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Next-Level Prozess-Mining

Höhere Agilität und optimierte Leistung erzielen

Mit Investitionen in moderne, leistungsstarke Process-Mining-Lösungen optimieren Unternehmen ihre Prozesse, sichern ihre Wettbewerbsfähigkeit und schaffen die Grundlage für nachhaltigen Erfolg in einem datengetriebenen Marktumfeld.

Die vier Innovationsbereiche

Moderne Process-Mining-Lösungen gehen weit über herkömmliche Ansätze hinaus: Sie integrieren neue Technologien und eröffnen erweiterte Analysemöglichkeiten. Die Experten von Reply haben vier zentrale Innovationsfelder identifiziert: Künstlicher Intelligenz (KI) als Ergänzungsmöglichkeitins Process-Mining, Object-Centric Process Mining, End-to-End-Prozessplattformen sowie S/4HANA-Migrationen.

Diese Weiterentwicklungen sind für Unternehmen, die ihre Wettbewerbsfähigkeit und operative Leistungsfähigkeit stärken wollen, von zentraler Bedeutung. Sie ermöglichen eine deutlich effizientere Analyse und Optimierung von Geschäftsprozessen. Ein fundiertes Verständnis der Potenziale sowie die Wahl der passenden Tools helfen Prozessverantwortlichen und ICT-Managern, sich flexibel auf die wachsenden Anforderungen an moderne, leistungsstarke Prozessstrukturen einzustellen.

INDEX

Eine wegweisende Veränderung in der Analyse und Optimierung von Prozessen

Traditionelle Process-Mining-Tools basieren auf historischen Ereignisdaten, was oft einen hohen manuellen Aufwand bei der Strukturierung und Interpretation dieser Daten erfordert. Dadurch ist ihre Fähigkeit, Echtzeit-Einblicke zu liefern, begrenzt. Künstliche Intelligenz (KI) automatisiert dagegen viele dieser Schritte – von der Datenbereinigung bis zur Erkennung von Anomalien – und sorgt so für mehr Genauigkeit und Effizienz. Mit KI-unterstützten Tools können Unternehmen nicht nur Ineffizienzen aufdecken und potenzielle Störungen vorhersagen, sondern auch dynamische Verbesserungsvorschläge für ihre Prozesse erhalten. So wird der Übergang vom reaktiven zum proaktiven Prozessmanagement möglich.

Dank maschinellem Lernen und prädiktiver Analytik erhalten Unternehmen tiefere Einblicke in ihre Abläufe und können ihre Workflows kontinuierlich optimieren – was sowohl die Effizienz steigert als auch die Compliance gewährleistet. KI-gestütztes Process Mining eröffnet zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten in unterschiedlichen Branchen und hilft, Herausforderungen in der Prozessoptimierung, der Kundenerfahrung und dem Risikomanagement zu meistern.

In besonders stark regulierten Sektoren wie dem Finanzwesen oder Gesundheitswesen verbessert KI die Überwachung der Compliance, indem sie Abweichungen vom Workflow erkennt und die Einhaltung interner Richtlinien sowie gesetzlicher Vorschriften – wie etwa der DSGVO oder Sarbanes-Oxley – sicherstellt. Zudem spielt KI eine entscheidende Rolle bei der Betrugserkennung, indem sie Transaktionsdaten auf verdächtige Muster überprüft und so finanzielle Risiken minimiert. Auch bei der Identifizierung von Engpässen in der Dienstleistungserbringung, etwa bei Verzögerungen in der Auftragsabwicklung oder in Bankprozessen, kann KI helfen. Sie schlägt gezielte Automatisierungen oder Prozessanpassungen vor, die die Kundenzufriedenheit und -bindung verbessern.

Besonders Unternehmen, die mit großen Datenmengen arbeiten oder fragmentierte Systeme nutzen, profitieren von der Fähigkeit der KI, die Datenaufbereitung zu vereinfachen und die Prozessgenauigkeit zu steigern. Firmen, die auf kontinuierliche Verbesserung, Automatisierung und vorausschauende Entscheidungen setzen, können durch den Einsatz fortschrittlicher KI-Analysen ihre Wettbewerbsfähigkeit deutlich erhöhen. Die Integration von KI ins Process Mining ermöglicht es, von einer statischen Prozessanalyse zu einem dynamischen, datengestützten Ansatz überzugehen, der Agilität fördert, die Ressourcennutzung optimiert und langfristigen Erfolg sichert.

