Während Unternehmen täglich Tausende von Geschäftsprozessen durchlaufen, ist es für Fertigungsleiter und Prozessmanager schwierig, den Überblick darüber zu behalten, was in ihren Systemen tatsächlich passiert. Im Laufe der Zeit verwandeln sich Prozesse, die man anfangs mit dem Ziel der Effizienz gestaltet hat, häufig in komplexe Strukturen mit versteckten Ineffizienzen. Genau hier setzt Process Mining an: eine Technologie, die aus digitalen Spuren echte Erkenntnisse macht.

Im Grunde genommen fungiert Process Mining wie eine Röntgenaufnahme Ihrer Geschäftsprozesse. Während herkömmliche Prozessanalysen häufig Interviews, Workshops und theoretische Modelle verwenden, bedient sich Process Mining der digitalen Fußabdrücke, die in Ihren IT-Systemen hinterlassen werden. Alle Transaktionen, Klicks und Statusänderungen werden erfasst und bilden einen sog. Event-Log.

Stellen Sie sich vor, in Ihrem Unternehmen läuft ein Bestellprozess ab. Von der Anfrage über die Genehmigung bis zur Lieferung durchläuft jede Bestellung verschiedene Stationen. Process Mining extrahiert diese Daten aus Ihren Systemen, sei es SAP, Oracle oder anderen ERP-Lösungen, und visualisiert den tatsächlichen Ablauf. Das Besondere daran: Sie sehen nicht, wie der Prozess theoretisch ablaufen sollte, sondern wie er wirklich funktioniert.

Die Technologie kombiniert Data Mining mit klassischer Prozessanalyse. Dabei werden aus den gesammelten Event-Logs automatisch Prozessmodelle erstellt, die jede Variante eines Prozesses sichtbar machen. Oft ist das Ergebnis überraschend: Wo man einen einheitlichen, standardisierten Prozess erwartet, findet man häufig Dutzende von unterschiedlichen Abläufen.

Process Mining hat seine Wurzeln in den frühen 2000er Jahren. Als Wegbereiter dieses Fachgebiets wird Professor Wil van der Aalst von der RWTH Aachen angesehen. Er erkannte, dass die zunehmende Digitalisierung von Geschäftsprozessen eine neue Möglichkeit bot: Anstatt sich auf subjektive Bewertungen zu stützen, konnten objektive Daten aus IT-Systemen zur Analyse der Prozesse herangezogen werden. Was als akademisches Forschungsthema begann, hat sich inzwischen zu einem milliardenschweren Marktsegment entwickelt. Firmen wie Celonis, UiPath oder Signavio haben die Technologie aus den Forschungslaboren in die Praxis überführt und weiterentwickelt. Heute nutzen Konzerne weltweit Process Mining, um ihre Abläufe zu optimieren. Diese Entwicklung wurde durch mehrere Faktoren begünstigt: Erstens die zunehmende Digitalisierung, die immer mehr Daten generiert. Zweitens die erhöhte Rechenleistung, die eine Verarbeitung umfangreicher Datenmengen ermöglicht. Und drittens der wachsende Wettbewerbsdruck, der Unternehmen dazu bringt, ihre Abläufe fortwährend zu optimieren.

Process Mining lässt sich in drei grundlegende Ansätze unterteilen, die jeweils unterschiedliche Fragestellungen beantworten.

Process Discovery

Dies ist die Grundlage von Process Mining. Hier werden aus den Event-Logs automatisch Prozessmodelle generiert. Die Software analysiert, welche Aktivitäten in welcher Reihenfolge durchgeführt wurden und erstellt auf dieser Basis eine visuelle Darstellung des Prozessablaufs. Sie sehen auf einen Blick, welche Pfade durch den Prozess am häufigsten genommen werden und wo Abweichungen auftreten.

