Prozessmining Tools Vergleich 2024 und Automatisierungspotenziale entdecken

Prozessmining Tools Vergleich 2024 – Automatisierungspotenziale finden

Wichtigste Erkenntnisse

• Transparenz als Grundlage: Process Mining schafft faktenbasierte Einblicke in tatsächliche Prozessabläufe und überwindet damit die Diskrepanz zwischen dokumentierten und gelebten Prozessen.
• Nachweisbarer ROI: Die vorgestellten Praxisbeispiele belegen, dass Unternehmen durch den gezielten Einsatz von Process Mining erhebliche Einsparungen, Qualitätsverbesserungen und Durchlaufzeitverkürzungen erzielen können.
• Differenzierter Markt: Die führenden Anbieter Celonis, IBM Process Mining, UiPath Process Mining, SAP Signavio und QPR bieten unterschiedliche Stärken und eignen sich je nach Unternehmensbedürfnissen für verschiedene Einsatzszenarien.
• Methodik entscheidend: Der Erfolg von Process Mining Initiativen hängt maßgeblich von einer strukturierten Vorgehensweise ab, die von der Datenerhebung über die Analyse bis zur Implementierung von Verbesserungen reicht.
• Integration mit Automatisierung: Die Kombination von Process Mining mit Automatisierungstechnologien wie RPA oder Workflow Management multipliziert den Geschäftsnutzen und beschleunigt die digitale Transformation.

Inhaltsverzeichnis

• Was ist Process Mining Software?
• Business Value – Warum Prozessmining Tools wirtschaftlich sinnvoll sind
• Vergleichskriterien – Wie bewertet man Prozessmining Tools?
• Marktüberblick – Top-Anbieter im Detail
• Automatisierungspotenziale finden – Methodische Vorgehensweise
• Verborgene Potenziale aufdecken – KPI-basierte Visualisierung
• Praxisbeispiele & Use-Cases
• Implementierungsschritte – Vom Pilot zum Roll-out
• Toolauswahl & Anwenderschulung – Praxistipps
• Fazit & Call-to-Action
• Häufig gestellte Fragen zu Process Mining Software

Ein umfassender Prozessmining Tools Vergleich hilft Unternehmen dabei, versteckte Effizienzpotenziale in ihren Geschäftsprozessen aufzudecken. Doch in der wachsenden Landschaft von Process Mining Software fällt die Orientierung schwer. Viele Organisationen kämpfen mit mangelnder Prozesstransparenz und wissen nicht, welche Abläufe sich für Automatisierung eignen.

In diesem Artikel erfahren Sie, welche Kriterien bei der Auswahl der richtigen Prozessanalyse-Lösung entscheidend sind, wie die führenden Anbieter abschneiden und wie Sie systematisch verborgene Automatisierungspotenziale identifizieren können.

Was ist Process Mining Software?

Process Mining Software ist eine spezialisierte Technologie, die Datenspuren aus IT-Systemen nutzt, um tatsächliche Geschäftsprozesse zu rekonstruieren und zu visualisieren. Im Gegensatz zu traditionellen Business Process Management (BPM) Systemen, die auf manuell erstellten Soll-Prozessmodellen basieren, zeigt Process Mining wie Prozesse wirklich ablaufen, nicht wie sie geplant waren.

Die technische Grundlage bilden Event Logs, die in nahezu allen IT-Systemen eines Unternehmens entstehen. Diese Protokolle enthalten Informationen über Prozessschritte, Zeitstempel, verantwortliche Personen und weitere Attribute. Process Mining Algorithmen wie der Alpha-Miner oder Heuristics Miner verarbeiten diese Daten und erzeugen daraus automatisch Prozessmodelle.

Das Ergebnis dieser Analyse bietet Unternehmen:

• Vollständige Transparenz über tatsächliche Prozessabläufe
• Faktenbasierte Entscheidungsgrundlagen statt Annahmen
• Identifikation von Abweichungen und Ineffizienzen
• Eine solide Basis für Prozessoptimierung und Automatisierung

Anders als Robotic Process Automation (RPA), die bestehende Prozesse automatisiert, hilft Process Mining zu verstehen, welche Prozesse überhaupt automatisiert werden sollten. Die beiden Technologien ergänzen sich daher perfekt zur Steigerung der Prozesseffizienz.

Business Value – Warum Prozessmining Tools wirtschaftlich sinnvoll sind

Die Investition in Prozessmining Tools lässt sich durch konkrete wirtschaftliche Vorteile rechtfertigen. Laut einer IBM Studie können Unternehmen durch den Einsatz von Process Mining ihre Prozesskosten um bis zu 30% senken. Gleichzeitig verringern sich Durchlaufzeiten und die Compliance-Einhaltung verbessert sich deutlich.

Der Return on Investment (ROI) lässt sich mit einer einfachen Formel berechnen:

ROI = (eingesparte Kosten – Toolkosten) / Toolkosten

Beispiel: Spart ein Unternehmen durch Process Mining jährlich 200.000 Euro bei Toolkosten von 50.000 Euro, ergibt sich ein ROI von 3 oder 300%.

Treiber für den Einsatz von Prozessmining Tools sind:

• Wachsender Kostendruck und internationale Konkurrenz
• Steigende Kundenerwartungen an schnelle, fehlerfreie Prozesse
• Zunehmende regulatorische Anforderungen wie ESG-Reporting oder Lieferkettengesetz
• Die Notwendigkeit, Geschäftsprozesse zu digitalisieren und zu automatisieren

Process Mining bietet als datengetriebene Technologie die Grundlage für faktenbasierte Optimierungsentscheidungen und liefert gleichzeitig die notwendige Transparenz für Compliance- und Reporting-Anforderungen.