Den Fokus von Ereignisprotokollen auf Objekte verlagern

Im Gegensatz zum klassischen Process Mining, bei dem Prozesse als Abfolge von Ereignissen betrachtet werden, die mit einer einzelnen Fall-ID verknüpft sind, bietet Object-Centric Process Mining eine deutlich realistischere und datenreichere Darstellung der Interaktionen verschiedener Objekte wie Aufträge, Rechnungen oder Produkte innerhalb eines Geschäftsprozesses. Dieser Ansatz schließt die Lücke zwischen der traditionellen Prozessmodellierung und der tatsächlichen Darstellung von Prozessen in IT-Systemen und ermöglicht eine umfassendere und dynamischere Analyse. Durch die Erfassung verschiedener Perspektiven innerhalb eines Prozesses erhalten Unternehmen tiefere Einblicke in Abhängigkeiten, Ineffizienzen und Optimierungspotenziale – besonders in komplexen Umgebungen, in denen mehrere Objekte gleichzeitig miteinander interagieren.

Der Hauptvorteil dieses Ansatzes besteht darin, bestehende Anwendungsfälle zu verbessern und gleichzeitig neue, bisher nicht realisierbare Möglichkeiten zu eröffnen. So können Unternehmen Prozesse aus verschiedenen Blickwinkeln untersuchen – beispielsweise den Order-to-Cash-Prozess sowohl aus der Perspektive der Bestellung als auch der Rechnungsstellung. Branchen wie die Fertigung profitieren besonders, da sie nun ihre Produktionslinien detaillierter abbilden können, um Engpässe und Ineffizienzen mit größerer Präzision zu identifizieren. Diese verbesserte Analysekapazität unterstützt auch das Konzept des „digitalen Prozesszwillings“, der die gesamte Prozesslandschaft eines Unternehmens widerspiegelt. Durch die Integration aller relevanten Daten lassen sich die Auswirkungen von Veränderungen abteilungsübergreifend simulieren, operative Ergebnisse vorhersagen und fundierte, datengestützte Entscheidungen treffen.

Object-Centric Process Mining bringt jedoch auch neue Herausforderungen mit sich. Die steigende Komplexität bei der Datenerfassung und -aufbereitung erfordert zusätzlichen Aufwand bei der Extraktion, Strukturierung und Integration relevanter Informationen aus verschiedenen Quellen, was zu längeren Einrichtungszeiten führen kann. Außerdem erschwert die große Menge an einfließenden Daten die Analyse und erfordert ein hohes Maß an Expertise, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen. Für Unternehmen, die bereits Erfahrung mit klassischem Process Mining haben, eröffnen sich durch diesen Ansatz neue Perspektiven, da er bestehende Analyse-Lücken schließt. Für Einsteiger könnte die zusätzliche Komplexität jedoch eine schrittweise Einführung erforderlich machen, bei der zunächst die Anwendungsfälle angegangen werden sollten, die mit traditionellem Process Mining nicht effektiv gelöst werden können, bevor eine breitere Anwendung erfolgt.

Aufbau eines kompletten Ökosystems

**„End-to-End-Prozessplattformen (E2E) integrieren den gesamten Lebenszyklus eines Prozesses und kombinieren Process Mining mit Modellierung, Management, Automatisierung und Simulation in einem einzigen, nahtlos verbundenen Ökosystem. Im Gegensatz zu klassischen Process-Mining-Tools, die in der Regel unabhängig von Automatisierungs- und Geschäftsprozessmanagement-Lösungen (BPM) arbeiten, schließen E2E-Plattformen diese Lücken und ermöglichen Unternehmen einen reibungslosen Übergang von der Erkennung von Prozessen über deren Optimierung bis hin zur praktischen Ausführung. Diese Integration beseitigt Ineffizienzen, die durch fragmentierte Tools und Datensilos entstehen, und erlaubt es Unternehmen, ihre Prozesse kontinuierlich zu verbessern und gleichzeitig die strategische Ausrichtung zu gewährleisten. Echtzeit-Erkenntnisse unterstützen datengestützte Entscheidungen und versetzen Unternehmen in die Lage, Abläufe zu rationalisieren, die Compliance zu steigern und die digitale Transformation voranzutreiben.

Ein zentraler Vorteil der E2E-Plattformen liegt in der Beschleunigung von Prozessverbesserungen. Früher mussten Unternehmen Insights aus dem Process Mining extrahieren, optimierte Workflows manuell modellieren und Änderungen mithilfe externer Automatisierungslösungen umsetzen. E2E-Plattformen vereinfachen diesen Prozess, indem sie eine integrierte Umgebung bieten, in der Unternehmen Ineffizienzen direkt erkennen, mögliche Verbesserungen simulieren und Workflows sofort automatisieren können. Diese enge Verzahnung fördert die Zusammenarbeit zwischen Geschäfts-, IT- und Betriebsteams und stellt sicher, dass Prozessänderungen sowohl technisch umsetzbar als auch mit den Unternehmenszielen im Einklang stehen.

