Die Process Mining Services von Metanow schließen die Lücke zwischen Ihrer geplanten Strategie und deren tatsächlicher Umsetzung.
Die Process Mining Services von Metanow schließen die Lücke zwischen Ihrer geplanten Strategie und deren tatsächlicher Umsetzung.
Algorithmische Rekonstruktion der Betriebsrealität anhand vorhandener Ereignisprotokolldaten. Wir validieren Ihren Ist-Zustand, bevor wir die Soll-Lösung entwerfen.
Logikextraktion: Wir analysieren Rohdaten aus Ereignisprotokollen Ihres ERP-, CRM- oder Legacy-Systems, um eine objektive Prozesslandkarte zu erstellen. Dabei verzichten wir auf Interviews und nutzen stattdessen Zeitstempel und Transaktions-IDs.
Validierung der Governance: Wir vergleichen Ihre dokumentierten Standardarbeitsanweisungen mit dem tatsächlichen Datenfluss. Dadurch werden alle Fälle hervorgehoben, in denen die Ausführung vom vorgesehenen Ablauf abweicht.
Zykluszeitmessung: Wir quantifizieren die genaue Dauer jedes einzelnen Schrittes. Wir isolieren Phasen, in denen Fälle stagnieren, und identifizieren Ressourcenengpässe, Systemlatenz oder gebundenes Kapital.
Logische Optimierung: Gemäß ITIL eliminieren wir Verschwendung bereits vor der Codeentwicklung. Wir entfernen redundante Schleifen und nicht wertschöpfende Schritte, um eine hochpräzise KI- oder RPA-Implementierung zu gewährleisten.
Logikextraktion: Wir analysieren Rohdaten aus Ereignisprotokollen Ihres ERP-, CRM- oder Legacy-Systems, um eine objektive Prozesslandkarte zu erstellen. Dabei verzichten wir auf Interviews und nutzen stattdessen Zeitstempel und Transaktions-IDs.
Validierung der Governance: Wir vergleichen Ihre dokumentierten Standardarbeitsanweisungen mit dem tatsächlichen Datenfluss. Dadurch werden alle Fälle hervorgehoben, in denen die Ausführung vom vorgesehenen Ablauf abweicht.
Zykluszeitmessung: Wir quantifizieren die genaue Dauer jedes einzelnen Schrittes. Wir isolieren Phasen, in denen Fälle stagnieren, und identifizieren Ressourcenengpässe, Systemlatenz oder gebundenes Kapital.
Logische Optimierung: Gemäß ITIL eliminieren wir Verschwendung bereits vor der Codeentwicklung. Wir entfernen redundante Schleifen und nicht wertschöpfende Schritte, um eine hochpräzise KI- oder RPA-Implementierung zu gewährleisten.
Eingabe: Sichere, schreibgeschützte Verbindung zu Kernsystemen (SQL, REST-APIs oder CSV-Dateien).
Logik: Wir ordnen Fall-IDs und Zeitstempel über verschiedene Systeme hinweg zu und folgen dabei dem ITIL-Prinzip „Start Where You Are“.
Ausgabe: Ein normalisiertes Ereignisprotokoll, bereit zur algorithmischen Verarbeitung.
Eingabe: Das normalisierte Ereignisprotokoll.
Logik: Algorithmen rekonstruieren den Ablauf anhand von Zeitstempeln und erstellen ein „Spaghetti-Diagramm“, das Schleifen, Nacharbeiten und Abweichungen visualisiert.
Ausgabe: Eine objektive Ist-Prozesslandkarte, die die tatsächliche Betriebssituation mit der Standardarbeitsanweisung (SOP) vergleicht.
Die Eingabe: Prozesslandkarte „Ist“ vs. „Zielmodell“ (Standardarbeitsanweisung).
Die Logik: Wir legen das geplante Design den Ist-Daten gegenüber, um den Prozentsatz der Fälle zu berechnen, die gegen die Governance-Regeln verstoßen.
Die Ausgabe: Ein „Compliance-Gap-Bericht“, der Risiken und Schwachstellen quantifiziert.
Eingabe: Zykluszeitdaten zwischen Knoten.
Logik: Wir ermitteln exakte Wartezeiten und Ressourcenauslastung, um „technische Schulden“ oder manuelle Reibungsverluste zu identifizieren.
Ausgabe: Eine Heatmap der Ineffizienzen, priorisiert nach wirtschaftlichen Auswirkungen (z. B. Verzögerungskosten).
Die Eingabe: Validierte Ineffizienzen.
Die Logik: Wir optimieren den Workflow, um zunächst Engpässe zu beseitigen. Erst dann definieren wir Spezifikationen für Automatisierung oder KI-Agenten.
Das Ergebnis: Ein technisches Spezifikationsdokument, das sicherstellt, dass Code nur für einen validierten Prozess geschrieben wird.
Eingabe: Sichere, schreibgeschützte Verbindung zu Kernsystemen (SQL, REST-APIs oder CSV-Dateien).
