Prozessmonitoring

Prozessmonitoring bezeichnet die kontinuierliche Beobachtung, Messung und Auswertung der Ausführung von Geschäftsprozessen. Ziel ist es, Leistungskennzahlen zu überwachen, Abweichungen von Vorgaben zu erkennen, Compliance sicherzustellen und die Prozessleistung über die Zeit zu verbessern. Es dient sowohl der operativen Steuerung als auch der Prozessoptimierung und lässt sich auf verschiedene Anwendungsbereiche wie Produktion, Logistik, Finanzen oder IT-Operations anwenden.

Datenquellen für das Prozessmonitoring umfassen ERP-, CRM- und BPM-Systeme, Manufacturing Execution Systeme (MES), Logdateien sowie Schnittstellen zwischen Systemen. Die Analyse stützt sich auf Event-Logs, Transaktionsdaten und strukturierte Prozessdaten. Typische Methoden sind Echtzeit-Überwachung, Prozessmining-Analytik, Anomalieerkennung und Forecasting. Prozessmining wandelt Rohdaten in modellierbare Prozesspfade und Abfolge von Aktivitäten um, um Engpässe, Abweichungen und templatisierte Abläufe sichtbar zu machen.

Wichtige Kennzahlen (KPIs) umfassen Durchlaufzeiten (cycle time), Bearbeitungsraten, Ressourcenauslastung, Kosten pro Fall, Fehlerraten und die Konformität zu definierten SLAs. Die Ergebnisse werden in Dashboards, Berichten und Alarmregeln visualisiert, wobei automatisierte Benachrichtigungen bei Überschreitungen von Grenzwerten ausgelöst werden.

Herausforderungen des Prozessmonitorings sind Datenqualität und -integrität, Interoperabilität verschiedener Systeme, Datenschutz und Compliance, Skalenbarkeit, Modell- und Datenverschiebung (Drift) sowie das Management der Veränderungen durch Prozessverbesserungen. Eine klare Governance, definierte Rollen (Prozessverantwortliche, Data Scientists, Analysts) und ein konsistentes Data-Management sind entscheidend für nachhaltige Ergebnisse. Prozessmonitoring ist eng mit BPM und Process Mining verbunden und unterstützt evidenzbasierte Prozesssteuerung.