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Zusammenfassung – Angesichts undurchsichtiger Prozesse mit Workarounds, manuellen Nacharbeiten und versteckten Engpässen erleiden Führungskräfte Verzögerungen, Mehrkosten und Compliance-Risiken. Process Mining extrahiert und normalisiert Event-Logs aus ERP/CRM/TMS, um Echtzeit-Flüsse abzubilden, Varianten, Reibungspunkte und Engpässe zu erkennen und Optimierungen in Order-to-Cash, Procure-to-Pay, Compliance und ERP-Migrationen zu priorisieren.
Lösung: Eine datengestützte Analyse als Basis vor jeder Neugestaltung oder Automatisierung einsetzen, ein standardisiertes Prozessdesign garantieren, Durchlaufzeiten verkürzen, versteckte Kosten reduzieren und Skalierbarkeit sichern.
Die meisten Organisationen haben nur eine partielle Sicht auf ihre Prozesse: Umgehungen, ungeplante Varianten, manuelle Neueingaben, redundante Freigaben und persönliche Abhängigkeiten bleiben unsichtbar. Process Mining nutzt die Event-Logs Ihrer ERP-, CRM- und Fachanwendungen, um den tatsächlichen Ablauf jeder Transaktion objektiv und vollständig zu rekonstruieren. Diese Transparenz macht Engpässe, lange Zykluszeiten und versteckte Kosten sichtbar.
Basierend auf diesen Daten lassen sich Optimierungsmaßnahmen priorisieren, Abläufe standardisieren und die Skalierbarkeit frühzeitig einschätzen. Mehr als ein reines Audit bildet Process Mining die technische Grundlage für jede erfolgreiche digitale Transformation.
Ihre operativen Prozesse in Echtzeit visualisieren
Process Mining stellt Ihre Abläufe automatisch aus digitalen Spuren dar und liefert eine akkurate Landkarte vorhandener Varianten und Abweichungen.
Rekonstruktion der Abläufe aus den Event-Logs
Process Mining extrahiert und normalisiert die Historien Ihrer Systeme, um eine detaillierte Darstellung jeder Prozessstufe zu erstellen. Dabei kommen Techniken des Data Wrangling zum Einsatz. Im Gegensatz zu subjektiven Workshops basiert dieser Ansatz auf unveränderbaren Daten aus Ihrem ERP-, CRM-System oder TMS-System.
Jedes zeitgestempelte Ereignis wird so zum Wegpunkt im Transaktionsverlauf und erlaubt die präzise Erfassung von Ablaufsequenzen, beteiligten Akteuren und der tatsächlichen Dauer jeder Phase.
Diese automatische Rekonstruktion garantiert volle Abbildung der realen Abläufe und eliminiert Verzerrungen durch Interviews oder individuelles Erinnerungsvermögen.
Erkennung von Varianten und Abweichungen
Innerhalb desselben Prozesses lassen sich schnell Dutzende unterschiedlicher Pfade identifizieren. Teams weichen aus, um Hindernisse zu umgehen, was zu nicht dokumentierten Abweichungen führt.
Process Mining gruppiert und klassifiziert diese Varianten nach Häufigkeit und Auswirkung, um kritische Abweichungen aufzuspüren, die Zykluszeiten verlängern und Fehlerquoten erhöhen.
Diese Granularität ermöglicht es, Korrekturmaßnahmen zu priorisieren – beginnend bei den Varianten, die die höchsten Kosten oder Verzögerungen verursachen.
Transparenz bei Reibungspunkten und Engpässen
Durch die Messung der Wartezeiten zwischen den Aktivitäten deckt Process Mining organisatorische und technische Blockaden auf, sei es eine überlastete Freigabestelle oder eine unterdimensionierte Softwareschnittstelle.
Solche Reibungspunkte, oft in Excel-Tabellen oder internen Abläufen versteckt, führen zu kumulierten Verzögerungen und Kosten für Nacharbeiten.
Die Cluster-Darstellung der Aktivitäten erleichtert zudem die Abstimmung zwischen IT-Abteilung, Fachbereichen und Geschäftsführung, um passende Gegenmaßnahmen zu definieren.