Vergleichskriterien – Wie bewertet man Prozessmining Tools?

Um eine fundierte Entscheidung beim Prozessmining Tools Vergleich treffen zu können, sind klare Bewertungskriterien unerlässlich. Die folgenden vier Hauptkategorien sollten bei jeder Evaluation berücksichtigt werden:

1. Usability

• Benutzerfreundlichkeit: Intuitive Bedienung ohne Programmierkenntnisse
• No-Code Prozessmodellierung: Low-Code/No-Code Plattformen Einfache Anpassung von Prozessen durch Fachabteilungen
• Drag&Drop Dashboards: Individuelle Kennzahlenübersichten ohne IT-Unterstützung
• Reporting-Funktionen: Automatisierte Berichte für verschiedene Stakeholder

2. Integrationsfähigkeit

• Standard-Konnektoren: Vorgefertigte Anbindungen an gängige Systeme wie SAP, Salesforce, Microsoft
• Offene APIs: API-First Automatisierung Programmierschnittstellen für individuelle Integrationen
• Datenimport-Optionen: Unterstützung verschiedener Formate wie CSV, Excel, XML, JSON
• Cloud-Kompatibilität: Anbindung an bestehende Cloud-Infrastruktur

3. Analysefunktionen

• Conformance Checking: Abweichungsanalyse zwischen Ist- und Soll-Prozessen
• Root Cause Analysis: Ursachenforschung für Prozessprobleme
• Simulation: "Was-wäre-wenn"-Szenarien für Prozessveränderungen
• Predictive Analytics: Vorhersagen von Prozessverhalten auf Basis historischer Daten
• Automatisierung Fingerprinting: Erkennung von Automatisierungspotenzialen

4. Skalierbarkeit

• Performance: Verarbeitung großer Datenmengen ohne Leistungseinbußen
• Cloud-native Architektur: Cloud-Native Automatisierung Volle Nutzung von Cloud-Vorteilen
• Mandantenfähigkeit: Unterstützung mehrerer Organisationseinheiten
• Containerisierung: Deployment in Kubernetes oder ähnlichen Umgebungen
• Globale Verfügbarkeit: Weltweiter Zugriff auf die Plattform

Für eine strukturierte Bewertung empfiehlt sich eine 5-Sterne-Skala pro Kriterium, wobei 5 Sterne für hervorragende und 1 Stern für unzureichende Erfüllung steht. Je nach Unternehmensanforderungen können die Kriterien unterschiedlich gewichtet werden.

Marktüberblick – Top-Anbieter im Detail

Der Markt für Process Mining Software ist in den letzten Jahren stark gewachsen. Hier ein detaillierter Vergleich der führenden Anbieter:

Celonis

Kurzprofil:

• Gründungsjahr: 2011 in München
• Lizenzmodell: SaaS und On-Premise
• Kern-Funktionen: Process Discovery, Conformance Checking, Simulation, KI-gestützte Handlungsempfehlungen

Stärken:

• Marktführer mit umfassender Funktionalität
• Sehr leistungsfähige Analysealgorithmen
• Starke Integration mit ERP-Systemen, insbesondere SAP
• Umfangreiche Automatisierungsfunktionen durch Execution Management

Schwächen:

• Relativ hoher Preis, vor allem für kleinere Unternehmen
• Komplex in der Implementierung und Konfiguration
• Steile Lernkurve für Einsteiger

Zielgruppen & Preisspanne:

• Primär Großunternehmen und gehobener Mittelstand
• Preise beginnen bei ca. 50.000 Euro jährlich für mittelgroße Installationen
• Enterprise-Lizenzen können mehrere hunderttausend Euro kosten

IBM Process Mining

Kurzprofil:

• Basierend auf der 2021 übernommenen myInvenio-Plattform
• Lizenzmodell: SaaS und On-Premise
• Kern-Funktionen: Prozessanalyse, Simulation, Dashboarding, Integration mit IBM Automation Plattform

Stärken:

• Nahtlose Integration in die IBM Cloud Pak for Business Automation
• Leistungsstarke Analysefunktionen
• Gute Simulationsmöglichkeiten
• Solide Enterprise-Unterstützung und Skalierbarkeit

Schwächen:

• Weniger spezialisierte Funktionen als reine Process Mining Anbieter
• Teilweise komplexe Bedienung
• Voller Funktionsumfang erst im IBM-Ökosystem nutzbar

Zielgruppen & Preisspanne:

• Primär bestehende IBM-Kunden und Großunternehmen
• Preise beginnen bei etwa 40.000 Euro jährlich
• Vollständige Enterprise-Lizenzen im sechsstelligen Bereich

UiPath Process Mining

Kurzprofil:

• Basierend auf der 2019 akquirierten ProcessGold-Plattform
• Lizenzmodell: Primär SaaS, weniger On-Premise-Optionen
• Kern-Funktionen: Prozessentdeckung, Abweichungsanalyse, direkte Anbindung an RPA

Stärken:

• Hervorragende Integration mit UiPath RPA
• Direkte Umsetzung von Prozesserkenntnissen in Automatisierungen
• Benutzerfreundliche Oberfläche
• Gutes Preis-Leistungs-Verhältnis

Schwächen:

• Weniger ausgereift als spezialisierte Process Mining Tools
• Begrenzter Funktionsumfang bei komplexen Analysen
• Primär auf UiPath-Ökosystem ausgerichtet

