Wertschöpfung durch Process Analytics: Über die Einführung von Process Mining hinaus

Einführung

Process Mining (PM) wird immer beliebter als kraftvolles Tool für die digitale Transformation – aber oft wird das volle Potenzial noch nicht ausgeschöpft. Die Hürden liegen nicht nur in der Technik oder den nötigen Ressourcen. Viele Unternehmen wissen nicht genau, wo PM in ihre bestehende Analytics-Landschaft passt, oder unterschätzen, was es wirklich kann und wie praxisrelevant es ist.

Wenn du als Process Owner oder Analyst echten Wandel vorantreiben willst, ist es entscheidend, die Kernfunktionen von PM-Tools zu verstehen. Wer erkennt, wo und wie diese Tools Mehrwert liefern, kann High-Impact Use Cases identifizieren, die Operational Excellence und Wettbewerbsvorteile fördern.

Für wen ist dieser Newsletter gedacht?

Dieser Artikel richtet sich an alle, die mit Prozessen zu tun haben – Manager, Analysten und alle, die sich für praxisnahe Anwendungen von Process Mining interessieren. Ich stelle keine Methodik vor, sondern zeige, was dir als Analyst nach dem Data Extraction und Preprocessing zur Verfügung steht. Konkret: Wie du PM-Tools nutzen kannst, um datengetriebene Insights mit echtem Improvement-Potenzial zu gewinnen.

Core Capabilities von Process Analytics

Statistische Outputs

Wie andere Data Analytics-Plattformen bieten auch PM-Tools Dashboards, die Key Metrics und Activity Patterns aus Event Logs visualisieren. Du kannst dir Statistiken zu Cases, Events, Prozessvarianten und KPIs in vertrauten Formaten wie Histogrammen oder Balkendiagrammen anschauen. Diese Visualisierungen unterstützen zentrale statistische Analysen wie Pattern Detection, Verteilungsanalysen oder Outlier Detection.

End-to-End Process Visualisation

Die größte Stärke von PM ist, dass du echte End-to-End-Prozesse sichtbar machen kannst. Du bekommst damit volle Transparenz über Abläufe, kannst Activity Sequences analysieren, Varianten erkennen, Compliance prüfen sowie Performance und Root Causes untersuchen.

Die Visualisierungsfunktionen lassen sich in vier Kategorien unterteilen:

1. Model-based Visualisation

Diese Darstellung erinnert an klassische BPMN-Modelle und zeigt dir die Reihenfolge von Aktivitäten, Entscheidungspunkte und Pfadfrequenzen. Mit token-basierten Animationen kannst du dir Event-Flows live ansehen. Viele Tools unterstützen inzwischen multidimensionale oder object-centric Perspektiven, sodass du auch siehst, wie verschiedene Objekte im Prozess zusammenspielen. Das schafft die Grundlage für tiefergehende Visual Analytics wie Performance- oder Conformance-Checks.

2. Process Variants Exploration

Mit PM kannst du verschiedene Prozessvarianten identifizieren und vergleichen. Zum Beispiel kann sich die Bearbeitung eines Standardvisums deutlich von einem Diplomaten- oder Eilverfahren unterscheiden. Durch Side-by-Side-Visualisierungen erkennst du, wo man optimieren oder standardisieren kann.

3. Compliance-based Visualisation

Hier vergleichst du reale Abläufe mit dokumentierten Business Rules – z. B. über Token Replays oder Alignment-Techniken. Du siehst sofort, wo es Abweichungen gibt, und kannst diese mit harten Daten belegen – ein starkes Tool für Audits und Regulatorik.

4. Performance-based Visualisation

PM-Tools zeigen dir Bottlenecks wie Wartezeiten, Rework Loops oder Durchsatzprobleme. Du erkennst sofort, welche Prozessbereiche die KPIs drücken – und wo du tiefer reingehen solltest, um die Performance zu verbessern.

Abbildung 3: Performance Analysis von Event Data (Noreja PI Tool)

5. Root Cause Analysis

Wenn du ein Performance- oder Compliance-Problem gefunden hast, kannst du mit Drilldowns die Ursachen erforschen – z. B. lange Freigaben, Systembrüche oder menschliche Fehler. Diese Insights helfen dir, gezielte, umsetzbare Maßnahmen zu entwickeln, die wirklich Wirkung zeigen.

Von Insight zu Action

Insights sind nur dann wertvoll, wenn daraus auch was passiert. Sobald du aus der Analyse deine Findings hast, musst du konkrete Empfehlungen ableiten und umsetzen – z. B. Aktivitäten redesignen, Workflows ändern oder IT-Systeme anpassen. Hier ist enge Zusammenarbeit mit Operations und IT gefragt, damit aus Daten echte Verbesserungen werden.

Food for Thought

1. Nutzt du dein Process-Mining-Tool wirklich über Dashboards und Metriken hinaus?
2. Weißt du, welche Prozessvarianten still und heimlich deine KPIs belasten?
3. Welche konkreten Actions hast du aus deiner letzten PM-Initiative abgeleitet?

Abschließende Gedanken

Process Mining zeigt dir nicht nur, wie Prozesse laufen – es hilft dir, sie zu verstehen, zu hinterfragen und besser zu machen. Wenn du die Tools richtig nutzt, bekommst du ein ganz neues Level an Transparenz und Kontrolle. Richtig angewendet wird PM mehr als ein Dashboard – es wird zum echten Hebel für Veränderung und nachhaltigen Business Value.