Von Galina Wacker, aktualisiert am 19. August 2025 

Process-Mining als strategisches Instrument und warum KI den Unterschied macht

In vielen Organisationen existieren große Unterschiede zwischen dem, wie Prozesse gedacht sind und wie sie tatsächlich ablaufen. Zwischen Soll und Ist liegen oft versteckte Medienbrüche, Schleifen, manuelle Umwege oder zeitliche Verzögerungen. Genau hier setzt Process-Mining an: Die Methode ermöglicht es, reale Prozessverläufe datenbasiert zu rekonstruieren, zu visualisieren und zu bewerten.

So funktioniert Process-Mining: Vom Event-Log zur Prozesslandkarte

Technisch basiert Process-Mining auf sogenannten Event-Logs, strukturierte Zeitstempel aus IT-Systemen, wie ERP, CRM oder Servicetools, die Aktivitäten und Arbeitsschritte dokumentieren. Mithilfe spezieller Software (z. B. Celonis, Signavio, UiPath Process Mining) werden diese Daten aggregiert, visualisiert und analysiert.
Dabei entstehen digitale Prozessmodelle, die nicht auf Annahmen, sondern auf realen Abläufen beruhen. Sie zeigen zum Beispiel, wie viele Varianten eines Prozesses es gibt, wie oft Schleifen auftreten oder wo Wartezeiten dominieren (Quelle: van der Aalst, W. (2016): Process Mining – Data Science in Action, Springer). 

Meine Erfahrung: Warum Process-Mining ein strategisches Instrument ist

Im Rahmen meiner aktuellen Projektarbeit begleite ich die Einführung von Process-Mining. Ausgangspunkt war die Beobachtung, dass es im Kundenservice und der Auftragsabwicklung regelmäßig zu Verzögerungen und Rückfragen kam. Gleichzeitig fehlte ein übergreifender Überblick über die tatsächlichen Abläufe.
Bereits in der frühen Analysephase zeigte sich, wie wirkungsvoll es ist, Prozesse nicht nur theoretisch zu modellieren, sondern mit realen Daten zu arbeiten. Das schafft Transparenz, ermöglicht sachliche Diskussionen zwischen Fachabteilungen und IT und gibt der digitalen Transformation eine belastbare Grundlage. Besonders deutlich wurde für uns: Process-Mining ist kein reines Analysetool, sondern wird in Kombination mit KI zu einem echten Motor für Prozessverbesserungen.

Lessons Learned aus meinem Projekt: Was wirklich funktioniert – und was nicht

Was gut funktioniert:

• Klare Zieldefinition: vorab festlegen, welche Prozesse verbessert werden sollen
• Transparenz als Türöffner: Schon die ersten Prozessvisualisierungen schaffen ein gemeinsames Verständnis. Fachbereiche und IT diskutieren faktenbasiert statt auf Basis von Vermutungen.
• Kleine Erfolge sichtbar machen: Erste Quick Wins (z. B. verkürzte Bearbeitungszeiten, weniger Rückfragen) erzeugen Akzeptanz und Motivation für größere Transformationen.
• Kombination mit KI: KI-gestützte Prognosen und Anomalieerkennung erhöhen den praktischen Nutzen enorm. Aus „Analyse im Rückspiegel“ wird ein vorausschauendes Steuerungsinstrument.
• Integration in KPIs: Process-Mining ist besonders wirkungsvoll, wenn es nicht als Parallelwelt existiert, sondern direkt in bestehende Kennzahlensysteme eingebunden wird.

Was nicht funktioniert:

• Wer sich zu sehr auf die Software fokussiert, statt Veränderungsbereitschaft konsequent umzusetzen, wird weniger Nutzen erzielen.
• Silodenken: Wenn Fachbereiche ihre Daten nicht teilen oder Prozesse „verteidigen“, bleibt der Blick fragmentiert.
• Überfrachtung am Anfang: Zu viele Anwendungsfälle gleichzeitig können Teams überfordern. Besser: mit einem priorisierten Piloten starten und ausbauen.
• Fehlende Datenqualität erschwert Analyse und Vertrauen in Ergebnisse.
• Ohne Trainings der Mitarbeitenden verpufft das Potenzial.

