Prozesse analysieren ist der einfache Teil. Die eigentliche Kunst liegt darin, aus der Analyse die richtigen Maßnahmen abzuleiten – in der richtigen Reihenfolge. Genau dafür gibt es ESOAR.
Der Mehrwert von Process Mining entsteht nicht in der Analyse, sondern in dem, was daraus folgt. Ein Bild des Ist-Zustands ist wertlos, solange niemand daraus konkrete Maßnahmen ableitet. Die ESOAR-Methodik gibt dafür einen strukturierten Rahmen mit fünf aufeinander aufbauenden Schritten – und die Reihenfolge ist kein Zufall.
E wie Eliminierung
Der erste Schritt entfernt unnötige Prozessschritte. Process Mining macht Aktivitäten ohne Mehrwert sichtbar, etwa doppelte Dateneingaben, die parallel in TMS und ERP erfolgen und sich durch eine API-Integration ganz einsparen lassen. Was gar nicht erst getan werden muss, muss auch nicht optimiert oder automatisiert werden. Deshalb steht das Weglassen am Anfang.
S wie Standardisierung
Im zweiten Schritt werden Prozesse vereinheitlicht und Varianten auf den optimalen Pfad zurückgeführt. Conformance Checking misst den Fortschritt dabei objektiv: Es zeigt, wie viele Aufträge dem Standard folgen und wie sich dieser Anteil durch die Maßnahmen verändert. Standardisierung ist die Voraussetzung dafür, dass die folgenden Schritte überhaupt greifen – man kann nur automatisieren, was einheitlich abläuft.
O wie Optimierung
Der dritte Schritt verbessert die verbliebenen Abläufe. Das kann die Reihenfolge von Aktivitäten betreffen, die sich sinnvoller anordnen lässt, oder Wartezeiten, die sich durch veränderte Übergaben reduzieren lassen. Hier geht es um das Feintuning des Prozesses, nachdem das Überflüssige entfernt und der Rest vereinheitlicht ist.
A wie Automatisierung
Erst im vierten Schritt kommt die Automatisierung. Sie reduziert manuellen Aufwand und Fehlerquellen, etwa durch Workflow-Automatisierung oder regelbasierte RPA-Bots. Der Zeitpunkt ist entscheidend: Ein automatisierter, aber schlechter Prozess ist ein schnell ausgeführter Fehler.
R wie Robotisierung
Der fünfte Schritt sorgt für die weitgehende Digitalisierung durch Robotic Process Automation oder KI-gestützte Agenten. Process Mining stellt dabei sicher, dass genau jene Prozesse robotisiert werden, die sich dafür eignen: hohes Volumen, hohe Standardisierung, geringer Ausnahmeanteil. Wo viele Sonderfälle auftreten, lohnt die Robotisierung selten.
Der häufigste Fehler, den ESOAR verhindert
Die Reihenfolge ist die eigentliche Botschaft der Methodik. Der häufigste Fehler in der Prozessoptimierung ist, ineffiziente Prozesse zu automatisieren – also Chaos zu beschleunigen, statt es zuerst zu bereinigen. Wer automatisiert, bevor er eliminiert und standardisiert hat, zementiert die Fehler von heute in der Technik von morgen. ESOAR dreht die Reihenfolge um: erst aufräumen, dann automatisieren.
Ein durchgespieltes Beispiel
Nehmen wir den Auftragsbestätigungsprozess aus der Disposition. Im ersten Schritt, der Eliminierung, fällt auf, dass Statusdaten doppelt in TMS und ERP gepflegt werden – eine API-Integration entfernt diese doppelte Eingabe ganz. Im zweiten Schritt, der Standardisierung, werden die vielen Varianten auf den optimalen Pfad zurückgeführt; Conformance Checking macht den Fortschritt messbar, etwa als steigenden Anteil regelkonformer Aufträge. Im dritten Schritt, der Optimierung, wird die Reihenfolge einzelner Prüfungen so angepasst, dass Wartezeiten sinken. Erst im vierten Schritt automatisiert eine Workflow-Regel die Dokumentenerstellung, die vorher von Hand erfolgte. Und im fünften übernimmt ein RPA-Bot die vollständig standardisierten Aufträge mit hohem Volumen.
