Strategischer Leitfaden für datengetriebene Prozessoptimierung
Der umfassende Guide für effektive Prozessoptimierung und Business Transformation durch smarte Datennutzung.
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Dieser Leitfaden erklärt das Zusammenspiel von Process Mining und Automatisierung (RPA). Sie erfahren, wo Process Mining tatsächlich hilft, Automatisierungspotenziale zu identifizieren – und warum es zu kurz gegriffen ist, die Technologie nur als Tool für die Robotersuche zu betrachten.
Automatisierungs-Hype vs. Realitätscheck
Wer nach “Process Mining und RPA” sucht, stößt auf unzählige Herstellerseiten, die Process Mining als den perfekten Startpunkt für jede Automatisierungsreise anpreisen. Das Versprechen klingt verlockend: Mit Process Mining Prozesse entdecken, repetitive Aufgaben finden und diese an Bots übergeben.
Das klingt nach einer runden Sache. Es ist jedoch unvollständig und teils irreführend.
In der Realität sind die meisten offensichtlichen Kandidaten für eine Automatisierung längst bekannt. Das Finanzteam weiß, dass es Rechnungsdaten manuell überträgt. Das Support-Team kennt die Ticket-Typen, die immer wieder manuell zugewiesen werden. Dafür braucht man selten ein komplettes Process-Mining-Projekt.
Wo also hilft Process Mining wirklich bei der Automatisierung? Und welchen Mehrwert bietet es darüber hinaus? Werfen wir einen ehrlichen Blick darauf.
Ein kurzer Überblick: RPA und Process Mining
Bevor wir tiefer einsteigen, klären wir die grundlegenden Begriffe.
Robotic Process Automation (RPA)
Software-Bots, die menschliche Handlungen an Benutzeroberflächen nachahmen: Klicken, Daten kopieren, Formulare ausfüllen oder Daten zwischen Apps verschieben.
- Funktion: Automatisierung repetitiver, regelbasierter Aufgaben auf UI-Ebene
- Input: Ein definierter Satz an Schritten und Regeln
- Stärke: Funktioniert systemübergreifend ohne tiefe Integration
- Grenzen: Kann nicht mit Unklarheiten oder undefinierten Szenarien umgehen
Process Mining
Nutzt Event-Log-Daten aus IT-Systemen, um den tatsächlichen Arbeitsfluss zu rekonstruieren. Zeigt den realen Prozess statt theoretischer Annahmen.
- Funktion: Entdeckung, Visualisierung, Überwachung und Analyse realer Geschäftsprozesse
- Input: Event Logs mit Case IDs, Aktivitäten und Zeitstempeln
- Stärke: Zeigt das Gesamtbild inklusive Ausnahmen, Engpässen und Workarounds
- Grenzen: Erfordert Zugriff auf strukturierte Ereignisdaten
Für eine ausführlichere Einführung lesen Sie unseren Guide: Was ist Process Mining? .
Wo Process Mining bei der Automatisierung wirklich hilft
Fairerweise muss man sagen: Es gibt Szenarien, in denen Process Mining einen massiven Mehrwert für Automatisierungsprojekte bietet.
- Verborgene Wiederholungen aufdecken – Manche repetitiven Muster erstrecken sich über mehrere Teams oder Systeme. Process Mining zeigt, wenn Daten dreimal in verschiedenen Abteilungen eingegeben werden oder eine bestimmte Übergabe immer wieder manuelle Nacharbeit auslöst. Solche Fälle erkennt man nicht aus der Einzelperspektive eines Teams.
- Business Case quantifizieren – Selbst wenn Sie vermuten, dass eine Aufgabe automatisierbar ist, liefert Process Mining die harten Fakten: Häufigkeit, Dauer und Kosten pro Fall. So wird aus einem vagen Gefühl eine fundierte ROI-Berechnung.
- Automatisierung nach dem Deployment validieren – Was passiert, wenn der Bot live ist? Mit Process Mining überwachen Sie automatisierte Prozesse kontinuierlich. Sie sehen sofort, ob der Bot die Erwartungen erfüllt, neue Engpässe verursacht oder wie sich der Gesamtprozess verändert hat.
