Wenn Prozesslandkarten leben: In Echtzeit zum Digitalen Zwilling

Eine Vielzahl von Technologien und Methoden verändert derzeit grundlegend, wie Unternehmen ihre Prozesse designen, verstehen und überwachen. Dabei wird oft der Fokus auf die intelligente Automatisierung und Orchestrierung von Prozessen gelegt. Die Grundlage dafür, und um den Überblick über alle Unternehmensprozesse und ihre Vernetzung zu behalten, ist die Prozesslandkarte des Unternehmens. Sie zeigt außerdem Abhängigkeiten zwischen Prozessen und hilft, Ihr Zusammenspiel reibungslos und effizient zu gestalten.

Text zu BPMN Generierung, Erstellung von Prozesslandkarten durch Process Mining und BPMN modellbasierte Prozesslandschaften in Echtzeit machen das klassische Prozessmanagement dynamischer und um ein Vielfaches einfacher. Das bedeutet, Business Process Management wird nicht mehr mit statischen Schaubildern praktiziert, sondern wird lebendig und dient als Grundlage des digitalen Unternehmens Zwillings.

Drei neue Bausteine des BPM

Diese drei Ansätze ergänzen sich entlang des gesamten BPM‑Lebenszyklus:

• Text‑zu‑BPMN senkt die Hürde für die Prozessmodellierung und macht aus natürlichsprachlichen Beschreibungen ausführbare BPMN‑Modelle. So können Verfahrensanweisungen, Standard Operating Procedures oder Work Instructions  (Arbeitsanweisungen, Protokolle) nicht nur in BPMN- Modelle umgewandelt, sondern auch automatisiert werden.
• Event‑Log‑basierte Verfahren aus dem Process Mining erzeugen BPMN‑konforme Modelle und Prozesslandschaften direkt aus Ereignisprotokollen operativer Systeme. So können Prozesse, wie sie in der Realität ablaufen, ebenfalls in der BPMN-Notation umgesetzt werden. Auf dieser Basis können ebenfalls Prozesslandkarten erstellt werden.
• Die Generation von Prozesslandkarten aus BPMN-Modellen baut aus bestehendem BPMN-Modell‑Repositories automatisch Prozessarchitekturen auf und hält sie kontinuierlich aktuell.

Dadurch entsteht eine integrierte Prozesslandschaft, in der Design, Ausführung und Analyse enger zusammenrücken und sich ideal für die Erstellung eines Digital‑Twins‑ und der Überwachung von Key Performance Indicators (KPIs) eignet.

1. Text‑zu‑BPMN: Von Anforderungstext zu Ausführungsmodell

Die erste Welle von künstlicher Intelligenz (KI) im Business Prozess Management adressierte die Frage: Wie werden unstrukturierte, natürlichsprachliche Anforderungen möglichst direkt in BPMN 2.0 überführt? Seit etwa 2023 werden große Sprachmodelle (LLMs, Large Language Models) systematisch dafür genutzt, fachlich korrekte, syntaktisch valide und ausführbare BPMN‑Modelle generieren zu können.

Moderne LLMs (Large Language Models) sind inzwischen in der Lage, BPMN-Modelle zu generieren und werden damit für das strategische Prozessmanagement und Menschen ohne tiefe Modellierungs- und Automatisierungserfahrung interessant.

So kann implizites, unstrukturiertes Wissen (E‑Mails, Richtlinien, Fachkonzepte) sehr schnell in BPMN‑Modelle überführt werden. Das stellt einen entscheidenden Hebel für groß angelegte Modellierungsinitiativen in Organisationen dar, die bisher Prozessmanagement angewendet, aber wenig BPMN‑Know‑how aufgebaut haben.

Tool-Beispiele Text-zu-BPMN:

https://autobpmn.ai

https://processcollector.com

https://www.ofelia.com/bonita-fabric

2. Event‑Log‑zu‑BPMN: Prozesslandschaften durch Process Mining

Während Text‑zu‑BPMN auf menschlichen Beschreibungen basiert, startet Process Mining von Ausführungsdaten. Das bedeutet, anstatt der Nutzung künstlicher Intelligenz bzw. LLMs, die Prozessmodelle basierend auf menschlichen Beschreibungen generieren, basiert Process Mining auf technischen Event Logs. Beides kann komplementär verwendet werden, um Prozesse zu erheben.

Ziel im Process Mining ist es, reale Prozesse aus Event Logs zu entdecken, zu überwachen und zu verbessern. In den letzten Jahren rückte dabei verstärkt die Frage in den Fokus, wie aus generierten Modellen BPMN‑konforme Modelle und darüber hinaus ganze Prozesslandschaften abgeleitet werden können.

Verschiedene Publikationen zeigen, wie sich diese Ereignisprotokolle systematisch in BPMN‑Diagramme überführen lassen und welche strukturellen Unterschiede zu manuell modellierten Prozessen bestehen.

Erweiterungen dieser Methoden ermöglichen u.a.:

• automatisierte Prozesserhebung von BPMN‑Modellen aus Event Logs
• Konformitätsprüfungen (Conformance Checking) direkt auf BPMN‑Diagrammen
• Performance‑Overlays, die Durchlaufzeiten, Wartezeiten oder Engpässe unmittelbar auf Flussobjekten visualisieren.

Der große Vorteil der Log‑basierten Ansätze liegt in ihrer Verankerung in der tatsächlichen Ausführung: Generierte Landschaften spiegeln das reale Verhalten inklusive Ausnahmen, Workarounds und Schattenprozesse wider – vorausgesetzt, die zugrunde liegenden Event Logs sind vollständig und qualitativ hochwertig.

