Process Mining in WEBCON: Prozesse verstehen, bevor man sie verbessert

Digitale Prozesse schaffen Geschwindigkeit, Standardisierung und Nachvollziehbarkeit. Doch allein dadurch, dass ein Prozess digital abgebildet ist, wird noch nicht automatisch sichtbar, wie gut er tatsächlich funktioniert.

Zwischen dem definierten Prozessmodell und dem realen Ablauf können erhebliche Unterschiede entstehen. Bearbeitungsschritte dauern länger als vorgesehen, Vorgänge nehmen unterschiedliche Pfade, Freigaben verzögern sich oder bestimmte Prozessschritte werden häufiger wiederholt als erwartet.

Genau hier setzt Process Mining an. Die Methode nutzt vorhandene Prozessdaten, um Abläufe nicht nur zu dokumentieren, sondern auf Basis realer Ereignisse zu analysieren. Dadurch entsteht eine objektive Sicht darauf, wie Prozesse tatsächlich ausgeführt werden.

Für Unternehmen ist das vor allem deshalb relevant, weil nachhaltige Prozessoptimierung eine belastbare Datengrundlage benötigt. Wer Prozesse verbessern möchte, muss zunächst erkennen können, wo Zeit verloren geht, welche Abweichungen auftreten und an welchen Stellen Veränderungen überhaupt sinnvoll sind.

Was Process Mining eigentlich bedeutet

Process Mining verbindet Prozessmanagement mit Datenanalyse.

Während klassische Prozessmodelle beschreiben, wie ein Prozess ablaufen soll, untersucht Process Mining, wie er tatsächlich abläuft.

Grundlage dafür sind Ereignisdaten, die während der Bearbeitung eines Vorgangs entstehen. Dazu gehören unter anderem Zeitpunkte, Statusänderungen, ausgeführte Prozessschritte, Benutzeraktivitäten oder Übergänge zwischen einzelnen Workflow-Phasen.

Aus diesen Informationen lässt sich der reale Prozessverlauf rekonstruieren und analysieren.

Dadurch können Unternehmen unter anderem erkennen:

• welche Prozessvarianten tatsächlich auftreten,
• wie lange einzelne Prozessschritte dauern,
• wo Wartezeiten entstehen,
• welche Schritte besonders häufig wiederholt werden,
• wo Vorgänge vom vorgesehenen Ablauf abweichen,
• an welchen Stellen Engpässe entstehen,
• und wie sich Prozesse im Laufe der Zeit verändern.

Process Mining ergänzt damit klassische Prozessmodellierung um eine datenbasierte Perspektive.

Vom Prozessmodell zur Prozessrealität

Ein modellierter Workflow bildet in der Regel einen gewünschten oder vorgesehenen Ablauf ab. In der Praxis entstehen jedoch häufig zusätzliche Varianten.

Ausnahmen müssen bearbeitet werden. Informationen fehlen. Verantwortlichkeiten ändern sich. Vorgänge werden zurückgegeben oder erneut eingereicht. Einzelne Bearbeitungsschritte benötigen deutlich mehr Zeit als ursprünglich angenommen.

Solche Abweichungen sind nicht zwangsläufig problematisch. Viele davon sind Bestandteil normaler Geschäftsprozesse.

Entscheidend ist vielmehr, sie sichtbar und messbar zu machen.

Denn ohne Prozessdaten bleibt häufig unklar, ob eine wahrgenommene Verzögerung tatsächlich ein strukturelles Problem darstellt oder lediglich gelegentlich auftritt.

Process Mining ermöglicht es, diese Unterschiede systematisch zu untersuchen. Statt Prozesse ausschließlich auf Basis von Interviews, Workshops oder Erfahrungswerten zu bewerten, können reale Prozessdaten herangezogen werden.

Dadurch verändert sich auch die Diskussion über Prozessoptimierung.

Aus:

„An dieser Stelle scheint der Prozess langsam zu sein.“

wird:

„An dieser Stelle entsteht ein messbarer Anteil der gesamten Prozessdauer.“

Diese Unterscheidung ist entscheidend, wenn Verbesserungsmaßnahmen priorisiert werden sollen.

Welche Erkenntnisse Process Mining liefert

Der eigentliche Mehrwert von Process Mining liegt nicht darin, möglichst viele Kennzahlen zu erzeugen. Entscheidend ist, Zusammenhänge innerhalb eines Prozesses sichtbar zu machen.

Durchlaufzeiten

Eine zentrale Kennzahl ist die tatsächliche Dauer eines Prozesses.

Dabei reicht es jedoch häufig nicht aus, lediglich einen Durchschnittswert zu betrachten. Durchschnittswerte können erhebliche Unterschiede zwischen einzelnen Prozessvarianten verdecken.

Interessanter ist deshalb die Frage, wie sich Durchlaufzeiten zusammensetzen und an welchen Stellen Zeit tatsächlich entsteht.

