Geschäftsprozesse, die in Handbüchern und Flussdiagrammen dokumentiert sind, entsprechen selten der Realität. Process Mining analysiert tatsächliche Ereignisprotokolle aus Ihren Systemen, um reale Arbeitsabläufe zu rekonstruieren — und deckt Engpässe, Nacharbeitsschleifen, Compliance-Abweichungen und Automatisierungsmöglichkeiten auf, die durch Beobachtung nicht sichtbar sind. Unternehmen, die Process Mining einsetzen, entdecken 30% mehr Effizienzgewinne als bei traditioneller Analyse, identifizieren Automatisierungsmöglichkeiten mit Einsparungen von über 1 Million Dollar und reduzieren Prozessdurchlaufzeiten um 25-40%. Der Process-Mining-Markt erreichte 2025 ein Volumen von 2,1 Milliarden Dollar (laut Gartner).
Prozessverbesserung beginnt traditionell mit Workshops, in denen Stakeholder Flussdiagramme zeichnen, wie sie denken, dass die Arbeit abläuft. Doch der tatsächliche Prozess — mit seinen Ausnahmen, Workarounds, Nacharbeitsschleifen und Engpässen — ist weitaus komplexer als sich jemand erinnert.\n\nEin Bestellprozess hat im Handbuch 3 Schritte, aber in der Praxis 47 Varianten. Eine Versicherungsschadensmeldung dauert im optimalen Fall 5 Tage, aber durchschnittlich 23 Tage wegen Nacharbeiten und Genehmigungen, die niemand dokumentiert hat. Das Kunden-Onboarding umfasst 8 Übergaben zwischen 4 Teams, wobei jede Übergabe 2-3 Tage Verzögerung verursacht.\n\nOhne den realen Prozess zu sehen, automatisieren Sie die falschen Schritte, optimieren die falschen Engpässe und investieren in Verbesserungen, die die tatsächlichen Schmerzpunkte nicht beeinflussen.
Wir implementieren Process Mining, das Ihre Systemprotokolle in umsetzbare Prozessintelligenz verwandelt.\n\nProzesserkennung rekonstruiert tatsächliche Prozessabläufe aus Ereignisprotokolldaten — jede Variante, jeden Pfad, jede Ausnahme. Die resultierende Prozesskarte zeigt, wie Arbeit tatsächlich durch Ihre Organisation fließt, nicht wie sie es sollte.\n\nEngpassanalyse identifiziert, wo Prozesse ins Stocken geraten: welche Aktivitäten am längsten dauern, wo sich Warteschlangen bilden, welche Übergaben Verzögerungen verursachen und welche Ressourcen überlastet sind. Heatmaps heben zeitaufwändige Schritte und Wartezeiten hervor.\n\nKonformitätsprüfung vergleicht tatsächliche Prozesse mit beabsichtigten Prozessen und identifiziert Abweichungen, die Verzögerungen, Fehler oder Compliance-Risiken verursachen. Sie sehen genau, wo und wie oft von Standardverfahren abgewichen wird.\n\nAutomatisierungspotenzial-Scoring ordnet Prozessschritte nach Automatisierungspotenzial: Repetitive Aufgaben mit klaren Regeln erhalten hohe Bewertungen, entscheidungsintensive Aufgaben mit vielen Ausnahmen niedrige. Diese Priorisierung stellt sicher, dass Sie zuerst die Schritte mit dem höchsten ROI automatisieren.\n\nKontinuierliche Überwachung verfolgt Prozessleistung im Zeitverlauf, erkennt, wann Durchlaufzeiten zunehmen, wann neue Engpässe entstehen oder ob Prozessänderungen die beabsichtigte Wirkung haben.
Wir identifizieren, welche Systeme relevante Ereignisprotokolle enthalten (ERP, CRM, ITSM, BPM), bewerten die Datenqualität und definieren den Prozessumfang. Die meisten modernen Systeme generieren bereits die benötigten Protokolle.
Wir extrahieren Ereignisprotokolle, bereinigen und standardisieren Daten, erstellen bei Bedarf Case-IDs und bereiten den Datensatz für das Mining vor. Dieser Schritt behandelt Datenqualitätsprobleme, die die Analysegenauigkeit beeinflussen.
