Process Mining gilt als eine der spannendsten Methoden, um reale Geschäftsprozesse datenbasiert zu analysieren. Viele Unternehmen verbinden damit jedoch sofort spezialisierte Softwarelösungen und hohe Lizenzkosten. Dabei lassen sich erste Erfahrungen im Process Mining bereits mit frei verfügbaren Werkzeugen sammeln – zum Beispiel mit der Statistik- und Programmiersprache R und einigen darauf aufbauenden Paketen.
In diesem Beitrag zeige ich, wie sich mit den drei R-Paketen bupaR, processmapR und lubridate erste Process-Mining-Analysen durchführen lassen – ganz ohne grosse Toolinvestitionen.
Process Mining mit R: Der Einstieg
Der Kern von Process Mining besteht darin, Ereignisprotokolle (Event Logs) auszuwerten. Ein typisches Event Log enthält beispielsweise:
- Case ID – z. B. eine Auftragsnummer
- Activity – der Prozessschritt
- Timestamp – Zeitpunkt des Ereignisses
- optional weitere Attribute wie Ressourcen oder Kosten
Mit den richtigen R-Paketen lassen sich solche Daten importieren, strukturieren und analysieren. Besonders hilfreich sind dabei die drei folgenden Pakete.
bupaR – Das Fundament für Process Mining in R
Was das Paket kann
bupaR stellt eine Datenstruktur bereit, mit der Event Logs standardisiert verarbeitet werden können. Typische Funktionen sind:
- Erstellung eines Event Logs aus Rohdaten
- Analyse von Durchlaufzeiten
- Untersuchung von Varianten
- Berechnung von Wartezeiten und Aktivitätsdauern
- einfache Performance-Analysen
bupaR fungiert dabei als „Datenmotor“, auf dem weitere Analyse- und Visualisierungspakete aufbauen.
Für erste Experimente ist bupaR besonders wertvoll, weil es:
- eine klare Struktur für Prozessdaten vorgibt
- viele Standardanalysen sofort verfügbar macht
- sich gut in das gesamte R-Ökosystem integrieren lässt
Damit eignet sich das Paket ideal, um erste Hypothesen über Prozesse zu testen.
Herausforderungen
Die grösste Hürde liegt meist nicht im Paket selbst, sondern in den Daten:
- Event Logs müssen sauber strukturiert sein
- Unternehmensdaten enthalten teils keine eindeutigen Case IDs
- Zeitstempel sind teils inkonsistent formatiert
Hier kommt das nächste Paket ins Spiel.
lubridate – Zweckmässige Zeitstempel
Das Paket lubridate ist kein spezielles Process-Mining-Tool, sondern ein leistungsstarkes Werkzeug zur Verarbeitung von Datums- und Zeitangaben.
Was das Paket kann
lubridate erleichtert:
- das Einlesen und Umwandeln von Zeitformaten
- die Berechnung von Zeitdifferenzen
- das Extrahieren von Tagen, Wochen oder Stunden
- das Runden und Aggregieren von Zeitstempeln
Nutzen im Process Mining
In Process-Mining-Projekten sind Zeitstempel zentral. Mit lubridate lassen sich beispielsweise:
- Durchlaufzeiten berechnen
- Aktivitäten nach Tageszeit oder Wochentag analysieren
- Zeitdaten aus verschiedenen Systemen vereinheitlichen
Damit wird lubridate zum unverzichtbaren Hilfsmittel bei der Vorbereitung von Event Logs.
Herausforderungen
Typische Probleme sind:
- unterschiedliche Zeitzonen
- fehlende Zeitstempel
- Systeme, die Zeit nur als Textfeld speichern
Ein sorgfältiges Daten-Preprocessing ist daher entscheidend.
processmapR – Prozesse sichtbar machen
Das Paket processmapR ergänzt bupaR um Visualisierungen.
Was das Paket kann
Mit processmapR lassen sich sogenannte Process Maps erzeugen – grafische Darstellungen von Prozessabläufen.
Dabei können zum Beispiel dargestellt werden:
- häufige Aktivitätsfolgen
- Durchlaufzeiten zwischen Aktivitäten
- Bottlenecks im Prozess
- die Häufigkeit von Pfaden
Die Visualisierung ähnelt den Darstellungen aus professionellen Process-Mining-Tools.
Nutzen im Process Mining
Gerade für Workshops oder Explorationsphasen ist processmapR hilfreich, weil:
- Prozesse auf einen Blick verständlich werden
- Diskussionen mit Fachbereichen vereinfacht werden
- Auffälligkeiten schnell sichtbar sind
Eine gute Prozesskarte kann bereits erste Optimierungsideen liefern.
Herausforderungen
Die Grenzen zeigen sich vor allem bei:
- sehr umfangreichen Event Logs
- Prozessen mit vielen Varianten
- fehlenden interaktiven Analysefunktionen
Im Vergleich zu spezialisierten Tools sind die daraus resultierenden Visualisierungen eher statisch.
Vorteile dieses Ansatzes
Die Kombination aus bupaR, lubridate und processmapR bietet einige klare Vorteile:
1. Keine Lizenzkosten
Alle Pakete sind frei verfügbar.
2. Hohe Flexibilität
R erlaubt individuelle Analysen und Erweiterungen.
3. Gute Integration in Data-Science-Workflows
Weitere Pakete für Statistik, Machine Learning oder Visualisierung lassen sich problemlos einbinden.
Grenzen des Ansatzes
Gegenüber professionellen Process-Mining-Plattformen fehlen unter anderem:
- komfortable Event-Log-Importer
- interaktive Dashboards
- automatisierte Conformance-Analysen
- skalierbare Verarbeitung grosser Datenmengen
R eignet sich daher vor allem für Exploration, Prototyping und Forschung, weniger für den produktiven Unternehmenseinsatz im grossen Massstab.
Fazit
Process Mining muss nicht mit teuren Tools beginnen. Mit bupaR, processmapR und lubridate lässt sich bereits mit überschaubarem Aufwand ein leistungsfähiges Analyse-Setup aufbauen.
Die Prozesslabor GmbH unterstützt Sie gerne dabei, mit R und frei verfügbaren Paketen erste praktische Erfahrungen im Process Mining zu sammeln – und so datenbasiertes Prozessmanagement Schritt für Schritt als echten Werttreiber im Unternehmen zu etablieren.
