Skip to main content

3 Beispiele für erfolgreiches Process Mining und 6 häufige Anwendungsfälle

Rachel Nizinski, Appian
June 5, 2023

Process Mining ist ein bewährtes Tool für kontinuierliche Verbesserungsprozesse. Es hilft Ihnen, Ihre tatsächlichen Geschäftsprozesse zu verstehen, beleuchtet alle Varianten und Abweichungen und liefert Erklärungsmodelle, warum Prozessprobleme auftreten.

Zu wissen, wie Process Mining funktioniert, ist eine Sache – es in die Praxis umzusetzen, eine andere. Woran erkennen Sie, welcher Prozess sich für Mining eignet? Und wie können Sie einen Business Case erstellen, damit ein Prozess analysiert wird? 

Ob Sie Ihren Prozess zum ersten Mal visualisieren, tiefere Einblicke in die Regeltreue oder Effizienz gewinnen oder die Ursache eines vermuteten Engpasses ermitteln möchten, Process Mining ist in vielen Szenarien hilfreich. Solange Ihre Prozesse mit Daten untermauert sind, werden Sie immer wieder Neues erfahren und Effizienzgewinne erzielen.

Um den Einstieg zu finden oder Ihre Argumente für Process Mining zu untermauern, hilft Ihnen diese Liste mit einer Auswahl der häufigsten Anwendungsfälle und drei aufschlussreichen Beispielen für den Erfolg von Process Mining.

[ Machen Sie sich mit den Best Practices vertraut. Holen Sie sich den Process Mining Leitfaden mit Tipps zum Process Mining und zur Optimierung. ]

6 häufige Anwendungsfälle für Process Mining.

Process Mining ist eng mit dem Konzept der kontinuierlichen Verbesserung verwandt. Das ursprünglich für den Fahrzeugbau entwickelte Konzept hat sich mittlerweile in allen Branchen durchgesetzt. Häufige Anwendungsfälle für Process Mining sind:

  1. Finanz- und Beschaffungsprozesse, wie Procure-to-Pay (P2P), Order-to-Cash (O2C) und Accounts payable/receivable (AP/AR).
  2. Bank-, Finanzdienstleistungs- und Versicherungsprozesse, wie zum Beispiel Customer Onboarding, Risikoüberwachung und Betrugserkennung.
  3. Prozesse im Öffentlichen Dienst, wie zum Beispiel Qualitätsmanagement, Beschaffung und Steuerverwaltung.
  4. Gesundheitswesen und pharmazeutische Prozesse, wie zum Beispiel Patientenanmeldung, klinische Studien und ärztliche Überweisungen.
  5. Herstellungsverfahren, wie zum Beispiel Produktionsplanung, Bestandsverwaltung und Anlagenwartung.
  6. IT-Service-Management-Prozesse, wie zum Beispiel Incident Management, Systemmigration und Änderungsanträge.

[ Möchten Sie mehr über die Optimierung von Bank- und Versicherungsprozessen erfahren? Holen Sie sich die Leitfäden: Nahtlose KYC-Operationen ermöglichen und Die Möglichkeiten von Connected Underwriting nutzen. ]

3 Beispiele für erfolgreiches Process Mining.

Jedes Process Mining Produkt ist anders. Den größten Erfolg mit ihren Process Mining Projekten haben häufig diejenigen Unternehmen, die sie zusammen mit anderen Methoden zur durchgängigen Prozessoptimierung einsetzen, wie man sie in einer Plattform für Prozessautomatisierung antrifft.

Diese inspirierenden Beispiele für erfolgreiches Process Mining von Unternehmen, die kritische Prozessherausforderungen gemeistert haben, sollen Ihnen Anregungen für Ihr nächstes Projekt geben.

1. Optimierung eines Kredit- und Rückerstattungsprozesses.

TK Elevator (TKE) ist ein weltweit vertretener Hersteller und Servicedienstleister für Aufzüge, Rolltreppen und Laufbänder (auch als Fahrsteige bekannt) mit über 50.000 Beschäftigten und 24.000 Servicetechnikern in mehr als 100 Ländern. Derzeit sind weltweit über 18 Millionen Rolltreppen und Aufzüge im Einsatz, die täglich über eine Milliarde Menschen bewegen. Und da immer mehr Menschen in Städte ziehen, übersteigt der Bedarf an Aufzügen und Rolltreppen – zusammen mit dem Bedarf an Serviceleistungen – die Zahl der erforderlichen Techniker. Ein typischer Fall also, die Prozessoptimierung zu priorisieren.

Wie auf ihrer Präsentation im Rahmen der Appian World 2023 zu sehen war, stützt sich das Center of Excellence von TKE ganz wesentlich auf den Aufbau optimierter Prozesse. Vor der Zusammenarbeit mit Appian beim Process Mining hat das Unternehmen allerdings nur selten bestehende Prozesse analysiert, um sich einen Überblick über den aktuellen Stand der Abläufe zu verschaffen. Der Kredit- und Rückzahlungsprozess von TKE ist komplex, mit vielen Berührungspunkten und einem hohen Fallaufkommen. Somit war das erste Projekt schnell ausgemacht.

