Erfolgreiche Process-Mining-Projekte Eine praktische Anleitung zur guten Prozessanalyse mit Process Mining

Erfolgreiche Process-Mining-Projekte: Eine praktische Anleitung zur guten Prozessanalyse mit Process Mining
Deutsch | 18 Feb. 2026 | ISBN: 1967221111 | 290 Seiten | EPUB (True) | 9.69 MB
Zwischen Blindflug und falschem TempoViele Organisationen haben Schwierigkeiten, zu erkennen, wo ihre Leistungsfähigkeit tatsächlich Defizite aufweist. Zwar stehen Kennzahlen aus der Vergangenheit zur Verfügung, doch es fehlt die Transparenz darüber, wie diese Zahlen entstanden sind. Was ist gut gelaufen? Und was nicht (und vor allem warum)?In der Folge fehlt häufig eine belastbare Grundlage, um Prozesse gezielt zu verbessern.Messen Organisationen ihre Prozesse? In der Praxis werden meist lediglich einige historisierte KPIs betrachtet.Prädiktive KPIs werden kaum definiert, und Prozesse werden selten an veränderte Rahmenbedingungen angepasst, etwa bei Verzögerungen in der Lieferkette.Wenige Organisationen verfügen über modellierte Prozesse, bspw. in Form von Prozessmodellen. Und selbst dort werden diese häufig lediglich als Pflichtübung verstanden - um Management oder Regulatoren zufriedenzustellen.Besonders deutlich wird dies bei Audits. Einzelne Beteiligte versuchen mühsam nachzuvollziehen, was tatsächlich passiert. Die Folge sind regulatorische Feststellungen oder im schlimmsten Fall empfindliche Strafen.Insgesamt fehlt häufig das Bewusstsein dafür, wie wichtig es ist, das eigene Handeln systematisch zu messen. Ein kluger Mensch sagte einmal: „Man kann nur messen, was man sieht." Wie langweilig wäre ein Fußballspiel, wenn nicht klar definiert wäre, was „gewinnen" bedeutet und wie Punkte auf der Anzeigetafel entstehen?Process-Intelligence - eine neue Dimension des ProzessmanagementsIn den vergangenen Jahren ist das Interesse an genau diesen Fragen deutlich gestiegen:Process Mining ist der „Tachometer Ihres Unternehmens".Es schafft Transparenz darüber, wie Prozesse tatsächlich ausgeführt werden - nicht nur der Happy Path, sondern alle Varianten und Schleifen aus den operativen Systemen.Process Mining liefert automatisch berechnete KPIs wie Häufigkeiten und Zeiten und macht Nacharbeit sowie unerwünschtes Verhalten sichtbar.Dashboards ermöglichen die Überprüfung von Hypothesen. Die gewonnenen Daten lassen sich zudem in bestehende BI-Dashboards integrieren. Schwellenwerte können Aktionen auslösen, etwa Benachrichtigungen, Warnmeldungen oder operative Eingriffe in laufende Prozesse.Process-Mining ist in eine umfassendere BPM-Praxis eingebettet. Entdeckte Prozesse können für zukünftige Soll-Prozesse oder Simulationen genutzt werden. Bestehende Referenzprozesse lassen sich hochladen, um zu prüfen, inwiefern die Ausführung dem definierten Soll entspricht.Mining-Technologien schließen damit eine bislang bestehende Lücke im Prozesslebenszyklus und ermöglichen ein datenbasiertes Performance-Management.Für wen ist dieses Buch?Dieses Buch richtet sich an alle, die daran interessiert sind, die Fähigkeiten ihrer Organisation zu verbessern und Transformationen erfolgreich umzusetzen.Es richtet sich an Prozessmanager und Architekten, die ihre Programme oft über viele Jahre betreiben, aber nicht die benötigte Transparenz erhalten.Es richtet sich an Analysten, die datengetrieben arbeiten möchten, ohne die menschlichen Aspekte einer Analyse aus dem Blick zu verlieren, und für die Begriffe wie „Digital Gemba" mehr sind als bloße Schlagworte.Und es ist für neugierige Leser, die „Process-Intelligence" verstehen möchten - was sich dahinter verbirgt und wie sich dieser Ansatz sinnvoll in die Organisation integrieren lässt. Ohne einen weiteren Hype zu erzeugen und die Enttäuschung zu riskieren, wenn das erste Projekt die Erwartungen nicht erfüllt. Denn wie so oft gilt: Beim ersten Mal läuft selten alles perfekt und das ist hier nicht anders.Und das ist nicht alles:Dieses Buch hat eine begleitende Website. Dort finden Sie zusätzliche Materialien, darunter:- sämtliche Grafiken als PDF- eine Checkliste für Process-Mining-Projekte- Beispiel-Quelldateien und mehr