Process Mining im Mittelstand 2026: Celonis, SAP Signavio und UiPath im Einsatz

8 Min. Lesezeit

Process Mining ist im Mittelstand 2026 keine Exoten-Disziplin mehr, sondern ein konkretes Werkzeug, um Einkauf, Auftragsabwicklung und Service-Prozesse messbar zu machen. Celonis, SAP Signavio, UiPath und die Open-Source-Alternative Apromore haben den Aufwand für die Einführung deutlich reduziert. Die Frage für Mittelstands-IT-Leiter ist 2026 nicht mehr, ob Process Mining funktioniert, sondern an welcher Stelle der erste Durchlauf den größten Hebel für Durchlaufzeit und Betriebskosten freilegt.

VerwandtPredictive Analytics im ERP: Kundenlebenszyklus steuern  /  PSD3 im Mittelstand: Banking-APIs und Embedded Finance 2026

Was Process Mining 2026 im Mittelstand leistet

Was ist Process Mining? Process Mining ist eine Analysetechnik, die aus den Ereignisdaten operativer IT-Systeme wie ERP, CRM oder Ticket-Management den tatsächlichen Ablauf von Geschäftsprozessen rekonstruiert. Auf Basis von Case-IDs, Zeitstempeln und Aktivitäts-Typen macht das Verfahren Abweichungen zwischen Soll- und Ist-Prozess, Wartezeiten und Rückschleifen messbar, ohne dass Mitarbeiter manuelle Prozessdokumentation erzeugen.

Process Mining liest aus den Log-Daten der Kernsysteme heraus, wie ein Prozess wirklich läuft, nicht wie er im Handbuch steht. Aus einem ERP kommen Bestellungen, Buchungen, Freigaben und Lieferungen mit Zeitstempel, aus einem Ticket-System die Abfolge der Status-Wechsel, aus einem CRM die Anrufe, Angebote und Auftragsbestätigungen. Das Mining-Tool rekonstruiert daraus einen sogenannten Event Log und zeigt, welche Pfade Kunden, Bestellungen und Service-Tickets tatsächlich durchlaufen. Abweichungen zum Soll-Prozess, Wartezeiten, Rückschleifen und manuelle Zwischenschritte werden sichtbar, ohne dass jemand drei Wochen Workshops moderiert.

Für den Mittelstand ist entscheidend, dass die Einstiegshürde 2026 deutlich niedriger liegt als in den Vorjahren. Celonis hat mit dem Execution Management System eine Cloud-Lösung, die sich für mittelständische Volumen sauber skaliert. SAP Signavio ist für SAP-S/4HANA-Kunden oft der direktere Weg, weil die vorgefertigten Konnektoren ab Werk bereitstehen. UiPath Process Mining kombiniert das Mining mit einer Automation-Plattform, was den Sprung in die konkrete Prozessautomatisierung verkürzt. Apromore als Open-Source-Alternative ist für Unternehmen interessant, die im ersten Schritt Daten-Sensibilität und Infrastruktur-Hoheit bewahren wollen.

In den meisten Mittelstands-Projekten ist der erste Prozess, der unter die Lupe kommt, Purchase-to-Pay. Hier treffen sich drei Effekte auf einmal. Skonti verfallen, weil Freigaben länger brauchen als die Zahlungsziele. Bestellungen werden doppelt angelegt, wenn ein zweiter Mitarbeiter die erste nicht findet. Und die Anzahl der Rechnungen ohne vorhandenen Bestellbezug ist in vielen Häusern höher als die interne Kennzahl ausweist. Das Mining-Tool visualisiert diese Muster in wenigen Tagen, ohne dass der Einkauf oder die Buchhaltung eine eigene Analyse fahren.

Order-to-Cash ist der zweite typische Einstieg. Vom Kundenauftrag bis zum Zahlungseingang liegen in mittelständischen Fertigungsunternehmen häufig mehrere Wochen, mit Schleifen in Freigabe, Konfiguration und Logistik. Process Mining zeigt, an welcher Stelle die Durchlaufzeit wirklich entsteht. Oft ist es nicht die Produktion, sondern der Abschnitt zwischen Auftragsbestätigung und interner Freigabe, der sich über viele Tage zieht. Wer diese Zone quantifiziert, bekommt eine nüchterne Gesprächsgrundlage mit Vertrieb und Finanzbuchhaltung.