Jeder Schritt baut auf dem vorigen auf. Hätte man mit der Automatisierung begonnen, wäre die doppelte Dateneingabe automatisiert worden – statt sie abzuschaffen.
Warum die Reihenfolge in der Praxis oft übersprungen wird
In vielen Projekten wird trotzdem zuerst automatisiert. Der Grund ist selten Unwissen, sondern Druck. Automatisierung ist sichtbar und lässt sich als schneller Erfolg verkaufen, während Eliminierung unauffällig bleibt – niemand feiert die Aktivität, die es nicht mehr gibt. Werkzeuganbieter verstärken diesen Sog, weil ihr Geschäft an der Automatisierung hängt. Das Ergebnis ist beschleunigtes Chaos. Die Disziplin, die ESOAR verlangt, besteht darin, dem sichtbaren schnellen Erfolg zugunsten des nachhaltigen zu widerstehen.
Wie Process Mining jeden Schritt misst
Der Vorteil der Methodik ist, dass sich jeder Schritt objektiv messen lässt. Für die Eliminierung ist es die Zahl der entfernten Aktivitäten ohne Mehrwert. Für die Standardisierung der Konformitätsgrad. Für die Optimierung die Durchlaufzeit. Für die Automatisierung der Anteil manueller Eingriffe. Und für die Robotisierung der Ausnahmeanteil, der zeigt, ob ein Prozess für die Vollautomatisierung überhaupt reif ist. Diese Messbarkeit hält die Optimierung ehrlich: Fortschritt ist nicht Gefühl, sondern Zahl.
ESOAR und die Menschen im Prozess
So sehr ESOAR nach Methodik klingt, jeder Schritt berührt die Arbeit konkreter Menschen. Eine eliminierte Aktivität war jemandes Aufgabe. Ein standardisierter Prozess nimmt Spielraum, den manche als Entlastung, andere als Bevormundung erleben. Deshalb entscheidet nicht nur die richtige Reihenfolge über den Erfolg, sondern auch, wie die Veränderung begleitet wird.
Bewährt hat sich, die Betroffenen früh einzubeziehen – nicht als Empfänger einer fertigen Lösung, sondern als diejenigen, die den Prozess am besten kennen. Oft liefern die Mitarbeitenden selbst die Erklärung für eine Variante, die in den Daten zunächst wie ein Fehler aussieht, sich aber als sinnvolle Anpassung an einen Sonderfall entpuppt. Wer diese Erfahrung ernst nimmt, standardisiert klüger und stößt auf weniger Widerstand. Prozessoptimierung ist damit immer auch Kommunikationsarbeit, nicht nur eine Frage der Methodik.
Häufige Fragen
Wofür steht ESOAR? Für die fünf Schritte Eliminierung, Standardisierung, Optimierung, Automatisierung und Robotisierung – ein strukturierter Rahmen, um aus einer Prozessanalyse konkrete Maßnahmen in der richtigen Reihenfolge abzuleiten.
Warum sollte man nicht direkt automatisieren? Weil man sonst ineffiziente Abläufe schneller macht, statt sie zu verbessern. Ein automatisierter schlechter Prozess ist ein schnell wiederholter Fehler. Deshalb kommen Eliminierung und Standardisierung vor der Automatisierung.
Welche Prozesse eignen sich für Robotisierung? Vor allem solche mit hohem Volumen, hoher Standardisierung und wenigen Ausnahmen. Process Mining hilft, genau diese Prozesse zu identifizieren, statt Aufwand in ungeeignete Kandidaten zu stecken.
