ProcessLens: KI-gestützte Prozessanalyse für kleinere und mittlere Unternehmen (KMU)

Viele kleinere und mittlere Unternehmen (KMU) arbeiten mit gewachsenen Abläufen: Angebotserstellung, Terminplanung, Auftragsabwicklung, Rechnungsstellung oder Reklamationen – vieles funktioniert, aber oft ineffizient, langsam oder fehleranfällig.
ProcessLens wurde entwickelt, um genau diese verborgenen Engpässe sichtbar zu machen und klare Handlungsempfehlungen zu liefern.

ProcessLens ist ein Analysewerkzeug, das mithilfe von LLMs, strukturierten Heuristiken und einem definierten Bewertungsmodell Geschäftsprozesse untersucht. Statt starrer Ablaufdiagramme erzeugt ProcessLens eine priorisierte Liste konkreter Verbesserungspunkte, basierend auf typischen Mustern aus hunderten realer KMU-Workflows.

Projektüberblick

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ProcessLens analysiert Beschreibung, Ziele, Stolperstellen und vorhandene Ressourcen eines Unternehmens und erstellt daraus eine strukturierte Prozessdiagnose.

Eingabe → Prozessverständnis → Engpassanalyse → Priorisierung → Handlungsempfehlungen.

Das Ziel:
Transparenz schaffen, bevor man optimiert.

Während viele Tools nur Teilaufgaben automatisieren, ist ProcessLens vollständig auf Erkenntnisgewinn und Entscheidungsunterstützung ausgelegt – nicht auf Automatisierung um jeden Preis.

Motivation

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Vor ProcessLens:

• Unternehmen hatten zwar Probleme, aber keine klare Sprache dafür.
• Entscheidungen basierten auf Bauchgefühl statt Daten.
• Engpässe waren selten offensichtlich.
• KI wurde punktuell eingesetzt, aber ohne strukturellen Kontext.

Ziel:

• Prozesse greifbar machen.
• Engpässe identifizieren, bevor Kosten entstehen.
• Priorisierte Maßnahmen statt generischer Tipps.
• Klare, wiederholbare Analysen – unabhängig von der Branche.

Systemarchitektur

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flowchart TD
    A(Prozessbeschreibung eingeben)
    B[Strukturierter Intake: Ziele, Rollen, Schritte, Probleme]
    C[LLM: Prozessmodellierung & Mustererkennung]
    D[Regelwerk: Engpassanalyse & Bewertung]
    E[Priorisierter Maßnahmenkatalog]
    F[Optionale KI-Tools & Umsetzungsvorschläge]

    A --> B --> C --> D --> E --> F

Ablauf in Kürze:

1. Intake: Nutzer beschreibt den Geschäftsprozess, Probleme und Ziele.
2. Prozessmodellierung: Ein LLM abstrahiert die Beschreibung zu einem strukturierten Workflow.
3. Engpassanalyse: Ein Regel- und Bewertungsmodell erkennt typische Problemzonen (z. B. Wartezeiten, Medienbrüche, Wissensabhängigkeiten).
4. Priorisierung: Engpässe werden nach Auswirkung, Aufwand und Risiko gewichtet.
5. Output: ProcessLens liefert konkrete Empfehlungen – von organisatorischen Änderungen bis zu KI-Einsatzmöglichkeiten.

Technologie-Stack

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Besondere Herausforderungen

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• Unterschiedliche Detailtiefen bei Prozessbeschreibungen
• Abstraktion uneinheitlicher Begriffe
• Vermeidung von Halluzinationen bei Analyse und Empfehlungen
• Ranking von Engpässen ohne Überoptimismus
• Branchenneutralität trotz stark variierender Workflows

Lösungsansatz:
Eine Kombination aus LLM-gestützter Strukturierung, festen Heuristiken, einer Scoring-Logik und einem Korrekturschritt, der überoptimistische Aussagen reduziert.

Vom Prototyp zur stabilen Analysepipeline

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Der erste ProcessLens-Prototyp war ein reines LLM-Promptkonzept.
Schnell zeigte sich: Reine KI führt zu unpräzisen oder übertriebenen Empfehlungen.

Deshalb wurde ProcessLens zu einer deterministischen Analysepipeline weiterentwickelt:

• Intake Parser: wandelt Freitext in strukturierte Prozessdaten um.
• Abstraktionsmodul: erkennt Muster (z. B. Übergaben, Schleifen, Abhängigkeiten).
• Engpass-Engine: prüft gegen bekannte Problemklassen.
• Scoring-Modell: bewertet Aufwand, Risiko, Hebelwirkung.
• Output-Formatter: erstellt klare Maßnahmenlisten, optional ergänzt um geeignete KI-Tools.

Ergebnisse

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• Schnelle Klarheit: in wenigen Minuten entsteht ein strukturiertes Prozessbild.
• Reproduzierbare Analysen: klare Kriterien statt Bauchgefühl.
• Priorisierte Maßnahmen: Fokus auf das, was wirklich wirkt.
• KI-Optionen nur dort, wo sie sinnvoll sind.
• Kein Datenrisiko: Analyse läuft anonymisiert ohne Speicherung.

Fazit

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ProcessLens zeigt, wie KI-gestützte Analyse, domänenspezifische Heuristiken und deterministische Bewertungssysteme kombiniert werden können, um Geschäftsprozesse besser zu verstehen.
Es ist keine Automatisierungsplattform, sondern ein Werkzeug zur Entscheidungsunterstützung – ein „Linsensystem“, das das Wesentliche schärfer stellt.