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NextLog

KI-gestützte Prozessintelligenz

Rund 40 % Ihres Prozesses sind unsichtbar

Process Mining sieht nur, was Ihre Systeme protokollieren. Die Übergaben, Rückfragen, Ausnahmen und Genehmigungen, die Ihre Durchlaufzeiten tatsächlich bestimmen, stecken in E-Mails, Notizen, PDFs und Berichten — und erreichen nie ein Event Log. NextLog liest sie und macht Ereignisse daraus.

Derselbe Prozess — einmal, wie ihn das Event Log protokolliert, und einmal, wie er wirklich abläuft.

Warum diese Lücke zählt

~40 %
der Prozessinformationen liegen in unstrukturierten Artefakten E-Mails, Chats, Freitextfelder, PDFs, Serviceberichte, Notizen
2–4
Wochen bis zum belastbaren Proof of Concept Auf Basis einer repräsentativen Stichprobe Ihrer historischen Kommunikation
0
Systemwechsel erforderlich Die Event Logs fließen in Ihre bestehende Process-Mining-Plattform ein

Das Problem

Process Mining kann nur auswerten, was als Ereignis protokolliert wurde

Klassisches Process Mining ist stark, wo Systeme saubere Event Logs erzeugen. Order-to-Cash und Procure-to-Pay im ERP, Fallbearbeitung im CRM, Workflow-Engines und Branchenplattformen liefern strukturierte Datensätze mit Zeitstempeln, Aktivitäten, Fall-IDs, Ressourcen und Attributen. Daraus rekonstruieren Mining-Werkzeuge den Ist-Prozess, quantifizieren Durchsatz und Wartezeiten, identifizieren Varianten und prüfen die Konformität gegen das Sollmodell.

Die Grenze ist strukturell und keine Frage der Datenqualität. Wird eine Übergabe, eine Entscheidung, eine Rückfrage oder eine Ausnahme über einen E-Mail-Thread, ein PDF-Formular, ein Notizfeld oder einen Chat abgewickelt, erscheint sie im Event Log in der Regel überhaupt nicht. Das ermittelte Modell kann daher sauber und linear aussehen, während der reale Prozess iterativ, verzögerungsanfällig und voller Nacharbeit ist.

Diese unsichtbaren Schritte sind selten nebensächlich. Dort entstehen Verzögerungen, während auf Antworten gewartet wird. Dort werden Qualitätsprobleme dokumentiert, in Notizen und Kommentaren. Dort liegen die Compliance-Nachweise, in Berichten und Genehmigungspfaden. Und dort werden Ausnahmen gelöst, durch menschliche Koordination statt durch Systemtransaktionen. Wer nur den sichtbaren Teil eines Prozesses optimiert, läuft Gefahr, das falsche Problem zu lösen — und das mit großer Überzeugung.

Drei Entwicklungen machen das Thema jetzt dringend

  • 01

    Process Mining stößt an seine Grenzen

    Die Verbreitung ist im Mainstream angekommen und die einfachen Erfolge sind realisiert. Was übrig bleibt, liegt außerhalb der Systemprotokolle — genau deshalb existiert es noch.

  • 02

    LLMs sind belastbar geworden

    Sprachmodelle erreichen inzwischen die Reife für verlässliches Textverständnis in unternehmensrelevantem Maßstab und zu tragfähigen Kosten. Tausende Nachrichten zu lesen ist keine Illusion mehr.

  • 03

    Der Prüfungsdruck steigt weiter

    Aufsicht und Revision erwarten zunehmend eine vollständige Prozessdokumentation. Ein großer Teil dieser Nachweise existiert längst — unstrukturiert, in Kommunikation und Dokumenten.

Vorher und nachher

Von der aufgeräumten Fiktion zur betrieblichen Wahrheit

Links der Prozess, wie ihn strukturierte Systemprotokolle beschreiben: ein kurzer, linearer Pfad. Rechts derselbe Prozess, nachdem unstrukturierte Interaktionen extrahiert, Fällen zugeordnet und klassifiziert wurden — die Variante, in der Ihre Teams tatsächlich arbeiten.

