Einleitung: Warum diese Debatte jetzt wichtig ist
Als jemand, der täglich mit Analysten, Partnern und Kunden aus verschiedenen Branchen zusammenarbeitet und die Positionierung von Anbietern genau im Auge behält, habe ich eine Verschiebung festgestellt:
Prozess-Mining ist immer noch wertvoll – aber es wird nicht mehr als die Lösung für die Prozesstransformation angesehen.
Einige Anbieter behaupten nun, vollständige Prozessintelligenz anzubieten, weil sie ihren Mining-Plattformen Modellierung, Simulation oder ein Repository hinzugefügt haben. Aber das bloße Hinzufügen von Funktionen macht eine Plattform nicht modellbewusst – und diese Unterscheidung ist wichtiger denn je für Unternehmen, die Komplexität, Risiken und Transformationen in großem Maßstab bewältigen müssen.
In diesem Blog werde ich die wirklichen Unterschiede zwischen Prozess-Mining und Prozessintelligenz aufschlüsseln, untersuchen, wo sie sich überschneiden, und erklären, warum ein modellbewusster Ansatz unerlässlich wird – nicht nur in regulierten Branchen, sondern für alle, die versuchen, die Abläufe ihres Unternehmens zu verbessern.
Was ist Prozess-Mining?
Prozess-Mining ist eine Technik, bei der Systemereignisprotokolle verwendet werden, um zu rekonstruieren, wie Geschäftsprozesse tatsächlich ablaufen – und so Engpässe, Abweichungen und Ineffizienzen aufzudecken.
Es ist leistungsstark, weil es Ihnen die Wahrheit über die Ausführung gibt – nicht den idealen Prozess, von dem jemand glaubt, dass er stattfindet, sondern das, was tatsächlich auf der Grundlage von Daten geschieht.
Diese Wahrheit hat jedoch Grenzen.
- Es ist nur so gut wie die Systeme, aus denen es Protokolle extrahiert.
- Manuelle Schritte, Richtlinienlogik oder Ausnahmen außerhalb dieser Systeme werden nicht erfasst.
- Er zeigt, was passiert ist, übersieht aber oft, warum es passiert ist – oder wie man es beheben kann.
Prozess-Mining ist zwar ein wichtiges Discovery-Tool, bietet aber nur einen unvollständigen Überblick über die Geschäftsrealität.
Was ist Prozessintelligenz?
Prozessintelligenz ist eine breitere Disziplin. Es kombiniert Prozess-Mining, Task-Mining-Modellierung, Simulation, Überwachung und Governance, um eine ganzheitliche, kontinuierliche Sicht auf Ihre Geschäftsprozesse zu erhalten – von der Gestaltung bis hin zu ihrem Verhalten in Echtzeit.
Wo Mining die Ausführung zeigt, beantwortet Prozessintelligenz größere Fragen:
- Arbeiten wir gemäß den Richtlinien?
- Was wird wahrscheinlich als nächstes schief gehen?
- Können wir diese Veränderung sicher vollziehen – und ihre Auswirkungen vorhersagen, bevor wir es tun?
- Wie bringen wir Leistung, Risiko und Compliance in Einklang?
Kurz gesagt: Prozessintelligenz hilft Ihnen, nicht nur zu sehen, sondern auch zu verstehen – und zu verbessern.
Prozess-Mining vs. Prozessintelligenz – Die wichtigsten Unterschiede
| Fähigkeit | Prozess-Mining | Prozessintelligenz |
| Quelle | Systemereignisprotokolle | Modelle + Protokolle + manuelle Eingaben |
| Scope | Visualisierung im Ist-Zustand | Design, Ausführung, Simulation, Governance |
| Zusammenhang | Systemverhalten | Geschäftslogik + Politik + Risiko |
| Kraft | Discovery | End-to-End-Transformation |
| Einschränkung | Verpasst nicht-digitale Schritte | Breiter, erfordert aber Modellierungsdisziplin |
Wo sie sich überschneiden – und ergänzen
Dies ist keine Entweder-Oder-Situation. Prozess-Mining und Prozessintelligenz ergänzen sich – wenn sie richtig gemacht werden.
- Mining reichert Modelle mit realen Daten an und hilft so, Annahmen zu validieren und Ineffizienzen aufzudecken.
- Modelle bieten Struktur und Kontext für Mining-Ergebnisse, sodass sie umsetzbar sind und auf die Geschäftsabsicht abgestimmt sind.
- In Kombination ermöglichen sie Simulationen, Szenariotests und Transformationen – sicher und kontinuierlich.
Aber hier ist der Haken: Es funktioniert nur, wenn das Modeln kein nachträglicher Gedanke ist.
