Was Process Mining kann – und was nicht

Process Mining entwickelt sich zunehmend vom Nischenthema zu einem festen Bestandteil strategischer Diskussionen. Der Druck der digitalen Transformation treibt Entscheidungsträger:innen dazu, nach Lösungen zu suchen, die schnelle und fundierte Einblicke in die tatsächlichen Abläufe ihrer Organisation liefern. Angesichts wachsender operativer Komplexität wird Process Mining dabei häufig als eine Art Abkürzung zu mehr Transparenz wahrgenommen.

Gleichzeitig hat sich die Rolle von Process Mining gewandelt: vom reinen Analysewerkzeug hin zu einem Treiber für Transformation. Doch genau diese Mischung aus Hype, Optimismus und einem oft unklaren Verständnis der Funktionsweise führt dazu, dass Erwartungen und tatsächliche Ergebnisse auseinandergehen.

Wer frühzeitig realistische Erwartungen setzt, vermeidet spätere Enttäuschungen. Es ist daher essenziell zu verstehen, was Process Mining kann und was nicht, um Erwartungen richtig zu setzen und den vollen Nutzen auszuschöpfen.

„Sehen Sie, wie Ihre Prozesse wirklich laufen“ – ein großes Versprechen. Häufig wird dabei vollständige Transparenz suggeriert, inklusive Echtzeit-Einblicken, KI-gestützten Analysen und automatisierter Prozessoptimierung.

Doch diesen Erwartungen sollte man mit einer gewissen Vorsicht begegnen.

Diese Versprechen klingen insbesondere für Organisationen verlockend, die mit fragmentierten Systemlandschaften und unklaren Verantwortlichkeiten zu kämpfen haben. Gleichzeitig entsteht schnell die Erwartung, dass Process Mining automatisch:

• Ursachen von Problemen identifiziert

• Erkenntnisse direkt in Verbesserungen übersetzt

• Prozesse ohne organisatorische Veränderungen oder Reibungsverluste optimiert

Die Realität ist jedoch komplexer. Fallstudien zeigen oft Ergebnisse, ohne den Aufwand zu verdeutlichen, der dafür nötig war. Dazu gehört etwa, die richtigen Geschäftsprozesse zu identifizieren, herauszufinden, in welchen Systemen relevante Daten vorhanden sind, Event Logs zu extrahieren und diese für die Analyse aufzubereiten.

Transparenz hängt stark von Datenqualität, -abdeckung und Interpretation ab. Nicht alle Prozesse hinterlassen saubere digitale Spuren, sodass die Sichtbarkeit stets begrenzt und kontextabhängig ist.

Auch bei der Bewertung von Process Mining-Ergebnissen zeigen sich häufig problematische Muster. Manche Organisationen konzentrieren sich ausschließlich auf Effizienzkennzahlen wie Durchlaufzeiten oder Durchsatz und vernachlässigen dabei qualitative Aspekte wie die Kundenerfahrung. Andere erwarten ein „perfektes Prozessmodell“, anstatt die natürliche Variabilität realer Abläufe zu akzeptieren.

Abweichungen, die durch Process Mining sichtbar werden, sollten daher nicht automatisch als negativ bewertet werden. Vielmehr können sie als wertvolle Hinweise und Lernimpulse dienen, die in kontinuierliche Verbesserungsmaßnahmen einfließen können.

Der eigentliche Nutzen von Process Mining liegt in der evidenzbasierten Transparenz über das tatsächliche Prozessverhalten. Indem Muster, Engpässe und Abweichungen sichtbar gemacht werden, unterstützt Process Mining dabei, die richtigen Fragen zu stellen – statt vorschnell Antworten zu liefern.

Es ersetzt kein Fachwissen, sondern ergänzt dieses gezielt und liefert die Datengrundlage für fundierte Transformationsinitiativen.

Zunehmend wird Process Mining zudem als zentrale Grundlage für den Aufbau eines Digital Twin of an Organization (DTO) verstanden – also eines lebendigen, datengetriebenen Abbilds der Organisation. Dabei liefert Process Mining die notwendige Evidenz über das tatsächliche operative Verhalten.

