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Die Logistikbranche kämpft mit fragilen Lieferketten und steigendem Kostendruck. Process Mining hilft, Einsparpotenziale zu identifizieren. Die Technologie nutzt vorhandene IT-Daten und IoT-Sensoren, um Abläufe zu visualisieren und zu optimieren – ganz ohne aufwändige manuelle Analysen.
Die Logistikbranche steht vor beispiellosen Herausforderungen: Globale Lieferketten werden durch unvorhersehbare Marktbedingungen und geopolitische Unsicherheiten immer fragiler. Der wirtschaftliche Druck wächst, und Unternehmen müssen ihre Prozesse effizienter gestalten, um Betriebskosten zu senken und wettbewerbsfähig zu bleiben. Und auch der Fachkräftemangel erfordert es, durch Digitalisierung und Automatisierung effizientere Prozesse zu schaffen, um als attraktiver Arbeitgeber wahrgenommen zu werden. Logistikmanager stehen in dieser Situation vor komplexen Anforderungen, wie der Diversifizierung und Stabilisierung der Lieferketten und der Notwendigkeit, auf kurzfristige Änderungen zu reagieren.
Process Mining spürt ineffiziente Abläufe auf
Unternehmen haben grundsätzlich mehrere Möglichkeiten, Einnahmen zu generieren. Die naheliegendste ist die Steigerung des Umsatzes. In wirtschaftlich angespannten Zeiten schaut das Management in der Regel stärker als sonst auf mögliches Einsparpotenzial bei den Ausgaben und bei den internen Prozessen. Ziel dabei ist es, die Betriebskosten zu senken und so das Ergebnis zu verbessern. Hierzu kann Process Mining einen entscheidenden Beitrag leisten.
Process Mining ist eine Technologie, die Unternehmen hilft, ihre Arbeitsabläufe besser zu verstehen und zu optimieren. Sie nutzt Daten aus bestehenden IT-Systemen, um Abläufe wie die Paketzustellung oder Lagerprozesse genau zu analysieren, zu visualisieren und zu optimieren. Dabei werden digitale „Spuren“ ausgelesen, die zeigen, wie die Prozesse tatsächlich ablaufen – oft anders als geplant. Diese Erkenntnisse helfen, Engpässe zu erkennen, Zeit zu sparen und Kosten zu senken, ohne tief in technische Details einzusteigen. So können ineffiziente Abläufe schnell identifiziert und gezielt verbessert werden. Dies ist ein entscheidender Vorteil in wirtschaftlich unsicheren Zeiten. Die Technologie schafft Transparenz und ermöglicht eine datenbasierte Entscheidungsfindung, die Unternehmen dabei unterstützt, wirtschaftlich stabil zu bleiben.
Process Mining im Vergleich zu klassischen Methoden
Die zentrale Herausforderung bei Six Sigma und ähnlichen bekannten Methoden zur Prozessverbesserung ist die zeit- und ressourcenintensive Datenerhebung. Process Mining scheint dieses Problem nun technologisch gelöst zu haben. Durch den direkten Zugriff auf die in IT-Systemen ohnehin vorhandenen Daten sind langwierige manuelle Datensammlungen nicht mehr erforderlich. Das bedeutet, dass Initiativen zur Prozessverbesserung jetzt schneller auf einer objektiven Grundlage durchgeführt werden können. Process Mining ergänzt und verstärkt den Business-Process-Management-Ansatz (BPM) der kontinuierlichen Optimierung, indem es eine höhere Transparenz über Prozesse bietet. Process Mining ergänzt die analogen Methoden des BPM durch eine kontinuierliche Überwachung und Optimierung dieser Prozesse auf aktueller Datenbasis. Dies macht das Prozessmanagement anpassungsfähiger und effektiver.
