Was ist Process Mining?

Geschäftsprozesse sind in der Praxis häufig komplexer als das ursprünglich definierte Prozessmodell. Einzelne Schritte werden wiederholt, Fälle nehmen unterschiedliche Wege oder bleiben an bestimmten Stellen besonders lange liegen.

Process Mining untersucht genau diese tatsächlichen Abläufe. Grundlage sind Ereignisprotokolle aus digitalisierten Prozessen. Aus ihnen wird automatisiert rekonstruiert, welche Aktivitäten in welcher Reihenfolge stattgefunden haben. Damit entsteht ein datenbasiertes Bild des realen Prozesses – nicht nur dessen, was laut Dokumentation passieren sollte.

Besonders interessant ist Process Mining deshalb für Abläufe, die bereits weitgehend digital unterstützt werden, etwa in Einkauf, Vertrieb, Kundenservice, IT-Service-Management oder anderen wiederkehrenden Unternehmensprozessen.

Eventlogs bilden die Grundlage

Die Qualität der Analyse hängt wesentlich von den verfügbaren Ereignisdaten ab. Ein Eventlog muss erkennen lassen, welcher Vorgang betrachtet wird, welche Aktivität stattgefunden hat und wann das Ereignis eingetreten ist.

Typischerweise werden deshalb mindestens drei Informationen benötigt:

• eine eindeutige Vorgangs- oder Fall-ID,
• die ausgeführte Aktivität,
• ein Zeitstempel.

Gerade die Aufbereitung dieser Daten ist häufig ein wesentlicher Teil des Projekts. Protokolle aus operativen Systemen wurden meist nicht speziell für Process Mining entworfen. Benennungen können uneinheitlich sein, Informationen fehlen oder zusätzliche Spalten müssen entfernt beziehungsweise transformiert werden. Erst wenn die Ereignisse zuverlässig einem Vorgang und einer zeitlichen Reihenfolge zugeordnet werden können, entsteht ein aussagekräftiges Prozessmodell.

Drei Arten von Process Mining

Process Mining lässt sich grundsätzlich in drei Ansätze unterteilen.

Discovery rekonstruiert den tatsächlichen Prozess ausschließlich aus den vorhandenen Eventlogs. Ein vorab definiertes Prozessmodell ist dafür nicht notwendig. Der Ansatz eignet sich besonders, wenn zunächst verstanden werden soll, welche Abläufe und Varianten überhaupt existieren.

Conformance Checking vergleicht dagegen den real beobachteten Ablauf mit einem vorhandenen Soll-Prozess. Dadurch wird sichtbar, wo Fälle vom vorgesehenen Modell abweichen.

Enhancement nutzt die vorhandenen Prozessdaten, um ein bestehendes Modell um zusätzliche Informationen zu erweitern oder gezielt zu verbessern. Dazu können beispielsweise Durchlaufzeiten, besonders häufig verwendete Wege oder auffällige Prozessschritte gehören.

Vom Eventlog zum Prozessmodell

Ein typisches Vorgehen beginnt mit einer klaren Fragestellung. Anschließend wird entschieden, welche Art von Process Mining geeignet ist und aus welchen Systemen die notwendigen Daten stammen.

Nach der Extraktion werden die Daten bereinigt und in die benötigte Struktur gebracht. Darauf wird ein Process-Mining-Algorithmus angewendet, der aus den Ereignissen ein Prozessmodell erzeugt. Je nach Verfahren können dabei beispielsweise Petri-Netze, kausale Netze oder Prozessbäume entstehen.

Das automatisch erzeugte Ergebnis sollte anschließend fachlich geprüft werden. Auch ein technisch korrekt ausgeführter Algorithmus garantiert nicht, dass die Interpretation der Daten tatsächlich sinnvoll ist. Erst nach dieser Evaluierung lassen sich belastbare Erkenntnisse und Maßnahmen ableiten.

Was lässt sich erkennen?

Ein wesentlicher Vorteil liegt in der Variantenanalyse. Ein auf dem Papier einheitlicher Prozess kann in der Realität eine große Anzahl unterschiedlicher Abläufe besitzen. Process Mining zeigt, welche Varianten besonders häufig vorkommen, an welchen Stellen Wiederholungen entstehen und wo Prozesse abbrechen.

Auch Engpässe werden sichtbar. Wenn bestimmte Aktivitäten immer wieder verzögert, mehrfach ausgelöst oder besonders häufig durchlaufen werden, können diese Stellen gezielt untersucht werden. Dadurch entsteht eine bessere Grundlage für die Frage, ob beispielsweise der Prozess selbst, eine technische Komponente oder ein manueller Arbeitsschritt verbessert werden sollte.

Neben Prozessgrafiken lassen sich je nach Werkzeug auch Kennzahlen wie Durchlaufzeiten, Häufigkeiten und Varianten auswerten.

Werkzeuge und Einsatzmöglichkeiten

Für Process Mining stehen unterschiedliche Lösungen zur Verfügung – von wissenschaftlich orientierten Open-Source-Werkzeugen bis zu kommerziellen Plattformen. Eine Möglichkeit im Microsoft-Umfeld ist Power Automate Process Mining, das Ereignisdaten einlesen, strukturieren und daraus Prozessdarstellungen sowie Variantenanalysen erzeugen kann.

Welche Lösung geeignet ist, hängt von den vorhandenen Datenquellen, dem gewünschten Analyseumfang und der benötigten Flexibilität ab. Komplexere Werkzeuge ermöglichen häufig detailliertere Analysen, verlangen dafür aber auch mehr Erfahrung bei Datenaufbereitung und Modellierung.

Von der Analyse zur Verbesserung

Process Mining liefert noch keine automatische Prozessoptimierung. Es zeigt zunächst, wo Auffälligkeiten und Verbesserungspotenziale liegen.

Aus den Ergebnissen können anschließend konkrete Fragen entstehen: Sind wirklich alle Prozessschritte notwendig? Lassen sich Varianten reduzieren? Existieren veraltete Aktivitäten? Sind einzelne Schritte uneinheitlich benannt oder unnötig kompliziert?

Damit verbindet Process Mining technische Analyse mit klassischem Prozessmanagement. Die Daten zeigen, wo genauer hingesehen werden sollte; die fachliche Bewertung entscheidet anschließend, welche Veränderung sinnvoll ist.

Fazit

Process Mining schafft Transparenz über Geschäftsprozesse, indem reale Ereignisdaten anstelle bloßer Annahmen ausgewertet werden. Besonders bei digitalisierten und wiederkehrenden Abläufen können dadurch Prozessvarianten, Engpässe und Abweichungen früh sichtbar werden.

Entscheidend ist eine geeignete Datenbasis. Gut strukturierte Eventlogs, eine fachliche Evaluierung der Ergebnisse und klare Optimierungsziele bilden die Grundlage für einen sinnvollen Einsatz.

Wir bei Aschauer IT & Business GmbH betrachten Process Mining deshalb nicht als reine Visualisierung von Prozessdaten. Ziel ist es, aus realen Abläufen belastbare Erkenntnisse abzuleiten und daraus Verbesserungen zu entwickeln, die Prozesse einfacher, transparenter und effizienter machen.

Wenn ihr Fragen habt oder mehr über konkrete Einsatzmöglichkeiten erfahren möchtet, nutzt bitte den unten angelegten Kontaktbereich. Wir unterstützen euch gerne bei eurem Vorhaben.