Tipp: Werfen Sie einen Blick auf unsere DTO-Studie, um mehr über das Potenzial, die Vorteile und die Herausforderungen bei der Umsetzung zu erfahren.

Wie bereits beschrieben, liegt die zentrale Stärke von Process Mining darin, Prozesse sichtbar zu machen und aufzuzeigen, wie Arbeit tatsächlich über verschiedene Systeme hinweg abläuft. Auf Basis der digitalen Spuren in IT-Systemen werden reale Prozessverläufe rekonstruiert. Dadurch können Unternehmen sich von Annahmen lösen und stattdessen mit echten Daten arbeiten.

So lassen sich Unterschiede zwischen geplanten Prozessen und ihrer tatsächlichen Ausführung erkennen. Teams können dadurch gezielt untersuchen, wo Abweichungen zwischen Dokumentation und realem Ablauf bestehen.

Process Mining liefert damit eine objektive, datenbasierte Darstellung der operativen Realität und trägt dazu bei, Verzerrungen in der Entscheidungsfindung zu reduzieren.

Prozesserkennung in ADONIS Process Mining Essentials

In der Praxis verlaufen Prozesse selten immer gleich. Process Mining zeigt, welche unterschiedlichen Wege tatsächlich durchlaufen werden – und wie häufig diese vorkommen.

Dadurch wird deutlich, wo unnötige Komplexität entsteht und an welchen Stellen Prozesse vom geplanten Ablauf abweichen – zum Beispiel durch Schleifen, Nacharbeiten, fehlende Schritte oder zusätzliche Aktivitäten.

Wenn man diese Varianten miteinander vergleicht, wird schnell klar, welche davon gut funktionieren und welche nicht. Das hilft dabei zu entscheiden, wo Prozesse verbessert, vereinheitlicht oder bewusst so beibehalten werden sollten.

Process Mining liefert datenbasierte Kennzahlen zur Prozessleistung – und zwar auf Basis der tatsächlichen Ausführung. So lässt sich zum Beispiel genau messen, wie lange ein Vorgang vom Start bis zum Abschluss dauert. Gleichzeitig wird unterschieden, wie viel Zeit aktiv an einem Fall gearbeitet wird und wie viel Zeit er in Warteschleifen verbringt.

Das führt zu deutlich genaueren und objektiveren Erkenntnissen als manuelle Schätzungen und hilft Unternehmen zu verstehen, wo im Prozess tatsächlich Zeit verloren geht.

Darüber hinaus kann Process Mining Fälle identifizieren, die definierte Schwellenwerte überschreiten, und sichtbar machen, wie häufig Service Level Agreements (SLAs) verletzt werden. Ein weiterer Vorteil: Statt nur punktueller Analysen ermöglicht Process Mining eine kontinuierliche Überwachung von Leistungsentwicklungen. So können Unternehmen schrittweise von einmaligen Auswertungen zu einer echten kontinuierlichen Verbesserung und einem proaktiven Performance-Management übergehen.

Eine der zentralen Funktionen von Process Mining ist die sogenannte Konformitätsprüfung. Dabei werden dokumentierte Prozessmodelle systematisch mit der tatsächlichen Ausführung verglichen.

Indem Event-Daten mit dem geplanten Prozessablauf abgeglichen werden, lässt sich nachvollziehen, ob Vorgänge wie vorgesehen ablaufen – und an welchen Stellen Abweichungen auftreten. So können Unternehmen unterscheiden, ob es sich um einzelne Ausnahmen handelt oder um wiederkehrende Probleme, die auf Schwachstellen im Prozess oder fehlende Kontrollen hinweisen.

Konformitätsprüfung mit verknüpftem Geschäftsprozessdiagramm in ADONIS PME

Darüber hinaus lassen sich auch Abläufe erkennen, die gegen interne Richtlinien, regulatorische Vorgaben oder Geschäftsregeln verstoßen. Das hilft, Prozessdesign, operative Umsetzung und Governance-Anforderungen besser in Einklang zu bringen.

