Celonis – KI für Geschäftsprozessoptimierung
In einer Welt, in der Effizienz über Erfolg entscheidet, wird die Analyse von Geschäftsprozessen zum Schlüsselfaktor. Viele Unternehmen stehen jedoch vor einem Problem: Ihre Systeme arbeiten isoliert, Daten bleiben ungenutzt und Optimierungspotenziale verborgen. Genau hier setzt eine innovative Lösung an, die Prozessdaten in handlungsrelevante Erkenntnisse verwandelt.
Die Herausforderung liegt oft in der mangelnden Vernetzung von IT-Systemen. Ohne eine einheitliche Datengrundlage agieren selbst moderne Technologien wie künstliche Intelligenz im Blindflug. Prozessintelligenz schafft hier Abhilfe, indem sie versteckte Muster erkennt und eine gemeinsame Sprache für alle Abteilungen entwickelt.
Durch die Nutzung bestehender Infrastrukturen ermöglicht diese Technologie schnelle Ergebnisse ohne aufwendige Neuinvestitionen. Sie identifiziert Engpässe in Echtzeit, priorisiert Optimierungsmaßnahmen und liefert konkrete Handlungsempfehlungen. So entsteht ein Potenzial, das weit über reine Automatisierung hinausgeht.
Schlüsselerkenntnisse
- Führende Plattform zur Analyse und Optimierung von Geschäftsabläufen
- Löst das Problem isolierter Datenquellen durch systemübergreifende Integration
- Verwandelt Rohdaten in strategische Entscheidungsgrundlagen
- Nutzt bestehende IT-Infrastrukturen ohne zusätzliche Investitionen
- Treiber der digitalen Transformation in Unternehmen jeder Größe
- Schafft Wettbewerbsvorteile durch datenbasierte Prozesssteuerung
Über Celonis: Prozessintelligenz und digitale Transformation
Die digitale Transformation erfordert mehr als technologische Updates – sie braucht klare Einblicke in Prozessdaten. Seit 2011 hilft ein führender Anbieter von Prozessintelligenz Unternehmen, versteckte Ineffizienzen in Echtzeit zu identifizieren. Mit über 20 globalen Niederlassungen verbindet die Plattform isolierte IT-Systeme und schafft eine gemeinsame Handlungsgrundlage.
Die Bedeutung von Prozessdaten und Systemsilos
Viele Unternehmen kämpfen mit fragmentierten Informationen. ERP- und CRM-Systeme arbeiten oft nebeneinanderher, ohne miteinander zu kommunizieren. Diese Systemsilos führen zu blinden Flecken in der Prozesssteuerung – ein Problem, das 73% der Großkonzerne laut Studien betrifft.
Wie intelligente Analyse den Unternehmenskontext schafft
Die Lösung liegt in der Vernetzung vorhandener Daten. Durch Algorithmen entsteht ein digitaler Zwilling aller Geschäftsabläufe. Diese Technologie zeigt nicht nur Engpässe auf, sondern priorisiert automatisch Optimierungsmaßnahmen. Teams erhalten konkrete Handlungsempfehlungen – von der Lagerlogistik bis zum Kundenservice.
Ein globaler Maschinenbauer nutzte diese Einblicke, um Lieferzeiten um 22% zu verkürzen. Solche Ergebnisse entstehen, wenn Abteilungen dieselbe Datengrundlage nutzen und Ineffizienzen systemübergreifend angehen.
Process Mining als Röntgengerät für Geschäftsprozesse
Moderne Unternehmen benötigen klare Einblicke in ihre Arbeitsabläufe. Process Mining durchleuchtet Geschäftsprozesse wie ein medizinisches Diagnosegerät – es zeigt versteckte Ineffizienzen und Abhängigkeiten auf, die sonst im Verborgenen bleiben. Diese Technologie nutzt vorhandene Systemdaten, um ein präzises Abbild der realen Abläufe zu erstellen.
Echtzeit-Analyse und Identifikation von Schwachstellen
Traditionelle Methoden basieren oft auf veralteten Daten oder subjektiven Einschätzungen. Process Mining liefert dagegen Echtzeit-Einblicke in laufende Prozesse. Es erkennt automatisch:
- Bottlenecks an Schnittstellen zwischen Abteilungen
- Abweichungen von Soll-Prozessen
- Ressourcenverschwendung in kritischen Workflows
Ein Großhandelsunternehmen konnte durch diese Analysen Lagerkosten um 18% senken. Die Technologie identifizierte überflüssige Bestellvorgänge, die manuell nie aufgefallen wären.
