Prozessdaten in Aktion bringen

Engpässe aufdecken, Varianten reduzieren und Compliance verbessern

Den Goldschatz in den eigenen Daten entdecken

Aktuelle Herausforderungen:

Skalierungs­engpässe

Fachkräfte verbringen 19% ihrer Zeit mit der Suche und Sammlung extern verfügbarer Informationen

Qualitäts­rückstände

3.1 Billionen Dollar pro Jahr werden in den USA für die schlechte Datenqualität und den Mangel an aussagekräftigen Erkenntnissen ausgegeben

Wartungs­kosten

Unternehmen, die datengestützte Entscheidungsfindung einsetzen, weisen eine um 5-6% höhere Leistung und Produktivität auf

Von der Prozess­spekulation zur datengestützten Optimierung

Scheer PAS Process Mining & Analysis erstellt einen faktenbasierten Überblick darüber, wie Ihre Prozesse tatsächlich in SAP und den umgebenden Systemen ablaufen. Anstatt sich auf Workshops und statische Dokumentationen zu verlassen, erhalten Sie Belege aus Ereignisdaten: reale Prozesspfade, tatsächliche Durchlaufzeiten und Abweichungen vom Standard. Diese Erkenntnisse fließen dann in gezielte Verbesserungen und Automatisierungen ein.

1. Verbindung von Ereignisdaten zwischen SAP und umgebenden Systemen

Scheer PAS kann prozessrelevante Ereignisdaten aus SAP (sowohl ECC als auch S/4HANA) und Nicht-SAP-Anwendungen wie CRM, Ticketing, WMS, Partnerportalen und kunden­spezifischen Systemen erfassen. Das Ziel ist eine einzige analytische Ansicht des End-to-End-Prozesses anstatt isolierter Systemberichte.

2. Entdecken Sie den tatsächlichen Prozessablauf (nicht den angenommenen)

Anhand von Ereignisprotokollen rekonstruiert die Plattform den Prozess so, wie er in der Realität ausgeführt wird, und zeigt die dominanten Pfade und die Vielfalt der Varianten. Dies ersetzt die Dokumentation auf Basis von „bestmöglichen Vermutungen“ durch ein objektives Prozessmodell, auf das sich die Beteiligten schnell einigen können.

3. Engpässe, Nacharbeiten und Variantentreiber analysieren

Scheer PAS zeigt auf, wo Zeit und Kosten anfallen: wiederholte Übergaben, sich wiederholende Genehmigungen, Nacharbeiten nach Fehlerkorrekturen und Prozessabschnitte, die die SLAs regelmäßig überschreiten. Die Analyse geht dann über eine einzelne durchschnittliche Zykluszeit hinaus, indem Standardfälle von Ausnahmemustern getrennt werden.

4. Überprüfen Sie die Konformität und Abweichungen bei der Einhaltung von Oberflächen­anforderungen

Vergleichen Sie die tatsächliche Ausführung mit Ihrem Zielprozess (Richtlinien, Standardarbeitsanweisungen oder Governance-Modelle). Auf diese Weise werden Abweichungen messbar: So kann sofort erkannt werden, wo Schritte übersprungen, in falscher Reihenfolge oder ohne erforderliche Kontrollen ausgeführt werden. Dies sorgt für Audit-Bereitschaft und reduziert operative Risiken.

5. Verbesserungen priorisieren und Automatisierung mit Evidenz vorantreiben

Erkenntnisse werden in Maßnahmen umgesetzt: Welche Varianten sollen standardisiert, welche Entscheidungspunkte neu gestaltet und welche Aufgaben sind stabil genug, um automatisiert zu werden? Für viele Unternehmen wird Process Mining zum „Priorisierungs­motor“ für die Prozessautomatisierung. Daher beginnt die Automatisierung mit den Chancen, die den höchsten Wert und das geringste Risiko bieten.

