Nein. Process Mining nutzt primär die digitalen Spuren, die ohnehin in Ihrem MES (Manufacturing Execution System) oder ERP-System (wie SAP PP) anfallen. Jede Rückmeldung eines Arbeitsschrittes, jede Materialbewegung und jede Umbuchung reicht aus, um den Prozess in Echtzeit zu visualisieren. Hardware-Nachrüstungen sind nicht nötig.

Eine klassische OEE-Messung sagt Ihnen dass eine Anlage stillsteht oder zu langsam läuft. Process Mining sagt Ihnen warum. Wir verknüpfen Maschinendaten mit den vorgelagerten Logistik- und Auftragsprozessen. So sehen Sie, ob die Maschine steht, weil Material aus dem Lager fehlt, ein Rüstvorgang fehlerhaft geplant war oder ein Qualitätsengpass im vorherigen Schritt vorlag.

Ja. Moderne Process Mining Algorithmen beherrschen sogenanntes "Object-Centric Process Mining". Das bedeutet, wir können komplexe Zusammenhänge abbilden: Wenn aus 10 Bauteilen eine Baugruppe wird (Konvergenz) oder ein Auftrag auf drei Maschinen aufgeteilt wird (Divergenz), stellt unser System dies korrekt und transparent dar.

Ja, sogar besonders gut. Gerade bei komplexen Variantenfertigungen oder Losgröße 1 verlieren klassische Analysemethoden (wie Zeitstudien) den Überblick. Da wir uns auf die digitalen Spuren jedes einzelnen Fertigungsauftrags (Case ID) stützen, rekonstruieren wir den exakten Ablauf für jedes individuelle Produkt und machen spezifische Engpässe und Nacharbeiten sichtbar.

Das hängt primär von der Konfiguration Ihres BI-Systems und Ihrer Quellsysteme ab. In der Praxis laden wir die Daten meist in kurzen, festen Zyklen (z. B. stündlich oder alle 15 Minuten) in Ihr Power BI oder Qlik-Dashboard. Dieses "Near-Real-Time"-Setup reicht für eine dynamische Schichtsteuerung und Engpassanalyse völlig aus, schützt aber gleichzeitig die Performance Ihrer produktiven MES/ERP-Systeme.