Zielgruppen & Preisspanne:

• Bestehende UiPath-Kunden und mittelgroße Unternehmen
• Preise ab ca. 30.000 Euro jährlich
• Oft in Kombination mit RPA-Lizenzen angeboten

SAP Signavio Process Intelligence

Kurzprofil:

• Signavio 2021 von SAP übernommen
• Lizenzmodell: SaaS mit tiefem SAP-Focus
• Kern-Funktionen: Prozessanalyse, Journey Mapping, Process Governance

Stärken:

• Best-in-Class SAP-Integration
• Umfassender Process-Management-Ansatz
• Gute Kollaborationsfunktionen
• Starke Governance-Funktionalitäten

Schwächen:

• Weniger leistungsfähige Analysealgorithmen als Spezialisten
• Limitierte Non-SAP-Integrationen
• Fokus mehr auf Management als auf technische Analyse

Zielgruppen & Preisspanne:

• Primär SAP-Kunden, meist Großunternehmen
• Preise beginnen bei ca. 35.000 Euro jährlich
• Enterprise-Lizenzen im mittleren bis hohen sechsstelligen Bereich

QPR ProcessAnalyzer

Kurzprofil:

• Finnisches Unternehmen mit langer BPM-Tradition
• Lizenzmodell: SaaS und On-Premise
• Kern-Funktionen: Process Discovery, Conformance Checking, Root-Cause-Analyse

Stärken:

• Gutes Preis-Leistungs-Verhältnis
• Relativ einfache Implementierung
• Starke SQL-basierende Analysefunktionen
• Ausgereiftes Produkt mit langem Marktbestand

Schwächen:

• Geringere Marktpräsenz als Hauptwettbewerber
• Weniger ausgeprägte KI-Funktionalitäten
• Begrenztere Integrationstiefe zu manchen Systemen

Zielgruppen & Preisspanne:

• Mittelstand und kleinere Enterprise-Kunden
• Preise beginnen bei ca. 25.000 Euro jährlich
• Enterprise-Lizenzen im mittleren fünfstelligen Bereich

Feature Coverage im Vergleich:

Automatisierungspotenziale finden – Methodische Vorgehensweise

Das systematische Aufspüren von Automatisierungspotenzialen durch Process Mining folgt einer strukturierten Methodik. Hier der optimale Ansatz in vier Schritten:

1. Event Log importieren und aufbereiten

Der erste Schritt besteht im Import relevanter Prozessdaten aus Quellsystemen. Diese Daten müssen bestimmte Mindestanforderungen erfüllen:

• Eindeutige Fall-ID für jeden Prozessinstanz
• Aktivitätsbezeichnung für jeden Prozessschritt
• Zeitstempel für Start und Ende jeder Aktivität
• Ressourcen-Information wer oder was die Aktivität ausgeführt hat

Die Datenaufbereitung umfasst das Bereinigen von Ausreißern, Fehldaten sowie die Anreicherung mit Kontextinformationen wie Abteilungen, Kundengruppen oder Produktkategorien. Je vollständiger und sauberer die Datenbasis, desto präziser die späteren Analysen.

2. Prozessvarianten analysieren

Nach dem Import werden verschiedene Prozessvarianten identifiziert und auf ihre Häufigkeit untersucht. Typische Fragen dabei:

• Wie viele Prozessvarianten gibt es insgesamt?
• Wie hoch ist der Anteil der "Happy Path"-Variante am Gesamtvolumen?
• Welche Abweichungen kommen besonders häufig vor?
• Gibt es saisonale oder regionale Unterschiede in den Prozessvarianten?

Eine hohe Variantendichte deutet auf einen unstandardisierten Prozess hin. Sind die häufigsten Varianten identifiziert, lassen sie sich auf Automatisierungspotenzial untersuchen.

3. Engpässe identifizieren

Bottlenecks sind Prozessschritte, die den Gesamtdurchsatz begrenzen. Sie lassen sich anhand dieser Metriken erkennen:

• Durchlaufzeiten: Prozessschritte mit Bearbeitungszeiten > Median + 2 Standardabweichungen
• Wartezeiten zwischen Prozessschritten
• Ressourcenauslastung: Überlastete Mitarbeiter oder Systeme
• Rückläufer und Wiederholungen: Aktivitäten, die mehrfach durchgeführt werden müssen

Diese Engpässe sollten priorisiert werden, da ihre Optimierung den größten Hebel für Effizienzsteigerung bietet.

4. Repetitive Tasks kennzeichnen

Besonders geeignet für Automatisierung sind sich wiederholende, strukturierte Aufgaben:

• Regelmäßige Datenübertragungen zwischen Systemen
• Standardisierte Genehmigungsverfahren
• Dokumentenerstellung nach festen Regeln
• Berechnungen nach festen Formeln
• Prüfungen gegen definierte Regelwerke

Nach Identifikation potenzieller Automatisierungskandidaten folgt die Zuordnung zu passenden Automatisierungstechnologien wie:

• RPA-Bots für UI-basierte Interaktionen
• API-basierte Integrationen für systemnahe Prozesse API-First Automatisierung
• Workflow Engines für strukturierte Abläufe
• KI-gestützte Verarbeitung für Dokumente oder unstrukturierte Daten Intelligente Dokumentenverarbeitung

Die systematische Anwendung dieser Methode ermöglicht es, verborgene Automatisierungspotenziale faktenbasiert zu identifizieren und nach Aufwand-Nutzen-Verhältnis zu priorisieren.

