Wo genau verlieren Sie im Tagesgeschäft Zeit und Geld? Die meisten Unternehmen ahnen es nur. Process Mining macht es sichtbar. Objektiv, datenbasiert und ohne aufwändige Workshops. Im Mittelstand scheitert der Einstieg aber oft an einer unscheinbaren Frage: Liefert die genutzte Software überhaupt die passenden Daten?
Kleine und mittlere Unternehmen sind das Rückgrat der deutschen Wirtschaft: Sie stellen über 99 % aller Unternehmen und mehr als die Hälfte aller Arbeitsplätze. Gleichzeitig arbeiten sie unter knappen Ressourcen und mit wenig IT-Personal. Der Blick richtet sich zwangsläufig auf das Tagesgeschäft, auf Effizienz und Kosten. Wer hier echtes Verbesserungspotenzial heben will, muss jedoch zuerst verstehen, wie die eigenen Abläufe tatsächlich funktionieren und wo sie ins Stocken geraten.
Genau hier setzt Process Mining an. Die Methode verbindet klassisches Prozessmanagement mit Data Science und rekonstruiert Ihre realen Abläufe aus den digitalen Spuren, die Ihre Software bei jedem Arbeitsschritt ohnehin hinterlässt. Statt auf Annahmen aus Interviews oder Workshops zu bauen, entsteht das Prozessbild direkt aus den echten Daten Ihrer Systeme. Das Ergebnis ist eine ehrliche Landkarte dessen, was in Ihrem Unternehmen wirklich passiert.
Der Nutzen ist greifbar: Process Mining deckt Engpässe, Umwege und überflüssige Schleifen auf, zeigt Abweichungen von den Soll-Prozessen und macht messbar, wie lange einzelne Schritte tatsächlich dauern. So erkennen Sie auf einen Blick, wo sich Zeit sparen, Fehler vermeiden und Kosten senken lassen.
Das Problem
Die Daten fehlen im Mittelstand oft
Der Haken: Process Mining ist nur so gut wie die Daten, auf denen es aufbaut. Es braucht saubere Ereignisdaten, sogenannte Event Logs, die festhalten, welcher Vorgang wann welchen Schritt durchlaufen hat. Und ob Ihre Software solche Daten überhaupt liefert, ist im Mittelstand alles andere als selbstverständlich. Damit aus den Event Logs ein belastbares Prozessmodell entsteht, braucht jeder Vorgang drei Angaben:
Fall-ID
Verbindet alle Schritte zu einem Vorgang
Aktivität
Benennt den ausgeführten Arbeitsschritt
Zeitstempel
Macht Reihenfolge und Dauer messbar
In großen Konzernen sind diese Angaben Standard. Der Mittelstand sieht anders aus: Viele KMU arbeiten mit einer gewachsenen Softwarelandschaft aus Insellösungen, Tabellen und Speziallösungen. Prozessdaten liegen dann verstreut, oft ohne durchgängige Kennung, die einzelne Schritte verbindet. Wie gut eine Software geeignete Daten liefert, hängt vor allem von ihrem Integrationsgrad ab:
Abb. 1: Je stärker Systeme integriert sind, desto eher entstehen auswertbare Event Logs.
Die Lösung
Eine Landkarte für die Softwareauswahl
Der Schlüssel liegt in einem anderen Blick auf die eigene Software. Üblicherweise wird ein System danach ausgewählt, was es kann und was es kostet. Für Process Mining zählt eine andere Frage: Erzeugt dieses System im täglichen Betrieb Daten, mit denen sich Abläufe überhaupt nachvollziehen lassen? Aus dieser Perspektive lässt sich jede KMU-Software einordnen. Drei Blickwinkel machen das greifbar:
Software-Landschaft
Was für ein System ist es – und was kostet es?
Event-Log-Eigenschaften
Welche Daten erzeugt es im Betrieb?
Process-Mining-Reife
Wie leicht sind die Daten auswertbar?
So wird aus zwölf Kriterien eine Entscheidung
So lässt sich jedes System einordnen: Manche geben ihre Prozessdaten fast von selbst preis, bei anderen ist erst aufwändige Vorarbeit nötig. Und wieder andere liefern schlicht keine brauchbare Grundlage.
Was das für KMU bedeutet
Vier Erkenntnisse für die Praxis
Der Kosten-Eignungs-Konflikt
Die am besten geeigneten Systeme (etwa SAP S/4HANA oder Oracle) liegen im teuersten Segment. Oft außerhalb der Reichweite vieler KMU.
Open-Source-ERP als Sweet Spot
Odoo verbindet hohe Datenreife mit null Lizenzkosten. Aber: Open Source ist keine Garantie. ERPNext etwa liefert schwächere Voraussetzungen.
Spezialsoftware überrascht
Branchenlösungen wie Kassensysteme, MES oder Warenwirtschaft liefern oft bessere Daten als generische ERP, weil sie um einen Prozess herum gebaut sind.
Keine Abkürzung über eine Kennzahl
Eine „zertifizierte PM-Integration" bedeutet nicht automatisch gute Daten. Prüfen Sie mehrere Dimensionen zusammen.
Fazit
Erst die Software prüfen, dann starten
Process Mining für KMU beginnt nicht mit der Methode, sondern mit einer ehrlichen Bestandsaufnahme: Liefert Ihre Software die passenden Daten? Wer das vorab klärt, spart sich Fehlinvestitionen und entdeckt vielleicht, dass ein Open-Source-ERP oder die eigene Branchenlösung bereits eine gute Grundlage bietet.
Herausfinden, was in Ihren Daten steckt
Im Rahmen unseres Forschungsprojekts begleiten wir Sie beim Einstieg in Process Mining und Hyperautomation. Praxisnah und ohne Vorwissen.
