Process Mining in der Logistik: der Überblick

Logistikunternehmen erzeugen täglich enorme Datenmengen in ihren TMS-, WMS- und ERP-Systemen. In den meisten Fällen werden diese Daten nur isoliert oder aggregiert fürs Reporting genutzt. Eine Analyse der tatsächlichen Prozessabläufe findet kaum statt – und damit bleiben Optimierungspotenziale unentdeckt, die längst in den eigenen Systemen stecken.

Klassisches Reporting liefert oft nur eine Laternenpfahl-Analyse: Man schaut dort, wo das Licht ist, wo Daten leicht verfügbar sind, nicht dort, wo das Problem liegt. Kennzahlen zeigen, dass ein Problem existiert, aber nicht, warum. Process Mining verschiebt diesen Blick und macht die Ursachen sichtbar – dort, wo sie sich verbergen: in einzelnen Prozessschritten und an den Schnittstellen zwischen Systemen.

Grundlagen

Wie Process Mining funktioniert

Der Grundgedanke ist einfach: Jede Aktivität in einem digitalen System hinterlässt eine Spur. Die Basis bildet das Event Log – jeder Eintrag besteht aus einer Fallkennung, einer Aktivitätsbeschreibung und einem Zeitstempel. Aus vielen dieser Einträge lässt sich der tatsächliche Prozessablauf rekonstruieren, nicht der vermutete.

Darauf bauen drei Kerndisziplinen auf: Process Discovery leitet automatisch ein Prozessmodell aus den Daten ab, Conformance Checking vergleicht den realen Verlauf mit dem Soll, und Process Enhancement reichert das Bild um Durchlaufzeiten und Auslastung an. Geprägt hat die Disziplin die Forschung von Wil van der Aalst – aus einem akademischen Konzept ist ein praxisrelevantes Werkzeug geworden.

Vertiefung: Was Process Mining ist und wie es funktioniert

Die analyse

Vier Ebenen: von der Rückschau zur Steuerung

Zusammen mit KI eröffnet Process Mining vier aufeinander aufbauende Analyseebenen. Die deskriptive Ebene zeigt, was passiert ist, die diagnostische, warum. Die prädiktive Ebene sagt voraus, was passieren wird – Machine-Learning-Modelle erkennen etwa drohende Verzögerungen früh, sodass sich unvorhergesehene Spätlieferungen um 30 bis 50 % reduzieren lassen. Die präskriptive Ebene schließlich empfiehlt, was zu tun ist.

Eine neuere Entwicklung senkt die Hürde weiter: Large Language Models in Process-Mining-Plattformen erlauben es, in normaler Sprache zu fragen – etwa nach der Ursache einer Verzögerung – und eine datenbasierte Antwort zu erhalten.

Vertiefung: Die vier Analyseebenen im Detail

Die Methodik

ESOAR: aus Analyse wird Optimierung

Der Wert von Process Mining entsteht nicht in der Analyse, sondern in den Maßnahmen, die daraus folgen. Die ESOAR-Methodik gibt dafür einen Rahmen aus fünf Schritten: Eliminierung, Standardisierung, Optimierung, Automatisierung und Robotisierung. Die Reihenfolge ist die eigentliche Botschaft – erst aufräumen, dann automatisieren.

So verhindert ESOAR den häufigsten Fehler der Prozessoptimierung: ineffiziente Abläufe zu automatisieren und damit Chaos zu beschleunigen, statt es zuvor zu bereinigen. Process Mining stellt dabei sicher, dass nur die Prozesse robotisiert werden, die sich dafür eignen – hohes Volumen, hohe Standardisierung, wenige Ausnahmen.

Vertiefung: ESOAR – von der Analyse zur echten Optimierung

Use Cases

Wo Process Mining in der Logistik wirkt

In der Transportdisposition zeigt Process Mining, dass ein LTL-Auftrag im Schnitt 2,3 Rückfragen durchläuft, bevor er bestätigt ist – die Wartezeit bis zur Bestätigung macht oft 40 bis 60 % der Vorlaufzeit aus. Und beim Soll-Ist-Vergleich wird sichtbar, dass nur rund 45 % aller Aufträge dem definierten Standardprozess folgen. Conformance Checking macht diese Abweichungen messbar und liefert zugleich objektive Compliance-Nachweise.

Auch im Lager stecken Potenziale: In einem E-Commerce-Lager verbrachten Kommissionierkräfte 34 % ihrer Zeit mit Laufwegen, die sich durch eine andere Zoneneinteilung um 22 % senken ließen. Und im Order-to-Cash-Prozess deckt Process Mining auf, wo Rechnungen verspätet ausgestellt werden – ein stiller Liquiditätsverlust, der sich beheben lässt.

Vertiefung: Disposition & Soll-Ist
Vertiefung: Lager & Order-to-Cash

Die Einführung

In drei Phasen zu ersten Erfolgen

Die Einführung gelingt schrittweise: In der ersten Phase (0–3 Monate) liefern Discovery und ein Pilot an einem volumenstarken Prozess die größten Ineffizienzen samt Einsparpotenzial. In der zweiten (3–12 Monate) entstehen Dateninfrastruktur, ein zentrales Event-Log-Repository und Governance. In der dritten (ab 12 Monate) kommen prädiktive Modelle und Echtzeitfähigkeit hinzu.

Entscheidend ist der verantwortungsvolle Umgang mit den Daten. Die Verarbeitung personenbezogener Mitarbeiterdaten verlangt eine klare Rechtsgrundlage, und in Deutschland ist der Betriebsrat nach § 87 Betriebsverfassungsgesetz zu beteiligen. Wo möglich, sollten Analysen auf anonymisierten Daten beruhen – das stärkt Akzeptanz und senkt rechtliche Risiken.

Vertiefung: Einführung und rechtssichere Datennutzung

Der erste Schritt

Wie Unternehmen anfangen

Der rote Faden über alle Abschnitte: Process Mining macht sichtbar, was in den Prozessen wirklich passiert – und schafft damit die Grundlage für Optimierung, die auf Fakten beruht statt auf Bauchgefühl. Nutzbar wird das, wenn ein Unternehmen mit einem klar umrissenen Prozess beginnt, dort einen sichtbaren ersten Erfolg erzielt und von dort ausbaut.

Genau diesen Weg begleitet STI Consulting – von der Auswahl des ersten Prozesses über die Datenanbindung bis zur Verankerung im laufenden Betrieb, inklusive der frühzeitigen Einbindung von Datenschutz und Mitbestimmung.