Markt-Radar · Stand 10/2026 · Wird monatlich aktualisiert
Process Mining
Process Mining wächst bei Patenten um 113 %, bleibt mit 240 Familien aber in einer frühen Phase.
Im Podcast:Folge #055: Process Intelligence & KI-AgentenFolge #026: Prozessintelligenz
Die Zahl der Patentfamilien steigt im Zeitraum 2022 bis 2024 gegen 2019 bis 2021 um 113 %, startet mit 128 gegen 60 Treffern aber von einer kleinen Basis. Für eure Entscheidung heißt diese frühe Phase: erst ein ehrlicher Markttest am konkreten Prozess, dann Budget binden.1,2
Erste Einordnung: Erst validierenValidiert zuerst, wenn noch unklar ist, welchen messbaren Wert Process Mining in euren Abläufen liefert, und setzt vor dem Binden von Budget einen ehrlichen Markttest mit klarem Abbruchkriterium auf.
- Patentemittel
- Forschunghoch
- Medienhoch
- EU-Förderungniedrig
- Dealsniedrig
Das Wichtigste
Softwareanbieter und Forschung verknüpfen Process Mining mit Sprachmodellen
Uipath meldet Patente zur Zuordnung von Aktivitäten mittels großer Sprachmodelle und zur Extraktion aus unstrukturierten Daten an, ABB Schweiz kombiniert Process Mining mit generativer KI für das Engineering. Auch das Fraunhofer Institute for Applied Information Technology erforscht Process Mining mit großen Sprachmodellen. Das heißt: Prüft bei einem Markttest gezielt, ob die Werkzeuge auch unstrukturierte Daten in euren Abläufen nutzbar machen.1,3,4,5
Die Schutzrechte verteilen sich auf viele Schultern
Die fünf größten Patentanmelder halten zusammen nur 15 % der 240 Patentfamilien im Kernfeld. Selbst der größte Anmelder Uipath kommt inklusive Upass auf 15 Familien, während Celonis und SAP je 4 halten. Das heißt: Kein einzelner Anbieter dominiert über Schutzrechte, was euch Spielraum bei der Wahl von Technologiepartnern gibt.2,3
Deutsche Universitäten treiben die Grundlagenforschung und stellen offene Werkzeuge bereit
Unter 4.439 wissenschaftlichen Publikationen führt die RWTH Aachen University mit 197 Arbeiten vor dem Fraunhofer Institute for Applied Information Technology mit 71. Aus diesen Instituten stammen Konzepte zum objektzentrierten Process Mining sowie die Programmbibliothek PM4Py für Python. Das heißt: Für erste technische Machbarkeitstests könnt ihr direkt auf wissenschaftliche Methoden und Bibliotheken aus Deutschland zugreifen.6,7,8
Die Zahlen
2016unvollständig2026
Im Kern 240 Familien
So gezählt
Google Patents (BigQuery): Patentfamilien (jede Erfindung einmal gezählt), deren englischer Titel oder Kernbegriffe die Technologie („process mining“, „workflow mining“, „event log analysis“, „process discovery“, „conformance checking“) nennen, nach frühestem Prioritätsjahr 2016 bis 2026: 240 Familien. Häufigste Patentklassen dieser Familien: G06F16 (73), G06Q10 (70), G06F18 (28). 2025 und 2026 sind noch unvollständig (rund 18 Monate zwischen Anmeldung und Veröffentlichung) und zählen nicht in den Trend. Anteil der international angemeldeten Familien (mindestens zwei Patentämter, EP oder WO; 30 mit bekanntem Anmelder) mit Anmelder aus Deutschland: 20 %, aus der EU-27: 37 %. Das Land eines Anmelders ist das Land, das die Mehrheit seiner Familien nennt. Anmelder: Familien je Anmelder, Schreibvarianten zusammengefasst, Privatpersonen nicht gelistet; wer fast nur gemeinsam mit einem größeren Anmelder anmeldet, ist dort zusammengefasst. Belege: Familien ab Priorität 2023, Technologie und Anwendung im Titel zuerst, dann nach Zahl der Patentämter, höchstens zwei je Anmelder. Veränderung: die letzten drei vollständigen Jahre gegen die drei davor. 95-%-Spanne +57 bis +190 %. Hell gezeichnete Jahre sind noch nicht vollständig erfasst und zählen nicht in den Trend.