Logik: Wir ordnen Fall-IDs und Zeitstempel über verschiedene Systeme hinweg zu und folgen dabei dem ITIL-Prinzip „Start Where You Are“.
Ausgabe: Ein normalisiertes Ereignisprotokoll, bereit zur algorithmischen Verarbeitung.
Eingabe: Das normalisierte Ereignisprotokoll.
Logik: Algorithmen rekonstruieren den Ablauf anhand von Zeitstempeln und erstellen ein „Spaghetti-Diagramm“, das Schleifen, Nacharbeiten und Abweichungen visualisiert.
Ausgabe: Eine objektive Ist-Prozesslandkarte, die die tatsächliche Betriebssituation mit der Standardarbeitsanweisung (SOP) vergleicht.
Die Eingabe: Prozesslandkarte „Ist“ vs. „Zielmodell“ (Standardarbeitsanweisung).
Die Logik: Wir legen das geplante Design den Ist-Daten gegenüber, um den Prozentsatz der Fälle zu berechnen, die gegen die Governance-Regeln verstoßen.
Die Ausgabe: Ein „Compliance-Gap-Bericht“, der Risiken und Schwachstellen quantifiziert.
Eingabe: Zykluszeitdaten zwischen Knoten.
Logik: Wir ermitteln exakte Wartezeiten und Ressourcenauslastung, um „technische Schulden“ oder manuelle Reibungsverluste zu identifizieren.
Ausgabe: Eine Heatmap der Ineffizienzen, priorisiert nach wirtschaftlichen Auswirkungen (z. B. Verzögerungskosten).
Die Eingabe: Validierte Ineffizienzen.
Die Logik: Wir optimieren den Workflow, um zunächst Engpässe zu beseitigen. Erst dann definieren wir Spezifikationen für Automatisierung oder KI-Agenten.
Das Ergebnis: Ein technisches Spezifikationsdokument, das sicherstellt, dass Code nur für einen validierten Prozess geschrieben wird.
Business Intelligence (BI) ist statisch; Process Mining ist dynamisch. BI-Dashboards berichten, was passiert ist (z. B. „Umsatzrückgang um 10 %). Process Mining erklärt, warum und wie es dazu kam, indem es die Ereignisabfolge rekonstruiert (z. B. „Umsatzrückgang, da der Genehmigungsschritt im ERP-System 4 Tage länger dauert als in der Standardarbeitsanweisung (SOP) vorgeschrieben“). Wir gehen von Kennzahlen (KPIs) zur Ursachenanalyse über.
Die Automatisierung eines fehlerhaften Prozesses führt lediglich schneller zu fehlerhaften Ergebnissen. Gemäß dem ITIL-Prinzip „Optimieren und Automatisieren“ müssen wir zunächst Process Mining einsetzen, um Ineffizienzen (Schleifen, Nacharbeit, Verschwendung) zu identifizieren und zu beseitigen. Automatisierung wenden wir nur auf einen nachweislich effizienten Prozessablauf an.
Ja, indirekt. Wenn ein Transaktionszeitstempel von „Schritt A“ zu „Schritt C“ springt, ohne dass „Schritt B“ erfasst wurde, markiert der Mining-Algorithmus eine „Lücke“. Dies deutet in der Regel darauf hin, dass Vorgänge außerhalb des Systems ausgeführt werden (z. B. über Excel oder E-Mail). Wir erfassen diese Lücken, um festzustellen, wo Ihr System den Benutzer nicht ausreichend unterstützt.
Der ROI ergibt sich aus der sofortigen Abfallreduzierung. Wir ermitteln typischerweise Nacharbeitsquoten von 20–30 % in nicht optimierten Prozessen. Durch die Eliminierung dieser redundanten Schritte und die Sicherstellung der Compliance sinken die Kosten pro Transaktion deutlich, noch bevor neue Software angeschafft werden muss.
Nein. Wir orientieren uns am ITIL-Prinzip „Dort anfangen, wo Sie sind“. Process Mining ist eine nicht-invasive Schicht, die auf Ihrer bestehenden Infrastruktur aufsetzt. Wir extrahieren schreibgeschützte Protokolle aus Ihrem aktuellen ERP- oder CRM-System. Für die Diagnose ist keine Migration oder Systemersetzung erforderlich.
Wir benötigen drei spezifische Datenpunkte aus Ihren Ereignisprotokollen: eine Fall-ID (z. B. Bestellnummer), einen Aktivitätsnamen (z. B. „Bestellung genehmigt“) und einen Zeitstempel. Die meisten SQL-basierten Systeme (Odoo, SAP, Salesforce, ältere ERP-Systeme) generieren diese automatisch.
Wir wenden die Pseudonymisierung bereits an der Quelle an. Sensible Felder (Kundennamen, Mitarbeiter-IDs) werden vor der Verarbeitung gehasht oder tokenisiert. Die Algorithmen analysieren den Prozessablauf und die Zeitabläufe, nicht die Identität der beteiligten Personen.
