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Schulung Modern Process Management mit BPMN: Analyse, Automatisierung und AI

Von der Prozessmodellierung zur echten Prozessoptimierung

5 Tage / S6964
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Schulungsformen

Inhouse-/Firmenschulung

  • 5 Tage - anpassbar
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  • Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
Präsenz Online Hybrid
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Beschreibung

Geschäftsprozess-Management hat sich 2024-2026 fundamental verändert. BPMN 2.0 ist seit 15 Jahren der ISO-/OMG-Standard für Prozess-Modellierung und gehört in DACH-Konzernen, Mittelstand und Verwaltung zum Pflichtwerkzeug. DMN 1.5 ergänzt BPMN um Entscheidungstabellen und löst die jahrzehntelange Vermischung von Prozess-Logik und Geschäftsregeln. Gleichzeitig sind die Automatisierungs-Optionen explodiert : Klassische Workflow-Engines wie Camunda Platform 8 und Flowable orchestrieren BPMN-Prozesse über Microservices und externe Services hinweg. Low-Code-Plattformen wie Microsoft Power Automate , Make und n8n machen Geschäftsprozesse für Fachbereiche zugänglich. RPA-Tools wie UiPath , Automation Anywhere und Power Automate Desktop automatisieren Legacy-UIs ohne API. AI-Agenten in Microsoft Foundry, Copilot Studio und vergleichbaren Plattformen lösen Aufgaben, die früher menschliches Verstehen brauchten - Dokumenten-Analyse, Klassifikation, Schnittstellen-Übersetzung.
Hinzu kommt Process Mining als datengetriebene Disziplin: Tools wie Celonis , Apromore , Disco oder PAFnow rekonstruieren tatsächlich gelaufene Prozesse aus Event-Logs in SAP, Salesforce, ServiceNow oder selbstgebauten Systemen - und decken Friction, Wartezeiten und Compliance-Lücken auf, die in der Soll-Modellierung nie sichtbar waren. Die offene Frage in vielen DACH-Organisationen: Welcher Mix aus Workflow-Engine, Low-Code, RPA und AI passt zu meiner Prozesslandschaft? Wer modelliert, wer automatisiert, wer überwacht? Welche Patterns vermeiden RPA-Bot-Wildwuchs und Schatten-IT durch Power-Automate-Sprawl?
Dieses Fünf-Tage-Seminar gibt einen praxisorientierten Überblick: BPMN 2.0 sauber modellieren, DMN für Geschäftsregeln nutzen, Process Mining als Standortbestimmung, Camunda und ähnliche Engines für betriebliche Umsetzung, RPA für Legacy-Brücken, AI-Agenten für intelligente Schritte und der Aufbau einer Prozess-Governance-Strategie für die eigene Organisation.

Noch mehr BPMN Wissen erhalten Sie auch in unseren weiteren BPMN Schulungen.

Schulungsziel

Jede teilnehmende Person verlässt das Seminar mit einem strukturierten Verständnis von BPMN 2.0 und DMN 1.5 als gemeinsame Sprache zwischen Fachbereich und IT, der Routine in Prozess-Modellierung mit gängigen Tools (Camunda Modeler, Signavio, Bizagi, draw.io), dem Werkzeugkasten für Process Mining als datengetriebene Standortbestimmung (Celonis, SAP Signavio Process Intelligence, Apromore, Microsoft Process Mining), der praktischen Beherrschung von Camunda Platform 8 (Modeler, Operate, Optimize, Connectors) und der Auswahl-Kompetenz zwischen Camunda, Flowable, Power Automate, Make und n8n, dem Verständnis von RPA-Strategie (UiPath, Power Automate Desktop, Center of Excellence, Hyperautomation, Anti-Patterns), der Praxis in AI-Agenten in BPMN-Prozessen (Microsoft Foundry, Copilot Studio, MCP, Human-in-the-Loop-Patterns, EU-AI-Act-Konformität), dem Werkzeug für Prozess-Governance (CoE-Aufbau, Rollen-Modell, Repository-Strategie, KPIs), dem Compliance-Werkzeugkasten (DSGVO, ISO 9001/27001, NIS-2, EU-AI-Act, IKS), einem durchgehenden Beispielprozess von der Modellierung bis zur teilautomatisierten Umsetzung mit AI-Schritt und einer konkreten Drei-Phasen-Roadmap für die eigene Organisation - einsetzbar von der ersten Prozess-Aufnahme bis zum betrieblich überwachten Live-Workflow mit AI-Anteil.

