Process Mining im Mittelstand: Wie Systemdaten Automatisierungspotenzial aufdecken

Process Mining rekonstruiert aus den Ereignisdaten Ihrer IT-Systeme, wie Aufträge, Rechnungen oder Bestellungen tatsächlich ablaufen ^[1]. Die Methode zeigt, wo Schleifen, Mehrfacherfassungen und Engpässe entstehen, und liefert damit die Diagnose vor einer Automatisierungsentscheidung. Automatisiert wird dadurch noch nichts: Erst die fachliche Ursachenanalyse macht aus einem Datenbefund ein tragfähiges Automatisierungspotenzial.

• Process Mining analysiert die tatsächlich in IT-Systemen hinterlassenen Abläufe und nicht den geplanten Soll-Prozess ^[1].
• Jedes Ereignis im Event Log braucht mindestens Zeitstempel, Prozess-Identifikationsnummer und Ereignisbezeichnung ^[2].
• Process Discovery rekonstruiert den Ist-Prozess, Conformance Checking vergleicht ihn mit dem Soll, Enhancement ergänzt Kennzahlen wie Wartezeiten ^[2].
• Process Mining ist nicht automatisch künstliche Intelligenz: Ablaufrekonstruktion und Regelprüfung kommen ohne KI aus, KI-Verfahren können die Analyse ergänzen.
• Process Mining liefert die Diagnose, nicht die Automatisierung. Ob Schnittstelle, Workflow, RPA oder organisatorische Änderung passt, wird erst danach entschieden.
• Die Datenaufbereitung aus Extraktion, Vereinheitlichung und fachlicher Zuordnung zu einem Prozess ist der anspruchsvollste Teil eines Projekts.
• Object-Centric Process Mining bildet mehrere Objekttypen wie Auftrag, Lieferung und Rechnung gemeinsam ab und vermeidet die künstliche Einzelfall-Perspektive ^[3].
• Der Einstieg gelingt mit einer eng abgegrenzten Geschäftsfrage, einem Process Owner und einem überschaubaren Pilotprozess statt mit einer unternehmensweiten Plattform.

Was ist Process Mining und was bedeutet der Begriff?

Process Mining ist eine datenbasierte Methode, die tatsächliche Geschäftsabläufe aus den Ereignisdaten von IT-Systemen rekonstruiert und untersucht. Das Fraunhofer IAO beschreibt es als Analyse der realen, in IT-Systemen hinterlassenen Abläufe, mit der sich Prozessvarianten, Abweichungen und Leistungsunterschiede untersuchen lassen ^[1].

Der Begriff setzt sich aus Prozess und dem englischen Wort für Schürfen zusammen: Aus vorhandenen Daten wird ein Ablaufbild herausgearbeitet. Anders als ein Workshop oder ein gezeichnetes Soll-Diagramm zeigt die Analyse nicht, wie ein Ablauf vorgesehen ist. Sie zeigt, wie Aufträge, Rechnungen, Bestellungen, Servicefälle oder Produktionsaufträge tatsächlich durch die Systeme laufen. Der Bitkom ordnet die Technologie entsprechend als Verfahren ein, das Geschäftsprozesse aus Ereignisdaten rekonstruiert, transparent macht und auf Abweichungen sowie Schwachstellen untersucht ^[2].

Der Unterschied zur klassischen Prozessaufnahme liegt in der Quelle der Wahrheit. Interviews geben wieder, was Beteiligte für den Ablauf halten. Systemdaten geben wieder, was gebucht, freigegeben, geändert oder storniert wurde. Beides kann voneinander abweichen, weil Sonderwege im Alltag selten dokumentiert werden und Beteiligte nur den eigenen Abschnitt überblicken.