Wir führen Process-Mining-Algorithmen aus, um tatsächliche Arbeitsabläufe zu entdecken, Varianten zu identifizieren, Engpässe zu analysieren, Konformität zu prüfen und Automatisierungsmöglichkeiten zu bewerten.
Wir präsentieren Ergebnisse mit interaktiven Prozesskarten, Engpass-Visualisierungen und einem priorisierten Aktionsplan für Prozessverbesserungs- und Automatisierungsinitiativen.
Keine Verpflichtungen. Sagen Sie uns, was Sie brauchen, und wir sagen Ihnen, wie wir es lösen würden.
Herausforderung: Der durchschnittliche Order-to-Cash-Zyklus betrug 38 Tage, aber niemand konnte erklären warum — der dokumentierte Prozess zeigte 12 Tage als Ziel
Lösung: Process Mining über ERP-, CRM- und Abrechnungssysteme offenbarte 23 Prozessvarianten, wobei Bonitätsprüfungsschleifen und manuelle Genehmigungsengpässe bei 35% der Aufträge mehr als 20 Tage hinzufügten
Ergebnis: 3 Engpässe identifiziert, die 85% der Verzögerungen ausmachten; automatisierte Bonitätsprüfung reduzierte Durchlaufzeit um 8 Tage; standardisiertes Genehmigungsrouting sparte 6 weitere Tage; durchschnittliche Durchlaufzeit sank auf 18 Tage
Herausforderung: Durchschnittliche Vorfallslösung dauerte 14 Stunden bei einem 4-Stunden-SLA — das ITSM-Team glaubte, das Problem sei die Personalausstattung, und forderte 3 zusätzliche Mitarbeiter
Lösung: Process Mining von ServiceNow-Protokollen zeigte, dass 45% der Vorfälle zwischen 3+ Teams hin- und hergeschickt wurden, bevor sie den richtigen Bearbeiter erreichten — das Problem war Routing, nicht Kapazität
Ergebnis: Intelligente Routing-Regeln eliminierten 70% der Weiterleitung; Lösungszeit sank auf 5,2 Stunden; keine zusätzlichen Mitarbeiter benötigt; 250.000 Dollar jährliche Personalkosten gespart
Herausforderung: Schadensbearbeitung dauerte durchschnittlich 23 Tage — Kundenbeschwerden nahmen zu, und das Management nahm an, der Engpass sei die Sachbearbeiterkapazität
Lösung: Mining von Schadensbearbeitungssystem-Protokollen zeigte, dass 40% der Schäden in Nacharbeitsschleifen gerieten aufgrund fehlender Dokumentation, die vorab hätte erkannt werden können, und 25% warteten 5+ Tage auf einen einzigen Genehmigungsschritt
Ergebnis: Frontend-Dokumentationsvalidierung reduzierte Nacharbeit um 65%; paralleles Genehmigungsrouting eliminierte 5-Tage-Engpass; durchschnittliche Schadensbearbeitungszeit sank auf 11 Tage
Herausforderung: Beschaffungszyklus dauerte durchschnittlich 45 Tage mit hoher Varianz (15-120 Tage) — CFO wollte verstehen, warum identische Einkäufe völlig unterschiedlich lange dauerten
Lösung: Process Mining über Beschaffungs-, Genehmigungs- und Lieferantenmanagement-Systeme offenbarte, dass 60% der Varianz von 3 Genehmigungsengpässen und inkonsistenten Lieferanten-Onboarding-Pfaden stammten
Ergebnis: Standardisiertes Genehmigungsrouting reduzierte Varianz um 70%; automatisierte Lieferantenprüfungen kürzten Onboarding von 15 Tagen auf 3; durchschnittlicher Beschaffungszyklus sank auf 22 Tage
Datensysteme auf Basis von Next.js 16 + PostgreSQL mit pgvector für Embeddings und Ähnlichkeitssuche. Keine externen Vektordatenbank-Gebühren. Payload CMS 3 verwaltet Datenquellen und Pipeline-Konfiguration über ein Admin-Panel, das Ihr Team direkt kontrolliert.