E2E-Plattformen unterstützen eine Vielzahl von Anwendungsfällen in unterschiedlichen Branchen – von der Optimierung von Fertigungsprozessen und der Einhaltung von Compliance-Vorgaben im Finanzwesen bis hin zur Verbesserung des Kundenerlebnisses im Einzelhandel und Bankwesen. Durch die Kombination von Process Mining mit Automatisierung und Simulation sind Unternehmen in der Lage, proaktiv Engpässe zu beheben, regulatorische Standards zu erfüllen und die Servicequalität zu steigern. Im Bereich Logistik und Lieferkettenmanagement beispielsweise ermöglichen diese Plattformen Unternehmen, potenzielle Störungen zu simulieren und Notfallpläne zu optimieren, um die Widerstandsfähigkeit in dynamischen Umfeldern zu gewährleisten. Besonders für Unternehmen in der digitalen Transformation bieten E2E-Lösungen einen strukturierten Ansatz zur Modernisierung von Altsystemen und zur Optimierung von End-to-End-Prozessen.

Trotz ihrer vielen Vorteile erfordert die Einführung von E2E-Plattformen jedoch eine sorgfältige Planung. Wichtige Faktoren wie die Komplexität der Implementierung, die Anforderungen an die Datenintegration und der Reifegrad der Unternehmensprozesse müssen berücksichtigt werden.

Die digitale Transformation fördern

Prozess-Mining kann eine Schlüsselrolle bei SAP S/4HANA-Migrationen spielen, da es Unternehmen wertvolle Einblicke in ihre bestehenden Geschäftsprozesse bietet und so einen reibungslosen, effizienten Übergang unterstützt. Im Gegensatz zu traditionellen Migrationen, die oft auf Annahmen oder unvollständigen Dokumentationen basieren, analysiert Process Mining sowohl Echtzeit- als auch historische Prozessdaten. So werden Ineffizienzen, Engpässe und Abweichungen in den Abläufen frühzeitig identifiziert. Diese Erkenntnisse ermöglichen es Unternehmen, ihre Prozesse zu optimieren und an die Best Practices anzupassen, die von SAP S/4HANA unterstützt werden. Der Ansatz verringert die Komplexität der Migration, minimiert mögliche Unterbrechungen und stellt sicher, dass keine veralteten oder ineffizienten Prozesse ins neue System übernommen werden. Mit Process Mining lässt sich der Ist-Zustand der Prozesse abbilden und mit dem gewünschten Soll-Zustand vergleichen, wodurch datengestützte Entscheidungen zur Prozessoptimierung und -automatisierung ermöglicht werden.

Ein bedeutender Vorteil von Process Mining bei SAP S/4HANA-Migrationen ist die Verbesserung der Datenbereitschaft – ein entscheidender Aspekt für den Erfolg der Umstellung. Da die Migration zu S/4HANA auf strukturierten, hochwertigen und deduplizierten Daten basiert, die für die Effizienz moderner ERP-Systeme entscheidend sind, hilft Process Mining, Dateninkonsistenzen wie doppelte Lieferantendatensätze, fehlende Felder oder veraltete Einträge zu identifizieren. So können Unternehmen ihre Daten vor der Migration bereinigen und standardisieren. Ein weiterer wichtiger Punkt ist die Einhaltung von Compliance-Vorgaben. Während des gesamten Übergangs müssen regulatorische Anforderungen und Branchenstandards berücksichtigt werden. Process Mining gibt Aufschluss darüber, wie gut bestehende Workflows mit diesen Anforderungen übereinstimmen und deckt Risiken wie unbefugte Genehmigungen oder Verstöße gegen Beschaffungsrichtlinien auf. Durch die frühzeitige Identifikation und Lösung dieser Herausforderungen wird sichergestellt, dass das neue SAP-System von Anfang an alle betrieblichen und regulatorischen Anforderungen erfüllt.

Nach der Migration unterstützt Process Mining die kontinuierliche Leistungsüberwachung und stellt sicher, dass die neuen Workflows in S/4HANA wie geplant funktionieren. Unternehmen können die Effizienz ihrer Prozesse fortlaufend überwachen, Abweichungen erkennen und auf Basis von Echtzeitdaten notwendige Anpassungen vornehmen. Diese iterative Optimierung ist besonders wertvoll für größere Unternehmen, die eine nahtlose Integration über verschiedene Abteilungen oder globale Standorte hinweg gewährleisten müssen. Process Mining fördert auch die Benutzerakzeptanz, indem es Probleme in den bestehenden Systemen aufzeigt und gezielte Schulungsmaßnahmen für den Übergang zu S/4HANA entwickelt. Unternehmen können verschiedene Migrationsszenarien simulieren, potenzielle Störungen antizipieren und Risiken proaktiv mindern, was Ausfallzeiten reduziert und die Wertrealisierung des neuen Systems beschleunigt. Egal ob im Brownfield-Ansatz, bei dem die Systemkontinuität gewahrt bleibt, oder bei einer Greenfield-Transformation, bei der Prozesse von Grund auf neu gestaltet werden – Process Mining stellt sicher, dass SAP S/4HANA-Migrationen effizient, strategisch und langfristig auf die Unternehmensziele ausgerichtet sind.