Neben operativen Einblicken stärken Konformitätprüfungen auch Audit- und Compliance-Aktivitäten, zum Beispiel durch:

• schnellere und effizientere Audit-Vorbereitung

• geringere Abhängigkeit von manuellen Stichproben

• nachvollziehbare Nachweise zur Wirksamkeit von Kontrollen

• belegbare Einhaltung von Richtlinien und Vorgaben

ADONIS Process Mining Essentials unterstützt modellbasierte Konformitätsprüfungen, indem Ausführungsdaten direkt mit den in ADONIS modellierten Geschäftsprozessdiagrammen verglichen werden.

Process Mining hilft dabei, Engpässe und Ineffizienzen im Prozess zu erkennen – etwa verzögerte Übergaben, wiederholte Nacharbeiten, unnötige Aktivitäten oder redundante Schritte. Da sichtbar wird, wie stark sich einzelne Probleme tatsächlich auf die Prozessleistung auswirken, können Unternehmen Verbesserungsmaßnahmen gezielter priorisieren und zwar auf Basis messbarer Effekte statt Bauchgefühl.

Diese Erkenntnisse unterstützen Entscheidungen rund um Prozessanpassungen, Standardisierung und Automatisierung. Gleichzeitig lassen sich wiederkehrende oder regelbasierte Aufgaben identifizieren, die sich besonders gut für Automatisierung eignen.

Nach der Umsetzung von Verbesserungen kann Process Mining erneut eingesetzt werden, um zu überprüfen, ob die gewünschten Effekte erreicht wurden. Durch den Vergleich von Kennzahlen vor und nach den Änderungen lässt sich klar erkennen, ob sich Durchlaufzeiten verkürzt und Schwankungen reduziert haben.

Process Mining gestaltet Prozesse nicht von selbst neu. Es unterstützt Entscheidungen – ersetzt sie aber nicht. Um Prozesse zu verbessern, braucht es mehr als Datenmuster: Strategische Überlegungen spielen eine ebenso wichtige Rolle wie fachliche Expertise, um Ergebnisse richtig einzuordnen und sinnvolle Maßnahmen abzuleiten.

Selbst kleinere Anpassungen erfordern oft Abstimmung über mehrere Bereiche hinweg und die Einbindung verschiedener Stakeholder:innen. Veränderungen können Systemanpassungen, neue Richtlinien oder organisatorische Änderungen nach sich ziehen.

Process Mining zeigt also die Richtung auf – die eigentliche Gestaltung und Umsetzung bleibt Aufgabe der Organisation. Dafür braucht es klare Verantwortlichkeiten und aktive Steuerung.

Neue KI-Funktionen können die Prozessanalyse zunehmend unterstützen – etwa indem sie Optimierungspotenziale aufzeigen oder verschiedene Szenarien simulieren. Doch auch mit KI-Unterstützung erfordern Entscheidungen über Abwägungen, Risiken und Prioritäten weiterhin menschliches Urteilsvermögen.

Entdecken Sie auf unserer ADONIS KI-Seite, welche KI-Szenarien ADONIS aktuell unterstützt.

Process-Mining-Tools legen nicht fest, wer für einen Prozess verantwortlich ist oder wie Verbesserungen gesteuert werden sollen.

Klare Prozessverantwortung muss unabhängig von der Technologie definiert sein. Prozessverantwortliche kennen den fachlichen Kontext und koordinieren Verbesserungen über Abteilungsgrenzen hinweg. Process Mining liefert dafür die Daten – aber nicht die gesamte Perspektive.

Auch Governance-Modelle oder Betriebsprinzipien entstehen nicht durch Process Mining. Sie werden durch organisatorische Rahmenwerke wie GPM-Governance und Lebenszyklus-Management festgelegt.

Was aber Process Mining leisten kann: Diese Strukturen unterstützen, indem es eine objektive Sicht darauf liefert, wie Prozesse tatsächlich ablaufen.

Process Mining ist vollständig von den digitalen Spuren abhängig, die in IT-Systemen erfasst werden. Entsprechend hängt die Qualität der Ergebnisse direkt von der Qualität dieser Daten ab.

