Process Mining: Trends & Entwicklungen 2022

Process Mining ist von einem Nischenmarkt innerhalb weniger Jahre zu einer Branche gewachsen, die jedes Jahr hohe zweistellige Wachstumsraten erzielt. Laut einer Studie von Deloitte experimentieren heute ⅔ der Unternehmen mit Process-Mining-Technologien. Das Beratungsunternehmen Gartner schätzt, dass der Markt für Process Mining 2022 um 40 – 50 Prozent wachsen wird. Der Markt soll von einem Volumen von 185 Millionen US-Dollar 2018 auf 1,42 Milliarden US-Dollar 2023 anwachsen. Wie wird sich der Markt für Process Mining entwickeln und welche Trends, Technologien und Tools sollten Unternehmen 2022 im Auge behalten?

Process Mining: Integration in die digitale Infrastruktur wird zum Standard

Die digitale Entwicklung schreitet voran. Innerhalb von Unternehmen besteht selten ein systematisches, einheitliches digitales System. Stattdessen findet sich eine Vielzahl verschiedener Tools und Systeme in allen Abteilungen. Auch Process Mining Tools standen bisher oft für sich alleine und waren nicht in die übergreifenden Business-Systeme eingebunden.

Aber in den letzten Jahren brachten immer mehr Unternehmen umfassende Plattformen auf dem Markt, die ein umfassendes Toolset in einer gemeinsamen Plattform vereinen. So bietet Microsoft mit der Power Platform ein System an, dass sich dank zahlreicher Schnittstellen nahtlos in eine bestehende Microsoft-365-Umgebung einfügt.

2022 und darüber hinaus werden solche Plattformen zunehmend zum Standard für Unternehmen werden, die langfristig KI-getriebene Prozesse implementieren wollen. Das Process-Mining wird davon profitieren: Eine nahtlose Verzahnung innerhalb der digitalen Infrastruktur erlaubt es den Process Mining Tools, auch komplexe Prozesse umfassend abzubilden.

RPA: Process Mining bereitet den Weg

Automatisierung ist das bestimmende Technologiethema der letzten Jahre – und eng mit den Entwicklungen auf dem Process-Mining-Markt verbunden. Experten schätzen, dass die Hälfte aller RPA-Projekte scheitern, weil Sie nicht den erhofften Return erzielen. Process Mining hilft, alle Prozesse innerhalb eines RPA-Projekts zuverlässig zu identifizieren und den Umfang des Projekts bereits in der Planung besser einzuschätzen.

Process Mining hat seinen Ursprung in dem Wunsch, Geschäftsprozesse zu verstehen, die zu komplex geworden sind, um von einer einzelnen Person überblickt werden zu können. Während laut Gartner noch 2019 Process Mining vorwiegend für Business Understanding eingesetzt wurde, verschiebt sich das Verhältnis hin zu Process Mining als Vorbereitung einer weitergehenden Automatisierung.

Digitale Zwillinge: Prozesse analysieren, optimieren und testen

Digitale Zwillinge bilden reale Prozesse innerhalb eines Unternehmens in einem virtuellen Modell ab. Der digitale Zwilling ist ein dynamisches und interaktives Abbild eines Systems oder Prozesses. Durch den digitalen Zwilling entsteht so ein Raum für die Analyse und Optimierung von Prozessen – ohne Schäden für das Gesamtsystem befürchten zu müssen. Seinen Ursprung hat das Modell des digitalen Zwillings in der Automobilindustrie, wo digitale Zwillinge von Motoren seit Jahren zur Weiterentwicklung der Technik beitragen.

In den letzten Jahren gewinnt der digitale Zwilling aber in der gesamten Wirtschaft an Bedeutung – und daran ist Process Mining nicht unschuldig.

Process Mining ist eine wesentliche Voraussetzung für die Erstellung von digitalen Zwillingen. Es ermöglicht eine schnelle und genaue Datensammlung, ohne das menschliche Mitarbeiter einen Moment der Willkür in die Datenauswertung bringen. Bereits 2018 bezeichnete Gartner das Process-Mining als wichtiges Element jeder Business-Development-Initiative, die in Zukunft die Entwicklung digitaler Geschäftsmodelle beschleunigen wird.