Messbare Vorteile & Ergebnisse

Key metric

Improvement

Impact

Prozesstransparenz

Eine einzige Quelle der Wahrheit für die tatsächliche Ausführung und Varianten über alle Systeme hinweg

Schnellere Abstimmung zwischen Business und IT; weniger „meinungsbasierte“ Workshops

Prozesslaufzeit

Engpässe und Nacharbeitsschleifen werden sichtbar und umsetzbar

10–30 % Verkürzung der Zykluszeit in priorisierten Prozessen (typischer Projektzielbereich; Validierung über Baseline)

Operativer Aufwand

Der Aufwand verlagert sich von der manuellen Datenerfassung hin zur Entscheidungsfindung und Umsetzung.

Kürzere Analysephasen; höherer Verbesserungsdurchsatz pro Quartal

Compliance & Auditfähigkeit

Abweichungen und Kontrollbrüche werden kontinuierlich und nicht erst zu spät erkannt.

Reduzierter Aufwand für die Auditvorbereitung; weniger Überraschungen bei der Compliance

Automation ROI

Automatisierungskandidaten werden anhand von Häufigkeit, Stabilität und Wert ausgewählt.

Höhere Erfolgsquote für Automatisierungsprogramme; weniger Automatisierungen, die auf Randfällen basieren

Sicheres Deployment von Process Mining & Analyse

Scheer PAS wird in der Regel schrittweise und ohne Unterbrechungen eingeführt, denn es baut auf Ihren bestehenden Systemen und Protokollen auf, anstatt operative Anwendungen zu ersetzen. Die meisten Unternehmen beginnen mit einem Prozess mit hoher Wirkung, weisen den Wert anhand von Basis-KPIs nach und erweitern dann den Umfang des Process Mining um verschiedene Funktionen und Regionen.

Typische Vorgehensweise

1

Prozessauswahl und KPI-Basiswerte

Wählen Sie einen Prozess mit hohem Volumen, hohem SLA-Druck oder wiederkehrenden Compliance-Fragen aus (z. B. Purchase-to-Pay, Order-to-Cash, Incident Management). Definieren Sie Basis-KPIs wie Durchlaufzeit, Nacharbeitsquote, Touchless-Rate und Ausnahmenhäufigkeit.

2

Datenintegration und Ereignisprotokoll­bereitschaft

Verbinden Sie SAP- und Nicht-SAP-Quellen und definieren Sie Ereignis-Semantiken (Fall-ID, Aktivitäten, Zeitstempel, Schlüsselattribute). Stellen Sie sicher, dass die Datenqualitätsregeln eindeutig sind, damit die Ergebnisse vertrauenswürdig sind.

3

Discovery, Konformität und Ursachenanalyse

Erstellen Sie das tatsächliche Ausführungsmodell, identifizieren Sie dominante Varianten und quantifizieren Sie Engpässe und Abweichungen. Stimmen Sie die Ergebnisse mit den Prozess­verantwortlichen und Compliance-Akteuren ab.

4

Kontinuierlich verbessern, automatisieren und überwachen

Verwandeln Sie Erkenntnisse in einen priorisierten Änderungsstapel: Standardisierung, Richtlinien­anpassungen, Neugestaltung von Arbeitsabläufen und Automatisierungs­möglichkeiten. Überwachen Sie weiterhin, um sicherzustellen, dass die Änderungen messbare Verbesserungen bringen und stabil bleiben.

Zeitrahmen, Skalierbarkeit und Governance

Erste Ergebnisse

Oft innerhalb weniger Wochen für einen ersten Prozess, abhängig von der Datenverfügbarkeit und der Qualität der Ereignisse

Skalierbarkeit

Erweiterbar über Prozesse, Regionen und Systeme hinweg, sobald das Ereignisdatenmuster festgelegt ist

Governance

Klare Zuständigkeiten für KPI-Definitionen, Datenzuordnungen und Zielprozessstandards; überprüfbare Logik für Konformitätsprüfungen und Berichterstattung

"Im Zeitalter der agentenbasierten Automatisierung geht es beim Process Mining nicht mehr nur um Analyse – es ist das sensorische System für unsere KI-Agenten. Um autonome Prozesse sicher zu orchestrieren, benötigen Sie Echtzeit-Transparenz und Leitplanken, die nur integriertes Process Mining bieten kann."

Dr. Christian Linn, Head of Product Development 

Scheer PAS 

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