Verwandt ist die Methode mit der klassischen Prozessdokumentation, ersetzt sie aber nicht. Das Bitkom-Reifegradmodell ordnet Prozessdokumentation und Transparenz als Voraussetzungen der Automatisierung ein und nennt Logdaten und Process Mining als Mittel, verborgene Automatisierungspotenziale aufzudecken ^[4]. Wie die Dokumentation selbst aufgebaut wird, beschreibt Prozessdokumentation als Voraussetzung für Automatisierung.

Wie funktioniert Process Mining technisch?

Process Mining beginnt mit einem Event Log, aus dem Algorithmen den tatsächlichen Ablauf rekonstruieren. Für die klassische Analyse braucht jedes Ereignis mindestens eine Prozess-Identifikationsnummer, eine Ereignisbezeichnung und einen Zeitstempel ^[2].

Bei einem Beschaffungsprozess könnten das beispielsweise Bestellnummer 4711, die Aktivität „Bestellung geändert“ und der zugehörige Zeitpunkt sein. Aus allen Zeilen mit derselben Nummer entsteht der Weg einer Bestellung, sortiert nach Zeit. Fehlt der Zeitstempel oder ist er ungenau, lässt sich die Reihenfolge nicht sicher bestimmen, und ein Wartezeitvergleich wird wertlos. Zusätzliche Attribute wie Standort, Lieferant, Betrag, Materialgruppe oder bearbeitende Organisationseinheit ermöglichen eine genauere Ursachenanalyse.

Die Daten stammen aus ERP-, CRM-, Warenwirtschafts-, Produktions-, Ticket- oder Workflow-Systemen. Sie müssen extrahiert, vereinheitlicht und fachlich richtig einem Prozess zugeordnet werden. Gerade diese Aufbereitung ist der anspruchsvollste Teil eines Projekts, weil jedes System eigene Feldnamen, Zeitzonen und Statuslogiken mitbringt. Wird dieselbe Rechnung in zwei Systemen unter verschiedenen Nummern geführt, entstehen ohne eine saubere Zuordnung zwei getrennte Fälle statt eines durchgängigen Ablaufs.

Auf dem aufbereiteten Log arbeiten mehrere Analysefunktionen. Die Tabelle ordnet sie nach Aufgabe, Leitfrage und Beispiel ein.

Process Discovery macht Varianten, Schleifen und seltene Sonderwege sichtbar ^[2]. Conformance Checking zeigt beispielsweise übersprungene Freigaben oder eine nicht vorgesehene Reihenfolge von Arbeitsschritten. Enhancement ergänzt Kennzahlen, sodass erkennbar wird, ob ein Vorgang lange bearbeitet wird oder überwiegend zwischen zwei Stationen liegen bleibt.

Ist Process Mining künstliche Intelligenz?

Process Mining ist nicht automatisch künstliche Intelligenz. Die Disziplin verbindet Prozessmanagement, Datenanalyse und algorithmische Verfahren, und klassische Funktionen wie Ablaufrekonstruktion, Variantenvergleich und Regelprüfung kommen ohne generative KI aus.

Machine Learning oder andere KI-Verfahren können die Analyse ergänzen, etwa für Prognosen, Ursachenanalysen, Anomalieerkennung oder Handlungsempfehlungen. Dann sitzt die KI auf einem bereits rekonstruierten Prozess auf und bewertet ihn, statt ihn zu erzeugen. Die Begriffe sollten Sie nicht gleichsetzen: Ein Angebot mit dem Etikett KI enthält nicht automatisch eine lernende Komponente, und umgekehrt kann eine reine Ablaufanalyse bereits viel Nutzen stiften.

Zur Einordnung der Verbreitung von KI taugt die amtliche Statistik, wenn man sie richtig liest. Destatis meldete für 2025, dass 26 Prozent der deutschen Unternehmen ab zehn Beschäftigten KI einsetzten; bei Unternehmen mit 50 bis 249 Beschäftigten waren es 36 Prozent ^[5]. Diese Zahlen messen KI-Nutzung allgemein, nicht speziell Process Mining. Sie erlauben daher keinen Rückschluss darauf, wie verbreitet die Methode ist.

