Process Mining im ERP: So nutzen Sie die Daten für messbare Prozessoptimierung

Prozesse sind in vielen Unternehmen dokumentiert – aber selten so, wie sie tatsächlich ablaufen. Genau hier setzt Process Mining an: Aus vorhandenen Ereignisdaten aus dem ERP – und bei Bedarf aus angebundenen Shopfloor-Systemen (z. B. MDE/BDE) oder Rückmeldungen im ERP – entsteht ein objektives Ist-Bild Ihrer Abläufe. Wir erklären Ihnen, was Process Mining ist, wie es funktioniert, welche Rolle das ERP spielt und welche Prozesse sich in Einkauf, Produktion und Auftragsabwicklung datenbasiert optimieren lassen.

Was ist Process Mining?

Process Mining ist eine datengetriebene Methode, mit der sich reale Geschäftsprozesse aus Event- bzw. Logdaten rekonstruieren, visualisieren und analysieren lassen. Grundlage ist ein Event Log: eine Sammlung zeitgestempelter Ereignisse, die einer Prozessinstanz („Case“) zugeordnet sind.

Das ERP ist häufig die wichtigste Datenquelle, weil dort viele Prozessschritte als zeitgestempelte Ereignisse protokolliert werden – zum Beispiel, wenn eine Bestellung angelegt, freigegeben, gebucht oder eine Rechnung erstellt wird. Process Mining liest diese Ereignisse aus, setzt sie pro Vorgang (z. B. pro Bestellnummer oder Auftragsnummer) in die richtige Reihenfolge und macht daraus den tatsächlichen Prozessablauf, inklusive Wartezeiten, Schleifen und Abweichungen. Ergänzend können Shopfloor-Rückmeldungen (z. B. aus MDE/BDE/MES) einbezogen werden, falls sie als Ereignisse vorliegen und sich einer Auftrags- oder Vorgangsnummer zuordnen lassen.

In der Praxis bedeutet das: Statt vager Vermutungen liefert Process Mining Ihnen ein „Röntgenbild“ Ihrer Abläufe, basierend auf dem, was im ERP wirklich passiert ist. Genau darum ist Process Mining im ERP-Kontext für Prozessverantwortliche so relevant.

Process Mining vs. klassisches Prozessmanagement: Die Unterschiede

Klassisches Prozessmanagement arbeitet mit Soll-Modellen (z. B. BPMN), Interviews, Audits und Stichproben. Das bleibt wichtig, hat aber Grenzen: Dokumentierte Prozesse sind häufig idealisiert, und Abweichungen werden erst sichtbar, wenn Kennzahlen kippen oder Kunden sich beschweren.

Process Mining im ERP ergänzt diese Sicht, weil es aus Systemspuren ableitet, wie Prozesse tatsächlich ausgeführt wurden – inklusive Durchlaufzeiten, Wartezeiten, Varianten und Rework. Damit entsteht eine belastbare Grundlage für Priorisierung: Wo ist der größte Hebel, und welche Maßnahme wirkt messbar?

Welche Rolle spielt das ERP beim Process Mining?

Das ERP ist in vielen Unternehmen die zentrale Plattform, in der Abläufe zusammenlaufen – von Planung und Steuerung über Einkauf, Produktion und Logistik bis hin zu Service und Abrechnung. Bei jedem Schritt entstehen digitale Spuren, zum Beispiel durch Anlegen, Ändern, Freigeben oder Buchen von Vorgängen. Genau diese Ereignisse sind die Rohdaten für Process Mining im ERP-Umfeld.

Damit Process Mining zuverlässig funktioniert, braucht es pro Ereignis typischerweise diese Faktoren:

• Case-ID: Woran „hängt“ der Prozess? (z. B. Bestellnummer, Fertigungsauftrag, Kundenauftrag)
• Aktivität: Was ist passiert? (z. B. „Bestellung angelegt“, „Freigabe erteilt“, „Wareneingang gebucht“)
• Zeitstempel: Wann ist es passiert? (bei Bedarf zusätzlich Start/Ende)
• Attribute: Kontext zur Segmentierung (Werk, Lieferant, Artikelgruppe, Maschine, Bearbeiter, Schicht, Kunde, Priorität)

Kurz: Ohne ERP (oder ohne Zugriff auf seine Ereignisdaten) bleibt Process Mining oft punktuell. Mit ERP-Daten wird Process Mining dagegen skalierbar, über mehrere End-to-End-Prozesse hinweg.

