Process Mining und KI: Geschäftsprozesse aus Event Logs heraus verbessern
Wer Abläufe über Interviews und Workshops erhebt, sieht meist den vorgesehenen Weg, kaum aber die Umwege, die in ERP- und Ticketsystemen tatsächlich passieren. Dieses Tagesseminar zeigt, wie Process Mining aus Event Logs ein belastbares Ist-Bild erzeugt, wie ML-Modelle Durchlaufzeiten und SLA-Verletzungen vorhersagen und wie KI Entwürfe für Soll-Prozesse liefert. Jeder Abschnitt endet mit einer Übung, vom Deuten eines Process-Mining-Dashboards bis zur Konzeption eines Automatisierungsfalls. Aus dem Tag nehmen Sie eine priorisierte Liste eigener Optimierungsvorhaben mit.
- Dauer1 Tag
- OrtBei Ihnen vor Ort oder live-online
- TeilnehmendeNur Ihr Team, keine offenen Termine
- BereichBüro, Organisation & IT, KI-Strategie & Grundlagen, Qualität, Sicherheit & Compliance
Für wen
Prozessmanagerinnen und Prozessmanager, Organisationsentwicklung, Business Analysts sowie Verantwortliche für die digitale Transformation, die Geschäftsprozesse mit KI datenbasiert analysieren und weiterentwickeln wollen.
KI-Tagesseminar · 1 Tag
Prozesse aus Systemdaten lesen, Abweichungen vorhersagen und Soll-Modelle entwerfen
Das nehmen Sie mit
- Ein Verständnis dafür, wie Event Logs, Process-Mining-Tools und ML-Modelle zusammen ein Ist-Bild und Prognosen liefern
- Übung im Lesen von Process-Mining-Dashboards und im Deuten von Prozessabweichungen
- Ein skizzierter Automatisierungsfall, der RPA, KI und Workflow-Systeme verbindet
- Eine nach Reifegrad und Nutzen geordnete Liste eigener Optimierungsvorhaben
Ablauf
- Teil 1
Modul 1 – Ausgangslage: Was Interviews und Prozesslandkarten nicht zeigen
- Grenzen der Handaufnahme: Workshops und Whiteboard-Modelle bilden den Soll-Weg ab, selten die gelebten Umwege
- Was KI-gestützte Prozessanalyse anders macht: Systemdaten auswerten statt Erinnerungen der Beteiligten
- Einsatzfelder: Medienbruchanalyse, Variantenvielfalt sichtbar machen, Bottleneck-Erkennung bei Freigaben
- Übung: Aus Kandidaten wie Rechnungsfreigabe oder Auftragsanlage die Prozesse auswählen, die sich für KI eignen
- Teil 2
Modul 2 – Process Mining: Event Logs lesen und auswerten
- Das Grundprinzip: Aus Event Logs mit Fall-ID, Aktivität und Zeitstempel entsteht ein Prozessmodell
- Welche Daten vorliegen müssen und welche Tools sie verarbeiten, etwa Celonis oder ProM
- Ist-Analyse über verzweigte Prozesslandschaften hinweg, z. B. Order-to-Cash über mehrere Systeme
- Übung: Ein Process-Mining-Dashboard lesen und daraus Schleifen, Varianten und Wartezeiten ableiten
- Teil 3
Modul 3 – Prognose: Abweichungen erkennen, bevor ein Fall eskaliert
- Mit ML-Modellen aus abgeschlossenen Fällen den weiteren Verlauf offener Fälle vorhersagen
- Predictive Process Monitoring als Grundlage für Entscheidungen im laufenden Vorgang
- Was sich vorhersagen lässt: Durchlaufzeiten, drohende Eskalationen und SLA-Verletzungen
- Übung: In vorbereiteten Fallbeispielen Prozessabweichungen analysieren und Ursachen benennen
- Teil 4
Modul 4 – Gestaltung: Soll-Prozesse modellieren und Ausnahmen automatisieren
- Generative Modellierung: KI schlägt Soll-Prozesse vor, z. B. bei Reorganisation oder Digitalisierungsplanung
- Ist- und Zielprozess nebeneinanderlegen und die Unterschiede einordnen
- Übung: Mehrere Modellvarianten mit KI-Unterstützung gegenüberstellen und bewerten
- RPA und KI im Verbund: feste Regeln, lernende Komponenten und deren Umsetzung im Ablauf
- Anbindung an Workflow-Systeme und Business Rules Engines
- Einsatzfelder: automatisierte Ausnahmebehandlung und Self-Service-Prozesse, etwa Adressänderungen durch Kunden
- Übung: Für eine wiederkehrende Ausnahme einen Automatisierungsfall mit KI-Anteil entwerfen
- Teil 5
Modul 5 – Steuerung: Verantwortung, Reifegrad und eigene Vorhaben
- Wer einen Prozess verantwortet, wenn KI Prognosen und Gestaltungsvorschläge beisteuert
- Reifegradmodelle als Standortbestimmung und die daraus abgeleiteten Umsetzungsstrategien
- KPI-basierte Steuerung und kontinuierliche Prozessverbesserung auf laufend aktualisierter Datenbasis
- Übung: Die eigenen Optimierungsvorhaben sichten und mithilfe von KI in eine Reihenfolge bringen
VoraussetzungenSie haben fundierte Kenntnisse im Geschäftsprozessdesign, etwa BPMN, E2E-Prozesse und KPI-Steuerung, und Interesse an datenbasierten Methoden. Programmieren müssen Sie nicht.
AbschlussTeilnahmezertifikat und digitales Badge