Ein typisches Beispiel: Ein Unternehmen möchte seinen Einkaufsprozess nachvollziehen. Der Process Discovery zufolge folgen nur 200 von 1.000 Bestellungen dem offiziellen Standardprozess. Die übrigen 800 nehmen verschiedene alternative Wege, die zusätzliche Genehmigungen, Rückfragen oder Korrekturen erfordern. Diese Transparenz ist der erste Schritt zur Verbesserung.

Conformance Checking

Sobald Sie wissen, wie Ihre Prozesse tatsächlich ablaufen, kommt die nächste Frage: Entspricht das den Vorgaben? Conformance Checking vergleicht den Ist-Zustand mit dem Soll-Zustand. Dabei wird das aus den Daten gewonnene Prozessmodell mit dem offiziellen, vorgegebenen Modell abgeglichen.

Diese Analyse deckt Compliance-Verstöße auf, zeigt aber auch, wo Mitarbeiter bewusst oder unbewusst von Standards abweichen. Manchmal geschieht das aus gutem Grund, weil der offizielle Prozess in der Praxis nicht funktioniert. Manchmal sind es aber auch echte Probleme, die behoben werden müssen. In regulierten Branchen wie der Pharmazie oder Medizintechnik ist Conformance Checking besonders wertvoll, da Compliance-Verstöße schwerwiegende Konsequenzen haben können.

Process Enhancement

Die dritte Säule geht noch einen Schritt weiter. Hier werden die Prozessmodelle mit zusätzlichen Informationen angereichert, etwa mit Zeitstempeln, Kosteninformationen oder Ressourcenauslastung. So lässt sich nicht nur sehen, was passiert, sondern auch wie lange es dauert, was es kostet und wer beteiligt ist.

Process Enhancement ermöglicht es, Engpässe zu identifizieren, Wartezeiten zu analysieren und Ressourcen optimal einzusetzen. Ein Maschinenstillstand, der in den Daten als unerklärliche Pause erscheint, kann so mit Wartungslogs oder Materialengpässen korreliert werden. Die Erkenntnisse sind oft überraschend konkret und sofort umsetzbar.

Die Qualität der Analyse steht und fällt mit den verfügbaren Daten. Process Mining benötigt sog. Event-Logs, also Aufzeichnungen von Aktivitäten in IT-Systemen. Jeder Eintrag in diesem Log sollte mindestens drei Informationen enthalten:

• Case-ID: Die Case-ID identifiziert den einzelnen Prozessfall, etwa eine Bestellnummer oder eine Seriennummer.
• Aktivität: Die Aktivität beschreibt, was genau passiert ist, beispielsweise „Bestellung erstellt“ oder „Rechnung geprüft“.
• Zeitstempel: Der Zeitstempel gibt an, wann die Aktivität stattgefunden hat.

Zusätzliche Informationen wie beteiligte Personen, Abteilungen, Kosten oder Statusfelder können die Analyse erheblich vertiefen. Die gute Nachricht: Die meisten modernen ERP-Systeme, CRM-Lösungen oder Manufacturing Execution Systems (MES) erstellen solche Logs automatisch. SAP beispielsweise speichert Änderungen in sog. Change Documents, die sich hervorragend für Process Mining eignen.

Die Herausforderung liegt oft nicht in der Verfügbarkeit der Daten, sondern in ihrer Extraktion und Aufbereitung. Unterschiedliche Systeme speichern Daten in unterschiedlichen Formaten. Eine durchgängige Analyse über mehrere Systeme hinweg erfordert daher eine sorgfältige Datenintegration. Moderne Process Mining Tools bieten dafür inzwischen Konnektoren, die den Zugriff auf gängige Systeme erheblich vereinfachen.

In produzierenden Unternehmen offenbart Process Mining oft überraschende Erkenntnisse, die mit bloßem Auge nicht zu erkennen wären.

1. Optimierung der Produktionsplanung

Ein Automobilzulieferer stellte fest, dass seine durchschnittliche Durchlaufzeit in der Fertigung deutlich über den Planwerten lag. Process Mining zeigte: Das Problem waren nicht die eigentlichen Fertigungsschritte, sondern die Wartezeiten zwischen den einzelnen Arbeitsstationen. Bestimmte Bauteile mussten nach einem Arbeitsschritt auf die Verfügbarkeit der nächsten Maschine warten, da die Produktionsplanung die Kapazitäten nicht optimal verteilt hatte.

