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Process Mining in Produktion und Logistik: Daten, Varianten und Grenzen

Process Mining zeigt reale Abläufe aus Systemereignissen. Aussagekräftig wird es erst, wenn Fallbegriff, Objektbeziehungen und Buchungslogik fachlich stimmen.

Kurzantwort

Case-ID, Aktivität und Zeitstempel bilden den klassischen Event Log. Produktions- und Logistikprozesse benötigen häufig zusätzlich eine objektzentrierte Sicht auf Aufträge, Materialien, Chargen und Lieferungen.

Was leistet Process Mining?

Process Mining rekonstruiert beobachtete Prozessabläufe aus Ereignisdaten und verbindet Prozessvarianten mit Zeiten, Mengen, Ressourcen und Abweichungen. Es kann Process Discovery, Conformance Checking, Performanceanalyse und operative Unterstützung umfassen.

Der Event Log ist ein fachliches Modell

Ein klassischer Event Log enthält mindestens Fallbezug, Aktivität und Zeitstempel. In Produktion und Logistik muss zusätzlich geklärt werden, was ein Fall ist. Kundenauftrag, Fertigungsauftrag, Material, Charge, Handling Unit und Lieferung stehen miteinander in Beziehung. Werden sie vorschnell auf eine einzige Case-ID reduziert, entstehen Duplikate oder Kontextverluste.

Process-Mining-Kette mit Qualitätsprüfung
  1. 01

    Frage

    Entscheidung und Systemgrenze

  2. 02

    Datenmodell

    Fälle, Objekte, Ereignisse

  3. 03

    Qualität

    Vollständigkeit und Semantik

  4. 04

    Analyse

    Varianten, Zeiten, Regeln

  5. 05

    Verifikation

    Ursache und Maßnahme

Datenqualität vor Prozessgrafik

  • Welche fachliche Bedeutung hat jeder Zeitstempel?
  • Werden Statusänderungen überschrieben oder historisiert?
  • Gibt es Dubletten, Stornos oder technische Wiederholungen?
  • Welche Ereignisse entstehen verspätet oder manuell?
  • Sind Zeitzonen und Reihenfolgen konsistent?
  • Fehlen Fälle, die den Prozess ohne Buchung durchlaufen?

Grenzen von Directly-Follows-Graphen

Ein Directly-Follows-Graph zeigt, welche Aktivität unmittelbar auf eine andere folgte. Parallelität, Schleifen und implizite Abhängigkeiten können dadurch missverständlich erscheinen. Werden seltene Knoten oder Kanten über Häufigkeitsschwellen ausgeblendet, verändert sich zudem das dargestellte Verhalten. Van der Aalst beschreibt diese Risiken im Fachbeitrag A practitioner's guide to process mining: Limitations of the directly-follows graph.

Vier Analyseebenen

EbeneFrageErgebnis
DiscoveryWelche Abläufe wurden beobachtet?Varianten und Prozessmodell
PerformanceWo entstehen Zeit und Bestand?Wartezeit, Durchlaufzeit, Engpassmuster
ConformanceWie weicht Ist von Regel oder Soll ab?Abweichungen mit Kontext
EnhancementWelche Zusatzdaten erklären Verhalten?Ursachenhypothesen und Segmente

Von der Korrelation zur Maßnahme

Ein Muster ist noch keine Ursache. Prozessverantwortliche prüfen, ob beispielsweise ein Lieferant, eine Schicht oder Produktgruppe wirklich die Abweichung erklärt oder nur gemeinsam mit einem dritten Einfluss auftritt. Maßnahmen erhalten Zielkennzahl und Kontrollgruppe beziehungsweise Vorher-Nachher-Logik.

Projektbezug: Process-Mining-Beratung, Wertstromanalyse, Event Log und Object-Centric Process Mining.

FAQ

Häufige Fragen

Welche drei Angaben braucht ein klassischer Event Log?

Eine Fall- oder Prozessinstanz, eine Aktivität und einen Zeitstempel. Weitere Attribute wie Ressource, Material oder Kosten erweitern die Analyse.

Warum ist die Case-ID in Produktionsprozessen schwierig?

Weil mehrere Objekte wie Auftrag, Material, Charge und Handling Unit interagieren. Eine einzige ID kann Beziehungen verlieren oder Ereignisse vervielfachen.

Zeigt ein Directly-Follows-Graph den vollständigen Prozess?

Ein Directly-Follows-Graph zeigt unmittelbare Nachbarschaften beobachteter Aktivitäten und kann Parallelität sowie Verhalten außerhalb von Filterschwellen missverständlich darstellen.

Ermittelt Process Mining automatisch Ursachen?

Es zeigt Muster und Zusammenhänge. Ursachen müssen mit Prozesswissen, Zusatzdaten und gegebenenfalls kontrollierten Veränderungen geprüft werden.

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