2016unvollständig2026
So gezählt
OpenAlex (wissenschaftliche Publikationen): Wissenschaftliche Publikationen (Artikel, Preprints, Konferenzbeiträge, Bücher), die im Titel die Technologie („process mining“, „workflow mining“, „event log analysis“, „process discovery“, „conformance checking“) nennen: 4.439 von 2016 bis 2026. 2025 und 2026 sind noch unvollständig (Publikationen werden noch nachgetragen) und zählen nicht in den Trend. Der Trend vergleicht den Anteil an allen erfassten Publikationen des jeweiligen Jahres, damit das Wachstum der Wissenschaft insgesamt nicht als Wachstum des Felds zählt. Institutionen: Zahl der Publikationen 2021 bis 2026 mit mindestens einer Autorin oder einem Autor der Institution. Belege: die 10 meistzitierten Publikationen ab 2023. Veränderung: die letzten drei vollständigen Jahre gegen die drei davor. 95-%-Spanne +3 bis +20 %. Hell gezeichnete Jahre sind noch nicht vollständig erfasst und zählen nicht in den Trend.
2016unvollständig2026
So gezählt
CORDIS (EU-Forschungsförderung): EU-geförderte Projekte aus Horizon 2020 und Horizon Europe mit Projektstart ab 2016, deren Titel oder Beschreibung die Technologie („process mining“, „workflow mining“, „event log analysis“, „process discovery“, „conformance checking“) nennt: insgesamt 20 Projekte, gezählt nach Startjahr. 2026 ist noch unvollständig (laufendes Jahr) und zählen nicht in den Trend. Belege: die 15 Projekte mit der größten EU-Förderung unter den 50 relevantesten. Von den 20 relevantesten Projekten gehören nach Prüfung der Titel 5 zum Thema; ihre EU-Förderung beträgt zusammen 13,9 Mio. €. Das ist die Förderung ganzer Konsortien, nicht Geld an einzelne Unternehmen. Partner: Koordinatoren und Teilnehmer dieser 5 Projekte. Hell gezeichnete Jahre sind noch nicht vollständig erfasst und zählen nicht in den Trend.
Wer das Feld prägt
- UipathUSKonzernFührt mit 15 Patentfamilien (zusammen mit Upass) das Patentranking an und schützt die Extraktion von Aufgaben aus unstrukturierten Daten sowie den Einsatz großer Sprachmodelle.3,4
- CelonisDEStartupHält 4 Patentfamilien, übernimmt Ikigai Labs unter Beteiligung des MIT und baut das Geschäft im öffentlichen Sektor aus.9,10,11
- RWTH Aachen UniversityDEForschungStellt mit 197 Publikationen die forschungsstärkste Institution im Feld und treibt Themen wie objektzentriertes Process Mining.7,8
- Fraunhofer Institute for Applied Information TechnologyDEForschungVeröffentlicht 71 wissenschaftliche Arbeiten, entwickelt die Python-Bibliothek PM4Py und untersucht die Anbindung großer Sprachmodelle.6,5
- SAPDEKonzernHält 4 Patentfamilien im Kernfeld, darunter Verfahren zum semantischen Clustering für Prozessgraphen.2
- IBMUSKonzernHält 3 Patentfamilien und wird im Gartner Magic Quadrant 2025 als führend im Bereich Process Mining genannt.12
- Soroco India PrivateINStartupHält 5 Patentfamilien zu maschinellem Lernen für die automatisierte Prozessanalyse und Nutzerführung.13,14
- ABB SchweizCHKonzernPatentiert die Kombination von Process Mining und generativer KI für Arbeitsabläufe in der Automatisierungs- und Steuerungstechnik.1
- VolkswagenDEKonzernMeldet Schutzrechte für Qualitätssicherungsverfahren in einem kombinierten Produktions- und Process-Mining-System an.15
- SalesforceUSKonzernÜbernimmt Apromore, um Process Intelligence und Agentic AI zusammenzuführen.16
Wohin Geld fließt
Finanzierungen und Übernahmen
- Salesforce2025Übernahme von Apromore16
Build, Partner oder Invest
Strategische Relevanz: Für Anbieter von Unternehmenssoftware und Automatisierung wie SAP, IBM, Salesforce oder Uipath erweitert Process Mining das Kerngeschäft oder schafft ein neues Produktangebot. Für Industrie- und Dienstleistungsunternehmen wie Volkswagen oder Unipol ergänzt die Technologie das Kerngeschäft in der Qualitätssicherung und Prozesssteuerung.Distanz zum Kerngeschäft: Das Feld setzt Fähigkeiten in der Datenabfrage (G06F16), der Geschäftsprozessmodellierung und dem maschinellen Lernen voraus. Für Softwarehäuser liegt das nah an bestehenden Kompetenzen, für Anwender ohne eigene Entwicklungsteams für Datenanalyse liegt eine Eigenentwicklung weit entfernt.