Details

Inhalt

Tag 1: BPMN 2.0 als Sprache des Prozess-Managements
1. Prozess-Management-Grundlagen und Reife-Modelle
  • Ziele und Erwartungen der Teilnehmenden
    • Klärung individueller Lernziele und Erwartungen für ein praxisnahes und relevantes Seminar
  • Geschäftsprozess-Definition: Wertkette, Kern- vs. Unterstützungsprozesse, end-to-end vs. funktional.
  • Reife-Modelle: BPM Maturity Model, CMMI, Hammer's Process Audit - wo steht eine Organisation typischerweise.
  • Prozess-Levels: Strategisch (E2E-Wertkette), taktisch (Department), operativ (Detailprozess).
  • Process-Owner-Rolle: Verantwortlichkeiten, RACI, Schnittstelle zu IT und Fachbereichen.
  • BPM-Disziplinen: Modeling, Mining, Execution, Monitoring, Improvement - der BPM-Lifecycle.
  • Methodik-Vergleich: Lean, Six Sigma, Theory of Constraints, Design Thinking, Customer Journey Mapping - wann welche Methode.
  • Praxis-Übung: Reifegrad-Self-Assessment für eine Beispielorganisation: aktuelle Prozess-Disziplin pro BPM-Phase einschätzen, drei kritische Engpässe identifizieren, Vorgehen für Quick Wins skizzieren.
2. BPMN 2.0 Grundlagen: Pools, Lanes, Tasks und Gateways
  • BPMN-Symbole-Übersicht: Activities, Events, Gateways, Pools, Lanes, Sequence Flows, Message Flows, Data Objects, Artifacts.
  • Pools und Lanes: Verantwortlichkeiten und Organisations-Mapping.
  • Tasks: User Task, Service Task, Send/Receive Task, Manual Task, Script Task, Business Rule Task, Call Activity - wann welche Variante.
  • Gateways: Exclusive (XOR), Parallel (AND), Inclusive (OR), Event-based, Complex - Semantik und häufige Fehler.
  • Modellierungs-Konventionen: BPMN-Stilrichtlinien, sinnvolle Granularität, Lesbarkeit für Fachbereich vs. IT.
  • Modellierungs-Tools 2026: Camunda Modeler, Signavio, Bizagi, Aris, draw.io, Mermaid - Vergleich.
  • Praxis-Übung: Beispielprozess "Bestellung mit Genehmigungsworkflow" als BPMN-Diagramm modellieren: Pools für Kunde und Unternehmen, Lanes für Vertrieb, Lager, Buchhaltung; XOR-Gateway für Kreditprüfung; Service Task für Lager-System; saubere BPMN-Konventionen.
3. BPMN-Vertiefung: Events, Sub-Processes und Patterns
  • Event-Typen vertieft: Start-, Intermediate-, End-Events; Throwing vs. Catching; Boundary Events (Interrupting vs. Non-Interrupting).
  • Event-Trigger: Message, Timer, Signal, Error, Compensation, Cancel, Conditional, Escalation, Link.
  • Sub-Processes: Embedded, Call Activity (Re-Use), Event Sub-Process, Transaction, Ad-Hoc.
  • Häufige BPMN-Patterns: Approval-Workflow, Escalation, Parallel-Approvals mit Synchronisation, SLA-Überwachung mit Timer-Boundary, Compensation für Saga-Prozesse.
  • Anti-Patterns: zu detaillierte Diagramme, vermischte Sequence- und Message-Flows, fehlende End-Events, falsche Gateway-Logik (XOR statt OR).
  • BPMN für Compliance-Anforderungen: ISO 9001, ISO 27001, DSGVO Art. 30, NIS-2-Reporting.
  • Praxis-Übung: Beispielprozess aus Topic 2 erweitern: Boundary Timer für Genehmigungs-SLA mit Eskalation, Compensation für Storno-Pfade, Call Activity für wiederverwendbare Sub-Prozesse, Ad-Hoc Sub-Process für freie Bearbeitungs-Schritte.
Tag 2: DMN, Daten und Process Mining
4. DMN 1.5 für Entscheidungslogik
  • DMN-Konzept: Trennung von Prozess-Ablauf (BPMN) und Entscheidungs-Logik (DMN).
  • Decision Requirements Diagram (DRD): Decisions, Inputs, Knowledge Sources, Business Knowledge Models.
  • Decision Tables: Hit Policies (Unique, Any, Priority, First, Output Order, Rule Order, Collect), Input Entries, Output Entries, FEEL-Expressions.
  • FEEL-Sprache: Friendly Enough Expression Language, Datentypen, Operatoren, Funktionen, Built-ins.
  • DMN in der Praxis: Tarif-Berechnung, Risiko-Bewertung, Routing-Entscheidungen, Eligibility-Prüfung, Pricing.
  • Integration BPMN + DMN: Business Rule Task mit DMN-Referenz, Decision-Output als Variable für Gateway.
  • DMN-Tooling: Camunda DMN, Trisotech, Red Hat Decision Manager, Open-Source-Alternativen (drools).
  • Praxis-Übung: Eine Kreditprüfungs-Entscheidung als DMN-Decision-Table modellieren: Eingaben (Bonitätsscore, Einkommen, Anstellungsdauer, gewünschte Summe), Ausgabe (Genehmigt/Manuell/Abgelehnt) mit Hit Policy, FEEL-Ausdrücken; in BPMN-Beispielprozess als Business Rule Task einbinden.
