Ein Process Twin ist ein digitales Abbild eines konkreten Prozesses, das dessen Struktur und gegebenenfalls Ausführungsdaten zusammenführt. Er soll helfen, Prozessverhalten zu verstehen, Abweichungen zu erkennen oder Änderungen in einem abgegrenzten Untersuchungsbereich zu bewerten.
Wie funktioniert Process Twin?
Ein Process Twin kann Aktivitäten, Ereignisse, Durchlaufzeiten, Ressourcen, Regeln und Schnittstellen umfassen. Daten aus ERP-, CRM- und Workflow-Systemen werden einem Prozessmodell zugeordnet. Die Aktualität der Daten und die Güte dieser Zuordnung beeinflussen den Erkenntniswert.
Abgrenzung und Grenzen
Anders als ein allgemeines Prozessdiagramm kann ein datenverbundener Process Twin Aussagen über tatsächliche Bearbeitungsverläufe erlauben. Eine Simulation oder automatische Prozessoptimierung ist damit jedoch nicht automatisch vorhanden. Der deutsche Begriff Prozesszwilling wird häufig synonym gebraucht.
Beispiel aus der Unternehmenspraxis
Im Auftragsprozess kann das Modell aufzeigen, wie lange Fälle zwischen Auftragseingang, Freigabe und Auslieferung liegen bleiben und wo zusätzliche Abstimmungen erforderlich sind.
Worauf Unternehmen achten sollten
Bei stark variierenden Fallverläufen muss die Modellierung Ausnahmen und alternative Wege berücksichtigen. Datenschutz und zweckgebundene Auswertung sind wichtig, wenn einzelne Beschäftigte über Ereignisdaten erkennbar werden.
Welche Prozessdaten das Modell verbinden muss
Ein Process Twin benötigt zunächst einen abgegrenzten Prozess und ein hinreichend genaues Modell seiner Aktivitäten, Verzweigungen, Ressourcen und Ergebnisse. Daten aus Fachanwendungen können anschließend zeigen, welche Prozessinstanzen tatsächlich bearbeitet wurden. Das setzt stabile Fall- oder Objektkennungen, vergleichbare Zeitstempel und eine fachlich nachvollziehbare Zuordnung zwischen Systemereignissen und Modellschritten voraus. Ohne diese Zuordnung ist eine scheinbar aktuelle Visualisierung nur eine Ansammlung technischer Meldungen. Bei übergreifenden Abläufen mit Bestellungen, Lieferungen und Rechnungen kann eine objektzentrierte Datenstruktur geeigneter sein als eine einzelne Vorgangsnummer.
Überwachung, Ursachenanalyse und Simulation unterscheiden
Der Nutzen eines Prozesszwillings hängt von seinen tatsächlich realisierten Funktionen ab. Die Überwachung stellt Zustände und Auffälligkeiten dar. Die Analyse vergleicht Prozessvarianten und zeigt Zusammenhänge, beispielsweise zwischen bestimmten Übergaben und langen Durchlaufzeiten. Eine Simulation berechnet dagegen mögliche Auswirkungen geänderter Prozessregeln oder Ressourcen. Diese Stufen sollten nicht gleichgesetzt werden. Insbesondere weist eine statistische Auffälligkeit noch keine Ursache nach: Eine lange Wartezeit kann durch fehlende Informationen, eine Freigaberegel oder eine unvollständige Ereigniserfassung entstehen.
Vom Modell zur betrieblichen Entscheidung
Ein sinnvoller Einstieg kann die Frage sein, weshalb bestimmte Aufträge mehrfach geprüft werden. Verantwortliche definieren die relevanten Bearbeitungsschritte, die Datenquellen und die Kennzahl für die Durchlaufzeit. Anschließend wird geprüft, ob die Ereignisdaten vollständig sind und der Prozess in der Realität so abläuft wie angenommen. Aus den Ergebnissen werden überprüfbare Hypothesen abgeleitet. Erst dann ist zu entscheiden, ob sich eine Regeländerung, eine Softwareanpassung oder eine organisatorische Maßnahme empfiehlt. Die Änderung sollte später erneut anhand geeigneter Daten bewertet werden.