Megatrend in der Logistik: IoT als Key Enabler des Process Minings
Die Logistikbranche erlebt aktuell zahlreiche Megatrends, die die Branche nachhaltig verändern werden. Einer dieser Megatrends ist die zunehmende Integration von IoT-Technologien, die einen bedeutenden Hebel für den Einsatz von Process Mining darstellt. Dank der zunehmenden Nutzung von IoT in der Logistik können Unternehmen immer mehr relevante Datenpunkte in Echtzeit zu erfassen und dadurch Prozesse transparenter machen. Ob es sich um die Überwachung der Temperatur in der Kühlkette, das Flottenmanagement oder die Aufenthaltsdauer von Containern an bestimmten Orten handelt – IoT eröffnet neue Möglichkeiten für die Prozessanalyse und liefert Echtzeitdaten über logistische Abläufe. Diese Daten ergänzen den datengetriebenen Ansatz des Process Minings und tragen dazu bei, bestehende Datenlücken zu schließen.
in eine bestehende IT-Landschaft (Quelle Eraneos Germany GmbH).
End-to-End datengetriebener Blick: Optimierungspotenziale erkennen
Mit einem End-to-End datengetriebenen Blick lassen sich logistische Kernprozesse besser verstehen und gezielt optimieren. Dabei kann man zwei typische Use-Case-Domänen im Process Mining unterscheiden: analytische und operative Anwendungsfälle.
Ein Beispiel für einen analytischen Use Case ist die Verknüpfung von Logistikprozessen mit Kundenbeschwerden. Die Analyse dieser Zusammenhänge hilft dabei, die Ursachen für Beschwerden zu identifizieren und gezielt zu beseitigen. Dabei können Unternehmen spezifische Ursachen dank Process Mining erkennen, wie etwa Ereignisse, die nicht passieren sollten oder sich wiederholen, Aktivitäten, die in der falschen Reihenfolge ausgeführt werden oder niedrige Automatisierungsraten. Auf Grundlage solcher Erkenntnisse lassen sich gezielt Maßnahmen zur Verbesserung der Prozessqualität ergreifen. Üblicherweise können die identifizierten Probleme und Ursachen dann operativ oder „im Produkt“ gelöst werden. Operative Lösungen passen die Arbeitsweisen an. Lösungen im Produkt sind Anforderungen, die an das Produkt- oder Applikationsteam weitergegeben werden, um die Prozessqualität nachhaltig zu verbessern.
Ein operativer Use Case hingegen zeigt, wie Mitarbeitende in der Logistik durch Echtzeiteinblicke in die relevanten Prozesse profitieren. Diese Echtzeitanalysen ermöglichen dann die Reaktion auf sich entwickelnde Situationen. Beispiele sind der Umschlag ankommender Frachten oder die Bearbeitung von Frachtpapieren, indem Ressourcen optimiert werden oder Mitarbeitende direkt Einfluss auf Fehler im Prozess nehmen können. Insbesondere der operative Bereich profitiert stark davon, dass Echtzeitdaten immer häufiger verfügbar sind. Denn durch sie lassen sich Einblicke in Prozesse direkt in Handlungen umsetzen.
Das Zusammenspiel von IoT und Process Mining liefert die Grundlage für tiefgehende Analysen, die sowohl strategische als auch operative Optimierungspotenziale offenlegen und dadurch eine kontinuierliche Verbesserung ermöglichen.
Zusammenfassung und Ausblick
Process Mining ist eine Schlüsseltechnologie, die Logistikunternehmen durch wirtschaftlich unsichere Zeiten führt. Es ermöglicht datenbasierte Entscheidungen, verbessert die Effizienz und hilft, auf Marktveränderungen schneller zu reagieren. Gleichzeitig muss Process Mining als Bestandteil eines übergreifenden Prozessmanagements betrachtet werden. Es stellt für Unternehmen eine zentrale Fähigkeit bereit, um Prozesse transparent zu machen und datenbasiert kontinuierliche Verbesserungen voranzutreiben.
Mit der fortschreitenden Digitalisierung und der zunehmenden Integration von IoT-Daten wird Process Mining in der Logistik immer relevanter werden. IoT-Daten tragen dazu bei, bestehende Datenlücken zu schließen und schaffen eine Grundlage für präzisere, datengetriebene Entscheidungen. Die Zukunft wird geprägt sein von einer noch stärkeren Vernetzung und der Fähigkeit, Prozesse End-to-End zu steuern und stetig zu verbessern. Logistikunternehmen sollten Process Mining daher strategisch als Teil ihrer digitalen Transformation betrachten. So bleiben sie auch auf rauher See langfristig widerstandsfähig und wettbewerbsfähig.