Mithilfe von Appian Process Mining konnte TKE feststellen, dass der Prozess viele Varianten hat – 232 um genau zu sein – und dass 60 % der Fälle zwischen zwei Varianten lagen. Die genauere Untersuchung deckte zudem einen unnötigen Genehmigungsschritt auf, der die Gesamtbearbeitungszeit um durchschnittlich 2 bis 3,5 Tage verlängerte. Außerdem wurde deutlich, dass 10 % aller Anfragen aus Mangel an den nötigen Informationen abgebrochen wurden, was in bestimmten Fällen leicht durch das Hinzufügen zusätzlicher Richtlinien zu lösen wäre.

Dank dieser Erkenntnisse verfügt TKE nun über einen konkreten Maßnahmenkatalog zur Verbesserung des Kredit- und Rückzahlungsprozesses mit der Aussicht, jährlich über 2.000 Arbeitsstunden einzusparen, die Betriebseffizienz zu steigern und die Gesamtbearbeitungszeit zu verkürzen.

[ Erfahren Sie mehr über den Weg von TKE zur Automatisierung. Sehen Sie sich das Video von der Appian World 2023 an. ]

2. Beschleunigte Verbesserungsprozesse in Versorgungsunternehmen.

Die Stadtwerke Bonn versorgen die Bürger mit Gas, Strom und Wasser. Sie haben es sich zur Aufgabe gemacht, „faire und klimafreundliche Energie“ zu liefern und einen hervorragenden Kundenservice zu bieten.

Aus diesem Anspruch heraus hat sich das Unternehmen das strategische Ziel gesetzt, die Betriebskosten zu senken und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit zu verbessern. Die erste Maßnahme galt dem Meter-to-Cash-Prozess (M2C). Die Stadtwerke Bonn starteten eine Process Mining Initiative mit Appian, bei der die M2C-Workflows genauer unter die Lupe genommen wurden.

Durch Process Mining fanden die Stadtwerke Bonn heraus, dass rund 75 % ihrer Plausibilitätsprüfungen überflüssig waren und bis zu 571 Arbeitstage beanspruchten. Zudem identifizierten die Stadtwerke Bonn neue Wertschöpfungsmöglichkeiten durch die Automatisierung manueller Aufgaben. Das Endergebnis? Effizientere Arbeitsabläufe und zeitsparende Automatisierung, die Abläufe optimieren, Kosten senken und die Kundenzufriedenheit steigern.

[ Erfahren Sie mehr über das Process Mining Projekt der Stadtwerke Bonn. Lesen Sie die Kundenerfolgsgeschichte.

3. Verbesserung der Transparenz von Prozessen im Gesundheitswesen.

Alexianer ist eine gemeinnützige Organisation, die 27 Krankenhäuser betreibt und alle Versorgungsstufen anbietet. Dem Verband mit 27.900 Beschäftigten gehören auch 44 Pflegeheime an. Die Organisationsstruktur erstreckt sich über neun Regionen in ganz Deutschland von Aachen bis Sachsen-Anhalt, wobei sich die Dienstleistungen unmittelbar an die Menschen vor Ort richten.

In Notfällen sind effiziente Prozesse entscheidend für eine schnelle Versorgung, während die Transparenz der Prozesse einen Mehrwert für das Unternehmen selbst bietet. Alexianer benötigte ein effektiveres Abrechnungsverfahren und eine Möglichkeit, kritische Prozesse in der Notaufnahme zu optimieren.

In einem Pilotprojekt zur datenbasierten Prozessoptimierung im Krankenhausbetrieb beweist die Alexianer GmbH die Bedeutung der digitalen Transformation für die Versorgungsqualität ihrer Patienten.

Mit Appian Process Mining wurde eine Grundlage für die Optimierung kritischer Krankenhausprozesse geschaffen, die zu einer besseren Pflegequalität für die Patienten, einer 80-prozentigen Verkürzung der Wartezeit zwischen Patientenentlassung und Endabrechnung und einer verbesserten abteilungsübergreifenden Kommunikation geführt hat.

„Ärzte, Patienten und Pflegepersonal geben jeden Tag ihr Bestes, aber unsere Prozessabläufe hatten noch erhebliches Optimierungspotenzial. Die Daten zeigten: Wir waren bereits gut. Mit Appian Process Mining sind wir noch besser geworden.“
– Gerrit Krause, Leiter Referat Pflege- und Prozessmanagement, Alexianer GmbH 

[ Erfahren Sie mehr über das Process Mining Projekt von Alexianer. Lesen Sie die Fallstudie. ]

Starten Sie Ihr eigenes Process Mining Projekt.

Manuelle Konzepte zur Prozessverbesserung können unglaublich zeitaufwändig sein, denn sie erfordern Beobachtungen, Befragungen, manuelle Zeiterfassung und viele Gespräche. Mit Process Mining indes können Sie Ihren tatsächlichen Prozess auf Grundlage von Daten in Sekundenschnelle automatisch visualisieren.

So ist leicht nachvollziehbar, dass Unternehmen auf Process Mining Tools zurückgreifen, um wichtige Arbeitsabläufe zu verbessern und zu optimieren. Durch beschleunigte Prozesserfassung, eine automatisierte Prozessanalyse und die Möglichkeit, Prozessverbesserungen über einen längeren Zeitraum hinweg zu überwachen, erzielen Unternehmen mit einem digitalen Ansatz ihrer Prozessoptimierung schnellere Ergebnisse, sodass sie mit weniger mehr erreichen können.

Möchten Sie Experten-Tipps? Holen Sie sich den Process Mining Leitfaden mit Tipps für eine erfolgreiche Prozessoptimierung.