Mehrwert durch KI: Von Transparenz zu Intelligenz

Der eigentliche Mehrwert entsteht, wenn Process-Mining mit KI kombiniert wird. Aus meiner Projekterfahrung lässt sich damit ein deutlicher Sprung von der reinen Analyse hin zur vorausschauenden Steuerung machen:

• Predictive Analytics: Maschinelles Lernen erkennt Muster in Event-Logs und prognostiziert Engpässe oder Rückfragen, bevor sie entstehen. So konnten wir im Projekt Auslastungsspitzen im Kundenservice frühzeitig erkennen und Gegenmaßnahmen einleiten.
• Anomalie-Erkennung: KI identifiziert automatisch untypische Prozessverläufe, die manuell kaum sichtbar wären. Das gilt als Schlüssel, um Qualitätsprobleme oder ineffiziente Workarounds schnell aufzudecken (Quelle: van der Aalst, W. & Carmona, J. (2022): Process Mining Meets Machine Learning, ACM Computing Surveys). 
• Optimierung in Echtzeit: Moderne Plattformen liefern Handlungsempfehlungen direkt in den operativen Betrieb. Wir haben damit Bearbeitungszeiten verkürzt und manuelle Rückfragen reduziert. 

Studienlage: Process-Mining und KI im Praxiseinsatz

Aktuelle Untersuchungen bestätigen die strategische Bedeutung von Process-Mining, besonders in Kombination mit KI:

• IDC (2023): 85 % der Unternehmen sehen Process-Mining als zentrales Werkzeug zur Identifikation von Automatisierungspotenzialen. Der größte Mehrwert entsteht durch die Verknüpfung mit KI für Prognosen und Anomalieerkennung.
• Gartner (2022): Unternehmen, die Process-Mining mit KI nutzen, erreichen bis zu 40 % schnellere Durchlaufzeiten und deutlich geringere Fehlerraten.
• Fraunhofer IML (2022): In Recycling- und Logistikprozessen lassen sich durch KI und Process-Mining Effizienzsteigerungen von bis zu 25 % realisieren.
• Ellen MacArthur Foundation (2021): KI-gestützte Optimierungen in zirkulären Prozessen steigern sowohl ökonomische als auch ökologische Effizienz.
• BDEW (2023): Kommunale Unternehmen setzen Process-Mining mit KI erfolgreich ein, um regulatorische Anforderungen und Effizienzsteigerungen in Netz- und Abfallwirtschaft zu verbinden.

Best Practices aus der Kreislaufwirtschaft

Die Kreislaufwirtschaft ist ein ideales Feld für die Kombination von Process-Mining und KI. Zirkuläre Wertschöpfungsketten sind mit Rückführungen, Recyclingprozessen und zahlreichen Schnittstellen hochkomplex. Genau hier entfalten datengetriebene Methoden ihren größten Nutzen:

• Reverse Logistics in der Elektronikbranche: Ein großer europäischer Elektronikhersteller kombinierte Process-Mining mit KI, um Rückführungs- und Reparaturprozesse von Altgeräten zu optimieren. Prognosen halfen, Sammel- und Sortierstellen besser auszulasten und Transportwege effizienter zu planen (Quelle: Ellen MacArthur Foundation (2021): Artificial Intelligence and the Circular Economy).
• Recyclingprozesse in der Verpackungswirtschaft: Mithilfe von Sensor- und Prozessdaten identifizierte KI Muster in Störfällen, die auf fehlerhafte Materialströme zurückzuführen waren. Process-Mining stellte die Prozessvarianten dar, während KI Vorhersagen für Ausfallzeiten mit klar messbaren Effizienzgewinnen lieferte (Quelle: Fraunhofer IML (2022): KI in der Kreislaufwirtschaft – Anwendungen und Potenziale).
• Kommunale Abfallwirtschaft: Stadtwerke setzen Process-Mining und KI ein, um Abholrouten in der Mülllogistik dynamisch zu steuern. Statt statischer Planung ermöglichen KI-gestützte Systeme, kurzfristig auf Abfallmengen und Verkehrsbedingungen mit weniger Leerfahrten und geringeren CO₂-Emissionen zu reagieren (Quelle: BDEW (2023): Digitalisierung der Energiewirtschaft).

Erfolgsfaktor: Change Management

Wie bei jeder datenbasierten Methode hängt der Erfolg nicht allein von der Technik ab. Entscheidend ist die Bereitschaft der Organisation, auf Basis von Fakten zu lernen, neue Zusammenarbeitsformen zuzulassen und Verantwortung für Veränderungen zu übernehmen. Meine Erfahrung zeigt: Offenheit, Lernbereitschaft und ein ehrlicher Umgang mit Schwachstellen sind die wahren Erfolgsfaktoren.