Grenzen des Process Twin bei wissensintensiver Arbeit
Nicht jeder Prozessschritt erzeugt einen digitalen Datensatz. Telefonische Rückfragen, informelle Abstimmungen und fachliche Abwägungen bleiben in vielen Systemen unsichtbar. Ein Prozesszwilling kann deshalb einen technischen Ausschnitt sehr präzise abbilden und den tatsächlichen Arbeitsablauf dennoch nur unvollständig erklären. Zudem müssen Auswertungen von Beschäftigtendaten rechtlich und organisatorisch bewertet werden. Für einen belastbaren Betrieb braucht es Prozessverantwortung, Datenpflege, klare Messregeln sowie ein Verfahren zum Aktualisieren des Modells, wenn der reale Ablauf verändert wird.
Häufige Fragen
Ist Process Twin gleichbedeutend mit Process Mining?
Nein. Process Mining ist eine Gruppe analytischer Verfahren auf Ereignisdaten. Ein Process Twin kann diese Verfahren nutzen, umfasst je nach Architektur aber weitere Modell-, Überwachungs- und Simulationsfunktionen.
Kann ein Process Twin Prozesse automatisch verändern?
Eine automatische Rückwirkung ist möglich, aber nicht begriffsnotwendig. Sie benötigt definierte Eingriffsrechte, Sicherheitsgrenzen und fachliche Verantwortung.
Praktische Prüffragen
- Definieren Sie Beginn, Ende und Ergebnis eines Prozessfalls, damit Durchlaufzeiten systemübergreifend vergleichbar und fachlich aussagekräftig bleiben.
- Erfassen Sie, welche manuellen Tätigkeiten im Event Log nicht erscheinen und für die Interpretation durch Interviews ergänzt werden müssen.
- Unterscheiden Sie genehmigte Varianten von unerwünschten Abweichungen, statt jeden vom Standarddiagramm abweichenden Ablauf als Fehler zu bewerten.
- Prüfen Sie, ob lange Liegezeiten tatsächlich auf knappe Ressourcen zurückgehen oder durch verzögerte Statusmeldungen lediglich so erscheinen.
- Legen Sie vor einer Prozessänderung geeignete Messpunkte fest, um später zu prüfen, ob die angestrebte Verbesserung wirklich eingetreten ist.
Datenmodell und Prozessvarianten
Ein Process Twin benötigt eine fachlich eindeutige Vorstellung davon, was als Prozessinstanz gilt. Bei einer Bestellung können Einzelpositionen, Lieferungen und Rechnungen unterschiedliche Objektbezüge haben; ein einzelner Auftragsschlüssel erklärt nicht alle Bearbeitungsschritte. Das Prozessmodell sollte daher neben Aktivitäten auch Ressourcen, zulässige Varianten und die für eine Analyse relevanten Geschäftsobjekte abbilden. Historische Ereignisdaten können Aufschluss darüber geben, welche Abläufe tatsächlich vorkommen. Sie erfassen aber keine Aufgaben, die vollständig außerhalb der angebundenen Anwendungen stattfinden. Es ist deshalb notwendig, die digitale Sicht mit Fachverantwortlichen zu prüfen und unvollständige Erfassung deutlich zu kennzeichnen.
Nutzen von kontrollierten Verbesserungsversuchen
Angenommen, ein Unternehmen stellt fest, dass bestimmte Auftragsarten ungewöhnlich lange auf Freigaben warten. Ein Prozesszwilling kann den zeitlichen Verlauf sichtbar machen und Hypothesen zu beteiligten Rollen oder Systemen unterstützen. Eine Ursachenanalyse muss anschließend klären, ob fehlende Informationen, unklare Zuständigkeiten oder Kapazitätsprobleme vorliegen. Eine mögliche Änderung kann mit geeigneten Modellen vorab durchgespielt oder zunächst in einem begrenzten Bereich eingeführt werden. Vorher definierte Kennzahlen erlauben den Vergleich mit dem Ausgangszustand. So unterstützt der Process Twin überprüfbare Entscheidungen, ohne den Anspruch zu erheben, alle organisatorischen Ursachen automatisch zu erkennen oder Maßnahmen selbständig umzusetzen.
Verwandte Wiki-Begriffe
Weiterführende Erklärungen: Prozesszwilling, Process Mining, Object Centric Process Mining.
Fachliche Quellen
Fachartikel – Integration von Process Mining und Digital Twins. Die Quelle erläutert die fachliche Grundlage; Beispiele und Umsetzungshinweise sind redaktionelle Einordnungen.