Praktisch heißt das: Prüfen Sie bei jedem Angebot, welche Funktion tatsächlich mit Lernverfahren arbeitet und welche auf festen Regeln beruht. Für die Entscheidung, ob ein Prozess automatisierungsreif ist, genügen oft die klassischen Funktionen. KI-gestützte Zusatzmodule lohnen erst, wenn das Datenfundament stimmt, denn jedes Lernverfahren übernimmt Fehler aus lückenhaften oder falsch zugeordneten Ereignisdaten.

Wie deckt Process Mining Automatisierungspotenzial auf?

Process Mining deckt Automatisierungspotenzial auf, indem es sichtbar macht, wo Abläufe von Hand, mehrfach oder über viele Übergaben laufen. Es liefert die Diagnose, nicht die Automatisierung selbst; das ordnet auch das Bitkom-Reifegradmodell so ein ^[4].

Mögliche Automatisierungskandidaten sind Vorgänge mit hohen Fallzahlen, wiederkehrenden manuellen Tätigkeiten, vielen Übergaben, Rückfragen, Mehrfacherfassungen und regelbasierten Entscheidungen. Die Analyse beantwortet dazu konkrete Fragen: Wo entstehen Schleifen? Welche Varianten verursachen besonders lange Durchlaufzeiten? Wo werden Daten erneut eingegeben? Welche Freigaben bilden einen Engpass? Welche Prioritäten sich daraus ergeben, behandelt Automatisierungspotenzial erkennen: Welche manuellen Prozesse sich zuerst lohnen.

Erst nach dieser Diagnose wird entschieden, welche Maßnahme angemessen ist: Prozessvereinfachung, Stammdatenbereinigung, eine Systemschnittstelle, Workflow-Automatisierung, RPA oder eine organisatorische Änderung. Die Reihenfolge ist entscheidend. Einen schlechten Prozess unverändert zu automatisieren, beschleunigt lediglich seine Fehler und Ausnahmen. Eine Schleife, die durch fehlerhafte Stammdaten entsteht, verschwindet nicht durch einen Software-Roboter, sondern erst durch die Bereinigung der Daten.

Die Bewertung einer seltenen Variante verlangt Fachwissen. Sie kann Verschwendung sein, aber ebenso die notwendige Behandlung wichtiger Sonderfälle. Systemdaten zeigen Korrelationen und Prozessmuster, erklären aber nicht automatisch deren betriebliche Ursache. Die Wirkung einer Maßnahme sollten Sie daher mit eigenen Zahlen prüfen, nicht mit Anbieterwerten: Eine belastbare, anbieterneutrale Kennzahl für Einsparungen im DACH-Mittelstand liegt nicht vor. Ob gewonnene Zeit als Kostensenkung, zusätzliche Kapazität oder kürzere Lieferzeit wirkt, muss im Betrieb nachgemessen werden.

Wenn aus dem Befund eine Umsetzung wird, kann die Leistung Prozessautomatisierung und Workflow-Automation den nächsten Schritt abdecken. Die Kosten richten sich nach Umfang, Systemlandschaft, Datenqualität und Individualisierungsgrad; eine belastbare Einschätzung ist nach einer Analyse im Erstgespräch möglich.

Was unterscheidet Object-Centric Process Mining vom klassischen Ansatz?

Object-Centric Process Mining bildet mehrere Objekttypen und ihre Beziehungen gleichzeitig ab, während der klassische Ansatz jedes Ereignis genau einem Fall zuordnet. Die wissenschaftliche Veröffentlichung dazu beschreibt, dass sich komplexe reale Prozesse so ohne künstliche Fallperspektive analysieren lassen ^[3].