Beispiel aus der Praxis
Ein mittelständisches Schweizer Handelsunternehmen implementierte Process Mining in seinem Beschaffungszyklus. Die Analyse zeigte, dass eine doppelte manuelle Freigabe knapp 20 % der Bestellungen durchschnittlich 48 Stunden blockierte. Diese Erkenntnis machte deutlich, wie wichtig datenbasierte Entscheidungen sind, um unnötige Schritte zu eliminieren und den Procure-to-Pay-Prozess zu beschleunigen.
Sofortige Nutzen und typische Anwendungsfälle
Process Mining generiert rasch Einsparungen bei Kosten und Durchlaufzeiten, indem es eine faktische Sicht auf kritische Prozesse bietet. Die wichtigsten Einsatzgebiete sind Order-to-Cash, Procure-to-Pay, Record-to-Report und Supply Chain.
Optimierung des Order-to-Cash-Zyklus
Jede Verzögerung bei der Rechnungserstellung oder eine Kundenreklamation wirkt sich unmittelbar auf den Working Capital Bedarf und die Liquidität aus. Process Mining identifiziert genau jene Punkte, an denen Rechnungsversand, Mahnwesen oder Zahlungserfassung zum Engpass werden.
Durch die präzise Kartierung der Wege zurückgewiesener oder zurückgesprungener Rechnungen lassen sich Ursachen wie Datenformat, ERP-Integration oder manuelle Freigabeverfahren gezielt beheben.
Dieser datengetriebene Ansatz reduziert Forderungslaufzeiten und optimiert Lagerumschläge, ohne den Prozess komplett neu zu definieren.
Verbesserung des Procure-to-Pay
Vom Bestellanforderungsschritt bis zur Lieferantenzahlung werden oft manuelle Eingriffe und überflüssige Kontrollen durchgeführt. Process Mining deckt die Anzahl von Mahnungen, Wareneingangsabweichungen und Freigabeblockaden auf.
Finanzverantwortliche können so Validierungsschwellen straffen, Reconciliation-Prozesse automatisieren und Zahlungsfristen drastisch verkürzen.
Diese erhöhte Reaktionsschnelligkeit gegenüber Lieferanten führt zu besseren Einkaufskonditionen und niedrigeren Finanzierungskosten.
Stärkung von Compliance und Qualität
In regulierten Branchen ist eine lückenlose Nachvollziehbarkeit unverzichtbar. Process Mining überprüft die effektive Einhaltung von Zielprozessen und gesetzlichen Anforderungen.
Abweichungen werden automatisch gemeldet und mit allen betroffenen Transaktionen dokumentiert, was interne und externe Audits erheblich erleichtert.
Über die Compliance hinaus unterstützt diese Transparenz die Standardisierung bewährter Praktiken zwischen Standorten und die Verbreitung identifizierter Best Practices.
Beispiel aus der Praxis
Ein Schweizer Finanzdienstleister stellte mithilfe von Process Mining fest, dass 15 % der Bankabstimmungen drei Tage nach Monatsabschluss manuell nachbearbeitet wurden, was zu Reporting-Abweichungen führte. Diese Analyse zeigte, wie ein faktenbasierter Diagnoseansatz manuelle Nacharbeiten reduziert und den Monatsabschluss beschleunigt.
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Wir begleiten Unternehmen und Organisationen bei ihrer digitalen Transformation.
Process Mining in Ihre ERP-Projekte integrieren
Process Mining ist die unverzichtbare Vorstufe jeder ERP-Migration oder Workflow-Neugestaltung. Es sichert ein zukünftiges Design, das auf der operativen Realität basiert.
Vorbereitung auf die ERP-Migration
Bevor Sie auf ein neues ERP-System umsteigen (z. B. S/4HANA, D365, Oracle …), müssen Sie die tatsächliche Struktur Ihrer Prozesse verstehen. Theoretische Workshops übersehen häufig nachträgliche Anpassungen und Ausnahmen.
Process Mining erfasst diese Abweichungen und liefert eine objektive Grundlage für die Definition eines standardisierten Zielmodells, in dem Ausnahmen gezielt erhalten oder neu bewertet werden.
Diese Vorbereitung reduziert Parametrierungsaufwände, minimiert Überraschungen in der Testphase und beschleunigt die Anwenderakzeptanz.
Entwicklung eines prozessorientierten Designs auf Basis der Realität
Statt einen idealen Ablauf vorzugeben, speist Process Mining historische Daten in die Modellierung ein. Geschäftsanforderungen und häufige Varianten werden so von Anfang an im Zielmodell berücksichtigt.