5. Daten- und Schnittstellen-Modellierung
  • Daten in BPMN: Data Objects, Data Stores, Data Inputs/Outputs - wofür sinnvoll und wofür überflüssig.
  • Process Variables und Data Mappings in Workflow-Engines: Camunda-Form-Variables, JSON-Payload-Mapping, Expression Language.
  • Schnittstellen-Typen: REST APIs, SOAP, Messaging (Kafka, RabbitMQ, Azure Service Bus), Database-Polling, File-based (FTP, S3).
  • Idempotenz und Saga-Pattern: kompensierende Transaktionen für lange Prozesse mit externen Systemen.
  • Daten-Compliance: DSGVO-Datenflüsse in Prozessen, Data Lineage, sensitive Daten in Process Logs (Maskierung, Pseudonymisierung).
  • Master Data Management aus Prozess-Sicht: Single Source of Truth, Data-Quality-Hooks in Prozessen.
  • Praxis-Übung: Schnittstellen-Inventur für Beispielprozess erstellen: für jede Service Task die Quelle (System, API-Typ, Auth-Methode), Daten-Mapping, Fehler-Behandlung, Saga-Kompensation und Compliance-Aspekte spezifizieren.
6. Process Mining: Daten-getriebene Prozessanalyse
  • Process-Mining-Grundlagen: Event-Log als Quelle, Case-ID, Activity, Timestamp; minimale Anforderungen an Daten.
  • Process-Mining-Techniken: Process Discovery, Conformance Checking (Soll vs. Ist), Performance Mining, Variant Analysis.
  • Tool-Landschaft 2026: Celonis (Marktführer), SAP Signavio Process Intelligence, Apromore, Disco, PAFnow, ProM (Open Source), Microsoft Process Mining in Power Automate.
  • Datenquellen: SAP, Salesforce, ServiceNow, Oracle, eigenentwickelte Systeme, Workflow-Engines.
  • Typische Findings: Bottleneck-Analyse, Rework-Loops, SLA-Verletzungen, undokumentierte Varianten, Compliance-Abweichungen, Automatisierungs-Potential.
  • Action Engine und Execution Management: von der Erkenntnis zur Massnahme, integration mit Workflow-Engines und RPA.
  • Datenschutz und Process Mining: DSGVO-konforme Auswertung, Anonymisierung, Mitbestimmungsthemen mit Betriebsrat.
  • AI-gestütztes Process Mining: AI-Suggestions für Optimierungen, Predictive Process Mining für SLA-Risiken.
  • Praxis-Übung: Mit einem Beispiel-Eventlog (vorbereitet) eine Discovery-Analyse durchführen: Variant-Map interpretieren, drei Hauptvarianten identifizieren, Bottleneck-Analyse auswerten, drei konkrete Verbesserungs-Hypothesen formulieren.
Tag 3: Workflow-Automatisierung mit Camunda und Co.
7. BPMN-Workflow-Engines: Architektur und Auswahl
  • Workflow-Engine-Konzept: Prozess-Definition als ausführbares Modell, Process Engine, Task List für User Tasks, Cockpit für Monitoring.
  • Camunda Platform 8 vertieft: Zeebe als horizontal-skalierbarer Workflow-Engine, Operate, Tasklist, Optimize, Identity - Architektur und Komponenten.
  • Camunda 7 vs. Camunda 8: Architektur-Unterschiede, Migrationspfade, On-Prem-Nutzung.
  • Vergleichbare Engines: Flowable, jBPM/Drools (Red Hat Process Automation), Activiti.
  • Microsoft Power Automate als Low-Code-Workflow-Plattform: Tradeoffs gegenüber BPMN-Engines.
  • Vergleich Cloud-native vs. On-Prem-Engines: Datenresidenz, Skalierung, Kosten.
  • BPMN-Subset für Ausführbarkeit: welche BPMN-Elemente eine Engine unterstützt vs. die volle Notation.
  • Praxis-Übung: Auswahlmatrix für drei Szenarien (Mittelstand mit M365-Stack, Konzern mit Java-Stack, Greenfield-Cloud-First mit Microservice-Architektur): passende Engine mit Begründung, Pricing-Aspekte, Skill-Anforderungen.
8. Camunda 8 in der Praxis
  • Camunda Modeler: Modell-Erstellung, Validation, Deployment in Self-Managed oder Cloud-Instanz.
  • Service Tasks und Job Workers: Camunda als Orchestrierer, externe Worker als Implementierer (Polyglot: Java, .NET, Node.js, Python).
  • User Tasks: Task List, Forms (Camunda Forms, externe Forms), Assignment Rules, Group Tasks.
  • Connectors: vorgefertigte Integrationen für REST, SOAP, Email, Slack, Salesforce, Microsoft Teams, OpenAI, AWS-Services, Azure-Services.
  • Process Monitoring: Operate, Optimize - Live-Status, Performance-Metriken, Bottleneck-Erkennung.
  • Multi-Tenancy und Identity: Camunda Identity, Keycloak-Integration, Mandanten-Trennung, Rollen-/Gruppen-Konzepte.
  • Versionierung und Migration: laufende Instanzen bei Modell-Updates, Migration-Plan, Roll-back-Strategie.
  • Observability: OpenTelemetry-Integration, Log-Aggregation, Alerting.