Prozessdiagramm eines Vertriebszyklus, wie ihn strukturierte Systemprotokolle erfassen: Kundenanfrage, Angebot, Kaufvertrag, Kundenauftrag, Lieferung, Fakturierung, Zahlung — eine einzige lineare Kette aus sieben Schritten.
Klassisches Process Mining: nur systemseitig protokollierte Ereignisse
Derselbe Vertriebszyklus nach der Verarbeitung durch NextLog. Die sieben systemseitig protokollierten Schritte bleiben, hinzu kommen elf aus E-Mails erschlossene Schritte — Auftragsbestätigung, Klärung der Bedingungen, Antwort aus dem Vertrieb, Klärung der Produktionskosten, Antwort aus der Produktion, Rechnungserstellung, Rechnung an den Vertrieb, Genehmigungsrichtlinie, Genehmigungsanfrage und Genehmigung — dargestellt mit gestrichelten Rahmen und Briefsymbolen.
Mit NextLog: Systemereignisse plus erschlossene unstrukturierte Schritte

Die Lösung

NextLog macht aus unstrukturierter Kommunikation strukturierte, fallbezogene Ereignisse

NextLog setzt auf dem Text auf, den Ihre Organisation ohnehin erzeugt — E-Mail, Tickets, Dokumentenablagen, Freitextfelder in Systemen — und extrahiert die prozessrelevanten Fakten: wer hat was wann und für welchen Fall getan. Jede Interaktion wird dem richtigen Geschäftsfall zugeordnet, auch wenn keine explizite Fall-ID vorliegt, anschließend zu einer Prozessaktivität klassifiziert und in Event Logs überführt, die gängige Process-Mining-Plattformen direkt verarbeiten.

Für die Geschäftsleitung

Entscheidungen entstehen auf Basis der vollständigen betrieblichen Wahrheit: echte Durchlaufzeiten inklusive Kommunikationsverzögerungen, nachvollziehbare Ausnahmebehandlung und ein Nachweispfad, der einer Prüfung standhält.

Für technische Entscheider

Eine modulare, betreibbare Architektur, die sich in Ihre bestehende Datenlandschaft einfügt und in etablierte Process-Mining-Toolchains exportiert. Kein Systemwechsel, keine proprietäre Bindung auf der Analyseseite.

  • Prozessermittlung aus unstrukturierten Quellen
  • Automatisierte Event Logs für Process-Mining-Werkzeuge
  • Durchgängige Sicht über Systeme und menschliche Interaktion hinweg
  • Konfidenzbewertung und vollständige Nachvollziehbarkeit jeder KI-Ausgabe

So funktioniert es

Vier Module, eine Pipeline

Am einen Ende geht Rohtext hinein, am anderen kommt ein fallbezogenes, konfidenzbewertetes Event Log heraus. Jede Stufe ist einzeln aufrufbar — Sie fahren die gesamte Pipeline oder genau den Teil, den Sie brauchen.

  1. Modul 1

    Zusammenfassung

    Lange Dokumente, E-Mail-Verläufe und Anhänge werden auf ihre ereignisrelevanten Kerne verdichtet: Handlungen, Entscheidungen, Anfragen, Ergebnisse. Das hält die nachfolgenden Stufen präzise und auch auf großen Korpora wirtschaftlich.

  2. Modul 2

    Fallzuordnung

    Die Basisstufe — alles Weitere hängt davon ab, dass sie stimmt. Enthalten Nachrichten bereits Auftragsnummern, Ticketnummern, Schadenfall-IDs oder Ähnliches, übernimmt NextLog diese und ordnet direkt zu. Fehlt ein Identifikator, wird der Fall aus dem Inhalt selbst erschlossen.

  3. Modul 3

    Prozessdefinition

    Der Event Master ist das verbindliche Verzeichnis aller Prozessaktivitäten. NextLog kann ihn für Sie entwerfen, indem der zusammengefasste Korpus auf wiederkehrende Muster und implizit beschriebene Aktivitäten analysiert wird — Sie verfeinern ihn anschließend interaktiv.

  4. Modul 4

    Klassifizierung

    Jede Nachricht wird gegen den Event Master verglichen, und zwar im Kontext dessen, was im Fall davor und danach passiert ist. Sprachliche Hinweise und implizite Prozesssignale werden gewichtet, und jede Klassifizierung trägt einen Konfidenzwert.

Ein Blick ins Produkt

In der React-Oberfläche validieren Analysten, was die Pipeline erzeugt hat — jeder Lauf, jede Klassifizierung, jeder Konfidenzwert, zurückverfolgbar bis zur Nachricht, aus der er stammt.

