05.03.2026 aktualisiert
nicht verfügbar
info: nicht verfügbar bis 30.09.2026
Senior Process Intelligence and Automation Expert
Sachsen bei Ansbach, Deutschland
Weltweit
M.Sc. in International Business StudiesSkills
SAP CloudJavaScriptAutomatisierungMicrosoft AzureBusiness IntelligenceBusiness Process ManagementBusiness Process MappingData MigrationData MiningData WarehousingPythonLean Six SigmaMicrosoft Sql-ServerMySQLSAP ERP
Process/Data Mining: Celonis, UiPath, SAP Signavio
Robotic Process Automation: UiPath, AutomationAnywhere
Intelligent Document Processing: ABBYY, UiPath
Process Modelling: Signavio, Camunda
Process Excellence: Lean Six Sigma Green Belt, Scrum
Business Intelligence: Tableau, MS Power BI
Data Warehouse/Lake: MySQL, MS SQL Server, Snowflake
Cloud Platforms: MS Azure, Google Cloud
Programming Languages: SQL, PQL, SIGNAL, Python, VBA, JavaScript
Sprachen
DeutschverhandlungssicherEnglischverhandlungssicherNiederländischMuttersprache
Projekthistorie
01 | Herausforderung & Ziele
Als externer Berater übernahm ich ein Projekt mit uneinheitlichen Celonis-Dashboards und -Automatisierungen, die stabilisiert, professionalisiert und ausgebaut werden sollten. Geringe User-Akzeptanz und fehlende quantitative Nachweise erschwerten die Überzeugung der Führungsebene.
Ziele:
- Vertrauensaufbau durch stabile Use-Cases, professionellen Support und Training
- Gezielte Identifikation und Umsetzung neuer Prozessoptimierungen
- Upskilling des internen Teams und Etablierung eines Operating Models
- Transparenz über den Wert der Process-Mining-Operation
02 | Lösungen
- Restrukturierung der ETL-Pipelines nach Best Practices und Migration veralteter Celonis-Technologien (Action Engines → Action Flows)
- Behebung kritischer Schwachstellen und Einführung eines Ticketingsystems
- Operating Model mit Value-First-Ansatz und Value-Tracking-Tool für Echtzeit-KPIs (Working-Capital-Einsparungen, Zeitersparnis, P&L-Effekte)
- Hands-on-Schulungen für technisches Team und Fachanwender
- Implementierung und Ausbau neuer Use-Cases in Einkauf, Finanzwesen, Kundenmanagement, Bestands- und Stammdaten
03 | Ergebnisse
- Gesicherter Wert: 600 T€ (2023), 1,1 Mio. € (2024), progn. 2 Mio. € (2025)
- User-Akzeptanzsteigerung: +40% neue Fachanwender, +140% Plattformanmeldungen
- Internes Team befähigt zur eigenständigen Bearbeitung mittelschwerer Use-Cases; Beratung weiterhin bei komplexen Anforderungen
01 | Herausforderung & Ziele
Ein Fintech-Kunde mit jahrelang zweistelligem Wachstum litt unter fragmentierten Prozessen, ineffizienten Workflows, fehlender Transparenz und hohem Personalbedarf. Ziel war die Optimierung des Engpassprozesses Forderungsmanagement im Proof-of-Value mit Celonis Process Mining, um weiteres Wachstum ohne Personalaufstockung zu ermöglichen.
Ziele:
- Engpass- und Effizienzanalyse im Forderungsmanagement via Daten aus Salesforce, Five9, Marketo und Snowflake
- Technische Leitung eines Teams aus Entwicklern und Finanzexperten
- Schulung und Enablement der fachlichen und technischen Stakeholder in der Object-Centric Process Mining Software
02 | Lösungen
- Workshops zur Process Discovery, Spezifikationen, Datenvalidierung, KPI-Definition und Dashboard-Design
- Aufbau einer ETL-Pipeline und eines digitalen Zwillings des Credit-Recovery-Prozesses mit über 50 Meilensteinen, analysierbar aus Kunden-, Inkasso- und Kreditprojekt-Perspektiven
- Entwicklung interaktiver Dashboards mit KPIs, Trendanalysen, Ausreißererkennung und Drill-downs
- Automatisierung von Benachrichtigungen bei Engpässen und Performance-Warnungen für Mitarbeiter
03 | Ergebnisse
- Ursachenanalyse der Bottlenecks und gezielte Verbesserungsmaßnahmen
- Effizienzsteigerung im Forderungsmanagement durch Transparenz bei Zahlungsausfällen und Automatisierung regelbasierter Aufgaben
- Positive Bewertung des PoV durch CTO und COO mit Ausweitung auf weitere Geschäftsbereiche
01 | Herausforderung & Ziele
Das Unternehmen hatte wegen langer Produktlieferzeiten zahlreiche Kundenbeschwerden. Die beteiligten Abteilungen konnten nicht nachvollziehen, welche Prozessschritte Verzögerungen verursachten und wo die Ursachen lagen.
Ziele:
- Transparenz im Order-to-Delivery-Prozess zu Durchlaufzeiten, Engpässen und Kundenunzufriedenheit
- Schulung und On-the-Job-Training des technischen Teams zur eigenständigen Übernahme der Projektergebnisse
02 | Lösungen
- Anforderungserhebung in Workshops: Prozessmapping, technische Spezifikationen, Datenvalidierung, KPI-Definition und Dashboard-Mockups
- Aufbau eines digitalen Zwillings des Bestell-und Lieferprozesses mit Celonis zur Analyse von Durchlaufzeiten, Nacharbeiten, Abweichungen und Engpässen
- Entwicklung eines Echtzeit-Dashboards mit KPIs, Filtern und Drill-downs zur schnellen Ursachenanalyse
- Enablement- und On-the-Job-Schulungen für das technische Team zur selbstständigen Weiterentwicklung und Wartung
03 | Ergebnisse
- Identifikation und Beseitigung der Hauptursachen für Lieferverzögerungen
- Qualifizierung der Ingenieure zu eigenständigen Analyse-, Entwicklungs- und Wartungsaufgaben
- Nach Proof of Value: Upgrade von Test- auf Unternehmenslizenz und Ausweitung auf weitere Prozesse und Abteilungen