  • Praxis-Übung: Beispielprozess in Camunda Modeler ausführbar machen: Service-Task-Implementierungen mit Connectors für REST API und Email; User-Form für Genehmigung; DMN-Decision aus Tag 2 einbinden; lokale Camunda-Self-Managed-Instanz mit Docker, Deployment, Test-Run, Monitoring in Operate.
9. Low-Code-Workflows und Power Automate
  • Microsoft Power Automate: Cloud Flows, Desktop Flows, Process Flows, Power Automate für M365 vs. Premium.
  • Connectoren-Ökosystem: Standard- vs. Premium-Connectors, Custom Connectors, Pricing-Aspekte.
  • Workflow-Patterns in Power Automate: Approvals, Triggered Workflows, Scheduled Flows, Hybrid Flows mit Desktop-Anteil.
  • Power Apps und Dataverse: Form-Frontend für Power-Automate-Workflows, Datenhaltung.
  • Make und n8n als Open-/Hybrid-Alternativen: Self-Hosting, Pricing, Connector-Vielfalt.
  • Governance für Low-Code: Center of Excellence, Tenant-weite Sichtbarkeit, Daten-Compliance, Lifecycle-Management.
  • Anti-Patterns: Schatten-IT durch unkontrollierte Citizen-Developer-Flows, fehlende Versionierung, fehlende Tests, Konflikt mit IT-Governance.
  • Praxis-Übung: Den gleichen Beispielprozess (Genehmigung mit DMN-Entscheidung) in Power Automate als Cloud Flow umsetzen; Vergleich mit Camunda-Implementierung aus Topic 8 in puncto Aufwand, Skalierung, Wartbarkeit, Kosten.
Tag 4: RPA und AI-Agenten in Prozessen
10. Robotic Process Automation: Strategie und Tools
  • RPA-Grundlagen: UI-Automation als Brücke für Legacy-Systeme ohne API; Bots als digitale Mitarbeitende.
  • RPA vs. API-Integration vs. Workflow-Engine: wann welche Variante; "Last Resort" für Systeme ohne API, "First Choice" für schnelle Quick Wins ohne IT-Backlog.
  • RPA-Tool-Landschaft 2026: UiPath (Marktführer), Automation Anywhere, Blue Prism (jetzt SS&C Blue Prism), Microsoft Power Automate Desktop, Open Source (Robocorp, TagUI, Open RPA).
  • Attended vs. Unattended Bots: Use Cases, Lizenz-Modelle, Skalierungs-Aspekte.
  • RPA-Architektur: Orchestrator, Bots, Asset-Management, Credential-Stores.
  • AI-erweiterte RPA: Document Understanding, OCR, Computer Vision für Screen-Element-Erkennung, NLP für Email-Triage.
  • Hyperautomation: Kombination von RPA, Workflow-Engine, AI, Process Mining - Gartner-Konzept als Marketing-Begriff vs. praktische Realität.
  • RPA-Anti-Patterns: Bot-Wildwuchs ohne Governance, fehlende Versionierung, Bots als Workaround für gebrochene Prozesse, fehlende Resilienz bei UI-Änderungen.
  • RPA-Center-of-Excellence: Rollen, Prozess-Pipeline, ROI-Bewertung, Lifecycle-Management.
  • Praxis-Übung: Drei Aufgaben aus dem Beispielprozess (Datenerfassung in Legacy-CRM, Massen-Email-Triage, monatliches Reporting) auf Automation-Eignung prüfen: API-Integration, RPA, AI-Agent, manueller Schritt - jeweils mit Begründung und Tool-Vorschlag.
11. AI-Agenten in Prozessen
  • AI-Agent-Definitionen: Autonome vs. semi-autonome Agenten, Tool-Use, Memory, Multi-Step-Reasoning.
  • Plattformen 2026: Microsoft Foundry Agents, Microsoft Copilot Studio (Low-Code-Agenten in M365-Stack), Anthropic Claude mit MCP, OpenAI Assistants, AWS Bedrock Agents, Google Vertex AI Agents.
  • Use Cases in BPMN-Prozessen: AI-Klassifikation in Service Tasks (Email-Routing, Dokument-Klassifikation), AI-Extraktion (Rechnungen, Verträge, Identity Documents), AI-gestützte User Tasks (Antwort-Vorschläge, Zusammenfassungen), Multi-Agent-Workflows.
  • Integration BPMN + AI: AI-Agent als Service Task, Camunda-Connectors für OpenAI/Azure OpenAI/Anthropic, Foundry-Agent-Aufruf aus BPMN-Engine.
  • MCP (Model Context Protocol): Standard-Schnittstelle für Tool-Use von AI-Agenten, Server-Implementierung für Prozess-Daten und externe Systeme.
  • AI-Risiken in Prozessen: Halluzinationen in entscheidungs-relevanten Schritten, Prompt Injection durch externe Eingaben, fehlende Determinismus, Compliance-Probleme bei DSGVO-relevanten Entscheidungen, EU-AI-Act-Implikationen.
  • Human-in-the-Loop-Patterns: AI als Vorschlag, Mensch entscheidet; AI als Filter, Mensch bestätigt Edge Cases; AI als Final Decision mit Audit-Trail.
  • AI-Coding-Policy für Prozess-Automation: erlaubte Modelle, Datenklassifikation, Mandatory Human Review, Audit-Logs, EU-AI-Act-Konformität für Hochrisiko-Anwendungen.