Die Lösung war eine Anpassung der Produktionsreihenfolge. Durch intelligenteres Scheduling konnten die Wartezeiten um 30 Prozent reduziert werden, ohne dass zusätzliche Ressourcen erforderlich waren. Die Investition in Process Mining hatte sich bereits nach wenigen Monaten amortisiert.

2. Qualitätssicherung und Nacharbeit

Ein Maschinenbauer kämpfte mit hohen Nacharbeitsquoten. Manche Baugruppen mussten mehrfach nachbearbeitet werden, bevor sie die Qualitätsprüfung bestanden. Process Mining analysierte die Fertigungsdaten und identifizierte ein Muster: Bestimmte Chargen von Zuliefermaterialien führten systematisch zu Qualitätsproblemen.

Die Analyse ging noch weiter und zeigte, dass die problematischen Chargen immer von einem bestimmten Lieferanten und zu bestimmten Jahreszeiten kamen. Es stellte sich heraus, dass Temperaturschwankungen im Lager des Lieferanten die Materialeigenschaften beeinflussten. Mit diesem Wissen konnte das Unternehmen gezielt Gegenmaßnahmen ergreifen und die Nacharbeitsquote um mehr als die Hälfte senken.

3. Instandhaltung und Anlagenverfügbarkeit

Ungeplante Maschinenstillstände sind in jeder Produktion ein Kostentreiber. Ein Chemiehersteller nutzte Process Mining, um Wartungsprozesse seiner Anlagen zu analysieren. Die Daten zeigten, dass viele Störungen durch verspätete oder unvollständige Wartungsarbeiten verursacht wurden.

Das Problem lag nicht bei den Technikern, sondern im Workflow: Wartungsaufträge wurden zwar erstellt, aber wichtige Ersatzteile waren zum Zeitpunkt der Wartung nicht verfügbar. Die Folge waren Verzögerungen, unvollständige Wartungen und spätere Ausfälle. Durch eine bessere Verzahnung von Wartungsplanung und Ersateilmanagement konnte die Anlagenverfügbarkeit deutlich gesteigert werden.

Process Mining entfaltet seine Wirkung in nahezu allen Bereichen eines Unternehmens.

• Operatives Management: Für das operative Management bietet Process Mining einen objektiven Blick auf die täglichen Abläufe. Statt sich auf einzelne Stichproben zu verlassen, zeigen die Daten das vollständige Bild. Engpässe werden sichtbar, bevor sie zu echten Problemen werden. Ressourcen können gezielter eingesetzt werden.

• Qualitätsmanagement: Das Qualitätsmanagement profitiert von der lückenlosen Nachvollziehbarkeit von Prozessen. Jede Abweichung vom Standard wird dokumentiert und kann analysiert werden. In auditrelevanten Bereichen schafft das nicht nur Transparenz, sondern auch Rechtssicherheit. Bei Audits lassen sich Compliance-Nachweise innerhalb von Minuten erstellen, statt tagelang in Ordnern und Systemen zu suchen.

• Instandhaltung: Für Instandhaltungsteams eröffnet Process Mining neue Möglichkeiten der vorausschauenden Wartung. Durch die Verknüpfung von Prozessdaten mit Maschinendaten lassen sich Muster erkennen, die auf bevorstehende Ausfälle hindeuten. Wartungsintervalle können optimiert werden, nicht mehr nach starren Zeitplänen, sondern basierend auf tatsächlicher Nutzung und Verschleiß.

• Inbetriebnahme: Commissioning Engineers, die neue Anlagen in Betrieb nehmen, können Process Mining nutzen, um den Anlaufprozess zu überwachen und zu optimieren. Abweichungen vom geplanten Ablauf werden sofort sichtbar. Das beschleunigt die Inbetriebnahme und sorgt für eine bessere Dokumentation des gesamten Prozesses.