- Erkennen, was NICHT automatisiert werden sollte – Process Mining kann zeigen, dass eine Aufgabe doch zu viele Ausnahmen hat, zu viel menschliches Urteilsvermögen erfordert oder zu selten vorkommt, um die Investition zu rechtfertigen. Zu wissen, wo man sein Budget nicht ausgibt, ist oft genauso wichtig.
Größer denken
Wenn Sie Process Mining nur einsetzen, um Automatisierungsaufgaben zu finden, nutzen Sie ein Schweizer Taschenmesser nur als Zahnstocher. Process Mining bietet über den gesamten Lebenszyklus hinweg Wert: von der Entdeckung über Compliance-Prüfungen bis hin zur Überwachung und Optimierung. Die Suche nach Automatisierungspotenzialen ist dabei nur ein kleiner Teil.
Seien wir ehrlich: Sie brauchen Process Mining nicht immer für die Automatisierung
Hier ist eine unbequeme Wahrheit, die man in vielen Hersteller-Blogs nicht liest: Wenn Sie lediglich eine Liste mit Aufgaben zur Automatisierung benötigen, ist Process Mining oft zu viel des Guten.
Process Mining ist eine Investition. Es erfordert Datenextraktion, Datenaufbereitung, die Unterstützung der Organisation und fachkundige Interpretation. Echten Mehrwert daraus zu ziehen, kostet Zeit und Engagement.
Wenn Ihre Automatisierungsziele klar auf der Hand liegen, liefern ein paar Workshops mit den operativen Teams oft schon eine hervorragende Shortlist. Sparen Sie sich das Process-Mining-Budget für den Moment auf, in dem Sie wirklich tiefer blicken wollen.
Nutzen Sie Process Mining nicht für offensichtliche Automatisierungen. Wenn das Team in der Kreditorenbuchhaltung bereits weiß, dass es täglich vier Stunden damit verbringt, Rechnungsdaten manuell ins ERP-System zu übertragen, dann automatisieren Sie das einfach. Sie benötigen keine Event-Log-Analyse, um zu bestätigen, was ohnehin jeder weiß.
Process Mining glänzt dort, wo das Bild komplexer ist: Wenn es viele Prozessvarianten gibt, unerwartete Engpässe auftreten, Compliance-Lücken bestehen oder wenn Sie die Auswirkungen einer Änderung auf den gesamten End-to-End-Prozess verstehen wollen.
Process Mining kann viel mehr als nur Automatisierungspotenziale finden
Dies ist der entscheidende Punkt, der in der Diskussion um Automatisierung oft untergeht: Die Suche nach Automatisierungschancen ist nur ein kleiner Nebeneffekt von Process Mining, nicht dessen Hauptzweck.
- Kontinuierliche Prozessüberwachung – Bleiben Sie nach der Analyse am Ball. Verbessern sich die Durchlaufzeiten? Nehmen Abweichungen zu? Werden neue Richtlinien eingehalten? Process Mining liefert Ihnen ein lebendiges Dashboard Ihrer realen Abläufe. Mehr dazu in unserem Guide zur kontinuierlichen Prozessüberwachung .
- Conformance Checking – Vergleichen Sie den Ist-Prozess mit dem Soll-Prozess. Das ist entscheidend für Compliance, Audits und Governance. Kein RPA-Bot der Welt heilt einen Prozess, der im Kern fehlerhaft ist.
- Ursachenanalyse (Root Cause Analysis) – Warum verzögern sich 30 % aller Bestellungen? Process Mining kann Verzögerungen mit bestimmten Lieferanten, Regionen oder Varianten korrelieren. Diese Erkenntnisse führen meist zu einer Prozessanpassung statt zu einer Automatisierung.
- Prozessverbesserung und Redesign – Die größten Erfolge erzielen Sie meist durch die Optimierung des Prozesses selbst. Process Mining zeigt Ihnen, wo Sie Schritte eliminieren, Übergaben reduzieren oder unnötige Freigaben entfernen können.