Erst validierennaheliegend
Validiert zuerst, wenn noch unklar ist, welchen messbaren Wert Process Mining in euren Abläufen liefert, und setzt vor dem Binden von Budget einen ehrlichen Markttest mit klarem Abbruchkriterium auf. Das Feld ist mit 240 Patentfamilien in einer frühen Phase und die Qualität der Prozessdaten gilt in der Forschung als zentrale Hürde, weshalb erst der Test an euren realen Daten zeigt, ob der Ansatz trägt.
Build
Baut selbst, wenn Process Mining zentral für euer eigenes Softwareprodukt ist und ihr die Fähigkeiten in Datenverarbeitung und KI bereits besitzt, wobei die geringe Konzentration von 15 % der Patente bei den Top-5-Anmeldern Raum für eigene Schutzrechte lässt.
Partner
Partnert, wenn ihr euer Kerngeschäft um eine eng abgegrenzte Fähigkeit wie einen Piloten über Venture Clienting ergänzen wollt, wofür auch die 29 % Forschungsanteil in passenden EU-Projekten und Institute wie das Fraunhofer Institute for Applied Information Technology bereitstehen; für den Aufbau eines neuen Geschäfts reicht eine Partnerschaft allein nicht.
Invest
Investiert, wenn das Feld für euch strategisch zentral ist, euch die Fähigkeiten fehlen und ihr wie Salesforce bei Apromore oder Celonis bei Ikigai Labs zukaufen wollt, allerdings zeigt nur 1 Deal-Meldung in den Finanzierungsdaten, dass sichtbare Übernahmeziele rar sind.
Hypothese: Ein zeitlich begrenzter Markttest an einem abgegrenzten Geschäftsprozess klärt vor einer größeren Budgetfreigabe, ob eure Datenqualität für Process Mining ausreicht. Diese Annahme bestätigt sich in den nächsten 12 Monaten, wenn ein Pilot mit vorhandenen Ereignisdaten messbare Engpässe aufdeckt, und kippt, wenn die Datenaufbereitung den Nutzen übersteigt.
Wann die Antwort Nein ist
Das Feld trägt nicht für Unternehmen, denen strukturierte Ereignisprotokolle oder ausreichende Prozessdatenqualität fehlen, da die Datenqualität laut Forschung die eigentliche Hürde im Process Mining darstellt. Ihr erkennt das daran, dass sich eure Kernprozesse nicht als digitale Spuren aus euren IT-Systemen extrahieren lassen.
Prüfpunkte für die nächsten 12 Monate
Beobachtet in den nächsten 12 Monaten, ob das Patentwachstum von 113 % aus dem Zeitraum 2022 bis 2024 gegen 2019 bis 2021 in den vollständigen Jahrgängen 2025 und 2026 anhält und ob nach der Übernahme von Apromore durch Salesforce sowie von Ikigai Labs durch Celonis weitere Zukäufe folgen. Setzt parallel einen zeitlich begrenzten Piloten mit der offenen Bibliothek PM4Py vom Fraunhofer Institute for Applied Information Technology oder einem kommerziellen Anbieter auf einem einzelnen Prozess auf, um eure Datenqualität im Realbetrieb zu prüfen.