Vorteile gegenüber traditionellen Prozessoptimierungsmethoden
Im Vergleich zu klassischen Ansätzen bietet Process Mining drei entscheidende Vorteile:
- Objektive Datengrundlage statt anekdotischer Erfahrungen
- Kontinuierliche Verbesserung durch Live-Monitoring
- Systemübergreifende Transparenz über alle Ebenen hinweg
„Process Mining zeigt nicht nur Probleme auf – es liefert gleichzeitig den Fahrplan für die Lösung.“
Diese Methode schafft nachhaltigen Mehrwert, indem sie Optimierungen direkt in bestehende IT-Landschaften integriert. Unternehmen sparen bis zu 40% der Zeit bei der Fehleranalyse.
celonis ki – Anwendungen und Mehrwert im Unternehmen
Die Verbindung von Datenanalyse und operativer Steuerung schafft neue Möglichkeiten für die digitale Arbeitswelt. Prozessintelligenz liefert hierbei den entscheidenden Rahmen, um Automatisierungslösungen gezielt einzusetzen und messbare Ergebnisse zu erzielen.
Intelligente Automatisierung und Prozesssteuerung
Moderne Technologien analysieren Abläufe in Echtzeit und leiten Optimierungen automatisch ab. Ein praktisches Beispiel zeigt die „Planning Parameter Optimization App“, die Produktionspläne dynamisch an Lieferkettenänderungen anpasst. Diese Lösungen reduzieren manuelle Eingriffe um bis zu 75%.
Der Einsatz von ML-Algorithmen im Rechnungsmanagement beweist das Potenzial: Ein globaler Konzern spart jährlich 2,8 Millionen Euro durch automatische Duplikaterkennung. Solche Tools integrieren sich nahtlos in bestehende Systemlandschaften.
Erhöhung der Kundenzufriedenheit und Effizienzsteigerung
Schnellere Bearbeitungszeiten und fehlerfreie Abläufe wirken direkt auf die Kundenzufriedenheit. Eine Logistikfirma verkürzte Lieferzeiten durch automatisierte Routenplanung um 34% – bei gleichzeitiger Senkung der Betriebskosten.
Die Technologie ermöglicht kontinuierliche Verbesserungen: Echtzeitdaten zeigen Engpässe auf, bevor sie kritisch werden. Teams erhalten klare Prioritätenlisten, die sich an strategischen Unternehmenszielen orientieren. Dieser Ansatz steigert die Effizienz in der täglichen Arbeit nachhaltig.
Integration von Large Language Models und KI-Tools
Die nächste Stufe der Prozessoptimierung entsteht durch die Verbindung von datenbasierten Analysen mit Sprachintelligenz. Moderne LLMs verarbeiten natürliche Sprache in Echtzeit – eine Schlüsselfähigkeit für die Auswertung von Kundendialogen oder internen Dokumenten.
Diese Technologien ergänzen bestehende Systeme ideal: Während klassische Datenanalyse strukturierte Informationen verarbeitet, entschlüsseln Sprachmodelle ungenutzte Textquellen. Reklamationsmails, Chatprotokolle oder Vertragstexte werden so zu wertvollen Optimierungsquellen.
Ein praktisches Beispiel zeigt das Potenzial: Ein Unternehmen nutzt LLMs zur automatischen Auswertung von Serviceanfragen. Die Systeme erkennen wiederkehrende Probleme, priorisieren Lösungen und generieren Antwortvorlagen. Dies reduziert Bearbeitungszeiten um bis zu 40% bei gleichbleibender Qualität.
Der entscheidende Vorteil liegt in der Skalierbarkeit. Durch die Kombination mit bestehenden Automatisierungslösungen entstehen adaptive Workflows, die sich dynamisch an neue Anforderungen anpassen. So verwandeln sich Einzelmaßnahmen in nachhaltige Optimierungszyklen.
Unternehmen, die diese Synergien nutzen, gestalten ihre Geschäftsabläufe zukunftssicher. Sie reagieren schneller auf Marktveränderungen und schaffen Mehrwert, wo andere nur Datenberge sehen.