Tools für den Einstieg

• Celonis EMS: Marktführer mit starker SAP-Integration und Automatisierungsfunktionen
• Signavio Process Intelligence: Teil der SAP Business Process Transformation Suite, geeignet für strategische Prozesslandschaften
• UiPath Process Mining: Verbindung von RPA und Process Mining zur direkten Automatisierung
• Apromore: Open-Source-Tool mit akademischem Hintergrund

Fazit

Process-Mining ist weit mehr als ein Werkzeug zur Prozessanalyse: In Kombination mit KI wird es zu einem strategischen Instrument der Unternehmensentwicklung. Es schafft Transparenz, erlaubt vorausschauende Steuerung und macht Organisationen anpassungsfähiger. Wer Prozesse wirklich verstehen will, muss bereit sein, hinzusehen, zu hinterfragen und datenbasiert zu handeln. Genau das schafft die Grundlage für zukunftsfähige Organisationen.

Weiterführende Lesetipps

• van der Aalst, Wil M. P. (2016): Process Mining – Data Science in Action, Springer
• van der Aalst, W. & Carmona, J. (2022): Process Mining Meets Machine Learning, ACM Computing Surveys
• Ellen MacArthur Foundation (2021): Artificial Intelligence and the Circular Economy
• Fraunhofer IML (2022): KI in der Kreislaufwirtschaft – Anwendungen und Potenziale
• BDEW (2023): Digitalisierung der Energiewirtschaft
• Celonis Blog: https://www.celonis.com/blog

Von Galina Wacker, aktualisiert am 21. Juni 2025

Erkenntnisse aus der Bildungswelt: Warum Daten mehr als Zahlen sind

In meiner bisherigen Tätigkeit in der Bildungs- und Beratungsbranche habe ich immer wieder erlebt, wie stark datenbasierte Entscheidungen den Erfolg von Veränderungsprozessen beeinflussen. Ob im Aufbau digitaler Kompetenzen, in der Einführung neuer Systeme oder in strategischen Organisationsentwicklungsprojekten: Zentrale Fragen wie „Woran orientieren wir uns?“ oder „Was bringt wirklich Wirkung?“ lassen sich nur beantworten, wenn Informationen sichtbar, zugänglich und strukturiert nutzbar sind.

Von klassischen Berichten zur smarten Echtzeit-Steuerung

Es reicht heute nicht mehr, auf statische Berichte oder isolierte Kennzahlen zu setzen. Unternehmen und Organisationen benötigen Echtzeit-Einblicke, flexible Analysen und eine übergreifende Sicht auf relevante Zusammenhänge. Dashboards spielen dabei eine zentrale Rolle. Sie ermöglichen die Verbindung zwischen operativer Arbeit, strategischer Planung und Führung. Moderne Tools wie Microsoft Power BI, Tableau, Qlik Sense oder Looker Studio (ehemals Google Data Studio) ermöglichen es, große Datenmengen aus verschiedenen Quellen zu verknüpfen und verständlich aufzubereiten. Künstliche Intelligenz erweitert diese Möglichkeiten: Tools wie ThoughtSpot, Zoho Analytics oder KI-gestützte Features in Power BI analysieren Muster, geben Prognosen ab und machen Zusammenhänge sichtbar, die in klassischen Auswertungen verborgen bleiben.
Praxis-Tipp: Ein gutes Dashboard-Tool sollte sich an bestehende Systeme anbinden lassen, etwa an ERP-, CRM- oder Netzmanagementsysteme. Achte auf offene Schnittstellen und nutzerfreundliche Filteroptionen.

Kommunale Netze unter Druck: Datenintelligenz für die Energiewende

Ein besonders praxisnahes Beispiel findet sich im Bereich kommunaler Netzbetreiber wie der Stadtwerke Bochum Netz GmbH. Das Unternehmen steht vor der Herausforderung, Netze angesichts neuer Anforderungen wie Photovoltaik-Einspeisung, Ladeinfrastruktur und Wärmewende vorausschauend auszubauen. Mithilfe integrierter Dashboards lassen sich Netzbelastungen in Echtzeit überwachen, Investitionsbedarfe analysieren und Wartungszyklen priorisieren. Tools wie SAP Analytics Cloud oder EnergyIP ermöglichen beispielsweise die Visualisierung von Netzparametern, das Clustern von Lastspitzen und die Integration von Echtzeitdaten aus Sensoren. Künstliche Intelligenz kann zudem Ausfallrisiken identifizieren und Lastverteilungen optimieren (Quelle: BDEW, Digitalisierung der Energiewende, 2023).
Praxis-Tipp: Kommunale Energieversorger profitieren besonders von der Kombination aus geografischen Informationssystemen (GIS), Verbrauchsdaten und Netzüberwachungslösungen wie Smart Grid Cockpits.