  • Praxis-Übung: Beispielprozess um zwei AI-Schritte erweitern: AI-Klassifikation der eingehenden Email (Anfrage-Typ), AI-Vorschlag für Antwort-Text in der User Task; Human-in-the-Loop-Pattern definieren; mit Camunda-Connector zu Azure OpenAI oder direkt zu Foundry Agent als Service Task umsetzen; Risiken und Compliance-Aspekte dokumentieren.
Tag 5: Process Governance, Methodik und Roadmap
12. Prozess-Governance und Process Center of Excellence
  • Center-of-Excellence-Konzept: zentrale Prozess-Governance, Standards, Tools, Schulung, Pipeline-Management.
  • BPM-Rollen: Process Owner, Process Architect, Process Analyst, Process Engineer, Citizen Developer.
  • Process Repository: zentrale Modell-Bibliothek, Versionierung, Search, Tagging, Glossary, Roles-Bindings.
  • Modellierungs-Konventionen und Standards: organisationsweite BPMN-Style-Guides, Naming-Konventionen, Sub-Process-Granularität, Dokumentations-Tiefe.
  • Continuous Improvement: KPIs für Prozesse (Durchlaufzeit, Cost per Case, First-Time-Right-Quote, Compliance-Rate), Reviews-Kadenz.
  • Methodik-Mix: Lean (Verschwendung eliminieren), Six Sigma (Variabilität reduzieren), Theory of Constraints (Engpässe), Customer Journey Mapping (Outside-In-Sicht), Service Design - wann welche Methode.
  • Change Management bei Prozess-Veränderungen: Kommunikation, Training, ADKAR, Resistenz-Management.
  • Praxis-Übung: Process-CoE-Konzept für eine 500-Mitarbeitenden-Organisation skizzieren: Rollen-Modell, Tool-Stack, Repository-Struktur, KPIs, Trainings-Plan; drei häufige CoE-Antipatterns benennen mit Gegenmassnahmen.
13. Compliance, Risiko und ESG
  • Compliance-Anforderungen mit Prozess-Bezug: DSGVO Art. 30 Verzeichnis von Verarbeitungstätigkeiten, ISO 9001 (QMS), ISO 27001 (ISMS), ISO 14001 (Umwelt), NIS-2-Risiko-Management, Lieferkettengesetz, EU-AI-Act für AI-Schritte in Prozessen.
  • Internes Kontroll-System (IKS): Prozess-Kontrollen als Audit-Nachweis, Vier-Augen-Prinzip, Funktionstrennung, Approval-Stufen.
  • Risiko-Management auf Prozess-Ebene: BIA (Business Impact Analysis), Single Points of Failure, Vertretungsregeln, Disaster Recovery für Workflow-Engines.
  • ESG-Aspekte in Prozessen: Sustainability-Reporting via CSRD, Lieferketten-Compliance, Energie- und Ressourcen-KPIs.
  • Audit-Trail: vollständige Dokumentation von Prozess-Instanzen für interne und externe Audits, Aufbewahrungspflichten.
  • AI-Compliance: EU-AI-Act-Klassifikation (Verboten, Hochrisiko, Begrenzt-Risiko, Minimal-Risiko), Transparenz-Pflichten, Menschen-in-Loop-Anforderungen.
  • Praxis-Übung: Compliance-Mapping für Beispielprozess erstellen: DSGVO-Datenflüsse, ISO-9001-Kontrollen, EU-AI-Act-Klassifikation für AI-Schritte, NIS-2-Risiko-Bewertung; konkrete Audit-Nachweise in Camunda-Operate-Logs identifizieren.
14. Prozess-Roadmap und Abschluss-Workshop
  • Reife-Modell für die eigene Organisation: ad hoc -> standardisiert -> gemessen -> automatisiert -> AI-gestützt -> adaptive Prozesse.
  • Quick-Wins-Identifikation: Standard-Methoden für die ersten 100 Tage - Process Mining für Standortbestimmung, drei Pilot-Automatisierungen, CoE-Setup, BPMN-Standards.
  • Tool-Strategie: zentrale Plattformen vs. Polyglot-Stack, Make-vs.-Buy-Entscheidungen, Vendor-Lock-In-Risiken.
  • Skill-Aufbau in Prozess-Teams: BPM-Karrierepfade, Zertifizierungs-Optionen (OCEB 2 BPMN, Camunda-Zertifizierungen, Lean Six Sigma), interne Trainings-Programme.
  • KPIs für die Reife des BPM-Programms: Anzahl modellierter Prozesse, Automatisierungsgrad, ROI pro Automatisierung, Zykluszeit-Reduktion, Compliance-Score.
  • Antipattern-Vermeidung in der Praxis: BPMN-Modelle ohne Bezug zu echten Daten, Process-Mining-Reports ohne Action, RPA-Bot-Wildwuchs, Power-Automate-Schatten-IT, AI-Agenten ohne Human-in-the-Loop für kritische Entscheidungen.
  • Praxis-Workshop (Abschluss): Drei-Phasen-Roadmap (Quick Wins in 4 Wochen, Foundation in Quartal 1, Scale in Jahr 2) für die eigene Organisation skizzieren. Drei konkrete Antipatterns benennen, die in der eigenen Organisation drohen, mit Gegenmassnahmen. Beispielprozess-Showcase: jede Teilnehmende präsentiert kurz das Ergebnis aus dem durchgehenden Beispielprozess (BPMN-Modell mit DMN-Entscheidung, Camunda-Implementierung, RPA- oder AI-Schritt, Compliance-Mapping)

