Die amerikanische Unternehmensgruppe Mondelez International, hinter Marken wie Milka, Oreo und Toblerone, hat den Nachweis erbracht, dass Prozessmining und künstliche Intelligenz kein abstraktes Zukunftsthema sind, sondern direkt den Gewinn steigern können. Innerhalb von nur 18 Monaten generierte der Lebensmittelkonzern durch den Einsatz der Celonis-Prozessintelligenz-Plattform einen finanziellen Mehrwert von rund zehn Millionen US-Dollar. Der Schlüssel zum Erfolg lag dabei nicht in einer radikalen Neuverkabelung der IT-Landschaft, sondern in der akribischen Analyse und Optimierung bestehender Abläufe durch einen sogenannten digitalen Zwilling – eine Methode, die zunehmend zum Standard für Unternehmen wird, die ihre operative Exzellenz mit den Möglichkeiten generativer KI verbinden wollen.
Start mit Source-to-Pay-Prozess: Der digitale Zwilling als Effizienz-Boost
Die Einführung der Plattform begann Ende 2024 mit einem klar definierten Fokus: dem Beschaffungsprozess (Source-to-Pay). Die zentrale Frage lautete, wie effizient die bestehenden Abläufe tatsächlich sind und wo versteckte Kosten lauern. Um dies zu beantworten, erstellte Celonis einen digitalen Zwilling der Geschäftsprozesse – ein virtuelles Abbild, das in Echtzeit Daten aus den 20 Systemen von Mondelez (SAP) erfasst und analysiert. Dieser Ansatz ist bemerkenswert, da er nicht auf Vermutungen basiert, sondern harte Daten aus der täglichen Betriebsrealität liefert.
Das Ergebnis der Analyse war ernüchternd, aber wertvoll: Es identifizierte systematische Unstimmigkeiten zwischen Bestellungen, Rechnungen und den Lieferantenstammdaten. Solche Diskrepanzen führen in der Praxis häufig zu manuellen Nachbearbeitungen, verzögerten Zahlungen und unnötigen Ausgaben. Indem Mondelez diese Fehlerquellen gezielt beseitigte, konnte das Unternehmen allein in diesem ersten Anwendungsbereich mehrere Millionen Dollar einsparen. Der digitale Zwilling fungierte dabei als Wegweiser, der die Probleme nicht nur sichtbar machte, sondern auch die Grundlage für automatisierte Korrekturen schuf.
Skalierung auf Kernprozesse: Der Weg zur zehn Millionen Dollar Ersparnis
Nach dem erfolgreichen Start im Einkauf hat Mondelez die Plattform innerhalb von rund 18 Monaten auf weitere zentrale Geschäftsprozesse ausgeweitet. Dazu gehören Order-to-Cash (vom Auftrag bis zur Zahlung), Record-to-Report (die gesamte Finanzberichterstattung), das Stammdatenmanagement sowie die Prozesse rund um den Markt (Go-to-Market). Diese Skalierung ist ein entscheidender Schritt, denn der größte Hebel der Prozessintelligenz entfaltet sich erst dann, wenn ein Unternehmen über die Silo-Grenzen einzelner Abteilungen hinweg Daten zusammenführen und Abhängigkeiten erkennen kann.
Der kumulierte finanzielle Nutzen dieser Initiativen summierte sich auf circa zehn Millionen Dollar. Diese Zahl verdeutlicht, dass Prozessoptimierung in Zeiten hoher Inflation und gestiegener Rohstoffkosten ein unverzichtbares Instrument zur Margensicherung darstellt. Es ist eine direkte Einsparung im operativen Geschäft, die nicht durch Umsatzwachstum mühsam erarbeitet werden muss, sondern schlicht die Verschwendung beseitigt.
Die strategische Dimension: KI skalieren und auf die Gewinn- und Verlustrechnung einzahlen
Für Mondelez ist der finanzielle Aspekt jedoch nur die eine Seite der Medaille. Der strategische Wert des Projekts liegt in der Schaffung einer belastbaren Daten- und Prozessbasis, die als Fundament für die unternehmensweite KI-Strategie dient. Die gesammelten Prozessdaten sind quasi das Trainingsmaterial für intelligente Automatisierung. Ohne ein sauberes, verstandenes Prozessfundament bleiben KI-Initiativen oft wirkungslos oder produzieren Halluzinationen, weil sie auf chaotischen Daten basieren.