Verborgene Potenziale aufdecken – KPI-basierte Visualisierung

Die Stärke moderner Process Mining Software liegt in der Fähigkeit, verborgene Potenziale durch visuelle Analysen aufzudecken. Durch die richtigen Visualisierungen werden Prozesszusammenhänge unmittelbar erfassbar, die in tabellarischen Daten verborgen bleiben.

Effektive Visualisierungsformen

Die wirkungsvollsten Visualisierungstypen für Process Mining sind:

Prozessgraphen
Diese zeigen den Prozessfluss als Netzwerk mit Knoten (Aktivitäten) und Kanten (Übergänge). Die Häufigkeit von Übergängen wird durch die Dicke der Verbindungslinien dargestellt. So werden auf einen Blick häufige und seltene Pfade erkennbar.

Heatmaps
Farbkodierte Darstellungen machen problematische Bereiche sofort sichtbar. Rot markierte Bereiche weisen beispielsweise auf lange Wartezeiten oder Fehlerquellen hin, während grüne Bereiche optimal laufende Prozessschritte anzeigen.

Sankey-Diagramme
Diese visualisieren den Fluss durch den Prozess mit proportional skalierten Pfaden. Besonders nützlich, um Abbrüche oder Abzweigungen im Prozess zu erkennen.

Variants Explorer
Zeigt alle vorkommenden Prozessvarianten nach Häufigkeit sortiert und erlaubt das Filtern nach bestimmten Eigenschaften oder Abweichungen.

Animationen
Dynamische Visualisierungen zeigen die Entwicklung von Prozessen über die Zeit und machen saisonale oder tagesabhängige Schwankungen sichtbar.

Relevante KPIs für die Prozessoptimierung

Für die zielgerichtete Aufdeckung von Optimierungspotenzialen sind diese Kennzahlen besonders relevant:

Lead Time (Durchlaufzeit)
Die Gesamtzeit vom Start bis zum Abschluss einer Prozessinstanz. Aufschlüsselbar in:

• Processing Time: Tatsächliche Bearbeitungszeit
• Waiting Time: Liegezeiten zwischen Aktivitäten

Rework Rate (Nachbearbeitungsrate)
Prozentsatz der Fälle, bei denen Aktivitäten wiederholt werden müssen, typischerweise durch Fehler oder unzureichende Information.

First-Time-Right Rate
Anteil der Prozessinstanzen, die beim ersten Durchlauf ohne Rückläufer oder Korrekturen abgeschlossen werden.

Cost per Case
Durchschnittliche Kosten pro Prozessinstanz, aufgeschlüsselt nach Prozessschritten.

Resource Utilization
Auslastung von Mitarbeitern und Systemen, um Überlastungen oder Leerlaufzeiten zu erkennen.

Compliance Rate
Einhaltungsgrad definierter Regeln und Vorschriften innerhalb des Prozesses.

Interaktive Dashboards für tiefere Einblicke

Moderne Process Mining Tools bieten interaktive Dashboards, die es ermöglichen:

• Zwischen verschiedenen Abstraktionsebenen zu wechseln (Drill-Down)
• Filter dynamisch anzupassen (z.B. Zeitraum, Abteilung, Kundengruppe)
• Vergleiche zwischen verschiedenen Prozessvarianten anzustellen
• Hypothesen direkt zu testen ("Was-wäre-wenn"-Szenarien)
• Automatisierungspotenzial durch spezielle Indikatoren hervorzuheben

Die Kombination verschiedener visueller Perspektiven mit relevanten KPIs entstehen multidimensionale Einblicke, die selbst in komplexen Prozesslandschaften verborgene Optimierungspotenziale offenlegen.

Die Integration von maschinellem Lernen Reinforcement Learning für Workflows in moderne Process Mining Tools ermöglicht zudem automatisierte Anomalieerkennung und proaktive Empfehlungen für Prozessverbesserungen, die menschlichen Analysten möglicherweise entgehen würden.

Praxisbeispiele & Use-Cases

Die praktische Anwendung von Process Mining zur Identifikation von Automatisierungspotenzialen lässt sich am besten anhand konkreter Beispiele verdeutlichen. Die folgenden Fallstudien zeigen, wie Unternehmen aus verschiedenen Branchen mit Hilfe von Prozessmining ihre Abläufe optimiert und automatisiert haben.

Case 1: Logistik – Optimierung des Versandprozesses

Herausforderung:
Ein internationaler Logistikdienstleister kämpfte mit ineffizienten Pick & Pack Prozessen, die zu Verzögerungen und hohen Arbeitskosten führten. Trotz zahlreicher Optimierungsversuche blieb die Leistung hinter den Erwartungen zurück.

Analyse:
Durch den Einsatz von Process Mining wurde der gesamte Versandprozess von der Auftragsannahme bis zur Auslieferung analysiert. Die Daten stammten aus dem Warehouse Management System und Handscannern der Mitarbeiter. Die Analyse zeigte:

• Mitarbeiter verbrachten 22% ihrer Zeit mit der Suche nach Artikeln
• Bestimmte Lagerplätze waren ineffizient angeordnet und verursachten lange Laufwege
• Bei 18% der Bestellungen kam es zu Rückfragen, die den Prozess verzögerten
• Besonders komplexe Bestellungen wurden nicht priorisiert

Maßnahme:
Basierend auf diesen Erkenntnissen wurden folgende Verbesserungen umgesetzt:

• Reorganisation des Lagers nach Zugriffsfrequenz
• Intelligente Bündelung von Picklisten durch Algorithmen
• Automatisierte Sortierung von Bestellungen nach Komplexität
• Einführung von Handsfree-Scanner-Technologie

Ergebnis:
Der optimierte Prozess führte zu einer Reduzierung der Pick & Pack Zeit um 15%, einer Steigerung der Produktivität um 20% und einer Senkung der Fehlerquote um 30%.