Wie funktioniert Process Mining im ERP technisch?

Vereinfacht gesagt: Process Mining mit ERP-Daten läuft in drei Analyse-Varianten ab. In Projekten werden sie häufig kombiniert:

1. Process Discovery (Ist-Prozess erkennen)
   Aus den Ereignisdaten wird ein Prozessmodell abgeleitet. Das zeigt Varianten, Schleifen, Engpässe und atypische Pfade.
2. Conformance Checking (Ist gegen Soll prüfen)
   Der reale Ablauf wird mit einem definierten Sollprozess verglichen. Abweichungen werden messbar: Wo werden Freigaben umgangen? Wo fehlt ein Schritt? Wo entstehen unzulässige Varianten?
3. Enhancement (Verbesserungen datenbasiert ableiten)
   Durchlaufzeiten, Wartezeiten, Rework und Varianten werden quantifiziert – und nach Ursachen segmentiert (z. B. Werk A vs. Werk B, Lieferantengruppe, Produktfamilie, Schichtmodell).

Für Sie als prozessverantwortliche Person ist dabei besonders wichtig: Das Ergebnis ist nicht nur eine Visualisierung, sondern eine priorisierte Liste von Ursachen und Maßnahmen – mit Messpunkten zur Wirkungskontrolle.

Nutzung von ERP-Logdaten: Was sind typische Datenquellen?

Für Process Mining im ERP braucht es vor allem eines: zeitgestempelte Ereignisse, die zeigen, welche Schritte ein Vorgang wirklich durchlaufen hat. Genau diese „Spuren“ entstehen im ERP automatisch – immer dann, wenn ein Dokument angelegt, geprüft, freigegeben, geändert oder gebucht wird. Typische Ereignisketten sind:

• Vom Angebot bis zur Rechnung: Angebot erstellt → Auftrag bestätigt → Ware geliefert → Rechnung gebucht
• Einkauf: Bedarf angefordert oder Bestellung angelegt → intern freigegeben → Ware kommt an (Wareneingang) → Rechnung geprüft/gebucht
• Produktion: Fertigungsauftrag gestartet → Arbeitsschritte durchgeführt → Zeiten/Mengen zurückgemeldet → Ausschuss oder Sperrbestand erfasst → Kosten nachkalkuliert
• Freigaben und Statuswechsel: Vorgänge werden gesperrt/entsperrt, freigegeben, zurückgestellt oder eskaliert

Gerade in der Fertigung sind zusätzliche Rückmeldedaten entscheidend. Wenn MDE/BDE integriert sind, lässt sich Process Mining im ERP deutlich näher an der operativen Realität durchführen – inklusive Stillstandsursachen, Leistungsgrad, Ausschuss und Rückmeldeverhalten.

Typische Anwendungsfälle für Process Mining im ERP

Einkauf

Typische Fragestellungen:

• Wo entstehen Wartezeiten zwischen Anforderung, Freigabe und Bestellung?
• Wie hoch ist der Anteil an Änderungen, Splits oder nachträglichen Preis-/Mengenanpassungen?
• Welche Freigabestufen verursachen die längsten Liegezeiten?

Nutzen des Process Mining: kürzere Beschaffungszyklen, weniger Eskalationen, bessere Planbarkeit und klare Ansatzpunkte (Freigabelogik, Rahmenverträge, Automatisierung, Rollen/Vertretungen).

Auftragsabwicklung

Typische Fragestellungen:

• Welche Auftragstypen laufen stabil („Happy Path“), welche erzeugen Schleifen?
• Wo entstehen Verzögerungen zwischen Kommissionierung, Versand und Faktura?
• Welche Sperrgründe oder Teillieferlogiken treiben Varianten und Durchlaufzeit?

Nutzen des Process Mining: höhere Liefertreue, weniger operative Reibung, stabilere Cash-Conversion – mit Transparenz, welche Varianten wirklich wertschöpfend sind.

Produktion

Typische Fragestellungen:

• Wo entstehen Engpässe nach Arbeitsgang, Maschine, Schicht oder Produktfamilie?
• Welche Ursachen treiben Stillstände, Rework und Ausschuss?
• Wie konsistent sind Rückmeldungen (Timing, Vollständigkeit, Qualität)?

Nutzen des Process Mining: stabilere Durchlaufzeiten, weniger ungeplante Stillstände, schnellere Ursachenklärung – und eine belastbare Datenbasis für Planung und Steuerung.

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