Fallzuordnung
NextLog-Bildschirm zur Fallzuordnung mit Zuordnungsstatistiken, einer Tabelle der Ausführungshistorie abgeschlossener Läufe und einer Ergebnistabelle, die Nachrichten mit Betreff, Richtung, Absender, Empfänger, zugeordneter Fall-ID und Konfidenz in Prozent auflistet.
Fallzuordnung Statistiken zum Lauf, die vollständige Ausführungshistorie und jede Nachricht mit erschlossener Fall-ID und Konfidenzwert.
Prozessermittlung
NextLog-Bildschirm zur Prozessermittlung mit automatisch vorgeschlagenen Prozessaktivitäten, die aus dem analysierten Nachrichtenkorpus abgeleitet wurden und zu einem Event Master weiterbearbeitet werden können.
Prozessermittlung NextLog schlägt einen Event Master aus Ihrem eigenen Korpus vor; Sie übernehmen, benennen um, trennen oder führen zusammen.
Nachrichtenklassifizierung
NextLog-Bildschirm zur Nachrichtenklassifizierung, der Nachrichten mit Prozessaktivitäten und Konfidenzwerten je Nachricht verknüpft.
Nachrichtenklassifizierung Jede Nachricht einer Aktivität zugeordnet, im Fallkontext, mit der Konfidenz hinter der Entscheidung.
Prozessvisualisierung
NextLog-Bildschirm zur Prozessvisualisierung mit einem Process-Mining-Graphen aus gemischten Ereignissen, Aktivitätsknoten wie Produktanfrage, Angebotsanfrage, Auftragseingang, Rechnungsversand, Zahlungseingang und Kundenbeschwerde, mittleren Durchlaufzeiten an den Verbindungen sowie einem Metrikbereich mit 69 Fällen, 16 Aktivitäten und 23 Verbindungen.
Prozessvisualisierung Das zusammengeführte Event Log als Prozessgraph, mit Fallzahlen und mittleren Durchlaufzeiten an jeder Kante.

Governance

Der Event Master: Ihre Aktivitätstaxonomie in klarer Sprache

Eine Klassifizierung ist nur so gut wie die Definitionen dahinter. Der Event Master ist eine kuratierte Liste der Ereignisse, die in Ihrem Prozess zählen, jedes mit einer kurzen Beschreibung — und er ist bewusst so gebaut, dass ihn die Menschen pflegen können, die den Prozess verstehen, nicht nur die, die programmieren können.

Das Ergebnis ist der Weg weg von Ad-hoc-Klassifizierung hin zu einem stabilen, governance-fähigen Aktivitätskatalog, der zur realen Ausführung passt und passend bleibt.

Nutzerseitig editierbar
Analysten und Prozessverantwortliche pflegen ihn direkt über die Weboberfläche.
In natürlicher Sprache definiert
Ereignisse werden in normalen Sätzen beschrieben. Es gibt kein Schema zu lernen und keine technische Einschränkung, wie eine Aktivität formuliert sein darf.
Manuell oder KI-assistiert
Beginnen Sie auf einem leeren Blatt — oder lassen Sie NextLog aus Ihrem eigenen Korpus einen Entwurf vorschlagen und arbeiten Sie von dort weiter.
Verfeinerung in kurzer Schleife
Definitionen, Granularität und Benennungskonventionen passen Sie per Anweisung an — „trenne das in zwei Aktivitäten“, „behandle diese als eine“. NextLog interpretiert das und aktualisiert die Ereignismenge entsprechend.

Plattform

Modular, API-first — und dort bewusst unspektakulär, wo es zählt

NextLog besteht aus Python-Verarbeitungsmodulen mit einer REST-Schicht darüber und einer React-Oberfläche obenauf. Nichts an diesem Entwurf setzt voraus, dass NextLog das Zentrum Ihrer Architektur ist — es ist dafür gemacht, sich einzufügen.

Python-Verarbeitungsmodule

Der Kern. Extraktion, Zuordnung, Klassifizierung und Protokollierung, jeweils mit klar definierten Einsprungpunkten zum Starten von Läufen, Abrufen von Ergebnissen und Abfragen von Audit-Artefakten. Aufrufbar über die Kommandozeile oder aus Scheduler, Automatisierungsframework und Integrationsplattform.

REST-API

Ein integrierter Server stellt alle Kernfunktionen über eine einheitliche API bereit, die die zugrunde liegenden Module spiegelt. NextLog läuft damit entweder als Headless-Verarbeitungsmaschine oder als Dienst innerhalb einer größeren Automatisierungslandschaft.

React-Frontend

Operativer Zugriff auf Zusammenfassungen, Klassifizierungen, Fallzuordnungen und Laufhistorien — für explorative Validierung, Monitoring und Fehlersuche durch Analysten, Betriebsteams und Data Stewards.