Case 2: Kundenservice – Optimierung des Ticket-Routing

Herausforderung:
Ein Telekommunikationsanbieter verzeichnete eine hohe durchschnittliche Bearbeitungszeit bei Kundenanfragen. Viele Tickets wurden mehrfach zwischen Abteilungen weitergeleitet, bevor sie beim zuständigen Mitarbeiter landeten.

Analyse:
Die Process Mining Analyse der Ticketdaten aus dem CRM-System offenbarte:

• 64% aller Tickets wurden mindestens einmal weitergeleitet
• 27% wurden sogar dreimal oder öfter transferiert
• Die durchschnittliche Transferzeit betrug 4 Stunden pro Weiterleitung
• Bestimmte Anfragekategorien wurden systematisch falsch kategorisiert

Maßnahme:
Folgende Automatisierungen wurden implementiert:

• Entwicklung eines KI-basierten Klassifikationssystems für eingehende Tickets
• Automatische Texterkennung zur Identifikation des Anliegens
• Chatbot für die Ersterfassung standardisierter Informationen
• Automatisierte Eskalationspfade für zeitkritische Anfragen

Ergebnis:
Die Lösungszeit für Kundenanfragen verkürzte sich um 25%, die Erstlösungsrate stieg um 32% und die Kundenzufriedenheit verbesserte sich messbar um 18 Prozentpunkte.

Case 3: Order-to-Cash – Reduzierung von Maverick Buying

Herausforderung:
Ein Industrieunternehmen stellte fest, dass ein erheblicher Teil der Einkäufe außerhalb der definierten Beschaffungsprozesse (Maverick Buying) stattfand, was zu höheren Kosten und Compliance-Risiken führte.

Analyse:
Die Process Mining Analyse der ERP- und Beschaffungsdaten brachte folgende Erkenntnisse:

• 23% aller Einkäufe erfolgten außerhalb des Standard-Prozesses
• Besonders häufig betroffen waren Bedarfsmeldungen unter 1.000 Euro
• Bestimmte Abteilungen zeigten deutlich höhere Raten an Maverick Buying
• Die Bestellfreigabe dauerte im Standardprozess durchschnittlich 3 Tage

Maßnahme:
Basierend auf den Erkenntnissen wurden folgende Maßnahmen umgesetzt:

• Automatisierte Genehmigungsworkflows für Routineeinkäufe
• Einführung eines Self-Service-Portals mit vorgenehmigten Katalogen
• Automatische Prüfung auf bestehende Rahmenverträge bei Bestellanfragen
• Implementierung eines automatisierten Bericht-Systems für Compliance-Verstöße

Ergebnis:
Nach sechs Monaten sank der Anteil des Maverick Buying um 12 Prozentpunkte, was zu direkten Einsparungen von 3,2% der gesamten Beschaffungskosten führte. Zusätzlich reduzierte sich der administrative Aufwand in der Einkaufsabteilung um 15%.

Diese Praxisbeispiele verdeutlichen, wie Process Mining verborgene Ineffizienzen aufdeckt und als Grundlage für gezielte Automatisierung dient. Der Erfolg basiert dabei auf der Kombination aus datengetriebener Analyse, zielgerichteter Prozessoptimierung und passender Automatisierungstechnologie.

Implementierungsschritte – Vom Pilot zum Roll-out

Die erfolgreiche Implementierung von Prozessmining folgt einem strukturierten Ansatz, der sich in sechs Phasen gliedert. Dieser methodische Weg stellt sicher, dass Unternehmen vom ersten Pilot bis zum unternehmensweiten Einsatz nachhaltige Ergebnisse erzielen.

Phase 1: Prozessverständnis aufbauen

Bevor technische Aspekte betrachtet werden, sollte ein grundlegendes Verständnis der Zielprozesse entwickelt werden:

• Definition des Prozessumfangs (Start- und Endpunkt)
• Identifikation der beteiligten Systeme und Abteilungen
• Festlegung klarer Ziele und Erwartungen: Was soll verbessert werden?
• Erstellung einer Stakeholder-Matrix: Wer ist betroffen und zu involvieren?
• Sammlung vorhandener Dokumentation (aktuelle Prozessbeschreibungen, wenn vorhanden)

Diese Phase schafft die Voraussetzung für eine zielgerichtete Datenerhebung und verhindert, dass am eigentlichen Bedarf vorbei analysiert wird.

Phase 2: Datenerhebung und -vorbereitung

Process Mining basiert auf Prozessdaten, daher ist deren Qualität entscheidend:

• Identifikation relevanter Datenquellen in IT-Systemen
• Erstellung eines Datenextraktionskonzepts
• Definition notwendiger Datenfelder (Case ID, Activity, Timestamp, Resource)
• Entwicklung von ETL-Prozessen (Extract, Transform, Load)
• Qualitätssicherung der Daten (Vollständigkeit, Konsistenz, Genauigkeit)
• Beachtung von Datenschutzanforderungen (DSGVO)

Eine saubere Datengrundlage ist essentiell für verlässliche Process Mining Ergebnisse.