Ja. Falls keine direkte API-Verbindung verfügbar ist, nutzen wir die Extraktion aus Textdateien (CSV/XLS) oder direkte SQL-Datenbankabfragen. Solange das System einen Transaktionsverlauf speichert, können wir den Prozessablauf rekonstruieren.
Der Standardzeitraum beträgt 2 bis 3 Wochen. Woche 1 dient der Datenextraktion und -validierung (Bereinigung der Protokolle). In Woche 2 und 3 erfolgen die algorithmische Analyse und die Erstellung des Ist-Prozessmodells.
Es beginnt als Diagnoseprojekt, funktioniert aber am besten als kontinuierliches Überwachungsinstrument. Sobald die Datenpipeline aufgebaut ist, können wir Dashboards zur kontinuierlichen Verbesserung einrichten, die Sie sofort alarmieren, wenn die Prozessausführung vom vereinbarten Standard abweicht.
Business Intelligence (BI) ist statisch; Process Mining ist dynamisch. BI-Dashboards berichten, was passiert ist (z. B. „Umsatzrückgang um 10 %). Process Mining erklärt, warum und wie es dazu kam, indem es die Ereignisabfolge rekonstruiert (z. B. „Umsatzrückgang, da der Genehmigungsschritt im ERP-System 4 Tage länger dauert als in der Standardarbeitsanweisung (SOP) vorgeschrieben“). Wir gehen von Kennzahlen (KPIs) zur Ursachenanalyse über.
Die Automatisierung eines fehlerhaften Prozesses führt lediglich schneller zu fehlerhaften Ergebnissen. Gemäß dem ITIL-Prinzip „Optimieren und Automatisieren“ müssen wir zunächst Process Mining einsetzen, um Ineffizienzen (Schleifen, Nacharbeit, Verschwendung) zu identifizieren und zu beseitigen. Automatisierung wenden wir nur auf einen nachweislich effizienten Prozessablauf an.
Ja, indirekt. Wenn ein Transaktionszeitstempel von „Schritt A“ zu „Schritt C“ springt, ohne dass „Schritt B“ erfasst wurde, markiert der Mining-Algorithmus eine „Lücke“. Dies deutet in der Regel darauf hin, dass Vorgänge außerhalb des Systems ausgeführt werden (z. B. über Excel oder E-Mail). Wir erfassen diese Lücken, um festzustellen, wo Ihr System den Benutzer nicht ausreichend unterstützt.
Der ROI ergibt sich aus der sofortigen Abfallreduzierung. Wir ermitteln typischerweise Nacharbeitsquoten von 20–30 % in nicht optimierten Prozessen. Durch die Eliminierung dieser redundanten Schritte und die Sicherstellung der Compliance sinken die Kosten pro Transaktion deutlich, noch bevor neue Software angeschafft werden muss.
Nein. Wir orientieren uns am ITIL-Prinzip „Dort anfangen, wo Sie sind“. Process Mining ist eine nicht-invasive Schicht, die auf Ihrer bestehenden Infrastruktur aufsetzt. Wir extrahieren schreibgeschützte Protokolle aus Ihrem aktuellen ERP- oder CRM-System. Für die Diagnose ist keine Migration oder Systemersetzung erforderlich.
Wir benötigen drei spezifische Datenpunkte aus Ihren Ereignisprotokollen: eine Fall-ID (z. B. Bestellnummer), einen Aktivitätsnamen (z. B. „Bestellung genehmigt“) und einen Zeitstempel. Die meisten SQL-basierten Systeme (Odoo, SAP, Salesforce, ältere ERP-Systeme) generieren diese automatisch.
Wir wenden die Pseudonymisierung bereits an der Quelle an. Sensible Felder (Kundennamen, Mitarbeiter-IDs) werden vor der Verarbeitung gehasht oder tokenisiert. Die Algorithmen analysieren den Prozessablauf und die Zeitabläufe, nicht die Identität der beteiligten Personen.
Ja. Falls keine direkte API-Verbindung verfügbar ist, nutzen wir die Extraktion aus Textdateien (CSV/XLS) oder direkte SQL-Datenbankabfragen. Solange das System einen Transaktionsverlauf speichert, können wir den Prozessablauf rekonstruieren.
Der Standardzeitraum beträgt 2 bis 3 Wochen. Woche 1 dient der Datenextraktion und -validierung (Bereinigung der Protokolle). In Woche 2 und 3 erfolgen die algorithmische Analyse und die Erstellung des Ist-Prozessmodells.
Es beginnt als Diagnoseprojekt, funktioniert aber am besten als kontinuierliches Überwachungsinstrument. Sobald die Datenpipeline aufgebaut ist, können wir Dashboards zur kontinuierlichen Verbesserung einrichten, die Sie sofort alarmieren, wenn die Prozessausführung vom vereinbarten Standard abweicht.
Wir nehmen Ihre Daten in unseren Datenschutzrichtlinie.
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