Toolbeispiele/ Frameworks für Process Mining:

https://ceur-ws.org/Vol-1295/paper21.pdf

https://www.celonis.com

https://noreja.com

3. BPMN‑modellbasierte Prozesslandkarten in (nahezu) Echtzeit

Die dritte Entwicklungslinie startet weder bei Text noch bei Logs, sondern bei bestehenden BPMN‑Repositories. Ziel ist es, aus einer Vielzahl einzelner BPMN‑Diagramme automatisch eine konsistente Prozessarchitektur zu generieren und diese kontinuierlich zu aktualisieren.

Methoden wie ProA („Bottom‑Up Process Architecture“) definieren Algorithmen, die:

• zusammengehörige Prozesse identifizieren und in Gruppen bzw. Wertschöpfungsketten clustern
• Hierarchieebenen (von End‑to‑End‑Value‑Streams bis zu Subprozessen) ableiten
• Prozesslandkarten erzeugen, die den manuell modellierten Landscape‑Darstellungen ähneln, aber vollständig datengetrieben aus den zugrunde liegenden BPMN-Modellen hervorgehen.

Ergänzend dazu schlagen Arbeiten zu BPMN‑Erweiterungen wie BPMN‑L spezielle Konstrukte zur expliziten Modellierung von Prozesslandschaften vor, wodurch Prozesslandschaften selbst zu „First‑Class‑Artefakten“ in der Notation werden.

https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-032-16234-2_3

Damit werden Prozesslandkarten dynamisch: Jede neue Modellversion im Repository kann einen Re‑Build der Prozesslandkarte und der darauf aufsetzenden KPI‑Strukturen auslösen.

 

Die Prozesslandkarte aktualisiert sich entsprechend den aktuellen Prozessmodellen und muss nicht manuell angepasst werden.

Vorteile der Bottom-up Generierung von Prozesslandkarten

Traditionell wurden Prozesslandkarten top-down durch Workshops und Expert*innenwissen erstellt – ein Ansatz, der häufig zu unvollständigen oder veralteten Darstellungen führt. Heutige IT- Technologien ermöglichen es, bestehende BPMN-Modelle Bottom-up zu nutzen, um aus einzelnen, oft schon automatisierten Prozessen konsistente Landkarten zu erstellen.

• Zusammenführen von Modellen: Unterschiedliche BPMN-Modelle aus Fachbereichen oder Systemen werden analysiert und zu einem Gesamtbild miteinander verbunden.
• Analyse auf Modellbestandteilebene: Subprozesse, Aktivitäten oder Übergänge lassen sich strukturell prüfen, sodass Inkonsistenzen, Redundanzen oder Lücken erkannt werden.
• Modellgetriebene Discovery: Auch ohne Event Logs können so verborgene Optimierungspotenziale identifiziert und organisatorische Komplexität transparent gemacht werden.

Warum Echtzeit BPMN‑Landschaften ideal für Digital Twins und KPIs sind

Für den Aufbau eines Unternehmenszwillings und ein konsistentes KPI (Key performance- Indicator)‑System bieten BPMN‑modellbasierte Prozesslandschaften besondere Stärken gegenüber rein text‑ oder logbasierten Ansätzen:

• Stabile, governance‑fähige Struktur: BPMN‑Repositories unterliegen typischerweise Modellierungskonventionen, Freigabeprozessen und Versionierung. Prozesslandschaften, die daraus generiert werden und sich fortwährend synchronisieren eignen sich daher als „Referenzkarte“ für den Digital Twin.
• Echtzeit‑Abgleich von Design und Analyse: Wenn Prozesslandkarten direkt aus BPMN‑Modellen berechnet werden, schlagen sich Designänderungen unmittelbar in ihrer Architektur nieder. Event Logs und Textquellen können dann als Grundlage für Kennzahlen/ KPIs wie Durchlaufzeit, Kosten oder Risiken an den passenden Knoten aggregieren.
• Reiche KPI‑Definition und Roll‑Up: Da in BPMN Kontrollfluss, Rollen, Ereignisse und Abgrenzungen explizit modelliert werden, lassen sich KPIs sauber an einzelnen Prozessen verankern und entlang von Prozessgruppen oder Wertschöpfungsketten nach oben aggregieren. Cross‑Cutting‑Kennzahlen (z.B. Kundenerlebnis, Compliance, Nachhaltigkeitsfaktoren) können über Annotationen modellübergreifend verfolgt werden.
• Integration von Simulation und What‑If‑Analysen: BPMN‑Modelle sind simulationsfähig. In einer automatisch generierten Prozesslandkarte können so Szenarioanalysen über End‑to‑End‑Prozessketten hinweg durchgeführt werden, um Effekte organisatorischer Änderungen auf Lead Time, Ressourcenauslastung oder Durchsatz abzuschätzen.
• Synergien mit Text‑ und Log‑Ansätzen: Text‑zu‑BPMN‑Tools füllen das Repository schnell mit Erstmodellen; Process‑Mining‑Ergebnisse reichern diese Modelle mit Realitäts‑KPIs an. Die Prozesslandkarte fungiert als Rückgrat, das beides integriert und so eine kontinuierlich aktualisierte, analytisch reichhaltige Repräsentation der Unternehmensprozesse ermöglicht.

Für die BPM‑Community sieht die Zukunft also rosig aus: Nicht einzelne KI‑Agenten stehen im Mittelpunkt, sondern eine vernetzte Prozesswelt, in der Texte, Event Logs und BPMN‑Modelle gemeinsam einen erstaunlich lebendigen digitalen Unternehmenszwilling formen. Und mal ehrlich: Den „echten“ digitalen Zwilling gibt es wohl nicht.