Phase 3: Toolauswahl und -einrichtung

Auf Basis der Prozessziele und Datenanforderungen erfolgt die Auswahl der passenden Process Mining Lösung:

• Erstellung eines detaillierten Anforderungskatalogs
• Bewertung verschiedener Tools anhand der im Abschnitt "Vergleichskriterien" genannten Faktoren
• Durchführung von Produkt-Demos mit realen Daten
• Installation und Konfiguration der ausgewählten Lösung
• Einrichtung von Dashboards und Reports für verschiedene Zielgruppen
• Festlegung von Zugriffsrechten und Sicherheitskonzept

Die richtige Tool-Wahl ist entscheidend für den langfristigen Erfolg und sollte nicht primär vom Preis abhängen.

Phase 4: Pilotprojekt durchführen

Der Pilot dient als Beweis für den Wertbeitrag von Process Mining und zum Aufbau interner Kompetenz:

• Auswahl eines überschaubaren, aber repräsentativen Prozessbereichs
• Definition konkreter Verbesserungsziele für den Piloten
• Training der beteiligten Mitarbeiter
• Durchführung der ersten Prozessanalysen
• Identifikation von Quick Wins und strategischen Verbesserungen
• Dokumentation der Ergebnisse und Lessons Learned

Ein erfolgreicher Pilot schafft die notwendige Akzeptanz für die spätere Ausweitung.

Phase 5: Skalierung auf weitere Prozesse

Nach erfolgreichem Piloten folgt die strukturierte Ausweitung:

• Priorisierung weiterer Prozesse nach erwarteter Wirkung und Aufwand
• Entwicklung eines Roll-out-Plans mit klarem Zeitplan
• Aufbau eines internen Kompetenzzentrums (Center of Excellence)
• Standardisierung der Implementierungsschritte
• Integration von Process Mining in bestehende Verbesserungsinitiativen
• Etablierung eines kontinuierlichen Monitorings

Die Skalierung sollte schrittweise erfolgen, um Ressourcen nicht zu überfordern und aus jedem Schritt zu lernen.

Phase 6: Kontinuierliche Verbesserung etablieren

Process Mining ist kein einmaliges Projekt, sondern ein kontinuierlicher Zyklus:

• Regelmäßige Überprüfung der Prozess-KPIs
• Automatisierte Alerting-Mechanismen für Prozessabweichungen
• Integration in Management-Reporting und Entscheidungsprozesse
• Regelmäßige Aktualisierung der Analysen bei Prozessänderungen
• Weiterentwicklung der Methodik und Werkzeuge
• Gemeinsame Erfolgsreviews und Feier von Verbesserungen

Diese letzte Phase stellt sicher, dass der Wertbeitrag von Process Mining langfristig gesichert und kontinuierlich gesteigert wird.

Wichtige Rollen für eine erfolgreiche Implementierung:

• Process Owner: Verantwortlich für den Prozess aus fachlicher Sicht
• Process Mining Analyst: Führt Analysen durch und interpretiert Ergebnisse
• Data Engineer: Sorgt für Datenextraktion und -Aufbereitung
• IT-Spezialist: Unterstützt bei technischen Integrationen
• Citizen Developer: Fachexperte, der einfache Automatisierungen selbst umsetzen kann
• Executive Sponsor: Fördert das Thema auf Managementebene

Risiken und Gegenmaßnahmen:

Toolauswahl & Anwenderschulung – Praxistipps

Die Auswahl des richtigen Prozessmining-Tool und die entsprechende Schulung der Anwender sind kritische Erfolgsfaktoren. Hier finden Sie praxiserprobte Empfehlungen, die Ihnen helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen und eine nachhaltige Nutzung zu gewährleisten.

Lastenheft erstellen – Der Grundstein für die richtige Toolauswahl

Ein detailliertes Lastenheft bildet die Basis für einen strukturierten Auswahlprozess:

Fachliche Anforderungen:

• Welche Prozesse sollen analysiert werden?
• Welche spezifischen Analysefunktionen werden benötigt?
• Welche Visualisierungen und Berichte sind erforderlich?
• Wie sollen Ergebnisse präsentiert und geteilt werden?

Technische Anforderungen:

• Welche Quellsysteme müssen angebunden werden?
• Wie groß sind die zu verarbeitenden Datenmengen?
• Welche Sicherheits- und Compliance-Anforderungen bestehen?
• Welche Systemumgebung (On-Premise, Cloud, Hybrid) wird bevorzugt?

Governance-Anforderungen:

• Welches Berechtigungskonzept wird benötigt?
• Wie soll die Versionierung und Dokumentation erfolgen?
• Welche Audit-Anforderungen müssen erfüllt werden?
• Wie ist die Integration in bestehende Management-Systeme geplant?

Durch die systematische Erfassung und Gewichtung dieser Anforderungen entsteht ein individuelles Bewertungsraster für die Toolauswahl, das auf Ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten ist.

Proof of Concept mit echten Daten

Die theoretische Bewertung von Process Mining Tools reicht nicht aus. Ein Proof of Concept (PoC) mit realen Unternehmensdaten ist unverzichtbar:

• Definieren Sie einen überschaubaren, aber repräsentativen Prozessausschnitt
• Stellen Sie anonymisierte Echidaten aus einem Zeitraum von 3-6 Monaten bereit
• Lassen Sie den Tool-Anbieter konkrete Fragen zu Ihrem Prozess beantworten
• Bewerten Sie nicht nur die Ergebnisse, sondern auch den Implementierungsaufwand
• Beziehen Sie potenzielle Endanwender in die Beurteilung ein
• Planen Sie für den PoC mindestens 30 Tage ein

Ein strukturierter PoC liefert nicht nur Erkenntnisse über die Tool-Eignung, sondern auch erste wertvolle Einblicke in Ihre Prozesse und bietet die Chance, Quick Wins zu identifizieren.