Wir nutzen Claude, GPT-4o, Deepgram und ElevenLabs täglich in der Produktion — für Programmierung, Content-Generierung, Sprachautomatisierung und Kundeninteraktionen. Wir sind keine Berater, die über KI lesen; wir sind Praktiker, die jede Woche KI-Systeme ausliefern.
Ihre Daten bleiben auf Ihrer Infrastruktur. PostgreSQL mit pgvector verarbeitet Embeddings lokal — keine externe Vektordatenbank, die Ihre proprietären Informationen an Drittanbieter-Server sendet. Self-Hosted bedeutet DSGVO-konform nach Architektur.
Strategie, Architektur, Entwicklung, Deployment und laufender Support — alles von einem Team. Keine Übergaben zwischen Beratern, Designern und Entwicklern. Die Ingenieure, die Ihr System bauen, sind dieselben, die es warten.
Unsere eigenen Abläufe sind End-to-End automatisiert: CI/CD-Pipelines, Infrastruktur-Monitoring mit Telegram-Benachrichtigungen, tägliche Datenbank-Backups, automatisierte Content-Veröffentlichung und KI-unterstützte Entwicklungs-Workflows. Wir bauen Automatisierung für Kunden, weil Automatisierung ist, wie wir unser eigenes Geschäft führen.
Festpreisprojekte mit klaren Meilensteinen und Ergebnissen. Sie genehmigen jede Phase, bevor wir zur nächsten übergehen. Keine offenen Stundenabrechnungen, keine Scope-Creep-Überraschungen. Laufender Support ist eine separate, transparente monatliche Vereinbarung.
Ereignisprotokolle aus Ihren Geschäftssystemen, die drei Elemente pro Ereignis enthalten: eine Fall-Kennung (Auftragsnummer, Ticket-ID, Schadennummer), einen Aktivitätsnamen (erstellt, genehmigt, versandt) und einen Zeitstempel. Die meisten modernen Systeme — ERP (SAP, Oracle), CRM (Salesforce), ITSM (ServiceNow, Jira) und BPM-Tools — generieren diese Protokolle bereits. Wir extrahieren, transformieren und bereiten diese Daten für das Mining auf. Falls Ihre Systeme keine ordnungsgemäße Ereignisprotokollierung haben, helfen wir bei der Konfiguration.
Traditionelles BPM stützt sich auf Interviews, Workshops und Dokumentation — und erfasst, wie Menschen denken, dass Prozesse funktionieren. Dies übersieht Varianten, Workarounds, Ausnahmen und tatsächliche Zeitmessungen. Process Mining analysiert echte Ereignisdaten aus Systemen und zeigt, wie Prozesse tatsächlich ausgeführt werden — einschließlich aller 47 Varianten Ihres 'Standard'-Prozesses, der Nacharbeitsschleifen, die niemand erwähnt hat, und der exakten Minuten/Stunden/Tage, die bei jedem Schritt verbracht werden. Es ist evidenzbasiert vs. meinungsbasiert.
Eine fokussierte Analyse eines Prozesses (Order-to-Cash, Incident-Management, Schadensbearbeitung) dauert 6-10 Wochen von der Datenextraktion bis zu umsetzbaren Erkenntnissen. Eine breitere Mehrprozess-Analyse dauert 3-4 Monate. Die Zeitachse hängt hauptsächlich von der Datenqualität ab — saubere, gut strukturierte Ereignisprotokolle beschleunigen die Analyse; fragmentierte Daten über mehrere Systeme erfordern mehr Vorbereitungszeit.
Ja. Nach der ersten Analyse richten wir kontinuierliche Prozessüberwachung ein, die KPIs in Echtzeit verfolgt: Durchlaufzeiten, Engpassauslastung, Konformitätsraten und Variantenverteilung. Warnungen werden ausgelöst, wenn Prozesse von Zielen abweichen. Dies wandelt Process Mining von einem einmaligen Projekt in eine laufende operative Intelligenzfähigkeit um, die Probleme erkennt, bevor sie zu Problemen werden.
Erzählen Sie uns von den Geschäftsprozessen, die Sie verstehen und optimieren möchten. Wir bewerten Ihre Datenbereitschaft und schätzen die Durchlaufzeitreduzierungen ein, die Process Mining offenbaren würde.
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