Fehlen Ereignisse oder sind sie fehlerhaft erfasst, wird auch der rekonstruierte Prozess unvollständig sein. Unklare oder inkonsistente Daten erschweren es, End-to-End-Abläufe korrekt darzustellen, und können dazu führen, dass wichtige Varianten oder Engpässe übersehen werden – oder sogar falsche Schlüsse gezogen werden.

Kurz gesagt: Die Datenqualität bestimmt, wie verlässlich die gewonnenen Erkenntnisse sind.

Process Mining analysiert operative Abläufe, aber es versteht jedoch keine strategischen Ziele oder Abwägungen.

Daten allein erklären nicht, warum bestimmte Entscheidungen getroffen wurden. Was auf den ersten Blick ineffizient wirkt, kann in Wirklichkeit eine bewusste Entscheidung sein – zum Beispiel im Hinblick auf Kundenerfahrung, Compliance oder Risikomanagement.

Wenn Process Mining etwa einen Engpass aufzeigt, gibt es meist mehrere mögliche Lösungswege. Die Daten zeigen jedoch nicht, welche Option am besten zur langfristigen Strategie passt oder welche Auswirkungen sie auf andere Prozesse, Systeme oder Bereiche hat.

Auch wenn KI künftig stärker dabei helfen kann, Prozessdaten mit weiterem Kontext zu verknüpfen, bleiben strategische Entscheidungen letztlich eine Frage menschlicher Bewertung und Führung.

Ineffizienzen zu erkennen ist nicht dasselbe wie sie zu beheben. Erkenntnisse zeigen zunächst nur ein Potenzial auf – sie schaffen noch keinen tatsächlichen Mehrwert.

Datenbasierte Analysen sind ein wichtiger Ausgangspunkt für Verbesserungen. Ob daraus jedoch echte Wirkung entsteht, hängt davon ab, ob Unternehmen die Erkenntnisse auch konsequent umsetzen. Der Schritt von reinen Informationen hin zu echter Transformation erfordert Abstimmung zwischen Teams, klare Prioritäten, Unterstützung durch das Management und eine strukturierte Umsetzung.

Und selbst wenn Maßnahmen umgesetzt wurden, zeigt sich der tatsächliche Nutzen oft erst mit der Zeit. Kontinuierliches Monitoring hilft dabei, Fortschritte messbar zu machen und sicherzustellen, dass Verbesserungen langfristig bestehen bleiben.

Process Mining entfaltet sein volles Potenzial vor allem dort, wo Systeme zuverlässig Ereignisdaten erfassen – etwa Fall-IDs, Zeitstempel oder Aktivitätsinformationen. Folgende Voraussetzungen unterstützen eine präzise Rekonstruktion von Prozessen:

• eine hohe Systemnutzung, sodass weniger manuell dokumentiert werden muss

• automatisches Logging von Ereignissen

• die Verknüpfung mehrerer Systeme für eine End-to-End-Sicht

• einheitliche Bezeichnungen von Aktivitäten

• ausreichend genaue Zeitstempel

• keine gebündelte („batchweise“) Protokollierung

Sind diese Bedingungen erfüllt, steigt die Aussagekraft der gewonnenen Erkenntnisse deutlich.

Besonders wertvoll ist Process Mining in Prozessen, die sich über mehrere Teams oder Abteilungen erstrecken.

In solchen Szenarien:

• beeinflussen Abhängigkeiten zwischen Teams die Performance stark

• nimmt die Variabilität mit jeder Übergabe zu

• haben Beteiligte oft nur Einblick in Teilbereiche des Prozesses

• ist die Gesamtverantwortung nicht immer klar geregelt

Process Mining schafft hier Transparenz über den gesamten Ablauf und hilft, ein gemeinsames Verständnis zu entwickeln. Das verbessert die Zusammenarbeit und erleichtert gezielte Optimierungen.

Process Mining ergänzt strukturierte Verbesserungsansätze ideal. Während Process Mining aufzeigt, wo Handlungsbedarf besteht, liefern GPM-Frameworks den Rahmen, um diese Erkenntnisse systematisch umzusetzen. Gemeinsam verbinden sie Prozessdesign, Ausführung und kontinuierliche Optimierung.