Welche Prozesse im Mittelstand zuerst gemint werden

Die Reihenfolge der Use Cases ist 2026 bei Mittelständlern deutlich stabiler geworden als noch vor zwei Jahren. Purchase-to-Pay steht fast immer an erster Stelle, gefolgt von Order-to-Cash und IT-Service-Management. Erst danach kommen Produktion, Instandhaltung und das Marketing-Funnel-Thema. Der Grund ist einfach: Die Datenqualität im ERP und im Ticket-System ist meist besser als die in den Produktions-Systemen. Die messbaren Effekte kommen schneller.

Ein mittelständischer Zulieferer aus dem Maschinenbau in Nordrhein-Westfalen hat Anfang 2026 Process Mining auf seinen Einkaufsprozess angesetzt. Innerhalb von sechs Wochen nach Go-Live wurde sichtbar, dass gut ein Drittel der Bestellanforderungen vier Tage oder länger auf eine Freigabe warteten, weil der Genehmiger im Standard-Pfad abwesend war und die Vertretungsregel zwar im Organigramm stand, aber nicht im Workflow. Die Lösung war keine Software-Investition, sondern eine Regeländerung im ERP. Das ist der typische Rhythmus: Ein Finding, das die Durchlaufzeit halbiert, ohne dass das Unternehmen einen zweiten Euro in Automatisierung investiert.

Order-to-Cash ist bei Handelsunternehmen und B2B-Dienstleistern der Haupt-Einstieg. Hier zeigt sich oft, dass die im Vertrieb versprochene Lieferzeit systematisch von der tatsächlichen abweicht, weil interne Schritte wie Kreditprüfung, technische Freigabe und Versand-Priorisierung in der Zeitplanung nicht abgebildet sind. Process Mining liefert für die Geschäftsleitung erstmals einen belastbaren Vergleich zwischen den Aussagen aus dem Vertrieb und dem operativen Ablauf. In den meisten Fällen führt das nicht zu einer Schuldzuweisung, sondern zu einer nüchternen Anpassung der Standard-Lieferzeiten oder zu einer Investition an einer konkreten Stelle, die vorher nicht als Engpass erkannt war.

IT-Service-Management ist der unterschätzte dritte Use Case. Mittelständische IT-Abteilungen verwalten regelmäßig zwischen fünfhundert und fünftausend Tickets pro Monat, mit klarer Statuslogik und Zeitstempel in Jira Service Management, ServiceNow oder Topdesk. Process Mining zeigt hier Eskalationspfade, Ticket-Ping-Pong zwischen Teams und die tatsächliche Einhaltung von SLA-Zusagen. Gerade bei der Migration von On-Premise auf Cloud-ITSM-Suiten lohnt sich ein Mining-Blick, weil sich Prozesse in dieser Phase ohnehin verändern und eine saubere Baseline Gold wert ist.

Im Servicemanagement gibt es zusätzlich einen Governance-Aspekt. Wer seine Tickets sauber gemint hat, erkennt Prozessinseln, die in der Praxis etabliert sind, aber im ITSM-Prozess-Handbuch nicht vorkommen. Das ist kein Alarmsignal, sondern oft pragmatische Anpassung durch die Mitarbeiter. Entscheidend ist die Frage, ob diese Abkürzungen ins offizielle Prozessmodell aufgenommen werden oder ob sie aus guten Gründen geschlossen werden. Process Mining gibt der Diskussion eine Faktengrundlage, die vorher fehlte.

Produktion und Instandhaltung sind in vielen Mittelstands-Projekten die zweite Welle. Hier liegen die Ereignisdaten oft in MES- und SCADA-Systemen, die nicht auf eine einheitliche Case-ID ausgelegt sind. Der Aufwand für die Datenvorbereitung ist spürbar höher. Dafür sind die Effekte, wenn sie da sind, oft größer: Rüstzeiten, ungeplante Stillstände und Materialverlust lassen sich über Mining-Analysen mit einer Präzision quantifizieren, die vorher nur mit wochenlanger manueller Datenerfassung möglich war. Für mittelständische Fertiger mit hohem Volumen an Variantenfertigung ist das ein Thema, das sich im zweiten oder dritten Jahr nach dem Einstieg lohnt, nicht am Anfang.

