Dream-Team für Prozessoptimierung:

Process Mining und KI

Ein tiefes Verständnis der eigenen Geschäftsprozesse und deren gezielte Steuerung sind heute zentrale Voraussetzungen für unternehmerischen Erfolg. Process Mining ermöglicht es, interne Abläufe systematisch zu durchleuchten und bislang unerkannte Optimierungspotenziale aufzudecken – vergleichbar mit einem analytischen Blick unter die Oberfläche. Die Technologie macht verborgene Prozessinformationen aus Unternehmensdaten sichtbar, wandelt sie in belastbare Erkenntnisse um und schafft eine ganzheitliche Sicht auf betriebliche Strukturen – unabhängig von der Komplexität oder Heterogenität der eingesetzten IT-Systeme.

Gerade vor dem Hintergrund einer zunehmend fragmentierten Systemlandschaft bietet Process Mining die Möglichkeit, Prozesse nicht nur retrospektiv zu bewerten, sondern in Echtzeit zu analysieren und gezielt weiterzuentwickeln.

Durch die kontinuierliche Analyse erhalten Unternehmen die Möglichkeit, Engpässe und Verbesserungspotenziale sofort zu erkennen und gezielt darauf zu reagieren.

Process Mining liefert dabei nicht nur transparente Einblicke, sondern auch automatisierte Empfehlungen und vordefinierte Workflows, die über ein zentrales Dashboard direkt in Maßnahmen umgesetzt werden können. Auf diese Weise lassen sich Prozesse in Echtzeit optimieren, Fehlerquellen minimieren und die betriebliche Effizienz nachhaltig steigern – eine wichtige Voraussetzung, um in einem dynamischen Marktumfeld langfristig leistungs- und wettbewerbsfähig zu bleiben.

Process Mining in der Praxis

Process Mining eröffnet Unternehmen aller Größen und Branchen die Möglichkeit, aus ihren Daten fundierte Erkenntnisse zu gewinnen und ihre Geschäftsprozesse systematisch zu durchleuchten. Die Technologie greift auf zentrale Prozessdaten zu und stellt interaktive Analysewerkzeuge bereit, die einen ganzheitlichen Blick auf interne Abläufe ermöglichen. Über ein intuitiv bedienbares Dashboard werden zentrale Leistungskennzahlen (KPIs) mit detaillierten Prozessanalysen verknüpft. Datenflüsse lassen sich dabei visuell abbilden und durch verschiedene Filter- und Ansichtsfunktionen flexibel untersuchen. Abweichungen im Ablauf werden frühzeitig erkennbar – und dank KI-gestützter Such- und Analysefunktionen lassen sich daraus präzise, datengestützte Entscheidungen ableiten.

Durch kontinuierliche Analyse erhalten Unternehmen die Möglichkeit, Engpässe und Verbesserungspotenziale unmittelbar zu erkennen und gezielt darauf zu reagieren.

Process Mining liefert dabei nicht nur transparente Einblicke, sondern auch automatisierte Empfehlungen und vordefinierte Workflows, die über ein zentrales Dashboard direkt in Maßnahmen überführt werden können. Auf diese Weise lassen sich Prozesse in Echtzeit optimieren, Fehlerquellen minimieren und die betriebliche Effizienz nachhaltig steigern – eine wichtige Voraussetzung, um in einem dynamischen Marktumfeld langfristig leistungsfähig und wettbewerbsfähig zu bleiben.

Die Verknüpfung von Process Performance Indicators (PPIs) und klassischen KPIs schafft eine neue Qualität an Transparenz in der Prozessanalyse und -optimierung.

Diese erweiterte Datensicht fördert eine wissensbasierte Unternehmenskultur, in der Effizienzsteigerung und kontinuierliche Verbesserung gezielt vorangetrieben werden. Intuitive Self-Service-Funktionen ermöglichen es Mitarbeitenden, eigenständig Analysen durchzuführen und Prozesse zu automatisieren – ohne dabei die Vorgaben der Data Governance zu verletzen.

Die enge Zusammenarbeit zwischen IT, Data Science und Prozessmanagement bildet dabei die Grundlage für schnelle, datenbasierte Entscheidungen und eine agile Weiterentwicklung operativer Strukturen.

Mithilfe leistungsstarker In-Memory-Technologie ermöglicht Process Mining flexible Analysen und tiefgehende Einblicke in Datenzusammenhänge, die weit über klassische Abfragen hinausgehen und bislang verborgene Erkenntnisse sichtbar machen.

Ergänzend unterstützen intelligente Funktionen wie proaktive Einsichtsempfehlungen und dialogbasierte Abfragen über den Insight Bot die Mitarbeitenden bei der schnellen und fundierten Entscheidungsfindung.

Ein zentrales Element von Process Mining ist das Conformance Checking – die kontinuierliche Überprüfung realer Prozesse im Vergleich zu definierten Sollmodellen. Diese Funktion erlaubt nicht nur eine laufende Qualitätskontrolle, sondern auch ein zuverlässiges Benchmarking sowie präzise Ursachenanalysen bei Abweichungen.

Die integrierte, automatisierte Root Cause Analysis (RCA) identifiziert Engpässe, Abweichungen oder andere Prozessprobleme und ordnet sie nach Häufigkeit und Einflussfaktoren – eine wertvolle Grundlage, um gezielt Optimierungen umzusetzen und die Prozessstabilität nachhaltig zu sichern.

Echtzeitanalysen bieten einen präzisen Überblick über den aktuellen Zustand operativer Prozesse und ermöglichen es, frühzeitig steuernd einzugreifen.

Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen lassen sich zudem künftige Prozessverläufe simulieren und potenzielle Ergebnisse prognostizieren.

Indem zeitintensive, manuelle Aufgaben automatisiert und Arbeitsabläufe gezielt koordiniert werden, unterstützt Process Mining Unternehmen dabei, Fehler zu reduzieren, Effizienzpotenziale zu nutzen und die Gesamtproduktivität zu steigern.

Das Ergebnis ist eine robuste und anpassungsfähige Prozesslandschaft, die den Herausforderungen eines sich wandelnden Marktumfelds gewachsen ist und langfristig zur Stabilität und Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens beiträgt.

So hebt KI Process Mining auf ein neues Level

Die Verbindung von Künstlicher Intelligenz (KI) und Process Mining eröffnet Unternehmen völlig neue Perspektiven in der Prozessanalyse und -optimierung.

Jeder kennt das Zitat von Henry Ford: „Wenn ich die Menschen gefragt hätte, was sie wollen, hätten sie gesagt: schnellere Pferde.“ Stattdessen entwickelte er das Auto – eine grundlegend neue Lösung. Ähnlich verhält es sich mit KI: Sie beschleunigt nicht nur bestehende Ansätze, sondern ermöglicht ganz neue Formen der Effizienz und Intelligenz in der Prozesssteuerung.

Im Zusammenspiel mit Process Mining entfaltet KI ihr Potenzial auf zwei Ebenen: Einerseits verbessert sie die Analyse selbst – etwa durch automatisierte Mustererkennung oder Prognosen. Andererseits dient sie als Assistenzsystem, um neue KPIs zu entwickeln oder automatisch Code zu generieren, der die Implementierung von Optimierungsmaßnahmen beschleunigt. So entsteht eine dynamische Grundlage für präzise, zukunftsorientierte Entscheidungen.

Künstliche Intelligenz eröffnet nicht nur neue Effizienzpotenziale – sie verändert die Spielregeln grundlegend.

Wie einst das Automobil die Mobilität revolutionierte, schafft KI neue Ansätze für datengetriebene Wertschöpfung. Damit diese Technologien jedoch ihr volles Potenzial entfalten können, braucht es eine belastbare Grundlage – und genau hier kommt Process Mining ins Spiel.

Denn KI ist nur so leistungsfähig wie die Daten, mit denen sie arbeitet. Ein ineffizient digitalisierter Prozess bleibt ein ineffizienter Prozess. Process Mining stellt sicher, dass Unternehmen über eine strukturierte, qualitativ hochwertige Datenbasis verfügen – eine wesentliche Voraussetzung für erfolgreiche KI-Projekte.

Ein Beispiel verdeutlicht die Komplexität: Ein SAP-System umfasst bis zu 30.000 Tabellen, deren Informationen häufig fragmentiert und nur unzureichend miteinander verknüpft sind. Process Mining verknüpft diese Datenquellen systematisch, stellt Zusammenhänge her und visualisiert die tatsächlichen End-to-End-Prozesse. Das Ergebnis ist ein digitaler Zwilling der Unternehmensprozesse.

Digitale Zwillinge fanden ihren Ursprung in der Fertigungsindustrie, wo sie genutzt wurden, um Anlagen virtuell zu modellieren, deren Leistung vorab zu bewerten und kostspielige Anpassungen während der Bauphase zu vermeiden. Auch in den Biowissenschaften und der Pharmabranche kommen sie zum Einsatz – etwa zur Simulation biologischer Abläufe im menschlichen Körper.

Inzwischen setzen Unternehmen zunehmend auf Process Mining, um digitale Zwillinge ihrer Geschäftsprozesse zu erstellen. Dabei entsteht ein virtuelles Abbild der realen Abläufe, gespeist aus Echtzeitdaten. Dieses Modell erlaubt es, Prozesse sowohl im Detail als auch im Gesamtzusammenhang sichtbar zu machen, zu analysieren und gezielt zu optimieren. Engpässe, Doppelstrukturen oder unnötige Komplexität werden so identifiziert, Ursachen können klar zugeordnet und gezielt behoben werden.

Ein solcher digitaler Zwilling der Organisation schafft nicht nur Transparenz, sondern bildet auch eine wertvolle Grundlage für den Einsatz von KI: Auf Basis der strukturierten und dynamischen Prozessdaten können KI-Modelle präzise Analysen durchführen und konkrete Handlungsempfehlungen ableiten.

So wird Process Mining in Kombination mit Künstlicher Intelligenz zu einem strategischen Werkzeug – es ermöglicht nicht nur die kontinuierliche Verbesserung bestehender Prozesse, sondern eröffnet neue Potenziale zur Steigerung von Effizienz, Qualität und Wertschöpfung im gesamten Unternehmen.

Process Mining als strategischer Schlüssel zur Zukunftsfähigkeit

Process Mining markiert den Einstieg in eine datengetriebene, lernfähige Organisation. Durch die kontinuierliche Analyse und gezielte Verbesserung ihrer Geschäftsprozesse schaffen Unternehmen die Grundlage für langfristige Wettbewerbsfähigkeit und nachhaltige Weiterentwicklung.

Besonders im Zusammenspiel mit Künstlicher Intelligenz entfaltet Process Mining sein volles Potenzial: Während KI die Effizienz und Wirkung von Prozessanalysen weiter steigert, liefert Process Mining die strukturierte, kontextreiche Datenbasis, die für den erfolgreichen Einsatz intelligenter Systeme unerlässlich ist. Gemeinsam bilden sie ein zukunftsweisendes Fundament für die digitale Transformation.