Wartezeiten

Nicht jeder Prozessschritt benötigt aktive Bearbeitung.

Ein erheblicher Teil der Gesamtdauer eines Prozesses kann aus Liege- oder Wartezeiten bestehen. Process Mining hilft dabei, diese Phasen von der tatsächlichen Bearbeitungszeit zu unterscheiden.

Damit lässt sich erkennen, ob ein Prozess aufgrund komplexer Tätigkeiten langsam ist oder weil Vorgänge längere Zeit auf den nächsten Schritt warten.

Engpässe

Engpässe entstehen dort, wo sich Vorgänge regelmäßig sammeln oder bestimmte Prozessschritte überdurchschnittlich viel Zeit benötigen.

Process Mining macht solche Muster sichtbar und ermöglicht es, ihre Auswirkungen auf den Gesamtprozess zu bewerten.

Prozessvarianten

Geschäftsprozesse folgen in der Realität selten ausschließlich einem einzigen Ablauf.

Je komplexer ein Prozess ist, desto mehr Varianten können entstehen. Einige davon sind sinnvoll und notwendig, andere möglicherweise historisch gewachsen oder unnötig kompliziert.

Die Analyse dieser Varianten hilft dabei zu verstehen, welche Pfade häufig auftreten und welche Auswirkungen sie auf Zeit, Aufwand und Prozessqualität haben.

Wiederholungen und Nacharbeit

Werden Prozessschritte regelmäßig erneut durchgeführt, können dahinter unterschiedliche Ursachen stehen.

Fehlende Informationen, unklare Verantwortlichkeiten, unzureichende Prüfungen oder ungünstig gestaltete Prozesslogiken können dazu führen, dass Vorgänge wiederholt bearbeitet werden müssen.

Process Mining ermöglicht es, solche Schleifen systematisch zu erkennen.

Abweichungen vom Soll-Prozess

Neben der reinen Prozessdarstellung ist auch der Vergleich zwischen geplantem und tatsächlichem Ablauf relevant.

Dabei geht es nicht darum, jede Abweichung automatisch als Fehler zu betrachten. Vielmehr lässt sich untersuchen, welche Abweichungen regelmäßig auftreten und ob der definierte Prozess noch zur betrieblichen Realität passt.

Warum Prozessdaten für kontinuierliche Verbesserung entscheidend sind

Prozessoptimierung ist keine einmalige Aufgabe.

Organisationen verändern sich. Verantwortlichkeiten werden angepasst. Anforderungen steigen. Systeme werden erweitert und regulatorische Vorgaben ändern sich.

Auch gut gestaltete Prozesse können deshalb mit der Zeit ineffizient werden.

Eine belastbare Prozessanalyse sollte daher nicht nur vor einem Optimierungsprojekt stattfinden. Sie sollte Teil eines kontinuierlichen Verbesserungsprozesses sein.

Ein sinnvoller Kreislauf besteht aus vier Schritten:

Messen → Verstehen → Verändern → erneut messen

Zunächst wird der aktuelle Zustand analysiert. Anschließend werden Ursachen und Zusammenhänge untersucht. Auf dieser Basis kann der Prozess angepasst werden. Danach lässt sich anhand derselben Kennzahlen prüfen, ob die Veränderung tatsächlich den gewünschten Effekt erzielt hat.

Gerade der letzte Schritt wird in klassischen Prozessprojekten häufig unterschätzt.

Eine Prozessänderung ist nicht automatisch eine Prozessverbesserung.

Erst wenn ihre Auswirkungen messbar werden, lässt sich beurteilen, ob Durchlaufzeiten reduziert, Wartezeiten verkürzt oder unnötige Prozessvarianten beseitigt wurden.

Process Mining und Workflow Management gehören eng zusammen

Process Mining wird häufig als eigenständige Analyseplattform betrachtet. In vielen Szenarien werden dafür Ereignisdaten aus unterschiedlichen Quellsystemen extrahiert, zusammengeführt und anschließend analysiert.

Dieser Ansatz ist besonders relevant, wenn Prozesse über zahlreiche Systeme hinweg rekonstruiert werden müssen.

Bei workflowbasierten Prozessen ergibt sich jedoch eine weitere Möglichkeit.

Wenn ein Prozess vollständig innerhalb einer Workflow-Plattform ausgeführt wird, entstehen die für die Analyse relevanten Ereignisdaten bereits während der Prozessausführung.

Prozessmodell und Prozesshistorie befinden sich damit deutlich näher beieinander.

Aus Sicht des Prozessmanagements hat das einen wichtigen Vorteil: Analyse muss nicht erst nachträglich als separates Projekt aufgebaut werden.

Die Prozessausführung selbst erzeugt bereits eine Datenbasis, die für spätere Auswertungen genutzt werden kann.

Process Mining in WEBCON

WEBCON ist in erster Linie eine Plattform für die Digitalisierung, Automatisierung und Weiterentwicklung von Geschäftsprozessen.