Die schönsten Erkenntnisse sind wertlos, wenn sie nicht in konkrete Maßnahmen münden. Erfolgreiche Process Mining Projekte folgen einem strukturierten Vorgehen.

• Zielsetzung: Am Anfang steht die Zielsetzung. Was genau wollen Sie erreichen? Geringere Durchlaufzeiten? Höhere Qualität? Bessere Compliance? Je klarer das Ziel, desto fokussierter die Analyse. Ein häufiger Fehler ist der Versuch, alles auf einmal zu analysieren. Besser ist es, mit einem konkreten Prozess zu starten und erste Erfolge zu erzielen.

• Datenerhebung und Aufbereitung: Die Datenerhebung und Aufbereitung nimmt oft mehr Zeit in Anspruch als gedacht. Hier zahlt es sich aus, IT-Experten frühzeitig einzubinden. Sie kennen die Systeme und wissen, wo welche Daten liegen. Eine enge Zusammenarbeit zwischen Fachabteilung und IT ist entscheidend für den Erfolg.

• Iterative Analyse: Die eigentliche Analyse erfolgt dann meist in mehreren Iterationen. Erste Erkenntnisse führen zu neuen Fragen, die weitere Analysen erforderlich machen. Das ist völlig normal und sogar erwünscht. Process Mining ist kein einmaliges Projekt, sondern ein kontinuierlicher Verbesserungsprozess.

• Change Management: Die Umsetzung der Erkenntnisse erfordert Change Management. Wenn Process Mining zeigt, dass bestimmte Arbeitsweisen ineffizient sind, bedeutet das für die betroffenen Mitarbeiter eine Veränderung. Wichtig ist es, diese frühzeitig einzubinden und nicht als Kontrolleure aufzutreten, sondern als Partner, die gemeinsam bessere Lösungen finden wollen.

Während Process Mining einen datenbasierten Überblick über Prozesse bietet, kann das Layered Process Audit eine wertvolle Methode sein, um die Einhaltung der Standards in jeder einzelnen Prozessschicht zu überprüfen

Unternehmen begegnen bei der Implementierung von Process Mining häufig unterschiedlichen Herausforderungen

• Datenqualität: Die Event-Logs müssen vollständige und korrekte Informationen enthalten. Fehlende oder fehlerhafte Daten beeinträchtigen die Analyseergebnisse erheblich. Eine gründliche Prüfung der Daten vor Beginn des Projekts ist entscheidend, und manchmal sind Anpassungen der Datenerfassungsprozesse erforderlich.

• Datenschutz: Process Mining-Daten können personenbezogene Informationen enthalten, wie z. B. welche Mitarbeiter welche Aktivitäten durchgeführt haben. Diese Daten müssen gemäß den Datenschutzrichtlinien behandelt werden, einschließlich der Einbindung des Betriebsrats und der möglichen Anonymisierung von Daten.

• Technische Komplexität: Auch wenn viele Process Mining Tools benutzerfreundlicher geworden sind, erfordert die Durchführung fundierter Analysen nach wie vor technisches Fachwissen. Es ist ratsam, in Schulungen und Zertifizierungsprogramme zu investieren, um das notwendige Know-how zu erlangen.

• Organisatorische Verankerung: Process Mining sollte nicht isoliert betrachtet werden, sondern als fester Bestandteil des kontinuierlichen Verbesserungsprozesses im Unternehmen etabliert werden. Nur so kann der volle Nutzen aus der Technologie gezogen werden.

Process Mining entwickelt sich rasant weiter. Die Integration mit anderen Technologien eröffnet völlig neue Möglichkeiten.

KI und Machine Learning: Künstliche Intelligenz und Machine Learning werden zunehmend mit Process Mining kombiniert. Algorithmen können nicht nur Ist-Zustände analysieren, sondern auch Vorhersagen treffen. Welche Prozessinstanzen werden wahrscheinlich Probleme verursachen? Wo ist mit Verzögerungen zu rechnen? Solche predictive Analysen ermöglichen es, proaktiv einzugreifen, bevor Probleme entstehen.

