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Digital Twins: Warum KI und Process Mining zusammengehören
Unternehmen setzen auf Process Mining, um einen digitalen Zwilling ihrer Prozesse zu erstellen. In Kombination mit KI verbessern sie ihre Prognosefähigkeiten.
Der Begriff des Digital Twins entstand zu Beginn des 21. Jahrhunderts im Kontext des Internet of Things (IoT). Der Ursprung des digitalen Zwillings liegt in der Produktions- beziehungsweise Fertigungsbranche. Als virtuelles Abbild physischer Objekte ist er nahtlos mit seinem realen Gegenstück vernetzt und in Echtzeit synchronisiert.
Diese bidirektionale Verbindung ermöglicht es beiden, sich gegenseitig zu beeinflussen und zu steuern. Dabei bildet der digitale Zwilling nicht jedes Detail des Originals ab, sondern konzentriert sich auf die wesentlichen Merkmale, um seine spezifischen Aufgaben effizient zu erfüllen. Durch die Analyse von Echtzeitdaten dient er zur Optimierung von Prozessen, ermöglicht fundierte Entscheidungen und entwickelt dadurch das physische Objekt kontinuierlich weiter.
Digitale Zwillinge in Unternehmen: Von der Theorie zur Praxis
Digitale Zwillinge kommen inzwischen in vielen Bereichen vor. Ein Digital Twin of an Organization (DTO) ist eine virtuelle Darstellung der Funktionsweise eines Unternehmens. Unternehmen nutzen Process Mining, um einen digitalen Zwilling der Prozesse zu erstellen, die ihre gesamte Organisation unterstützen. Unsere Welt besteht aus Prozessen. Wenn Prozesse funktionieren, sind Unternehmen steuerbar.
Mithilfe von Process Mining, einer Technik zur Analyse, Überwachung und Optimierung von Geschäftsprozessen, können Unternehmen ihre gesamten End-to-End-Prozesse betrachten und so in Echtzeit ungeahnte Einblicke in alle Abläufe bekommen.
Die Kombination von digitalen Zwillingen mit künstlicher Intelligenz (KI) verbessert ihre Prognosefähigkeiten. KI analysiert riesige Datenmengen, um Erkenntnisse zu gewinnen und präzise Handlungsempfehlungen abzuleiten. KI-gestützte digitale Zwillinge machen Prozesse nicht nur effizienter und flexibler, sondern ermöglichen auch maßgeschneiderte Produktanpassungen an individuelle Kundenwünsche. Gleichzeitig bieten sie tiefere Einblicke in Abläufe, erkennen Fehler frühzeitig und beheben diese, bevor sie zu Problemen werden. Das Resultat: bessere Produkte, optimierte Prozesse und nachhaltige Wettbewerbsvorteile.
Die Erstellung eines KI-gestützten digitalen Zwillings erfordert jedoch Vorarbeiten. Daten sind dabei der wertvollste Rohstoff. Diese müssen extrahiert, gelesen und interpretiert werden. Ging man eine Zeit lang davon aus, dass KI sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten problemlos auswerten kann, zeigt die Praxis: Ohne Semantik, also das Verstehen und Interpretieren von Daten, stößt KI an ihre Grenzen. Ob Texte, Sprache oder andere Datenformate, erst durch Semantik können Maschinen Zusammenhänge und Feinheiten wirklich erfassen.
Eine moderne Process-Mining-Software kann als Enabler für den erfolgreichen Einsatz von KI-Modellen fungieren und für verlässliche Ergebnisse sorgen. Sie transformiert Prozessdaten in ein strukturiertes Format und verleiht ihnen logische Zusammenhänge. Diese semantisch angereicherten Daten bilden die ideale Grundlage für KI-Systeme, um präzisere, schnellere und gezieltere Ergebnisse zu liefern. Damit erweist sich Process Mining als Schlüsseltechnologie, um KI mit hochwertigen, strukturierten Daten zu versorgen – und avanciert zum entscheidenden Enabler für den digitalen Zwilling einer Organisation.
