Lösungen für IT Service Management (ITSM)

Sehen Sie genau, wo Ihre Service-Tickets stecken bleiben

In einer Welt, in der SLA-Ziele, Ressourcenknappheit und Prozessineffizienzen zum Alltag gehören, brauchen IT-Teams mehr als klassische Tools. Process Intelligence fungiert als universeller Übersetzer zwischen ITSM und DevOps und macht Ticket-Ping-Pong, SLA-Verletzungen und Endlosschleifen sichtbar, vollautomatisch über Ihre gesamte Toolchain hinweg.
Entdecken Sie die Use Cases
Mit PoC starten
Die Realität in unoptimierten Serviceorganisationen
34%
Aller Tickets durchlaufen mehrfach verschiedene Abteilungen (Ping-Pong), bevor sie gelöst werden.
Blockierte
Ressourcen durch ständige Abweichungen vom definierten "Happy Path", die manuelle Nacharbeit erzwingen.
SLAs in Gefahr
Tickets bleiben in Warteschlangen häufig unbemerkt liegen, was zu gebrochenen Service-Level-Agreements und Vertragsstrafen führt.

Ihre ITSM-Dashboards in Aktion

Wir beantworten die Fragen, an denen klassische Jira- oder ServiceNow-Reports scheitern. Sehen Sie datengestützte Insights dazu, wo Ihre Serviceprozesse ins Stocken geraten und wo sich ITSM- und DevOps-Teams unterwegs aus den Augen verlieren.
Diagram showing interconnected software modules labeled WMS, CRM, IoT, EMS, and ERP linked to a digital dashboard displaying flowcharts and data tables in business intelligence platform Power BI.
Diagram showing interconnected software modules labeled WMS, CRM, IoT, EMS, and ERP linked to a digital dashboard displaying flowcharts and data tables in business intelligence platform Qlik Sense.
Diagram showing interconnected software modules labeled WMS, CRM, IoT, EMS, and ERP linked to a digital dashboard displaying flowcharts and data tables in business intelligence platform Tableau.
Idle Times & Rework

Ticket-Ping-Pong und Schleifen aufdecken

Wie oft werden Tickets verschoben? Wo entstehen unnötige Übergaben? Wenn Tickets zwischen 1st-Level, 2nd-Level und Fachabteilungen oder DevOps-Teams zirkulieren, sinkt die Effizienz und die Frustration steigt.
Rework-Analyse: Visualisieren Sie präzise, welche Übergaben Mitarbeitende am häufigsten nutzen und welche Auswirkungen das hat.
Idle Time Tracking: Identifizieren Sie, in welchen Status-Übergängen (z. B. "Wartet auf Kunde") Tickets tatsächlich die meiste Zeit verbringen.
Root Cause Analysis: Identifizieren Sie Support-Gruppen, die regelmäßig überlastet sind und als Engpass wirken.
Process.Science Service-Management-Dashboard „Multi Hop“ in Power BI
Process.Science Service-Management-Dashboard „Benchmark“ in Power BI
Performance & SLAs

SLA-Verletzungen proaktiv verhindern

Ein klassisches Dashboard zeigt Ihnen am Monatsende, wie viele SLAs verletzt wurden. Process Mining zeigt Ihnen bereits im laufenden Monat, welche Prozessvarianten tatsächlich diese Verzögerungen verursachen, und warum Ihre Mean Time to Resolve (MTTR) steigt, während gleichzeitig die Lead Time for Changes zunimmt.
Benchmarking: Vergleichen Sie Workflows über verschiedene Zeiträume, Support-Level oder Standorte hinweg.
Prediction: Identifizieren Sie Muster bei Tickets, die mit hoher Wahrscheinlichkeit ihre Lösungszeit überschreiten.
exceed their resolution time.
MTTR reduzieren: Senken Sie Ihre Mean Time to Resolve durch die gezielte Beseitigung von Prozessblockaden.
Process Compliance

Den “Happy Path” durchsetzen

In der Theorie gibt es einen perfekten, ITIL-konformen Prozess. In der Realität gibt es Hunderte Abweichungen davon. Wie stark weichen Ihre tatsächlichen Workflows vom definierten "Happy Path" ab?
Compliance Check: Vergleichen Sie automatisch Ihre Soll-Prozesse mit der ungeschminkten ITSM-Realität.
Varianten-Filter: Nutzen Sie visuelle Filter, um gezielt Ausreißer zu untersuchen und Root-Cause-Analysen durchzuführen.
Automatisierungspotenziale: Identifizieren Sie häufige Standardpfade, die sich ideal für RPA oder Skript-Automatisierung eignen.
Process.Science Service-Management-Dashboard „Rework“ in Power BI

Von Jira & ServiceNow zur Process Intelligence

Angetrieben von unserem Data Preparation Tool (DPT) verbindet sich Process.Science mit Ihren Ticketsystemen, von Jira Service Management über ServiceNow bis Azure DevOps, und verwandelt die Event-Logs, die diese Systeme ohnehin erzeugen, in Process Intelligence. Für einen schnellen "Proof of Value" benötigen Sie nur die grundlegenden Prozessdaten, die Ihre Systeme bereits liefern.
Kompatibel mit:
Jira Service Management
ServiceNow
Azure DevOps

01. Datenextraktion

Wir verbinden uns mit Ihren Ticketsystemen. Jeder Statuswechsel, Kommentar und jede Zuweisung wird als digitaler Fußabdruck erfasst.