Und damit sind wir bei der wirklichen Veränderung, die im Gange ist.
Der wirkliche Wandel – von bergbaugestützter zu modellbewusster Intelligenz
Einige Anbieter rüsten jetzt Simulation, Modellierung und Repositories in ihre Mining-Plattformen nach – und nennen es “Prozessintelligenz”.
Wenn diese Funktionen jedoch auf Protokollen und nicht auf Modellen basieren, ist das Ergebnis immer noch miningorientiert.
Modellbewusste Intelligenz ist anders. Es beginnt mit der Annahme, dass Geschäftsprozesse nicht nur das sind, was das System anzeigt – sie sind das, was das Unternehmen entwirft, steuert und wofür es verantwortlich ist.
Das ist wichtig, wenn:
- Sie müssen die Einhaltung nachweisen und nicht nur Ineffizienzen beobachten
- Sie möchten Änderungen simulieren, bevor Sie Maßnahmen ergreifen
- Sie managen die Transformation über Abteilungen, Regionen oder regulatorische Umgebungen hinweg
Den meisten Mining-gesteuerten Plattformen fehlt auch die Fähigkeit, Prozessabhängigkeiten zu verwalten. Ihre Repositories, falls vorhanden, sind oft Sammlungen von geschürften Flows – keine verwalteten Modelle, die mit Beziehungen, Eigentum (RACI), Risiken, Richtlinien, Geschäftsstrategien oder ein- und ausgehenden Arbeitsprodukten angereichert sind. Diese kontextbezogenen Elemente sind unerlässlich, um Veränderungen zu bewältigen und Entscheidungen zu treffen, die sich an den Geschäftszielen orientieren – nicht nur am Systemverhalten. Sie zeigen isolierte Prozesspfade auf der Grundlage von Daten, erfassen aber selten, wie Prozesse miteinander verbunden, kaskadiert oder voneinander abhängig sind.
Im Gegensatz dazu bieten modellbewusste Lösungen ein strukturiertes Prozess-Repository, in dem jeder Prozess mit anderen verknüpft, versioniert und dem Eigentum zugewiesen wird – was eine echte Auswirkungsanalyse, Änderungssimulation und funktionsübergreifende Governance ermöglicht.
Mit über 25 Jahren Erfahrung in den Bereichen Modellierung und Governance wurde die iGrafx-Plattform für diese Realität entwickelt – lange bevor Prozess-Mining auf den Markt kam.
Beispiel aus einer modellbewussten Prozessplattform:
Dieser Order-to-Cash-Prozess (O2C) ist mehr als ein Diagramm – er ist mit Eigentumsverhältnissen (RACI), Risiken, Richtlinien, Arbeitsprodukten und Geschäftsstrategien verknüpft. Diese Beziehungen bieten den Kontext und die Kontrolle, die für die Transformation in großem Maßstab erforderlich sind.
Warum Model-Aware Intelligence allen zugute kommt
Während modellbewusste Plattformen seit langem regulierten Branchen wie Gesundheitswesen, Banken und Versicherungen dienen, ist der Bedarf an Transparenz, Governance und sicheren Experimenten heute universell.
Ganz gleich, ob Sie die Fertigungskapazität optimieren, Customer Journeys digitalisieren oder das Betriebsrisiko reduzieren, Sie benötigen mehr als nur Ausführungsdaten – Sie benötigen Kontext, Struktur und Weitblick.
Mining sagt Ihnen, was kaputt ist.
Modellbewusste Intelligenz hilft Ihnen, das Problem zu beheben – und vorherzusagen, was als nächstes passiert.
Ein modellbewusster Ansatz bringt Struktur und Kontext in jeden Prozess: Wer ist für ihn verantwortlich, was unterstützt er, was wirkt er sich aus, welche Risiken sind damit verbunden und woran wird er gemessen. Diese Art von Intelligenz wird nicht in Protokollen erfasst, sondern ist in die Art und Weise eingebettet, wie Prozesse im gesamten Unternehmen modelliert, gesteuert und vernetzt werden.
Fazit: Die richtige Investition tätigen
Prozess-Mining ist nicht tot. Er ist gereift. Es ist eine wichtige Komponente eines größeren, intelligenteren Ansatzes.
Da Transformationsinitiativen jedoch immer komplexer werden – und der Druck, den ROI zu erzielen, zunimmt – müssen Unternehmen über Tools hinausblicken, die nur beobachten.
Die Zukunft gehört Plattformen, die Prozesse intelligent modellieren, überwachen und optimieren können – sowohl daten- als auch designbasiert.
Möchten Sie mehr über Prozessintelligenz erfahren? Kontaktieren Sie iGrafx oder buchen Sie noch heute eine persönliche Demo.