob Fall-ID, Prozessschritt und Zeitstempel vorhanden sind.
Ist-Prozess analysieren:
Die tatsächlichen Prozessvarianten, Wartezeiten und Abweichungen werden sichtbar gemacht.
Ursachen untersuchen:
Auffällige Prozessschritte werden mit operativen Informationen wie Lagerbereich, Artikelgruppe, Auftragstyp oder Schicht verglichen.
Maßnahmen umsetzen und erneut messen:
Nach der Prozessänderung wird geprüft, ob sich die relevanten Kennzahlen tatsächlich verbessert haben.

Damit entsteht ein kontinuierlicher Verbesserungsprozess statt eines einmaligen Analyseprojekts.

Process Mining als Grundlage für datenbasierte Prozessoptimierung

Die Bedeutung von Process Mining wird mit zunehmender Digitalisierung der operativen Prozesse weiter steigen. Je mehr Warenbewegungen, Buchungen und Arbeitsschritte digital erfasst werden, desto besser lassen sich reale Abläufe analysieren.

Für den Mittelstand ist dabei nicht entscheidend, möglichst viele Daten zu sammeln. Entscheidend ist, die richtigen Prozessereignisse mit einem klaren geschäftlichen Ziel zu verknüpfen.

Besonders interessant wird Process Mining, wenn die Analyse mit Business Intelligence, Workflow-Management oder automatisierten Handlungsempfehlungen kombiniert wird. Dann kann aus der reinen Rückschau zunehmend eine operative Steuerung entstehen. Auffällige Prozesse werden nicht nur erkannt, sondern systematisch bewertet und zur Grundlage konkreter Maßnahmen gemacht.

Fazit: Process Mining lässt sich pragmatisch umsetzen

Process Mining ist längst nicht mehr ausschließlich ein Werkzeug für Konzerne. Mittelständische Unternehmen können bereits mit einem einzelnen, wirtschaftlich relevanten Prozess starten und daraus konkrete Erkenntnisse gewinnen.

Der größte Vorteil liegt darin, dass nicht die theoretische Prozessbeschreibung, sondern die tatsächlichen Abläufe analysiert werden. Wartezeiten, Prozessschleifen, Abweichungen und manuelle Eingriffe werden messbar. Gerade in Lager, Produktion und Intralogistik können daraus Ansatzpunkte für kürzere Durchlaufzeiten, bessere Ressourcenauslastung und stabilere Prozesse entstehen.

Wer Process Mining erfolgreich einsetzen möchte, sollte deshalb nicht mit der Technologie beginnen, sondern mit einer geschäftlich relevanten Frage: Wo verliert unser Prozess heute Zeit, Geld oder Qualität und lässt sich das anhand unserer vorhandenen Daten nachweisen?

Für den Einstieg reicht häufig ein klar abgegrenzter Prozess, eine belastbare Datenbasis und ein konkretes Verbesserungsziel. Erst wenn daraus ein messbarer Nutzen entsteht, lohnt sich die Ausweitung auf weitere Prozesse und Unternehmensbereiche.