Künstliche Intelligenz: Automatisierung des Process Mining

Process Mining ist ein wichtiges Tool, um sich einen vollständigen Überblick über die komplexen Prozesse innerhalb einer Organisation zu verschaffen und ein Baustein in der robotergestützten Prozessautomatisierung. Umgekehrt bereichern KI-Technologien aber auch das Process-Mining.

Aufgrund organisch gewachsener IT-Strukturen und Datensilos ist Process Mining häufig noch mit einem hohen manuellen Aufwand verbunden. Machine-Learning-Technologien versprechen, einen Teil dieser Aktivitäten zu automatisieren und so die Prozessmodellierung stark zu vereinfachen. Mit den massiven Fortschritten auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz werden Unternehmen zunehmend kombinierte Process-Mining-Lösungen nutzen, die zumindest einen Teil der Arbeit automatisieren. Je besser Process Mining Tools in die Systemlandschaft integriert sind, desto nützlicher sind intelligente Routinen für die Sammlung von Daten.

Es gibt aber noch eine weitere Verbindung von KI & Process Mining. Durch die Kombination mit intelligenten Visual-Recognition-Systemen können Process Mining Tools nicht nur Prozessschritte innerhalb der digitalen Systeme zu erfassen, sondern auch menschliche Interaktionen mit diesem Prozess.

Customer Journey Mapping: Mit Process Mining für ein besseres Kundenverständnis

Mit einer Customer Journey Map visualisieren Unternehmen alle Kontaktpunkte eines Kunden mit dem Unternehmen. Das Ziel des Customer Journey Mapping ist ein besseres Verständnis für den Kunden und seine Bedürfnisse zu gewinnen. In einer Befragung von Forrester gaben 83 Prozent der befragten Unternehmen an, Process Mining für das Customer Journey Mapping einsetzen zu wollen. Der Grund für dieses Bedürfnis ist simpel: In der Praxis gibt es oft eine große Zahl verschiedener Kontaktpunkte, über die keine einzelne Person einen zentralen Überblick hat – und schon gar nicht ganzheitlich quantitativ zu messen. Um eine effektive Customer Journey Map zu erstellen, ist Process Mining daher ideal. Process Mining Tools ermitteln die Kontaktpunkte und visualisieren Sie. Die Marketing-Abteilung kann sich auf die Analyse und Optimierung der Customer Journey konzentrieren, anstatt wertvolle Ressourcen in die Erfassung zu stecken.

Predictive Process Mining: Prozessausgänge vorhersagen & Probleme frühzeitig identifizieren

Für die Erstellung belastbarer Prognosen haben sich in den letzten Jahren Predictive-Analytics-Methoden als unverzichtbar erwiesen. Predictive Process Mining verbindet die prädiktive Analytik mit Process Mining, um den Ausgang und den Zeitpunkt laufender Prozesse vorauszusagen. Daraus ergeben sich zahlreiche mögliche Anwendungsfälle. Im E-Commerce lässt sich beispielsweise vorhersagen, ob ein Kauf wahrscheinlich abgeschlossen oder abgebrochen wird. Predictive Process Mining ist zudem ein wichtiges Werkzeug für die vorausschauende Risikominimierung. Komplexe Lieferketten lassen sich so zum Beispiel auf mögliche Schwachstellen analysieren, um diese zu beheben, bevor sie den realen Prozess gefährden.

Fazit: Process Mining wird 2022 immer wichtiger

Die Erfassung und Visualisierung von Prozessen durch Process Mining wird zunehmend zu einem unverzichtbaren Werkzeug für die Gestaltung einer effizienten Prozesslandschaft. Weg vom reinen Business Understanding wird Process Mining zunehmend im Rahmen der Prozessautomatisierung und -Optimierung eingesetzt werden und dort sowohl die Automatisierung ressourcenintensiver Prozesse vorantreiben als auch ein besseres Verständnis für die eigenen Kunden zu fördern. Für Unternehmen eröffnet Process Mining die Chance, sich mit einer konsolidierten Prozessland für die Herausforderungen der Zukunft zu rüsten.

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