  • Business Analystinnen und Analysten: Die Geschäftsprozesse strukturiert erfassen, mit Stakeholdern abstimmen und für die Automatisierung vorbereiten.
  • Process Owner und Fachbereichs-Verantwortliche: Die Prozesse über Abteilungs- und System-Grenzen hinweg verantworten und messbare Verbesserungen liefern müssen.
  • IT-Architektinnen und Architekten, Software-Engineers: Die Prozesse in Microservices, Camunda-Workflows oder Power Automate-Flows umsetzen.
  • Quality Manager, Compliance- und Audit-Beauftragte: Die Prozesse für ISO-Audits, DSGVO, NIS-2 und interne Kontroll-Systeme dokumentieren und validieren.
  • Tech-Verantwortliche im Mittelstand: Die zwischen RPA, BPMN-Workflow-Engines und AI-Agenten strategisch entscheiden müssen.
Voraussetzungen: Grundverständnis von Geschäftsprozessen und IT-Systemen. Berufserfahrung in einer Rolle mit Prozess-Berührung (Fachbereich, IT, Beratung). Hilfreich: erste Berührung mit BPMN-Notation, einer Workflow-Engine (Camunda, Bizagi, Signavio, Aris, Power Automate) oder einem RPA-Tool (UiPath, Automation Anywhere, Blue Prism, Power Automate Desktop). Programmiererfahrung ist nicht zwingend, aber für die Automation-Topics hilfreich.
Abgrenzung: Behandelt modernes Geschäftsprozess-Management mit BPMN als Notation und Schwerpunkt auf Analyse, Automatisierung und AI - nicht reine BPMN-Notation-Schulung ohne Toolbezug, nicht Six-Sigma- oder Lean-Zertifizierung als Schwerpunkt (Methoden werden eingeordnet, aber nicht zertifiziert), nicht herstellerspezifische Camunda-, Signavio-, Aris- oder ServiceNow-Tieftrainings (Methoden werden vergleichend erklärt, aber nicht produktspezifisch zertifiziert), nicht reine RPA-Tool-Zertifizierungen (UiPath, Automation Anywhere). Fokussiert auf den vendor-neutralen Schnittpunkt Prozess - Analyse - Automation - AI.