Ein realer Ablauf umfasst mehrere miteinander verbundene Objekte, etwa Kundenauftrag, Bestellung, Lieferung, Rechnung und Zahlung. Wird jedes Ereignis künstlich nur einer einzigen Fall-ID zugeordnet, können Beziehungen verloren gehen oder Ereignisse dupliziert werden ^[3]. Ein Beispiel: Eine Lieferung bedient zwei Kundenaufträge, und eine Sammelrechnung fasst beide zusammen. Wählt man den Kundenauftrag als Fall, taucht die Lieferung in beiden Fällen auf, und Durchlaufzeiten werden doppelt gezählt.

Der objektzentrierte Ansatz ist insbesondere für komplexe End-to-End-Abläufe relevant. Er erhöht aber die Anforderungen an Datenmodell, Fachwissen und Governance. Sie müssen festlegen, welche Objekttypen es gibt, wie sie zusammenhängen und wer für die Qualität der Verknüpfungen verantwortlich ist.

Für den Einstieg genügt meist der klassische, fallbezogene Blick auf einen klar abgegrenzten Prozess. Die objektzentrierte Sicht lohnt, sobald Fragen über die Grenzen eines einzelnen Vorgangs hinausgehen. Das gilt etwa, wenn Verzögerungen im Zusammenspiel von Bestellung, Lieferung und Rechnung entstehen und sich keinem einzelnen Fall sauber zuordnen lassen.

Welche Datenbasis und Reife brauchen Sie dafür?

Sie brauchen Systeme, die Ereignisse mit Vorgangsnummer und Zeitstempel protokollieren, und einen Prozess, der überwiegend in diesen Systemen stattfindet. Die Datenbasis ist im Mittelstand nicht selbstverständlich, aber zunehmend vorhanden.

Viele deutsche KMU setzen ERP-Software zur Planung und Steuerung ihrer Geschäftsprozesse ein. Solche Systeme können den digitalen Fußabdruck liefern, den Process Mining benötigt. Gleichzeitig bezeichneten sich in einer repräsentativen Bitkom-Befragung von 602 Unternehmen ab 20 Beschäftigten im Jahr 2025 noch 49 Prozent als Nachzügler bei der Digitalisierung ihrer Geschäfts- und Verwaltungsprozesse, 11 Prozent sahen sich an der Spitze ^[6].

Diese Zahlen sprechen dafür, zunächst die Daten- und Prozessreife eines konkreten Ablaufs zu prüfen, statt sofort eine unternehmensweite Plattform einzuführen. Läuft ein Teil des Ablaufs über Papier, E-Mail oder Tabellen, hinterlässt dieser Teil keine Ereignisse, und das Log zeigt nur Bruchstücke. Die Analyse wirkt dann vollständig, bildet aber nur den digital erfassten Abschnitt ab.

Prüfen Sie vorab vier Punkte: Gibt es für jeden Vorgang eine durchgängige Kennung über alle beteiligten Systeme? Sind Zeitstempel zuverlässig und in einheitlicher Zeitzone? Werden Statuswechsel im System oder nur nachträglich per Hand gepflegt? Wer darf die Daten für die Analyse auswerten, und was ist mit personenbezogenen Angaben zu klären? Letzteres sollten Sie mit Betriebsrat und Datenschutzverantwortlichem früh abstimmen, weil Bearbeiternamen im Log Rückschlüsse auf einzelne Beschäftigte zulassen.

Wie gelingt der Einstieg mit einem Pilotprozess?

Der Einstieg gelingt mit einer eng abgegrenzten Geschäftsfrage, etwa: Warum überschreiten bestimmte Aufträge die zugesagte Durchlaufzeit? Wo entstehen Rechnungssperren? Welche Bestelländerungen erzeugen Nacharbeit? Eine solche Frage legt fest, welche Daten gebraucht werden und woran ein Ergebnis gemessen wird.