- Prozesssimulation – Mit ProcessMind können Sie Änderungen modellieren und deren Auswirkungen simulieren, bevor Sie diese umsetzen. Das ist weitaus effektiver, als blind den Status quo zu automatisieren.
Automatisierung sollte der letzte Schritt sein, nicht die erste Reaktion. Gestalten Sie den Prozess zuerst neu. Automatisieren Sie dann den Rest.
Mythen auf dem Prüfstand
Es kursieren einige Mythen über Process Mining und Automatisierung. Räumen wir direkt damit auf.
Mythos 1: “Process Mining liefert direkt einen fertigen Automatisierungsplan”
Nein. Process Mining zeigt Ihnen, wie ein Prozess läuft. Es macht Ineffizienzen, Engpässe und Abweichungen sichtbar. Diese Ergebnisse zu interpretieren und zu entscheiden, was automatisiert, was umgestaltet und was unverändert bleiben soll, ist eine menschliche Entscheidung. Versprechungen über einen magischen Button für Automatisierungschancen sind schlicht zu vereinfacht.
Mythos 2: “Process Mining ist ideal zur Analyse von RPA-Prozessen”
Es klingt logisch, bereits automatisierte RPA-Prozesse mit Process Mining zu analysieren, ist aber selten sinnvoll. Bots tun exakt das, was programmiert wurde. Es gibt kein Geheimnis zu lüften. Wenn das Skript fehlerhaft ist, merken Sie das am Scheitern des Bots. Process Mining entfaltet seinen Wert bei der Analyse des gesamten Prozesses rund um den Bot, nicht beim Bot selbst.
Mythos 3: “Man braucht Process Mining vor jedem Automatisierungsprojekt”
Nicht zwingend. Bei einfachen, gut verstandenen Aufgaben können Sie den Bot direkt bauen. Process Mining lohnt sich vor allem bei komplexen, funktionsübergreifenden Prozessen, bei denen kein einzelnes Team den vollen Durchblick über das Gesamtbild hat.
Mythos 4: “Automatisierung und Process Mining brauchen dieselben Datenzugriffe”
Das stimmt nicht. RPA arbeitet auf UI-Ebene und benötigt oft nur Bildschirmzugriff. Process Mining braucht strukturierte Event-Log-Daten aus den Backend-Systemen. RPA ist oberflächennah, während Process Mining eine Verbindung zu Datenbanken und Data Warehouses herstellt. Beide benötigen unterschiedliche Kompetenzen und oft auch unterschiedliche Teams.
Die gleichzeitige Planung von RPA und Process Mining erfordert Koordination über diese Grenzen hinweg: unterschiedliche Denkweisen (“Was lässt sich skripten?” vs. “Was passiert wirklich?”), verschiedene Verantwortliche und eine unterschiedliche Infrastruktur.
Anbieter: All-in-One vs. Best-of-Breed
Manche Anbieter bieten RPA und Process Mining in einer Plattform an. UiPath hat beispielsweise mit RPA begonnen und Process Mining später ergänzt. Andere, wie Celonis, kommen aus dem Process Mining und arbeiten mit Automatisierungspartnern zusammen. Beide Ansätze haben Vor- und Nachteile.
All-in-One-Plattformen
Vorteile:- Enge Integration zwischen Analyse und Automatisierung-Workflows
- Nur eine Anbieterbeziehung und ein Vertrag
- Einheitliche Benutzeroberfläche
Nachteile:
- Fokus auf Automatisierung: Das Tool drängt oft zur Automatisierung, auch wenn eine Prozessoptimierung besser wäre
- Vendor Lock-in: Ein Wechsel einzelner Komponenten ist kaum möglich
- Oft nur ein Kompromiss in beiden Bereichen statt einer Speziallösung
Best-of-Breed-Ansatz
Vorteile:- Sie wählen das jeweils beste Tool für die Aufgabe
- Flexibilität beim Austausch von Komponenten
- Keine Voreingenommenheit gegenüber einer bestimmten Lösungsart
Nachteile:
- Die Integration erfordert etwas mehr Aufwand
- Mehrere Anbieterbeziehungen müssen gepflegt werden
Einen detaillierten Vergleich finden Sie in unserer Analyse UiPath vs. ProcessMind .