Schneller reagieren, gezielter steuern: Der Einzelhandel als Vorreiter

Auch im Einzelhandel zeigt sich, wie leistungsfähig datengetriebene Entscheidungsmodelle sein können. Unternehmen nutzen heute Plattformen wie RetailNext, SAP Customer Data Platform oder Google Cloud BigQuery, um Kundenverhalten zu analysieren, Sortimente zu steuern und Filialbetrieb effizient zu gestalten. Künstliche Intelligenz erkennt saisonale Trends, analysiert das Verhalten an Kassen oder Online-Touchpoints und optimiert Lagerprozesse. Dashboards in Echtzeit liefern Entscheidungsgrundlagen für Vertrieb, Logistik und Marketing (Quelle: McKinsey & Company, Smart Retail Analytics Report, 2022).
Praxis-Tipp: Achte im Einzelhandel auf eine Verzahnung von Offline- und Online-Daten. Nur dann können Dashboards kanalübergreifend sinnvolle Empfehlungen liefern.

Transparenz in der öffentlichen Verwaltung: Projekte sichtbar machen

In einer städtischen Bildungsorganisation wurde ein Projektportfolio-Dashboard eingeführt, das alle digitalen Schulentwicklungsprojekte inklusive Kosten, Fortschritt und Zielerreichung sichtbar macht. Verwendet wurde dabei Smartsheet kombiniert mit Power BI für die Visualisierung. Dieses System half bei der Steuerung, der Mittelverwendung und der politischen Abstimmung. Künstliche Intelligenz unterstützte zusätzlich bei der Auswertung von Freitextberichten und beim automatisierten Fortschritts-Reporting. Die Ergebnisse: mehr Transparenz, verbesserte Kommunikation und höhere Umsetzungsgeschwindigkeit (Quelle: Bertelsmann Stiftung, Kommunale Bildungssteuerung, 2022).
Praxis-Tipp: Für kommunale Verwaltungen empfehlen sich Cloud-basierte Tools mit klaren Berechtigungskonzepten. Achte dabei auf DSGVO-Konformität und eine nachvollziehbare Dokumentation von Datenquellen.

Ohne Datenkultur keine Wirkung

Die Technologie allein reicht nicht aus. Dashboards entfalten ihre Wirkung nur in einer datenfreundlichen Unternehmenskultur. Mitarbeitende müssen die Systeme verstehen und nutzen können. Führungskräfte sollten datenbasierte Entscheidungen fördern und transparent machen. Künstliche Intelligenz kann Informationen verdichten, aber nicht den Dialog über Ziele ersetzen.
Praxis-Tipp: Verankere regelmäßig „Datenrunden“ oder ein „Dashboard des Monats“ im Team, um Austausch und Verständnis zu fördern.

Was ein gutes Dashboard wirklich ausmacht

Ein wirksames Dashboard muss drei Dinge leisten: es muss relevant sein, verständlich visualisiert und im richtigen Kontext verankert sein. Gute Dashboards kombinieren operative Kennzahlen mit strategischer Wirkung. Tools wie Klipfolio, Databox oder Zoho Analytics bieten hier bereits intelligente Vorschläge zur Darstellung und Vergleichbarkeit.
Praxis-Tipp: Starte mit einfachen Prototypen, lass verschiedene Zielgruppen mit Feedback testen und entwickeln Sie dann schrittweise weiter.

Fazit: Dashboards als Kompass für Transformation

Bei Unternehmen wie der Stadtwerke Bochum Netz GmbH ist deutlich zu sehen, wie viel Potenzial in moderner Datenanalyse und KI steckt. Die Kombination aus Technologie, Strategie und operativer Umsetzbarkeit eröffnet große Chancen. Wer diese Instrumente konsequent nutzt, kann Veränderungen nicht nur schneller, sondern besser gestalten.
Dashboards sind damit mehr als Tools. Sie sind ein strategisches Navigationsinstrument für moderne Führung.

Weiterführende Lesetipps

• BDEW (2023): Digitalisierung der Energiewende. Chancen und Herausforderungen für Netzbetreiber
• McKinsey & Company (2022): Smart Retail Analytics. How AI is reshaping consumer decisions
• Bertelsmann Stiftung (2022): Kommunale Bildungssteuerung. Erfolgsfaktoren datenbasierter Steuerung
• Bitkom (2023): Künstliche Intelligenz in der Unternehmenspraxis. Anwendungen, Nutzen und Akzeptanz
• Harvard Business Review (2021): How to Design Dashboards People Will Actually Use