PostgreSQL als Persistenz

Eingangstabellen für neue Rohartefakte, Verarbeitungsergebnisse samt Konfidenzwerten, eine Audit- und Ausführungshistorie mit Prompts, Modellantworten und Laufzeitmetadaten sowie Ausgabetabellen und Sichten in konsistenter, Process-Mining-fähiger Struktur.

Anbieterneutrale KI-Schicht

Jeder OpenAI-kompatible Anbieter, lokal oder remote, ist austauschbar einsetzbar — und innerhalb eines Laufs kombinierbar, für stufenspezifische Modellwahl, Fallback-Strategien und Provider-Failover. LLM-Abhängigkeiten bleiben von der Anwendungslogik isoliert.

Template-basiertes Prompting

Prompts sind Templates mit Domänenkontext, Validierungsvorgaben, Few-Shot-Beispielen und Guards für strukturierte Ausgaben. Jeder Lauf wird durchgängig erfasst, inklusive Parametern, Modellwahl und Fehlerzuständen.

Integration

Eine bewusst schmale Schnittstelle: PostgreSQL hinein, Event Log hinaus

NextLog greift nicht in Ihren Mailserver, Ihre Dokumentenablage oder Ihr Ticketsystem. Stattdessen liest es ausschließlich aus dedizierten PostgreSQL-Eingangstabellen, die Sie mit dem zu verarbeitenden Text und seinen Metadaten füllen — Quellsystem, Zeitstempel, Beteiligte, vorhandene Fallhinweise.

Die Trennung von Quellsystemanbindung und KI-Verarbeitung ist eine bewusste Entscheidung. Sie macht die Datenübernahme vorhersehbar und prüfbar, hält NextLog aus den Sicherheitsprüfungen Ihrer Mail- und Dokumentenplattformen heraus und sorgt dafür, dass die Pipeline sich identisch verhält, unabhängig davon, woher der Inhalt stammt.

Auf dem Rückweg

Ergebnisse werden nach PostgreSQL zurückgeschrieben, als konsolidierte Tabellen und Sichten in Process-Mining-fähiger Event-Log-Struktur — exportierbar als CSV oder direkt über gängige Datenbankkonnektivität anbindbar. Saubere Trennung zwischen Datenübernahme, KI-Verarbeitung und nachgelagerter Analyse.

PostgreSQL
entry tables
NextLog Event log
views & CSV

Betriebsvarianten

On-Premises

Vollständige Datenkontrolle bei strikten Anforderungen an den Speicherort.

Cloud

Bei den großen Anbietern, für betriebliche Flexibilität.

Hybrid

Die Verarbeitung bleibt lokal, während Modellaufrufe Cloud-Dienste mit Ihren eigenen Schlüsseln nutzen.

Für Konsistenz und Portabilität empfehlen wir den Docker-basierten Betrieb, mit getrennten Containern für Backend, Datenbank und Frontend, orchestriert über Docker Compose oder Kubernetes — je nach Größenordnung und Governance-Anforderungen.

Sicherheit und Compliance

Gebaut, um eine Prüfung zu bestehen, nicht nur eine Demo

Ihre Zugangsdaten, Ihre Kontrolle
Der Zugriff auf KI-Anbieter erfolgt mit kundeneigenen Credentials. Sie behalten die volle Kontrolle darüber, welche Daten Ihre Umgebung verlassen und welche externen APIs genutzt werden.
Verschlüsselt im Transport und im Ruhezustand
Die interne Kommunikation läuft durchgängig über TLS; das PostgreSQL-Backend unterstützt Verschlüsselung im Ruhezustand.
Jeder Schritt ist prüfbar
Eingangsartefakte, erzeugte Prompts, Modellausgaben, Ausführungsmetadaten und Fehlerspuren werden protokolliert — die Grundlage für Verhaltensüberwachung, Nachvollziehbarkeit und regulatorische Nachweise.
Konfidenzbewertet statt Blackbox
Klassifizierungen tragen Konfidenzwerte und bleiben überprüfbar. Genau das macht den kontrollierten Einsatz in regulierten Umgebungen möglich.
Skaliert ohne Drama
Parallelverarbeitung über mehrere Worker, Hintergrundausführung und Batch-Verarbeitung großer Datenmengen. Durch inkrementelle Übernahme werden nur neue Artefakte verarbeitet.
Ausschließlich Standardschnittstellen
Konsolidierte Event Logs gehen als PostgreSQL-Tabellen, CSV-Dateien oder pipeline-freundliche Sichten heraus — kein proprietäres Format zwischen Ihnen und Ihrer Analyse.