Process Mining deckt verborgene Optimierungspotenziale auf und unterstützt Unternehmen bei der Entscheidung, wo Veränderungen notwendig sind, zum Beispiel wo der Einsatz von KI-Technologien oder Automatisierung sinnvoll ist. Drei Faktoren stehen dabei im Mittelpunkt: Häufigkeit, Zeit und Komplexität. Diese Variablen werden kombiniert, um die besten Ansatzpunkte für Automatisierungs- und KI-Projekte zu identifizieren.
Mit diesem datengetriebenen Ansatz lassen sich Prioritäten klar definieren und Maßnahmen gezielt umsetzen. Der erste Fokus liegt auf den sogenannten Low-Hanging Fruits – Projekten mit hohem Nutzen bei geringem Aufwand. So wird die Effizienz gesteigert und Innovationen werden schnell vorangetrieben.
Von Process Mining zu Process Intelligence: Ein erweiterter Ansatz
Process Mining analysiert und visualisiert Geschäftsprozesse auf Basis historischer Daten. Es schafft Transparenz über tatsächliche Abläufe, identifiziert Abweichungen sowie Optimierungspotenziale und bildet damit die Grundlage für weiterführende Prozessverbesserungen.
Process Intelligence baut auf diesen Stärken auf und erweitert sie um Echtzeitdaten, Predictive Analytics, intelligente Automatisierung und KI-gestützte Erkenntnisse. Diese Weiterentwicklung ermöglicht es, Prozesse durch dynamische Anpassungen, Handlungsempfehlungen und Automatisierung kontinuierlich zu optimieren und proaktiv auf Veränderungen zu reagieren.
„ Mithilfe von Process Mining, einer Technik zur Analyse, Überwachung und Optimierung von Geschäftsprozessen, können Unternehmen ihre gesamten End-to-End-Prozesse betrachten und so in Echtzeit ungeahnte Einblicke in alle Abläufe bekommen.“
Constantin Wehmschulte, MEHRWERK
Während Process Mining primär vergangenheits- und gegenwartsbezogene Analysen bereitstellt, agiert Process Intelligence zukunftsorientiert und unterstützt datengetriebene Entscheidungen sowie Prozessautomatisierung.
Beide Technologien ergänzen sich ideal: Process Mining liefert die Datenbasis und Prozessmodelle, auf denen Process Intelligence aufbaut.
Durch die Kombination dieser Ansätze profitieren Unternehmen von End-to-End-Prozesstransparenz, datengestützter Prozessoptimierung und KI-gestützter Entscheidungsfindung. Das maximiert Effizienzgewinne, senkt Kosten und erleichtert die schnelle Einführung neuer Technologien.
Fazit: Prozessoptimierung der Zukunft
Mittelfristig werden Process Mining und KI immer mehr verschmelzen. Die KI fungiert dabei als Copilot, der den optimalen Weg vorschlägt. Process Mining schafft die notwendige Transparenz und Analysegrundlage, Process Intelligence hebt diesen Ansatz durch Echtzeitfähigkeit, KI-gestützte Erkenntnisse und prädiktive Modelle auf ein neues Niveau. Unternehmen profitieren von fundierteren Entscheidungen, gesteigerter Effizienz und der Fähigkeit, dynamisch auf Marktveränderungen zu reagieren.
Langfristig wird es keine KI ohne Process Mining und kein Process Mining ohne KI geben. Diese Technologien werden zunehmend zusammenwachsen und Unternehmen dabei unterstützen, ihre Prozesse zukunftssicher und flexibel zu gestalten.
Über den Autor:
Constantin Wehmschulte ist Geschäftsführer der MEHRWERK GmbH und Mitgründer von mpmX, einer Plattform für Process Excellence. Als Chief Product Officer gestaltet er eine der weltweit fortschrittlichsten Process Mining Lösungen und bringt dabei seine langjährige Expertise in der Datenanalyse sowie seine Leidenschaft für KI, Prozessoptimierung und Automatisierung ein. Sein Fokus liegt auf der Umsetzung innovativer Technologien in marktfähige Lösungen, die Unternehmen nachhaltig voranbringen.
Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.