Schulungskonzept für verschiedene Anwendergruppen

Process Mining hat verschiedene Anwendergruppen mit unterschiedlichen Lernbedürfnissen. Ein differenziertes Schulungskonzept berücksichtigt dies:

Für Prozess-Analysten (Power User):

• Intensive technische Schulung (3-5 Tage)
• Fortgeschrittene Datenaufbereitung und Analyse
• Dashboard-Erstellung und Anpassung
• Process Mining Algorithmen und ihre Interpretation

Für Prozess-Owner und Fachbereiche:

• Schulung zur Interpretation der Ergebnisse (1-2 Tage)
• Anwendung von Filtern und Dashboards
• Erkennung von Prozessmustern und Anomalien
• Ableitung von Maßnahmen aus Prozessanalysen

Für Management und Sponsoren:

• Exekutive Briefings (2-4 Stunden)
• Fokus auf Business Value und strategische Entscheidungsfindung
• Interpretation von Kennzahlen und Benchmarks
• Integration in Führungsinstrumente

Effektive Schulungsformate

Die Vermittlung von Process Mining Wissen kann über verschiedene Kanäle erfolgen:

• Interaktive Workshops: Hands-on Training mit realen Daten
• E-Learning Module: Selbststudium in individuellem Tempo
• Coaching-on-the-Job: Begleitung durch Experten bei ersten Analysen
• Community of Practice: Regelmäßiger Austausch zwischen Anwendern
• Wissens-Datenbank: Dokumentation von Best Practices und Fallbeispielen
• Refresher-Kurse: Auffrischung und Vertiefung nach 3-6 Monaten

KPI-basierte Erfolgskontrolle

Nach 90 Tagen sollte eine erste Erfolgsmessung erfolgen, um den Wertbeitrag des Process Mining zu validieren und die Nutzung zu optimieren:

• Anzahl analysierter Prozesse und identifizierter Verbesserungspotenziale
• Zahl der umgesetzten Optimierungsmaßnahmen
• Messbare Verbesserungen in Prozess-KPIs (Durchlaufzeit, Kosten, Qualität)
• Anzahl aktiver User und deren Nutzungsintensität
• Zufriedenheit der Anwender (gemessen durch strukturierte Befragungen)

Die Ergebnisse dieser Erfolgskontrolle sollten transparent kommuniziert und zur Feinjustierung des weiteren Vorgehens genutzt werden.

Eine durchdachte Toolauswahl kombiniert mit einem maßgeschneiderten Schulungskonzept maximiert den Return on Investment Ihrer Process Mining Initiative und schafft die Basis für eine datengetriebene kontinuierliche Prozessverbesserung.

Fazit & Call-to-Action

Der umfassende Prozessmining Tools Vergleich zeigt, dass moderne Process Mining Lösungen weit mehr bieten als nur Prozessvisualisierung. Sie sind strategische Werkzeuge, um verborgene Automatisierungspotenziale systematisch zu identifizieren und zu erschließen.

Die wichtigsten Erkenntnisse im Überblick

• Transparenz als Grundlage: Process Mining schafft faktenbasierte Einblicke in tatsächliche Prozessabläufe und überwindet damit die Diskrepanz zwischen dokumentierten und gelebten Prozessen.
• Nachweisbarer ROI: Die vorgestellten Praxisbeispiele belegen, dass Unternehmen durch den gezielten Einsatz von Process Mining erhebliche Einsparungen, Qualitätsverbesserungen und Durchlaufzeitverkürzungen erzielen können.
• Differenzierter Markt: Die führenden Anbieter Celonis, IBM Process Mining, UiPath Process Mining, SAP Signavio und QPR bieten unterschiedliche Stärken und eignen sich je nach Unternehmensbedürfnissen für verschiedene Einsatzszenarien.
• Methodik entscheidend: Der Erfolg von Process Mining Initiativen hängt maßgeblich von einer strukturierten Vorgehensweise ab, die von der Datenerhebung über die Analyse bis zur Implementierung von Verbesserungen reicht.
• Integration mit Automatisierung: Die Kombination von Process Mining mit Automatisierungstechnologien wie RPA oder Workflow Management multipliziert den Geschäftsnutzen und beschleunigt die digitale Transformation.

Process Mining ist kein isoliertes Tool, sondern wirkt als strategischer Hebel für Prozessexzellenz und digitale Transformation. Unternehmen, die diese Technologie frühzeitig und methodisch fundiert einsetzen, verschaffen sich signifikante Wettbewerbsvorteile durch effizientere Prozesse, höhere Kundenzufriedenheit und reduzierte Betriebskosten.

Ihre nächsten Schritte

Der Weg zu mehr Prozesseffizienz durch Process Mining beginnt mit konkreten Schritten:

1. Prozesspriorisierung: Identifizieren Sie Kernprozesse mit vermutetem Optimierungspotenzial.
2. Tool-Evaluation: Nutzen Sie die in diesem Artikel vorgestellten Vergleichskriterien, um die für Ihre Anforderungen passende Process Mining Lösung zu finden.
3. Pilotprojekt starten: Beginnen Sie mit einem überschaubaren, aber relevanten Prozess, um schnell erste Erfolge zu erzielen und Erfahrungen zu sammeln.
4. Kompetenzaufbau: Investieren Sie in die Schulung Ihrer Mitarbeiter und etablieren Sie Process Mining als feste Komponente Ihrer Verbesserungskultur.
5. Kennzahlen definieren: Legen Sie messbare Ziele fest, an denen Sie den Erfolg Ihrer Process Mining Initiative bewerten können.