In Präsenz
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Lernmethode

Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen auf persönlichem Schulungs-PC.

Wie auch bei unseren Präsenz-Seminaren: Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen. Trainer durchgehend präsent.

Unterlagen

Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive. Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne.

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Arbeitsmaterialien

Din A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its

Teilnahmezertifikat

Nach Abschluss des Seminars erhalten Sie das Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis per E-Mail als PDF.


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Teilnehmendenzahl

min. 1, max. 8 Personen

Garantierte Durchführung *

Ab 1 Teilnehmenden

Schulungszeiten
5 Tage, 09:00 - 16:00 Uhr
Ort der Schulung
GFU Schulungszentrum oder Virtual Classroom
GFU Schulungszentrum
Am Grauen Stein 27
51105 Köln-Deutz

oder online im Virtual Classroom oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung

Um ein optimales Raumklima zu gewährleisten, haben wir das Schulungszentrum mit 17 hochmodernen Trotec TAC V+ Luftreinigern ausgestattet. Diese innovative Filtertechnologie (H14 zertifiziert nach DIN EN1822) sorgt dafür, dass die Raumluft mehrfach pro Stunde umgewälzt wird und Schadstoffe zu 99.995% im HEPA-Filter abgeschieden und infektiöse Aerosole abgetötet werden.

Zusätzlich sind alle Räume mit CO2-Ampeln ausgestattet, um jederzeit eine hervorragende Luftqualität sicherzustellen.

Räumlichkeiten

Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur

Bequem aus dem Homeoffice von überall

All-Inclusive

Frühstück, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch

Eine Auswahl unserer Frühstücks-Snacks und Nervennahrungs-Highlights senden wir Ihnen mit den Seminarunterlagen via DHL zu.
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Das GFU-Schulungszentrum (Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei

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