Dieser kontextbezogene Ansatz – mit modularen Open-Source-Komponenten und gezielten Eigenentwicklungen – vermeidet Vendor Lock-in und sichert kontinuierliche Weiterentwicklung.
Das Ergebnis ist ein ERP, das exakt auf Ihre spezifische Umgebung zugeschnitten ist, Post-Implementation-Abweichungen minimiert und den ROI maximiert.
Post-Go-Live-Monitoring und kontinuierliche Verbesserung
Nach dem Go-Live bleibt Process Mining ein kontinuierliches Monitoring-Tool. Es misst die Konformität neuer Abläufe, erkennt Abweichungen früh und überprüft geplante Einsparungen.
Mit automatischen Alerts können Sie reagieren, sobald ein Prozess nachlässt oder eine neue Variante auftritt – für eine proaktive Governance.
Dieser iterative Ansatz stellt sicher, dass Ihr ERP stets mit der fachlichen Realität im Einklang bleibt und sich ohne umfassende Reengineering-Maßnahmen weiterentwickelt.
Beispiel aus der Praxis
Ein mittelständisches Industrieunternehmen nutzte Process Mining nach einer ERP-Migration. Die Nachanalyse zeigte, dass 10 % der Aufträge weiterhin manuell über ein veraltetes Modul liefen. Diese Erkenntnis leitete einen gezielten Migrationsschritt ein und beschleunigte die Systemstabilisierung.
Synergien zwischen Process Mining, BI, BPM und Automatisierung
Process Mining unterscheidet sich von BI und BPM, ergänzt sie aber ideal und fungiert als Ausgangspunkt für RPA- und KI-Initiativen.
Process Mining vs. BI: Flussdarstellung statt Kennzahlen
Business Intelligence liefert KPIs und konsolidierte Reports, zeigt aber nicht, welchen Weg jede einzelne Transaktion nimmt. BI gibt lediglich durchschnittliche Verzögerungen an, ohne zu erklären, wo und wie sie entstehen.
Process Mining rekonstruiert die Abläufe und beantwortet diese Fragen präzise. So entstehen kontextualisierte Kennzahlen, die BI inhaltlich bereichern und auf die realen Prozesse ausrichten.
Durch die Kombination von BI und Process Mining lassen sich operative Leistung und finanzielle Ergebnisse granular verknüpfen – etwa in einem BI-ERP-Ansatz.
Process Mining vs. BPM: Realität statt Ideal
BPM modelliert einen Zielprozess, oft auf der Basis von Geschäftsannahmen und idealisierten Abläufen. Lokale Anpassungen und operative Abweichungen bleiben dabei unberücksichtigt.
Process Mining liefert den Nachweis aus der Praxis, ergänzt das BPM um tatsächliche Varianten und priorisiert Verbesserungen nach Häufigkeit und Auswirkung.
Diese Kombination schafft ein realistisches und pragmatisches BPM-Repository, das die Akzeptanz der Teams fördert und nachhaltige Optimierungen ermöglicht.
Schritt 0 vor RPA und KI
Wer Prozesse automatisiert, ohne alle Feinheiten zu kennen, riskiert fragile und wartungsintensive Roboter. Process Mining dient als präventive Analyse und identifiziert wiederkehrende, stabile Szenarien, die sich vorrangig automatisieren lassen.
So lässt sich eine Use-Case-Landkarte für RPA und KI erstellen und klare Workflows definieren – ohne unnötige, unvollständige Skripte.
Automatisierung wird so zu einem wirklich effizienten und langfristig rentablen Hebel.
Der Weg zu nachhaltiger operativer Performance mit Process Mining
Process Mining liefert eine objektive, vollständige und messbare Sicht auf Ihre Prozesse, deckt Engpässe, kostspielige Varianten und Wachstumshürden auf. Es bildet das Fundament für kontinuierliche Optimierung, ERP-Migrationen und kontrollierte Automatisierung. Dieser datengetriebene Ansatz senkt versteckte Kosten, beschleunigt Abläufe und erhöht die Compliance – unabhängig von der Größe Ihrer Organisation.
Unsere Experten analysieren Ihre Event-Logs, erarbeiten eine kontextualisierte Roadmap und begleiten Ihre digitale Transformation auf belastbarer, sicherer Basis.
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