Robotic Process Automation: Die Verbindung mit Robotic Process Automation (RPA) ist besonders vielversprechend. Process Mining identifiziert repetitive, regelbasierte Aufgaben, die sich für eine Automatisierung eignen. RPA setzt diese Automatisierung dann um. Das Ergebnis: Mitarbeiter werden von monotonen Tätigkeiten entlastet und können sich auf wertschöpfende Aufgaben konzentrieren.

Object-Centric Process Mining: Object-Centric Process Mining ist ein neuer Ansatz, der über die klassische Betrachtung einzelner Cases hinausgeht. Statt nur einen Prozess zu analysieren, werden mehrere miteinander verflochtene Prozesse gleichzeitig betrachtet. Das ist besonders in komplexen Fertigungsumgebungen relevant, wo verschiedene Bauteile parallel bearbeitet und später zusammengeführt werden.

Echtzeitanalyse: Die Echtzeitfähigkeit von Process Mining verbessert sich stetig. Statt Analysen im Nachhinein durchzuführen, können Unternehmen ihre Prozesse in Echtzeit überwachen. Dashboards zeigen live, wo es gerade Probleme gibt, und ermöglichen sofortiges Eingreifen.

Sie überlegen, Process Mining in Ihrem Unternehmen einzuführen? Ein strukturiertes Vorgehen erhöht die Erfolgsaussichten erheblich.

• Starten Sie mit einem Pilotprojekt: Wählen Sie einen relevanten, aber nicht zu komplexen Prozess, wie Bestellprozesse, Reklamationsbearbeitung oder Wartungsabläufe. Ein Pilotprojekt ermöglicht es Ihnen, Erfahrungen zu sammeln und den Nutzen von Process Mining zu demonstrieren, bevor Sie das Projekt ausweiten.

• Binden Sie relevante Stakeholder ein: Process Mining betrifft viele Bereiche im Unternehmen (von der IT bis zum Management). Involvieren Sie alle relevanten Parteien frühzeitig, um ein gemeinsames Verständnis zu entwickeln und das Projekt reibungslos voranzutreiben.

• Wählen Sie das passende Tool: Der Markt für Process Mining Software bietet eine Vielzahl von Lösungen. Anbieter wie Celonis, UiPath oder Signavio unterscheiden sich in ihren Stärken, etwa in der Visualisierung oder der Datenintegration.

• Definieren Sie klare Erfolgskriterien: Bestimmen Sie, wie Sie den Erfolg Ihres Projekts messen werden: sei es durch reduzierte Durchlaufzeiten, eingesparte Kosten oder höhere Qualitätsquoten. Klare Ziele erleichtern die Erfolgsmessung und die Ausrichtung der Analyse.

• Planen Sie Zeit für die Datenaufbereitung ein: Der größte Teil des Aufwands in einem Process Mining Projekt entfällt auf das Sammeln, Bereinigen und Strukturieren der Daten. Diese Arbeit ist entscheidend für die Qualität der Ergebnisse.

Process Mining hat sich von einer akademischen Nische zu einem unverzichtbaren Werkzeug für datengetriebene Prozessoptimierung entwickelt. Es ermöglicht Unternehmen, transparente, datenbasierte Einblicke in ihre Geschäftsprozesse zu erhalten und schafft eine objektive Grundlage für fundierte Entscheidungen.

DDie Anwendung von firstaudit für Process Mining ermöglicht es, systematisch Daten zu erfassen und zu analysieren. Durch die Integration digitaler Checklisten und Inspektionsdaten lassen sich Prozesse direkt in Echtzeit überwachen. Unsere Software bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche zur Sammlung relevanter Daten, die als Grundlage für Process Mining dienen. So lassen sich selbst komplexe Fertigungsprozesse transparenter gestalten und Optimierungspotenziale identifizieren; ohne komplexe Implementierungen und langwierige Anpassungen..

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