Process Mining ist eine datengetriebene Analysemethode, die aus digitalen Spuren in IT-Systemen (Event Logs) die tatsächlich ausgeführten Geschäftsprozesse rekonstruiert, visualisiert und analysiert. Diese innovative Technik kombiniert Data Mining, Algorithmen und Business Process Management zur objektiven Bewertung von Prozesseffizienz, Compliance und Optimierungspotenzialen basierend auf realen Ausführungsdaten.
Process Discovery Algorithmen wie Alpha Algorithm, Heuristic Miner und Inductive Miner extrahieren Prozessmodelle automatisch aus Event Logs. Diese Algorithmen identifizieren Aktivitätssequenzen, Parallelitäten und Entscheidungspunkte.
Conformance Checking vergleicht discovered Prozesse mit vordefinierten Referenzmodellen und identifiziert Abweichungen, Regelbrüche oder Compliance-Verletzungen. Fitness, Precision und Generalization messen Modellqualität.
Process Enhancement nutzt Event Log-Daten zur Verbesserung bestehender Prozessmodelle durch Performance-Annotation, Bottleneck-Identifikation und Optimierungsvorschläge.
Purchase-to-Pay Prozesse: Einkaufsprozesse von Bestellanforderung bis Rechnungsstellung werden analysiert auf Genehmigungszyklen, Maverick Buying und Lieferantenperformance. Three-Way-Matching-Violations werden automatisch identifiziert.
Order-to-Cash Prozesse: Vertriebsprozesse von Angebotserstellung bis Zahlungseingang zeigen Verzögerungen, Preisabweichungen und Kundenverhalten. Quote-to-Cash-Zeiten werden systematisch optimiert.
Incident Management: IT-Service-Management Prozesse analysieren Ticket-Bearbeitung, Eskalationsverhalten und Resolution Times. SLA-Compliance wird kontinuierlich überwacht.
Produktionsplanung: Manufacturing Execution Systems generieren Event Logs für Produktionsanalysen. Rüstzeiten, Maschinenverfügbarkeit und Qualitätsprobleme werden identifiziert.
Data Extraction sammelt Event Logs aus verschiedenen IT-Systemen wie ERP, CRM, BPM oder Workflow-Systemen. ETL-Prozesse transformieren heterogene Datenquellen in standardisierte Event Log-Formate.
Data Preprocessing bereinigt, filtert und anreichert Rohdaten. Missing Values werden behandelt, Outliers identifiziert und Case-IDs konsistent zugeordnet.
Process Discovery wendet Mining-Algorithmen an zur automatischen Prozessmodell-Extraktion. Alternative Algorithmen werden verglichen zur Auswahl des besten Modells.
Variant Analysis: Identifikation verschiedener Prozessvarianten und deren Häufigkeitsverteilung. Happy Path und Exceptional Cases werden unterschieden.
Performance Analysis: Durchlaufzeit-Analysen, Waiting Time-Identifikation und Resource Utilization-Messungen. Service Level-Bewertungen basieren auf tatsächlichen Performance-Daten.
Social Network Analysis: Analyse von Handoff-Patterns zwischen Bearbeitern und Organizational Units. Collaboration Patterns und Workload-Verteilung werden visualisiert.
Commercial Tools wie Celonis, ProcessGold und Disco bieten umfassende Process Mining-Plattformen mit Self-Service-Analytics. Cloud-basierte Lösungen ermöglichen schnelle Implementierung.
Open Source-Alternativen wie ProM, PM4Py und Apromore bieten flexible, anpassbare Analyse-Frameworks für spezialisierte Anwendungen.
Integration in BI-Plattformen wie Power BI, Tableau oder Qlik ermöglicht Process Mining als Teil umfassender Analytics-Strategien.
Event Log Quality Assessment bewertet Vollständigkeit, Genauigkeit und Relevanz der Datengrundlage. Data Quality Issues können Mining-Ergebnisse erheblich beeinträchtigen.
Model Validation durch Domain Experts stellt sicher, dass Mining-Ergebnisse business-relevante Insights liefern. Statistical Significance Testing validiert Findings.
Continuous Process Monitoring etabliert Process Mining als permanente Überwachungsinstanz. Real-time Dashboards warnen vor Prozessabweichungen.
Process Automation Opportunities werden durch Mining-Analysen identifiziert. RPA-Implementierungen basieren auf evidenzbasierten Automatisierungspotenzialen.
Predictive Process Analytics nutzt historische Patterns für Vorhersagen zukünftiger Prozessverläufe und proaktive Interventionen.
Machine Learning Integration erweitert Process Mining um Predictive und Prescriptive Analytics. Deep Learning erkennt komplexe Patterns in Prozessdaten.
Real-time Process Mining analysiert Prozesse in Echtzeit für sofortige Optimierungsmaßnahmen. Stream Processing ermöglicht Live-Process-Analytics.
Process Mining entwickelt sich zur zentralen Disziplin für datengetriebenes Process Excellence, das objektive Prozesseinblicke, kontinuierliche Optimierung und intelligente Automatisierung systematisch vorantreibt.