Anwendungsfälle

Überall, wo der Prozess auf Text läuft

NextLog ist breit einsetzbar und am wertvollsten dort, wo unstrukturierte Daten die Prozessausführung prägen. Sechs Bereiche, in denen das durchgängig gilt:

Gesundheitswesen und Life Sciences

Klinische Abläufe verteilen sich über getrennte Systeme und beruhen stark auf menschlicher Koordination. NextLog extrahiert und verknüpft Schritte wie Versicherungsprüfung, Patientenvorbereitung, Qualitätskontrollen, Facharztrückfragen und kritische Warnmeldungen — und führt sie mit EHR-, RIS- und PACS-Protokollen zu einer durchgängigen Sicht von der Anforderung bis zum Befund zusammen. Im Servicelebenszyklus von Medizingeräten werden Technikerberichte zu einer strukturierten Historie über Installation, Wartung, Reparatur, Teilebeschaffung, Validierung und Abschluss — Grundlage für eine MTTR, die Teileverzögerungen tatsächlich enthält.

Beispielhaft: In einem Workflow der medizinischen Bildgebung existierten 8 von 13 realen Prozessschritten (rund 62 %) ausschließlich in E-Mails und klinischen Notizen.

Logistik und Postdienste

Scan-Ereignisse gibt es reichlich, doch die entscheidenden Schritte passieren zwischen den Scans — Fahrernotizen, Übergabekommentare im Depot, Kunden-E-Mails und SMS, Zusammenfassungen aus dem Callcenter, Zolldokumente, Partnerkommunikation. NextLog verknüpft diese mit Sendungs- oder Fall-IDs und legt den realen Ablauf hinter fehlgeschlagenen Zustellversuchen, Adresskorrekturen, verpassten Cut-offs, Zollhalten, Schadensmeldungen und Umleitungen offen. Zusammengeführt mit TMS-, WMS- und Track-and-Trace-Daten werden verborgene Standzeiten messbar und die tatsächlich problematische Übergabe benennbar.

Finanzdienstleistungen

In Kreditvergabe und Underwriting findet ein großer Teil der Arbeit außerhalb der Kernsysteme statt: Dokumentenanforderungen, Klärungsdialoge, Ausnahmediskussionen. NextLog ordnet diese Antrags-IDs zu und klassifiziert sie in Aktivitäten wie Dokumentenanforderung, Einkommensprüfung, Kreditprüfung und Ausnahmegenehmigung — Beschaffungsverzögerungen werden messbar, Ausnahmeschleifen sichtbar. In der Schadenbearbeitung rekonstruieren Sachbearbeiternotizen und Korrespondenz mit Dritten die Ermittlungs- und Verhandlungsschritte, die Systemprotokolle vollständig auslassen.

Professional Services

Beratung, Recht und andere Wissensarbeit werden über E-Mails, Besprechungsnotizen und Statusberichte gesteuert. NextLog klassifiziert diese in Aktivitäten wie Kundenanfrage, Analyse, Review-Zyklus, Freigabe und Lieferung, sodass der tatsächliche Projektverlauf gegen die geplante Methodik gehalten werden kann. Das quantifiziert Engpässe in Review-Zyklen, misst Kundenreaktionszeiten gegen SLAs und zeigt Frühwarnsignale für gefährdete Projekte.

Fertigung

Qualitätsmanagement und Abweichungsprozesse sind in Prüfnotizen, Maßnahmenberichten und Lieferantenkorrespondenz dokumentiert. NextLog macht daraus auswertbare Event Logs — Grundlage für schnellere Klärung, das Erkennen wiederkehrender Grundursachen und belastbare Aussagen zur Lieferantenleistung. In der Instandhaltung werden Fehlersuchschritte, Teileverzögerungen, Workarounds und Validierungsschritte extrahiert: echte Stillstandsanalyse statt der Start- und Endzeitstempel eines Auftrags.

Öffentlicher Sektor

Fallbearbeitung beruht auf Korrespondenz und Dokumenten, die zwischen Behörden und externen Beteiligten zirkulieren. NextLog rekonstruiert den realen Lebenszyklus eines Falls aus Kommunikation, Vermerken und Formularen und unterstützt damit Transparenz, kürzere Bearbeitungszeiten und den belegbaren Nachweis der Verfahrenskonformität in Bürgerdiensten und regulatorischen Abläufen.