Wie Mittelstands-IT den ersten Durchlauf plant

Die Planung eines ersten Process-Mining-Projekts folgt 2026 einem recht stabilen Muster. Vorne steht die Frage, welcher Prozess den größten sichtbaren Schmerzpunkt hat, hinten steht der Sponsor aus der Geschäftsleitung. Dazwischen liegt die konkrete Projektplanung, die sich in fünf Phasen gliedern lässt.

Der häufigste Fehler in mittelständischen Projekten ist, die Analyse-Phase zu unterschätzen und die Maßnahmen-Phase zu überdehnen. Wer am Ende der zehnten Woche eine Präsentation mit zwanzig Findings an die Geschäftsleitung schickt, ohne für jeden Fund einen konkreten Verantwortlichen benannt zu haben, verliert das Momentum. Der Erfolg eines Mining-Projekts entscheidet sich an der Frage, ob die ersten drei bis fünf Findings innerhalb von drei Monaten sichtbar umgesetzt werden. Ob danach weitergemacht wird, hängt direkt davon ab, ob der erste Durchlauf einen messbaren Effekt auf die definierte Baseline hatte.

Bei der Tool-Auswahl gilt 2026 im Mittelstand eine pragmatische Regel: Wer SAP-Kernsysteme hat, nimmt SAP Signavio oder eine Celonis-Installation mit SAP-Konnektoren. Wer auf Microsoft Dynamics und Power Platform setzt, profitiert von der engen Integration von UiPath und Power Automate. Unternehmen ohne eindeutigen Stack-Schwerpunkt prüfen Celonis und Apromore parallel, weil beide Lösungen ein breites Konnektor-Portfolio mitbringen. Die Lizenzkosten sind dabei selten der Knackpunkt. Entscheidend ist, ob im Haus jemand die Rolle des Mining-Analysten übernehmen kann, entweder als dedizierte Stelle oder als Anteil einer bestehenden Rolle zwischen IT und Controlling.

Ein Punkt, der 2026 an Bedeutung gewinnt, ist die Verbindung von Process Mining und Automatisierung. UiPath, Microsoft Power Automate und in kleinerem Umfang auch Celonis bauen Brücken zwischen Mining-Finding und konkreter Prozessautomatisierung, sodass aus einer erkannten Rückschleife direkt ein Automatisierungs-Kandidat wird. Für den Mittelstand ist diese Verbindung kein Muss im ersten Durchlauf, aber ein starker Grund, das Mining-Tool mit Weitblick auf spätere Automatisierung auszuwählen. Wer den Einkauf gemint hat und drei Maßnahmen identifiziert, die sich als kleine Automatisierungen in Power Automate oder UiPath gut umsetzen lassen, verdichtet den ROI der Mining-Einführung im zweiten Halbjahr deutlich.

Auf der organisatorischen Seite hat sich eine Dreier-Besetzung als stabil erwiesen. Die IT stellt die Datenstrecke und den Tool-Betrieb bereit. Der Fachbereich stellt die Prozess-Expertise und entscheidet, was als zulässige Abweichung gilt. Das Controlling quantifiziert den Effekt vor der Umsetzung und prüft danach, ob die Baseline sich wie erwartet bewegt. Ohne diese Dreier-Rolle bleiben Mining-Projekte im Mittelstand oft auf halbem Weg stehen, weil die IT allein die Prozessinterpretation nicht leisten kann und der Fachbereich allein die Datenbasis nicht betreut.

Governance-seitig ist Process Mining gutartiger als viele andere Datenprojekte. Die analysierten Event Logs enthalten in der Regel keine personenbezogenen Daten in sensibler Qualität, sondern Fall-IDs, Zeitstempel und Rollen. Trotzdem gilt es, den Datenschutzbeauftragten früh einzubinden, insbesondere wenn Mitarbeiter-Aktivitäten nach Rolle auswertbar werden. Im Zweifel werden Personen-Daten anonymisiert und die Analyse konzentriert sich auf Rollen und Organisationseinheiten, nicht auf Individuen. Das entspricht in den meisten Mittelstandshäusern ohnehin der Praxis und verhindert, dass Betriebsrat-Diskussionen das Projekt ausbremsen, bevor die ersten Findings auf dem Tisch liegen.

Häufige Fragen

Mehr aus dem MBF Media Netzwerk

Quelle Titelbild: Pexels / MART PRODUCTION (px:7605981)