Da die einzelnen Workflow-Schritte innerhalb der Plattform ausgeführt und protokolliert werden, entsteht gleichzeitig eine detaillierte Historie der tatsächlichen Prozessabläufe.

Dadurch können beispielsweise Statuswechsel, Bearbeitungszeiten, Prozesspfade, Übergänge und Abweichungen analysiert werden.

Der interessante Aspekt liegt weniger darin, Process Mining als zusätzliche Funktion zu betrachten. Vielmehr entsteht die Datengrundlage bereits durch die normale Nutzung der Workflow-Plattform.

Damit lassen sich Prozessausführung und Prozessanalyse miteinander verbinden.

Aus Sicht eines nachhaltigen Prozessmanagements ist diese Verbindung besonders relevant. Ein digitaler Workflow dient damit nicht nur der Bearbeitung eines Geschäftsprozesses, sondern gleichzeitig als Quelle für dessen kontinuierliche Analyse.

Lang laufende Prozesse benötigen langfristige Daten

Nicht alle Geschäftsprozesse lassen sich innerhalb weniger Stunden oder Tage abschließen.

Viele Abläufe erstrecken sich über längere Zeiträume. Gerade bei solchen Prozessen ist eine vollständige Historie wichtig, um spätere Analysen nicht auf einzelne Ausschnitte zu beschränken.

Wenn Prozessinstanzen langfristig bestehen bleiben und ihre Historie erhalten bleibt, können auch Veränderungen über längere Zeiträume nachvollzogen werden.

Für Process Mining ist das besonders wertvoll, weil nicht nur schnell abgeschlossene Vorgänge in die Analyse einfließen, sondern auch komplexe und langfristige Prozessverläufe.

Dadurch entsteht ein realistischeres Gesamtbild.

Prozessänderungen sollten messbar sein

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Weiterentwicklung laufender Prozesse.

In vielen Organisationen entstehen Prozessverbesserungen iterativ. Ein Workflow wird eingeführt, im täglichen Einsatz beobachtet und anschließend schrittweise angepasst.

Aus analytischer Sicht ist dabei entscheidend, dass Prozesshistorie und Messbarkeit erhalten bleiben.

Nur dann lässt sich nachvollziehen, wie sich eine Änderung tatsächlich auf den Prozess ausgewirkt hat.

WEBCON verfolgt mit InstantChange™ den Ansatz, Änderungen auch auf laufende Prozessinstanzen anwenden zu können, ohne deren bisherige Historie zu verlieren.

Für die Prozessanalyse entsteht dadurch eine interessante Grundlage: Veränderungen können nicht nur umgesetzt, sondern anschließend anhand realer Prozessdaten bewertet werden.

Damit wird aus Workflow-Entwicklung ein messbarer Verbesserungsprozess.

Process Mining ersetzt keine Prozessanalyse durch Menschen

So wertvoll Prozessdaten sind, sie beantworten nicht automatisch jede Frage.

Process Mining kann zeigen, wo etwas passiert und wie häufig bestimmte Muster auftreten. Die Daten erklären jedoch nicht zwangsläufig, warum sie entstehen.

Ein Engpass kann beispielsweise organisatorische, technische oder fachliche Ursachen haben.

Deshalb sollte Process Mining nicht isoliert betrachtet werden.

Die größte Aussagekraft entsteht durch die Kombination aus:

• Prozessdaten,
• fachlichem Prozesswissen,
• organisatorischem Kontext,
• und einer strukturierten Ursachenanalyse.

Process Mining schafft damit keine automatische Prozessoptimierung. Es liefert vielmehr eine fundierte Grundlage für bessere Entscheidungen.

Von der Digitalisierung zur messbaren Prozesssteuerung

Viele Unternehmen haben in den vergangenen Jahren große Teile ihrer Geschäftsprozesse digitalisiert.

Der nächste Entwicklungsschritt besteht darin, diese Prozesse nicht nur digital auszuführen, sondern auch systematisch zu verstehen.

Dabei verändert sich die Rolle von Workflow-Plattformen.

Sie dienen nicht mehr ausschließlich dazu, Aufgaben weiterzuleiten, Formulare bereitzustellen oder Freigaben zu automatisieren. Sie entwickeln sich zunehmend zu einer Datenbasis für die kontinuierliche Prozesssteuerung.

Process Mining unterstützt genau diesen Übergang.

Es schafft Transparenz darüber, wie Prozesse tatsächlich funktionieren, und ermöglicht es Unternehmen, Verbesserungen dort vorzunehmen, wo sie den größten Einfluss haben.

Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht nur:

Ist unser Prozess digitalisiert?

Sondern zunehmend:

Können wir anhand unserer Prozessdaten erkennen, wie gut er funktioniert und ob unsere Veränderungen tatsächlich etwas verbessern?

Genau an dieser Stelle wird Process Mining zu einem wichtigen Bestandteil eines modernen Prozessmanagements.