Ergebnisse

Was sich ändert, sobald die verborgenen Schritte sichtbar sind

Vollständige Prozesssichtbarkeit
Engpässe bei Übergaben aufdecken, echte Durchlaufzeiten messen, die wirklich relevanten Varianten identifizieren und Grundursachen verstehen, die in der Kommunikation statt in Transaktionen dokumentiert sind.
Kürzere Durchlaufzeiten
Kommunikationsbedingte Verzögerungen werden messbar und damit optimierbar: Informationsanfragen standardisieren, Klärungsschleifen reduzieren, Übergabeprotokolle verbessern, Nachverfolgung automatisieren.
Einfachere Revision und Compliance
Nachweise, die über E-Mails, Notizen und Berichte verstreut sind, werden laufend zu fallbezogenen Pfaden strukturiert. Das senkt den Aufwand der Prüfungsvorbereitung und erhöht die Sicherheit bei der SOP-Einhaltung.
Schneller ROI
Historische unstrukturierte Daten lassen sich sofort analysieren, Ergebnisse kommen daher in Wochen statt Monaten. Frühe Erkenntnisse geben dem Business Case konkrete Zahlen.
Bessere Kundenerfahrung
Die Verzögerungen und Nacharbeiten, die Kunden wirklich spüren, sind meist die unsichtbaren. Sie zu beheben verbessert die Zufriedenheit auf eine Weise, die die Optimierung sichtbarer Schritte nicht erreicht.
Kontinuierliche Verbesserung
Wiederkehrende Muster fließen in verfeinerte Aktivitätsdefinitionen zurück. Die Taxonomie — und damit die Erkenntnis — wird besser, während sich die Ausführung verändert.

Der Weg dorthin

Ein Vorgehen in Phasen, mit Nutzen am Ende jeder Phase

Erfolgreiche Einführungen folgen derselben Form: klein beweisen, bewusst ausweiten, dann industrialisieren. Nutzen entsteht früh, ohne die Unternehmensreife zu opfern.

  1. 2–4 Wochen

    Proof of Concept

    Einen repräsentativen Prozess und eine überschaubare Stichprobe an Kommunikation auswählen. Extraktionsqualität validieren und das Verbesserungspotenzial in belastbaren Zahlen beziffern.

  2. 4–8 Wochen

    Pilot

    Umfang erweitern, Produktivquellen anbinden, Aktivitätsdefinitionen verfeinern und die Ausgaben an Ihre Ziel-Process-Mining-Plattform anschließen.

  3. 8–12 Wochen

    Produktiver Rollout

    Verarbeitung skalieren, Governance für Taxonomien und Prompts etablieren, Monitoring ausrollen und die breitere Nutzergruppe schulen.

Wer hinter NextLog steht

Zwei Häuser, ein Produkt

NextLog entsteht gemeinsam aus einem KI-Lösungshaus und einer Managementberatung — und das bewusst, denn diese Lücke zu schließen ist genauso eine Frage der Prozess-Governance wie eine des Machine Learning.

People at Work Systems AG

KI-Lösungen und Technologie

Gegründet 2004, mit Gesellschaften in Deutschland und der Schweiz. Vertrauensvolle Beratung in Customer Relationship Management, Loyalty Management, Business Intelligence und Künstlicher Intelligenz — von der Beratung bis zur umgesetzten Lösung. Forschungskooperation zu KI mit der Philipps-Universität Marburg.

Unterföhring, Deutschland paw-systems.com ↗

Draxinger & Lentz

Managementberatung und Prozess-Governance

Gegründet 1998, als Trusted Advisor für Kunden aus Wirtschaft, Gesellschaft und Staat. Ein ganzheitlicher Ansatz für Corporate Management, Accounting, Controlling und Systeme, fundiert in der systemorientierten Managementlehre — Klarheit in komplexe Zusammenhänge bringen und eine wirksame Steuerung in Organisationen etablieren.

Frankfurt am Main, Deutschland draxingerlentz.de ↗

Nächste Schritte

Wollen Sie die fehlenden 40 % nutzbar machen?

Am schnellsten lässt sich die Passung über eine geführte Demo klären, gefolgt von einem fokussierten Proof of Concept auf einer repräsentativen Stichprobe Ihrer eigenen unstrukturierten Prozessdaten. Innerhalb weniger Wochen erhalten Sie ein zusammengeführtes, Process-Mining-fähiges Event Log und ein bezifferte Übersicht der Verbesserungspotenziale — belegt an Ihren realen Ausführungsdaten.

Oder erreichen Sie uns direkt

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