02. Event Log Generierung

Aus der Ticket-Historie entsteht ein strukturierter Event-Log. Der gesamte Lebenszyklus Ihrer Serviceprozesse wird sichtbar.
Unser USP

03. Flexible Integration

Die visuell aufbereiteten Insights werden direkt in Ihrem bestehenden Power BI oder Microsoft Fabric berechnet oder auf der Process.Science-Plattform.

04. Verwertbare Insights

Sie sehen sofort, wo Übergaben ins Stocken geraten, und können mit besseren Self-Service-Portalen, automatisierten Diagnose-Skripten und klareren Routing-Regeln zwischen ITSM- und DevOps-Teams gegensteuern.
Security by Design

Gebaut für IT-Abteilungen: Höchste Datensicherheit

Niemand weiß besser als die IT selbst, wie riskant es ist, interne Support- und Systemdaten in externe Cloud-Silos zu übertragen. Deshalb haben wir uns für eine Architektur entschieden, die Admins lieben.

Mit Process.Science behalten Sie die volle Kontrolle über Ihre ITSM-Daten und treiben gleichzeitig die dynamische Optimierung Ihrer IT-Prozesse voran

Ihre Infrastruktur

Unsere Lösung integriert sich nativ in Ihr bestehendes Power BI oder Microsoft Fabric, oder läuft auf der Process.Science-Plattform. Ticketdaten verlassen niemals Ihre geschützte Unternehmensumgebung.

Zertifiziert sicher

ISO-27001-Zertifizierung und 100 % DSGVO-konforme Datenverarbeitung, "Made in Germany".

Governance & Compliance

Rollen und Berechtigungen aus Azure AD oder Ihrem BI-System werden nahtlos übernommen.

Messbare Service Excellence

Process.Science schließt die Lücke zwischen klassischen Serviceprozessen und agilen DevOps-Methoden und macht aus ITSM und DevOps Verbündete statt Gegner. Unsere Kunden transformieren damit ihr Service Management grundlegend.
Führendes IT-Serviceunternehmen: Reduzierte die Ticket-Lösungszeit (MTTR) um 35 % durch den Wegfall unnötiger 2nd-Level-Eskalationen.
Globaler Finanzdienstleister: Steigerte die SLA-Compliance von 82 % auf 98 % durch proaktive Engpasserkennung in ServiceNow.
Europäischer Softwarekonzern: Identifizierte häufige Standardtickets in Jira und automatisierte sie erfolgreich, mit einer Einsparung von mehreren Hundert Support-Stunden monatlich.
Transparenz in 30 Tagen

Testen Sie Process.Science mit Ihren eigenen Ticketdaten

Fordern Sie unser kostenloses One-Pager an. Erfahren Sie, wie unser Proof of Concept (PoC) funktioniert und wie wir Ticket-Ping-Pong und SLA-Probleme in nur 4 Wochen aufdecken.
Unterstützung durch ITSM-Spezialisten
Analyse direkt in Power BI, Microsoft Fabric oder der Process.Science Plattform, ganz nach Ihrer Präferenz
100 % DSGVO-konform und sicher
Mit dem Absenden der Anfrage stimmen Sie der Datenschutzerklärung von process.science zu.
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Weitere Fragen?

Häufig gestellte Fragen aus der IT

Die wichtigsten Antworten für IT-Service-Manager und DevOps-Teams.
Müssen wir unsere Jira- oder ServiceNow-Daten in eine externe Cloud exportieren?

Nein! Das ist der größte Vorteil von Process.Science. Unsere Technologie läuft als natives Plugin direkt in Ihrem Power BI oder Qlik Sense. Ihre sensiblen Ticket- und Nutzerdaten bleiben vollständig innerhalb Ihrer eigenen, sicheren IT-Infrastruktur.

Wir haben sehr individuelle Jira-Workflows und unzählige Custom Fields. Könnt ihr das unterstützen?

Ja. Process Mining ist flexibel. Wir extrahieren die puren Event-Logs (Ticket-ID, Statuswechsel, Zeitstempel, Nutzer) sowie alle relevanten Custom Fields, die Sie für Ihre Analyse benötigen. Unser System passt sich Ihren Workflows an, nicht umgekehrt.

Wir nutzen bereits Reporting in ServiceNow. Wozu brauchen wir Process Mining?

Das Standard-Reporting zeigt Ihnen statische Kennzahlen: z.B., dass Sie letzten Monat 40 SLAs verpasst haben. Process Mining ist dynamisch und zeigt Ihnen das Warum: Es visualisiert den tatsächlichen Weg der Tickets, deckt versteckte Ping-Pong-Schleifen auf und zeigt Ihnen exakt, bei welchem Übergang die entscheidende Zeit verloren ging.

Können wir die Performance unterschiedlicher Support-Teams vergleichen (z.B. 1st- vs. 2nd-Level)?

Absolut. Process.science ermöglicht detailliertes Benchmarking von Workflows. Sie können Prozesse über verschiedene Zeiträume, Standorte oder Support-Level hinweg filtern und vergleichen. So erkennen Sie Best Practices in einem Team und können diese auf andere übertragen.

Wie lange dauert das Setup für einen ersten Test (PoC)?

Der Einstieg ist extrem effizient. Da wir keine neue Infrastruktur aufbauen müssen, benötigen wir für die Ersteinrichtung und erste Ergebnisse in der Regel nur 1-2 Tage. Innerhalb unseres 4-wöchigen Proof of Concepts decken wir dann gemeinsam konkrete Handlungsfelder auf.