Wie hy zwischen Build, Partner und Invest entscheidet: Build, Partner oder Invest.
Was ihr klären solltet, bevor ihr Budget bindet
- Reicht die Datenqualität in euren IT-Systemen aus, um Prozessdaten ohne manuelle Nacharbeit für einen Markttest zu extrahieren?
- Braucht ihr Process Mining für strukturierte Standardabläufe oder für unstrukturierte Daten, wie Uipath sie über große Sprachmodelle erschließt?
- Welches klare Abbruchkriterium setzt ihr für einen Piloten, bevor ihr Budget für Lizenzen von Anbietern wie Celonis, IBM oder SAP bindet?
30 Minuten mit dem Team Strategy & Innovation
Wir gehen das Radar mit euch durch und legen unsere Startup- und Patentdaten daneben.
Was das Radar nicht sieht
- Startups: wer jung ist, kaum patentiert und noch nicht in der Presse steht.
- Deals: Runden, Beteiligungen und Kooperationen, die nicht öffentlich gemeldet sind.
- Eure Position: was ihr schon könnt, wie weit das Feld von eurem Kerngeschäft weg ist.
Dazu bei Return on Innovation
Quellen und Methode
16 Belege
- Process mining and generative ai for process-, automation-, and control-engineering workflow replay, reproduction, and generation · ABB Schweiz · CH · 2024-07-05
- Semantic clustering for process discovery graphs · SAP · DE · 2025-01-29
- Process mining and discovery automation for extracting activities and tasks out of unstructured data · Uipath · US · 2024-04-12
- Activity mapping for process mining using large language models · Uipath · US · 2023-09-28
- Abstractions, Scenarios, and Prompt Definitions for Process Mining with LLMs: A Case Study · Fraunhofer Institute for Applied Information Technology · DE · 2024-01-01
- PM4Py: A process mining library for Python · Fraunhofer Institute for Applied Information Technology · DE · 2023-08-05
- Object-Centric Process Mining: Unraveling the Fabric of Real Processes · RWTH Aachen University · DE · 2023-06-13
- Explainable concept drift in process mining · RWTH Aachen University · DE · 2023-01-20
- Celonis übernimmt Ikigai Labs, das MIT beteiligt sich im Austausch gegen eine Patentlizenz · actuia.com · 2026-05-18
- Celonis verstärkt sein Engagement im Public Sector · connect-professional.de · 2025-11-26
- Celonis SE (München) im Ranking der deutschen Top-Unternehmen · die-deutsche-wirtschaft.de · 2026-04-30
- IBM wird im Gartner Magic Quadrant 2025 als führend im Bereich Process Mining genannt · ibm.com · 2025-05-29
- Machine learning systems and methods for automated process discovery · Soroco India Private · IN · 2023-04-10
- Techniques for process discovery and user guidance · Soroco Americas Private; Soroco India Private; Soroco Private · GB · 2024-11-04
- Quality assurance procedures in a production and process mining system · Volkswagen · DE · 2023-04-12
- Salesforce's acquisition of Apromore highlights how process intelligence, agentic AI converging · constellationr.com · 2025-10-10
Methode: Wir zählen und lesen öffentliche Daten (Google Patents (BigQuery), OpenAlex (wissenschaftliche Publikationen), Online-Medien (Google News, GDELT), CORDIS (EU-Forschungsförderung), Finanzierungsmeldungen (Google News)) zu den Suchbegriffen des Felds. Das Briefing ist aus diesen Belegen geschrieben, jede Aussage verweist auf ihre Quelle. Es ist ein Blick von außen: ein Indikator, kein vollständiges Bild.
Was die Daten nicht zeigen: Dieser Blick von außen zeigt nicht, wie Unternehmen Process Mining intern verankern, welche Lizenz- und Implementierungskosten in Projekten anfallen und welche Einsparungen im Betrieb tatsächlich erzielt werden. Auch nicht öffentlich gemeldete Deals sowie der genaue Reifegrad interner Projekte bleiben in den Daten unsichtbar.