Häufig gestellte Fragen
Was ist Process Mining im ERP einfach erklärt?
Process Mining ist ein datengetriebenes Analyseverfahren, das den real gelebten Ablauf von Geschäftsprozessen aus den Ereignisprotokollen (Event-Logs) eines ERP-Systems rekonstruiert und visualisiert. Statt sich auf modellierte Soll-Annahmen oder Interviews zu stützen, wertet es die digitalen Spuren aus, die jede Transaktion etwa in Beschaffung, Auftragsabwicklung oder Rechnungsprüfung hinterlässt. So werden Abweichungen vom vorgesehenen Ablauf, vermeidbare Schleifen und Engpässe faktenbasiert sichtbar. Als wissenschaftliche Disziplin geht der Begriff auf den Informatiker Wil van der Aalst zurück, der ihn 1998 erstmals verwendete.
Worin unterscheidet sich Process Mining von Business Intelligence?
Business Intelligence fokussiert auf Kennzahlen und Aggregate und beantwortet vor allem die Frage „wie viel“, während Process Mining den zeitlichen Ablauf einzelner Prozessinstanzen rekonstruiert und damit die Frage „wie“ beantwortet. Process Mining zeigt also, welche Pfade, Reihenfolgen und Schleifen tatsächlich existieren, statt nur Summen und Durchschnitte über ein Dashboard auszugeben. Beide Verfahren sind komplementär: BI verdichtet Ergebnisse, Process Mining erklärt den Weg dorthin. In der Praxis variiert die genaue Abgrenzung je nach Branche, Größenklasse und Customizing-Tiefe des konkreten ERP-Setups.
Welche Daten und Voraussetzungen muss das ERP für Process Mining erfüllen?
Wesentlich sind nachvollziehbare Belegketten mit Zeitstempeln je Statuswechsel sowie zugängliche Datenextrakte aus den Transaktionstabellen und dem Audit-Trail. Im Kern benötigt jede Analyse ein Event-Log mit drei Informationen: einer Fall-Kennung (etwa einer Bestellnummer), einer Aktivität und einem Zeitstempel. Moderne Cloud-ERPs liefern solche Event-Logs oft direkt über APIs, während klassische On-Premises-Systeme einen Datenbankzugriff und ein definiertes Extraktionsmodell erfordern. Entscheidend sind außerdem eine konsistente Stammdatenpflege und ein klares Fallkonzept, da lückenhafte oder mehrdeutige Daten die Ergebnisse verzerren.
Gibt es einen Standard für Event-Logs im Process Mining?
Ja, als etablierter Austauschstandard gilt XES (eXtensible Event Stream), der von der IEEE Task Force on Process Mining entwickelt und 2016 als IEEE-Standard 1849 verabschiedet wurde; seit 2023 liegt die überarbeitete Fassung IEEE 1849-2023 vor. XES ist ein XML-basiertes Format, das ein Event-Log als Menge von Fällen (Traces) beschreibt, die wiederum aus Ereignissen mit Attributen wie Aktivitätsname, Zeitstempel und Fall-Kennung bestehen. Über Extensions lassen sich gemeinsame Attribute mit klarer Semantik definieren, etwa für die Benennung von Elementen oder die Lebenszyklus-Phase einer Aktivität. In der Praxis exportieren viele ERP-Konnektoren und Spezialwerkzeuge die Daten wahlweise als XES oder als tabellarisches CSV-Format.
Brauche ich für Process Mining ein dediziertes Tool wie Celonis oder Signavio?
Für leichtgewichtige Analysen reichen oft SQL und Python-Bibliotheken wie PM4Py aus, sobald jedoch Conformance Checking, große Datenmengen oder regelmäßige Auswertungen mit Stakeholdern gefragt sind, lohnen sich dedizierte Plattformen mit fertigen ERP-Konnektoren. Im Markt gilt Celonis als führender Anbieter und wurde von Gartner 2026 erneut als „Leader“ eingestuft, allerdings im umbenannten Magic Quadrant für Process-Intelligence-Plattformen, während SAP Signavio – von SAP 2021 für rund 1,2 Milliarden US-Dollar übernommen – insbesondere in SAP-S/4HANA-Landschaften mit vorintegrierten Konnektoren punktet. Weitere relevante Anbieter sind unter anderem UiPath, Microsoft, IBM, ARIS und Apromore. Bei der Auswahl sollten Standard-Schnittstellen wie REST-API und OData direkt unterstützt sein, um teure Custom-Anbindungen zu vermeiden.
Welche Datenschutz- und Mitbestimmungsfragen sind bei Process Mining zu beachten?
Event-Logs enthalten häufig personenbezogene Bearbeiterkennungen, sodass die Verarbeitung dem Beschäftigtendatenschutz nach DSGVO und BDSG unterliegt; üblich sind daher eine Pseudonymisierung der Nutzerkennungen sowie eine klare Zweckbindung und Datenminimierung. Da Process-Mining-Systeme grundsätzlich geeignet sind, das Verhalten und die Leistung von Mitarbeitenden zu überwachen, besteht in Deutschland regelmäßig ein Mitbestimmungsrecht des Betriebsrats nach § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG. Eine frühzeitige Einbindung der Mitarbeitervertretung und eine Betriebsvereinbarung sind deshalb gängige Praxis, um den Einsatz rechtssicher zu gestalten. In der Praxis hängt die konkrete Ausgestaltung von Branche, Mitbestimmungskultur und der Sensibilität der ausgewerteten Prozesse ab.