In der heutigen digitalen Unternehmenswelt sind Daten allgegenwärtig – verborgen in Systemen, Prozessen und Transaktionen. Doch daraus nutzbare Erkenntnisse abzuleiten, insbesondere zur Verbesserung der operativen Effizienz, bleibt eine Herausforderung. Genau hier setzt Process Mining an: Es macht sichtbar, wie Arbeit tatsächlich abläuft – nicht nur, wie sie gedacht ist.
Symbolbild Copilot
Was ist Process Mining?
Process Mining ist eine datengestützte Analysemethode, die reale Prozessabläufe aus Systemprotokollen (sogenannten Event Logs) rekonstruiert. So lassen sich Prozessvarianten, Engpässe, Schleifen und Wiederholungen erkennen – datenbasiert und objektiv. Es ersetzt Annahmen und Interviews durch Fakten und erzeugt ein visuelles Abbild des tatsächlichen Prozessflusses – vergleichbar mit einem Röntgenbild Ihrer Geschäftsprozesse.
Geschwindigkeit zählt: Event Logs als Entscheidungsgrundlage
Gerade in dynamischen Branchen wie Pharma, Finanzen, Logistik oder E-Commerce ist es entscheidend, Prozesse in Echtzeit zu verstehen und zu steuern. Beispielsweise kann das frühzeitige Erkennen eines Produktionsengpasses oder eines fehleranfälligen Arbeitsschritts direkte Auswirkungen auf Qualität, Effizienz und Kundenzufriedenheit haben.
Die Grundlage für diese Erkenntnisse ist ein strukturiertes Event Log – automatisiert, skalierbar und zeitnah verfügbar. Nur so lassen sich Abweichungen frühzeitig erkennen und gezielte Massnahmen einleiten.
Process Mining: Vom Datenblick zur Prozessverbesserung
Sobald das Event Log bereitsteht, kommt zum Beispiel Microsoft Power Automate Process Mining ins Spiel. Diese Plattform ermöglicht es, Prozessdaten in visuelle und steuerbare Erkenntnisse umzuwandeln – mit folgenden Funktionen:
- Interaktive Visualisierung von Prozessvarianten und -abweichungen
- Analyse von Schleifen, Wiederholungen, Durchlaufzeiten und Engpässen
- Simulation von Optimierungen und Vorhersage von Prozessergebnissen
- Integration in das Microsoft-Ökosystem zur direkten Prozessautomatisierung
Warum MS Power Automate Process Mining?
Es ist kosteneffizient, integriert sich nahtlos in Microsoft-Produkte wie Power BI und Power Automate und eignet sich ideal für Unternehmen, die bereits auf Microsoft setzen. Damit gelingt eine durchgängige Analyse und Automatisierung ohne Toolbruch.
Eine Demo – von der Analyse zur Aktion
In einer beispielhaften Demo auf Basis realer Kundenmuster analysierten wir über 1500 simulierte Prozessfälle. Die Ergebnisse:
- 5 % der Fälle wiesen Schleifen auf, bei denen Prozessschritte unnötig wiederholt wurden
- 23 % der Fälle enthielten Rework, d. h. Korrekturschritte aufgrund vorheriger Fehler
Diese Befunde sind typische Hinweise auf Reibungsverluste – oft versteckt in komplexen Workflows. Ihre Identifikation ist der erste Schritt hin zu Automatisierung, Effizienzsteigerung und Prozessqualität.
Process Mining mit BI und Data Science kombinieren
Process Mining ermöglicht es Unternehmen, ihre Prozesse faktenbasiert zu analysieren und zu optimieren – nicht anhand von Annahmen, sondern durch echte Systemdaten.
In Kombination mit Business Intelligence (BI) und Data Science entsteht daraus ein wirkungsvolles Gesamtbild: Während Process Mining Transparenz über tatsächliche Prozessabläufe schafft, liefert BI den strategischen Kontext durch KPIs, Dashboards und Steuerungsinformationen. Data Science ergänzt dies um prädiktive Analysen und Handlungsempfehlungen – etwa zur Vorhersage von Engpässen oder zur Simulation optimaler Prozessverläufe. Diese Verbindung ermöglicht eine fundierte, datengestützte Entscheidungsfindung und hilft, Prozesse nicht nur zu verstehen, sondern gezielt zu verbessern, zu automatisieren und strategisch auszurichten. So wird aus Daten echte Wirkung.
Dieser Beitrag wurde ermöglicht durch DATANOMIQ, Ihr unabhängiger Partner für Business Intelligence, Process Mining und Enterprise AI – mit Standorten in Berlin und Luzern. www.datanomiq.ch
Der Beitrag erschien im topsoft Fachmagazin 25-3
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