Rossana Rizzotto, Head of Office of the CIDO bei Mondelez, formulierte es in einer unternehmensinternen Mitteilung präzise: Die Optimierung der Prozesse mit Celonis habe den Grundstein für die umfassende Enterprise-AI-Strategie gelegt. Viele IT-Führungskräfte stünden vor der zentralen Herausforderung, KI so zu skalieren, dass sie einen echten Einfluss auf die Gewinn- und Verlustrechnung habe. Dieser Kommentar spiegelt eine weit verbreitete Sorge im Markt wider: Während generative KI vielversprechend klingt, scheitern viele Projekte an mangelnder Datenqualität oder fehlender Prozessintegration. Der digitale Zwilling löst genau dieses Problem, indem er einen konsistenten, validierten Datenbestand schafft.
Der demokratische Ansatz: Center of Excellence als Erfolgsmodell
Implementiert wurde die Plattform nicht über einen strengen Top-Down-Ansatz, sondern durch ein internes Center of Excellence (CoE). Dieses CoE verfolgt eine demokratische Strategie: Fachleute aus verschiedenen Abteilungen – etwa dem Finanzwesen, dem Supply Chain Management oder dem Vertrieb – werden befähigt, eigenständig Prozesse zu analysieren und zu optimieren. Sie handeln jedoch innerhalb klar definierter Governance-Richtlinien, um Sicherheits- und Compliance-Risiken zu vermeiden.
Dieser Ansatz hat gleich mehrere Vorteile. Erstens wird das implizite Wissen der Mitarbeiter direkt in die Optimierung eingebracht; niemand kennt die Stolpersteine im Tagesgeschäft besser als diejenigen, die täglich damit arbeiten. Zweitens wird die IT-Abteilung entlastet, da sie nicht jeden einzelnen Optimierungsvorschlag konzeptionieren und umsetzen muss. Drittens entsteht eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung. Die vom CoE entwickelten Lösungen werden weltweit standardisiert zur Verfügung gestellt, sodass alle Ländergesellschaften schneller von Best Practices profitieren.
Was ist ein digitaler Zwilling in der Prozessintelligenz?
Um den Erfolg von Mondelez einordnen zu können, ist die Definition des zentralen Instruments wichtig. Ein digitaler Zwilling ist eine digitale Repräsentation eines realen Objekts oder Prozesses. Im Kontext des Prozessminings von Celonis handelt es sich um eine kontinuierlich aktualisierte, datenbasierte Kopie der Geschäftsabläufe, die aus den Log-Daten der IT-Systeme gespeist wird. Er zeigt nicht nur den theoretischen Soll-Zustand, sondern exakt den tatsächlichen Ist-Zustand, inklusive aller Verzögerungen, Schwachstellen und Abweichungen. Die visuelle Darstellung erlaubt es, Engpässe in Echtzeit zu erkennen und zu beheben, bevor sie zu größeren Problemen werden.
Was bedeutet das für den Markt und die Zukunft von Process Mining?
Der Fall Mondelez ist ein starkes Signal für den gesamten DACH-Raum. Process-Mining-Anbieter wie Celonis, aber auch Wettbewerber wie UiPath oder SAP Signavio, haben lange gegen das Vorurteil gekämpft, ihre Tools seien lediglich teure Analysetools, deren Nutzen schwer zu quantifizieren sei. Das Beispiel zeigt nun, wie ein Konzern mit einem klaren Business Case startet, messbare Ergebnisse in kürzester Zeit liefert und die Technologie anschließend als Fundament für ambitionierte KI-Projekte nutzt.
Die Anforderungen an die nächste Generation dieser Plattformen wachsen jedoch. Es geht nicht mehr nur darum, Prozesse zu visualisieren, sondern diese Erkenntnisse direkt in autonome Aktionen zu übersetzen. Die Verknüpfung des digitalen Zwillings mit generativer KI, die Vorschläge unterbreitet oder sogar selbstständig Workflows anpasst, wird der nächste große Entwicklungsschritt sein. Unternehmen, die heute die Disziplin der Prozessintelligenz aufbauen, schaffen sich einen erheblichen Wettbewerbsvorteil – sie sind in der Lage, agiler auf Marktveränderungen zu reagieren und ihre Ressourcen dorthin zu lenken, wo sie den größten ökonomischen Hebel bieten.
Langfristig wird sich der Erfolg von KI daran messen lassen müssen, ob sie Prozesskosten senkt und Durchlaufzeiten verkürzt. Wer wie Mondelez zuerst die Hausaufgaben im Prozessmanagement erledigt, besitzt die besten Voraussetzungen, um KI nicht nur als Spielerei zu nutzen, sondern als ernsthaften Treiber der Profitabilität. Die zehn Millionen Dollar sind dabei nur der Anfang – das wahre Potenzial liegt in einer Unternehmensorganisation, die Daten als strategisches Asset begreift und Prozessexzellenz als permanente Aufgabe versteht.
