Worin unterscheidet sich Process Mining von Business Intelligence?

BI fokussiert auf Kennzahlen und Aggregate, Process Mining auf den zeitlichen Ablauf von Prozessinstanzen. Während BI die Frage „wie viel“ beantwortet, beantwortet Process Mining „wie“ – also welche Pfade, Reihenfolgen und Schleifen tatsächlich existieren.

Brauche ich für Process Mining ein dediziertes Tool?

Für leichte Analysen reichen SQL und Python (PM4Py) aus. Sobald Conformance Checking, große Datenmengen oder regelmäßige Auswertungen mit Stakeholdern gefragt sind, lohnen sich dedizierte Tools wie Celonis oder Signavio mit fertigen ERP-Konnektoren.

Welche Voraussetzungen muss das ERP erfüllen?

Wesentlich sind nachvollziehbare Belegketten mit Zeitstempeln je Statuswechsel sowie zugängliche Datenextrakte. Moderne Cloud-ERPs liefern Event-Logs oft direkt über APIs, klassische On-Premises-Systeme erfordern Datenbankzugriff und ein definiertes Extraktionsmodell.

Process Mining im ERP – datengetriebene Prozessanalyse

Definition: Process Mining ist eine datengetriebene Methode, bei der reale Geschäftsprozesse aus den Event-Logs operativer IT-Systeme – allen voran ERP-Systemen – automatisiert rekonstruiert, visualisiert und analysiert werden. Ziel ist es, Soll- und Ist-Prozesse zu vergleichen, Engpässe und Abweichungen aufzudecken und Optimierungspotenziale zu identifizieren.

Process Mining verbindet Business Process Management mit Data Science. Es nutzt Zeitstempel, Ereignistypen und Prozessobjekte, die ein ERP ohnehin protokolliert, um den tatsächlichen Prozessverlauf objektiv abzubilden – nicht den, der in Dokumentationen steht oder in Workshops behauptet wird.

Funktionsweise und Algorithmen

Grundlage jedes Process Mining ist ein Event-Log mit drei Pflichtbestandteilen je Eintrag: Case-ID (z. B. Bestellnummer), Aktivität (z. B. „Bestellung angelegt“) und Zeitstempel. Optional kommen Ressource (welcher Anwender), Kosten, Werte oder Attribute hinzu. Aus dieser Tabelle erzeugt der Algorithmus ein Prozessmodell – häufig in Form eines Graphen mit Knoten für Aktivitäten und gewichteten Kanten für Übergänge.

Drei Hauptdisziplinen werden unterschieden: Process Discovery (das Modell aus Daten ableiten), Conformance Checking (Soll-Modell mit Ist-Verlauf abgleichen) und Process Enhancement (das Modell um Performance- und Kostendaten anreichern). Bekannte Algorithmen sind Alpha Miner, Heuristic Miner, Inductive Miner und Fuzzy Miner.

Typische Anwendungsfälle im ERP

Im ERP-Umfeld sind Purchase-to-Pay (P2P) und Order-to-Cash (O2C) die häufigsten Felder. P2P-Analysen decken Maverick-Buying, doppelte Zahlungen, verspätete Freigaben und entgangene Skonti auf. O2C-Analysen zeigen Auftragsdurchlaufzeiten, manuelle Re-Work-Schleifen, Reklamationen und Lieferengpässe.

Weitere Felder: Production-to-Delivery in Industrieunternehmen, Recruit-to-Hire im HR, Incident-Management in der IT, Reklamations- und Service-Prozesse. Mining-Ergebnisse fließen typischerweise in Automatisierungsinitiativen (RPA, Workflows), Digitalisierung von Schwachstellen und KPI-Dashboards.

Tools und Plattformen

Marktführend ist Celonis (heute mit Process Intelligence Graph und Execution Management). Weitere Anbieter sind SAP Signavio (entstanden aus der Übernahme von Signavio), UiPath Process Mining, Software AG ARIS, Apromore und Open-Source-Lösungen wie ProM oder PM4Py. Cloud-Plattformen integrieren zunehmend Echtzeit-Streaming statt nur Batch-Auswertungen.

Voraussetzungen und Stolpersteine

Erfolgreiches Process Mining braucht zwei Voraussetzungen: saubere Event-Daten und ein klares analytisches Ziel. Datenextraktion aus ERP-Systemen wie SAP, Oracle oder Microsoft Dynamics ist häufig der aufwendigste Teil – Tabellen müssen identifiziert, gejoint und in das Event-Log-Schema überführt werden. Datenschutzaspekte (DSGVO) sind besonders bei personenbezogenen Ressource-IDs zu beachten.

Wertbeitrag und ROI typischer Initiativen

Erfolgreich umgesetztes Process Mining liefert in der Regel zwei Arten von Wert: einmalige Effekte aus identifizierten Quick Wins (z. B. wiederhergestellte Skontoausnutzung, reduzierte Mahngebühren) und kontinuierliche Verbesserungen über Prozessleitstände. Erfahrungswerte aus dem Mittelstand zeigen häufig Effizienzgewinne von 10 bis 30 Prozent in den geprüften Prozessen.

Ein typischer Business Case kombiniert reduzierten manuellen Aufwand, schnellere Durchlaufzeiten, verbesserte Compliance und höhere Datenqualität. Der ROI tritt meist innerhalb von 12 bis 18 Monaten ein, sofern die identifizierten Maßnahmen konsequent umgesetzt werden – die Analyse allein erzeugt keinen Nutzen.

Process Mining und KI

Aktuelle Plattformen kombinieren klassisches Process Mining mit KI- und Machine-Learning-Bausteinen: Predictive Process Mining prognostiziert Durchlaufzeiten und Risiken einzelner Prozessinstanzen, Recommendation Engines schlagen die nächste beste Aktion vor, und generative KI erleichtert die Interpretation komplexer Prozessgraphen für Fachanwender.

In Kombination mit Workflow-Engines und RPA entstehen geschlossene Regelkreise: Erkennen, Vorhersagen, Empfehlen, Automatisieren – dauerhaft und in Echtzeit. Damit wird Process Mining zum Fundament der nächsten Generation prozessorientierter ERP-Lösungen.

Häufige Fragen

Worin unterscheidet sich Process Mining von Business Intelligence?: BI fokussiert auf Kennzahlen und Aggregate, Process Mining auf den zeitlichen Ablauf von Prozessinstanzen. Während BI die Frage „wie viel“ beantwortet, beantwortet Process Mining „wie“ – also welche Pfade, Reihenfolgen und Schleifen tatsächlich existieren.
Brauche ich für Process Mining ein dediziertes Tool?: Für leichte Analysen reichen SQL und Python (PM4Py) aus. Sobald Conformance Checking, große Datenmengen oder regelmäßige Auswertungen mit Stakeholdern gefragt sind, lohnen sich dedizierte Tools wie Celonis oder Signavio mit fertigen ERP-Konnektoren.
Welche Voraussetzungen muss das ERP erfüllen?: Wesentlich sind nachvollziehbare Belegketten mit Zeitstempeln je Statuswechsel sowie zugängliche Datenextrakte. Moderne Cloud-ERPs liefern Event-Logs oft direkt über APIs, klassische On-Premises-Systeme erfordern Datenbankzugriff und ein definiertes Extraktionsmodell.