Die Identifikation von Automatisierungspotenzialen durch Process Mining ist kein einmaliges Projekt, sondern ein kontinuierlicher Verbesserungsprozess. Jeder optimierte Prozess schafft Freiräume für weitere Innovationen und trägt zur nachhaltigen Wettbewerbsfähigkeit Ihres Unternehmens bei.

Starten Sie jetzt Ihre Process Mining Journey und entdecken Sie verborgene Potenziale in Ihren Geschäftsprozessen. Ein kostenfreies Erstgespräch mit unseren Prozessexperten hilft Ihnen, die Potenziale in Ihrem Unternehmen konkret einzuschätzen und einen passenden Implementierungsplan zu entwickeln.

Häufig gestellte Fragen zu Process Mining Software

Was kostet Process Mining Software?

Die Kosten für Process Mining Software variieren stark je nach Anbieter, Einsatzumfang und Lizenzmodell. Einstiegslösungen für kleinere Unternehmen beginnen bei etwa 20.000 bis 30.000 Euro jährlich. Enterprise-Lösungen mit umfangreichen Funktionen und unternehmensweiter Nutzung können im sechsstelligen Bereich liegen. Viele Anbieter bieten modulare Preismodelle an, die sich nach Anzahl der Prozesse, Nutzer oder Datenvolumen richten.

Wie lange dauert ein Prozessmining Projekt?

Die Dauer eines Process Mining Projekts hängt vom Umfang und der Komplexität der zu analysierenden Prozesse ab. Ein typischer Zeitrahmen sieht wie folgt aus:

• Datenextraktion und -vorbereitung: 2-6 Wochen
• Initiale Analyse und Quick Wins: 4-8 Wochen
• Implementierung von Verbesserungen: 8-16 Wochen
• Etablierung eines kontinuierlichen Monitorings: 3-6 Monate
  Erste wertvolle Erkenntnisse und Optimierungspotenziale sind jedoch oft schon nach wenigen Wochen verfügbar.

Welche Daten werden für Process Mining benötigt?

Process Mining erfordert drei wesentliche Datenelemente:

1. Fall-ID: Eindeutige Identifikation jeder Prozessinstanz (z.B. Bestellnummer, Ticketnummer)
2. Aktivität: Bezeichnung des Prozessschritts
3. Zeitstempel: Wann wurde der Prozessschritt ausgeführt

Zusätzlich wertvoll sind:

• Ressourcen-Information: Wer oder welches System hat die Aktivität ausgeführt
• Attributdaten: Zusätzliche Informationen wie Bestellwert, Kundentyp, Produktkategorie

Für welche Unternehmensgröße eignet sich Process Mining?

Process Mining bietet Vorteile für Unternehmen aller Größenordnungen. Während große Unternehmen von der Skalierbarkeit und der Möglichkeit profitieren, komplexe Prozesslandschaften zu analysieren, können mittelständische Unternehmen mit Process Mining gezielt Effizienzpotenziale erschließen. Für kleinere Unternehmen sind spezialisierte Lösungen mit vorkonfigurierten Prozessmodellen verfügbar, die einen schnellen Einstieg ermöglichen. Entscheidend ist weniger die Unternehmensgröße als vielmehr die Prozessreife und das Automatisierungspotenzial.

Wie unterscheidet sich Process Mining von Business Intelligence?

Business Intelligence (BI) und Process Mining ergänzen sich zwar, beide analysieren jedoch unterschiedliche Aspekte:

• BI fokussiert sich auf Geschäftskennzahlen (Was ist passiert?)
• Process Mining analysiert Abläufe und Zusammenhänge (Wie ist es passiert?)
• BI betrachtet aggregierte Datenpunkte
• Process Mining rekonstruiert Prozesssequenzen und Abhängigkeiten
• BI visualisiert primär in Diagrammen und Dashboards
• Process Mining stellt Prozessgraphen und Ablaufmodelle dar

Process Mining erlaubt somit tiefere Einblicke in die Dynamik und Kausalität von Geschäftsprozessen, die mit klassischen BI-Tools nicht möglich sind.

Wie findet man Automatisierungspotenziale mit Process Mining?

Automatisierungspotenziale lassen sich mit Process Mining durch folgende Indikatoren identifizieren:

• Hohe Standardisierung: Prozessschritte, die immer gleich ablaufen
• Repetitive Tätigkeiten: Häufig wiederkehrende manuelle Aktivitäten
• Regelbasierte Entscheidungen: Aktivitäten, die festgelegten Logikregeln folgen
• Medienbrüche: Datenübertragungen zwischen verschiedenen Systemen
• Hohe Volumen: Prozessschritte mit großer Fallzahl
• Fehleranfälligkeit: Aktivitäten mit hoher manueller Fehlerquote

Moderne Process Mining Tools bieten spezielle Filter und Algorithmen, die diese Automatisierungskandidaten automatisch kennzeichnen und priorisieren.

Quellen

• Process Mining Tools: Definition, Explanation, and Use Cases
• IBM Process Mining: Was ist Process Mining?
• IT-Wegweiser: Process Mining
• Warum wir uns bei SEEBURGER mit Process Mining beschäftigen
• Celonis: Process Improvement for Dummies
• RPA vs. BPM vs. iPaaS
• Low-Code/No-Code Plattformen Vergleich
• API-First Automatisierung
• Cloud-Native Automatisierung
• Intelligente Dokumentenverarbeitung
• Reinforcement Learning für Workflows