Im Prozessmanagement-Lebenszyklus stärkt Process Mining dabei mehrere wichtige Verknüpfungen:

• zwischen Design & Dokumentation und Analyse & Optimierung, indem Modelle mit realen Ausführungsdaten abgeglichen werden

• zwischen Ausführung & Betrieb und Feedback & Controlling, durch kontinuierliches Monitoring statt punktueller Auswertungen

• zwischen Feedback & Controlling, Strategie & Konzeption sowie Design & Dokumentation, indem Erkenntnisse in konkrete Verbesserungsmaßnahmen überführt werden

Framework für den Prozessmanagement-Lebenszyklus der BOC Group

Auch im Kontext der Automatisierung spielt Process Mining eine wichtige Rolle: Es identifiziert wiederkehrende oder regelbasierte Aufgaben und hilft, Automatisierungspotenziale auf Basis realer Daten zu bewerten und zu priorisieren.

Erleben Sie das Zusammenspiel von ADONIS Process Mining und Process Automation in unserer Fallstudie Case Study Vom Prozess-Insight zu intelligenter Automatisierung in ADONIS.

Task Mining ergänzt Process Mining um eine detailliertere Perspektive auf einzelne Arbeitsschritte. Während Process Mining den End-to-End-Prozess sichtbar macht, zeigt Task Mining, was innerhalb einzelner Schritte passiert. Zusammen entsteht so ein vollständigeres Bild – von der Gesamtstruktur bis ins Detail. Gleichzeitig wird besser verständlich, warum bestimmte Abläufe nach einen bestimmten Muster ablaufen.

Erfolgreiche Initiativen brauchen Rückhalt auf Führungsebene. Wenn das Management hinter dem Einsatz von Process Mining steht, hilft das dabei:

• Verbesserungsmaßnahmen gezielt zu priorisieren

• notwendige Ressourcen bereitzustellen

• Widerstände innerhalb der Organisation zu überwinden

• Erkenntnisse in strategische Entscheidungen einfließen zu lassen

Ohne diese Unterstützung besteht die Gefahr, dass selbst wertvolle Erkenntnisse ungenutzt bleiben.

Process Mining hilft dabei zu verstehen, wie Prozesse tatsächlich ablaufen, und macht Muster sichtbar, die mit klassischen Methoden oft verborgen bleiben.

Es zeigt, welche Probleme den größten Einfluss auf die Abläufe haben, und unterstützt dabei, Verbesserungen gezielt zu priorisieren.

Process Mining liefert eine fundierte Grundlage für Entscheidungen – ersetzt diese aber nicht. Der Nutzen hängt davon ab, wie die Erkenntnisse interpretiert und genutzt werden.

Es schafft eine gemeinsame, faktenbasierte Sicht auf Prozesse über Abteilungsgrenzen hinweg und erleichtert so die Zusammenarbeit und Abstimmung.

Process Mining liefert wertvolle Einblicke, führt aber nicht automatisch zu Transformation. Dafür braucht es zusätzliche Faktoren wie Governance, Fachwissen und konsequente Umsetzung.

Process Mining schafft Transparenz darüber, wie Prozesse tatsächlich ablaufen. Durch die Analyse von Ereignisdaten aus IT-Systemen werden Muster, Engpässe und Abweichungen sichtbar, die mit klassischen Ansätzen oft verborgen bleiben.

Wenn Unternehmen diese Erkenntnisse aktiv nutzen, wird Process Mining zu einem starken Treiber für kontinuierliche Verbesserung. Eingebettet in ein ganzheitliches Prozessmanagement hilft es dabei, Prioritäten zu setzen, Maßnahmen gezielt umzusetzen und deren Wirkung nachhaltig zu überprüfen.

Richtig eingesetzt ist Process Mining damit mehr als nur ein Analysewerkzeug – es bildet die Grundlage, um Prozesse im Unternehmen besser zu verstehen, gezielt zu verbessern und langfristig zu steuern.