Wir sind überzeugt, dass Flexibilität für die meisten Unternehmen entscheidend ist. Process Mining und Automatisierung verfolgen unterschiedliche Ziele. Wer sich im ersten Jahr aus Bequemlichkeit an ein Ökosystem bindet, könnte dies im dritten Jahr als Einschränkung empfinden, wenn sich die Anforderungen ändern. ProcessMind ist so konzipiert, dass es mit jedem Automatisierungs-Stack funktioniert. So bleibt Ihre Prozessintelligenz unabhängig von einem spezifischen RPA-Anbieter.
Ein praktischer Ansatz: Process Mining + Automatisierung richtig kombiniert
Wenn Sie Process Mining für Ihre Automatisierungsstrategie einsetzen möchten, empfiehlt sich ein strukturiertes Vorgehen, um typische Fehler zu vermeiden.
1. Verstehen
Analysieren Sie Ihre Prozesse zuerst. Suchen Sie nach Engpässen, Compliance-Lücken, Korrekturschleifen und unnötigen Übergaben.
2. Erst optimieren
Fragen Sie sich bei jedem Problem: “Können wir das durch Prozessänderungen lösen?” Schritte zu eliminieren ist günstiger als Bots zu bauen.
3. Dann automatisieren
Automatisieren Sie erst danach die verbleibenden, regelbasierten Aufgaben mit hohem Volumen. So automatisieren Sie einen sauberen Prozess.
4. Überwachen
Behalten Sie den kombinierten Prozess im Blick: manuelle Schritte, Automatisierung und Übergaben. So erkennen Sie Probleme frühzeitig.
5. Iterieren
Prozesse und Anforderungen ändern sich ständig. Nutzen Sie Process Mining kontinuierlich, um neue Potenziale aufzudecken.
Weitere Informationen zu Schritt 4 finden Sie in unserem Guide zur kontinuierlichen Prozessüberwachung .
Häufiger Fehler
Die Automatisierung eines fehlerhaften Prozesses führt nur dazu, dass Fehler schneller passieren. Optimieren Sie immer zuerst und automatisieren Sie erst im zweiten Schritt. Erfolgreiche Unternehmen nutzen Automatisierung als ein Werkzeug in einem breiten Werkzeugkasten zur Prozessverbesserung, nicht als Selbstzweck.
ProcessMind: Ihre Plattform für Process Intelligence
ProcessMind ist eine moderne Self-Service-Plattform, die Process Mining, Prozessmodellierung und Simulation vereint. Sie unterstützt Sie dabei:
- Entdecken Sie mit datengestütztem Mining, wie Ihre Prozesse wirklich ablaufen.
- Analysieren Sie Engpässe, Abweichungen und Ursachen mit interaktiven Dashboards.
- Gestalten Sie optimierte Prozesse mit intuitiven BPMN 2.0-Modellierungstools.
- Simulieren Sie Änderungen vor der Umsetzung, um die Auswirkungen vorherzusagen.
- Überwachen Sie die Performance kontinuierlich, um Erfolge langfristig zu sichern.
Egal, ob Automatisierung auf Ihrer Roadmap steht oder nicht: ProcessMind gibt Ihnen die Transparenz, um fundierte Entscheidungen für Ihre operativen Abläufe zu treffen. Und wenn eine Automatisierung sinnvoll ist, verfügen Sie über die nötigen Daten für einen soliden Business Case und die Überwachung der Ergebnisse.
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Passende Ressourcen:
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- Prozessoptimierung erfolgreich umsetzen – Erkenntnisse in Ergebnisse verwandeln
- Kontinuierliche Prozessüberwachung – Verbesserungen langfristig sichern
- UiPath vs. ProcessMind – Plattformvergleich
- Herausforderungen und Best Practices bei Process Mining – Typische Fehler vermeiden
- Methoden zur Prozessverbesserung: Die ultimative Übersicht – 15 bewährte Ansätze im Vergleich
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