Danach werden ein verantwortlicher Process Owner, der betrachtete Zeitraum, die benötigten Systeme und messbare Zielgrößen bestimmt. Der Pilot sollte ausreichend viele vergleichbare Fälle enthalten, aber fachlich überschaubar bleiben. Geeignete Kandidaten sind Purchase-to-Pay, Order-to-Cash, Rechnungsprüfung, Service-Tickets oder standardisierte Produktionsaufträge. Wie sich die Rechnungsprüfung in eine sinnvolle Reihenfolge der Finanzprozesse einfügt, zeigt Buchhaltung automatisieren: Reihenfolge der Finanzprozesse.

Process Mining ist damit weniger ein reines IT-Projekt als ein Instrument der operativen Steuerung. Der Erfolg hängt davon ab, dass Datenverantwortliche, Fachbereich, IT, Controlling und betroffene Beschäftigte die Ergebnisse gemeinsam bewerten. Ohne den Fachbereich bleibt jede auffällige Variante eine Vermutung, weil nur dort bekannt ist, ob ein Umweg ein Fehler oder eine bewusste Regel ist.

Am Ende steht kein Dashboard als Selbstzweck. Automatisierungspotenzial ist erst tragfähig, wenn Datenbefund, fachliche Ursachenanalyse, Umsetzungsaufwand und erwarteter Geschäftsnutzen zusammengeführt sind. Einen größeren Rahmen für den Weg von manuellen Abläufen zur Automatisierung gibt Prozessautomatisierung im KMU und die versteckten Kosten manueller Abläufe.

Häufige Fragen

Was bedeutet Process Mining auf Deutsch?

Process Mining bedeutet sinngemäß Prozessanalyse aus Ereignisdaten. Aus den Spuren, die Abläufe in IT-Systemen hinterlassen, wird der tatsächliche Prozess rekonstruiert und auf Varianten, Abweichungen und Engpässe untersucht ^[1].

Was sind Process-Mining-Tools?

Process-Mining-Tools sind Softwarelösungen, die Ereignisdaten aus Quellsystemen einlesen, den Ist-Prozess rekonstruieren und Kennzahlen wie Durchlaufzeiten darstellen. Die Kernfunktionen sind Process Discovery, Conformance Checking und Enhancement ^[2]. Achten Sie bei der Auswahl darauf, welche Quellsysteme angebunden werden können und wie die Datenaufbereitung gelöst ist.

Ist Process Mining ein sinnvolles Berufsfeld?

Darüber lässt sich anhand belastbarer Quellen keine allgemeine Aussage treffen, Arbeitsmarktdaten dazu liegen nicht vor. Fachlich verbindet die Tätigkeit Prozessmanagement, Datenanalyse und Wissen über Geschäftsabläufe, wobei Datenaufbereitung und Prozessverständnis die zentralen Aufgaben sind.

Was ist Business Process Mining?

Business Process Mining bezeichnet die Anwendung von Process Mining auf Geschäftsprozesse wie Bestellung, Rechnungsprüfung, Auftragsabwicklung oder Service. Es macht transparent, wie diese Abläufe tatsächlich laufen, und untersucht Abweichungen sowie Schwachstellen ^[2].

Lohnt sich Process Mining ohne ERP-System?

Meist nein, weil ohne ein System, das Ereignisse mit Vorgangsnummer und Zeitstempel protokolliert, kein Event Log entsteht. Läuft der Ablauf überwiegend über Papier oder Tabellen, fehlt die Datenbasis ^[2]. Dann ist zuerst eine saubere Prozessdokumentation sinnvoll, bevor eine datenbasierte Analyse Ergebnisse liefern kann.

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Quellen

1. Process Mining – Fraunhofer IAO
2. ERP Trend-Check 2021 – Bitkom
3. Object-Centric Process Mining: Unraveling the Fabric of Real Processes
4. Reifegradmodell Digitale Geschäftsprozesse 3.0 – Bitkom
5. Enterprises using artificial intelligence technologies, by employment size class – Destatis
6. Deutsche Büros nehmen Abschied von Papier und Aktenordner – Bitkom