ProcessMiner

Kurzfazit

ProcessMiner ist eine der spezialisiertesten KI-Plattformen für die Prozessindustrie, mit echter Tiefenexpertise in der Zellstoff- und Papierherstellung, die generische ML-Plattformen nicht bieten. Die autonome Closed-Loop-Steuerung und die vortrainierten Branchenmodelle sind klare Differenzierungsmerkmale, und der Anbieter berichtet von deutlichen Effekten auf Chemikalieneinsatz und Qualität. Zum Prüfzeitpunkt ist processminer.com eine eigenständige, aktiv gepflegte Website mit aktuellen Produkten wie dem PM AI Agent und dem No-Code-Baukasten PM Studio. Die größten Einschränkungen sind struktureller Natur: kein öffentlicher Preis, kein deutschsprachiger Support, keine dokumentierte EU-Datenregion und ein enger Branchenfokus.

Für wen ist ProcessMiner?

Papierfabriken und Zellstoffwerke: Der klare Kernmarkt. Werke mit Tissue-, Zeitungsdruck- oder Verpackungsmaschinen profitieren von vortrainierten Modellen für Nassentwässerung, Chemiedosierung und Trocknungsabschnitte, ohne diese Modelle selbst entwickeln zu müssen.

Chemische Prozessindustrie: Hersteller von Basischemikalien, Kunststoffen und Spezialchemikalien mit hohem Regelungsbedarf bei kontinuierlichen Produktionsprozessen können von der autonomen Closed-Loop-Steuerung profitieren.

Abwasser- und Wasseraufbereitungsbetreiber: Betreiber, die Dosierung von Fällungsmitteln und Flockungshilfsmitteln automatisieren wollen, sind ein weiteres Segment, das der Anbieter ausdrücklich adressiert.

OT/IT-Projektteams in Großbetrieben: Technische Leiter, die eine bewährte ML-Lösung über bestehende Historian-/SCADA-Systeme legen wollen, ohne eigene Datenwissenschaftler einzustellen.

Solenis-Chemikalien-Kunden: Unternehmen, die Solenis-Produkte einsetzen, konnten über das 2020 angekündigte Solenis-OPTIX-Programm eine Integration von ProcessMiner-Technologie und Chemikaliendosierung nutzen. Wie aktiv diese Partnerschaft heute ist, geht aus der aktuellen ProcessMiner-Website nicht hervor und sollte beim Anbieter erfragt werden.

Weniger geeignet für: KMU-Produktionsbetriebe ohne IT-/OT-Infrastruktur, Unternehmen, die deutschsprachigen Support voraussetzen, alle, die ein klar dokumentiertes SaaS-Modell mit öffentlichen Preisen erwarten, sowie deutsche Unternehmen mit strikten DSGVO-Auflagen und Bedarf an EU-Datenhosting.

Preise im Detail

Plan	Preis	Was du bekommst
Pilot	Auf Anfrage	Einzelne Produktionslinie, Kalibrierungsphase, Historian-Anbindung, Empfehlungsmodus
Vollausbau	Auf Anfrage	Mehrere Linien, autonomer Modus, vollständige Integration, Support-SLA
Enterprise	Auf Anfrage	Werksweiter Rollout, Customer Success Begleitung, erweiterte Modell-Customization

Einordnung: ProcessMiner veröffentlicht keine Listenpreise. Zum Prüfzeitpunkt fanden wir keine öffentlichen Preisangaben, der Vertrieb läuft über individuelle Angebote nach Bedarfsanalyse. Öffentliche Unternehmensprofile weisen ProcessMiner als kleines, spezialisiertes Unternehmen mit Sitz in Atlanta und rund 15 Mitarbeitenden aus, was gegen ein breites Selfservice-Preismodell und für projektbezogene Enterprise-Angebote spricht. Eine belastbare Aussage zur konkreten Preishöhe lässt sich aus öffentlichen Quellen nicht ableiten, Interessenten müssen die Konditionen direkt beim Anbieter erfragen.

Stärken im Detail

Branchenspezifische Vormodelle sparen Monate an Entwicklungszeit. Der wichtigste Vorteil gegenüber generischen ML-Plattformen: ProcessMiner liefert keine leere Plattform, sondern Modelle, die auf Betriebsdaten realer Papierfabriken zugeschnitten sind. Parameter wie Retention-Aid-Dosierung oder Trocknungskurven müssen nicht von Grund auf gelernt werden, das senkt die Time-to-Value.

Autonomer Closed-Loop-Betrieb ist der technologische Kern. Viele Industrie-KI-Lösungen stoppen bei Empfehlungen, ein Operator muss immer noch eingreifen. ProcessMiner bietet mit der Autonomous-Optimization-Funktion echten autonomen Betrieb: Das System kann Stellgrößen direkt in das Leitsystem schreiben. Das ist in der Fertigungstechnik eine andere Kategorie als assistierte Systeme und der Hebel für die vom Anbieter berichteten Einsparungen.

Vom Anbieter berichtete ROI-Zahlen aus Kundeneinsätzen. ProcessMiner kommuniziert für die Papierindustrie 25 Prozent weniger Chemikalieneinsatz, 63 Prozent bessere Zielwerteinhaltung und einen Wert von bis zu 2,4 Mio. USD pro Maschine und Jahr. Wichtig: Das sind Anbieterangaben aus dokumentierten Einsätzen, keine unabhängig geprüften Messwerte. Kostentreiber sind typischerweise Chemikalieneinsatz, Rohstoffverluste durch Off-spec-Produktion und Energieverbrauch, alles Bereiche, in denen prozentuale Einsparungen schnell hohe Beträge ergeben.

Kurze Integrationszeit für eine industrielle ML-Plattform. Der Anbieter gibt an, den Historian (AVEVA PI oder OSI PI) in rund 30 Minuten anzubinden, ein Live-Dashboard innerhalb weniger Stunden bereitzustellen und die volle Inbetriebnahme in unter zwei Wochen zu erreichen, ohne Änderungen an DCS oder Datenpipeline. Für industrielle Software wäre das bemerkenswert schnell, sollte im Pilotprojekt aber verifiziert werden.

Schwächen ehrlich betrachtet

Kein KMU-Einstieg, keine öffentliche Testmöglichkeit. ProcessMiner hat keinen dokumentierten Self-Service-Zugang und keine öffentliche Preisliste. Wer das System evaluieren will, muss einen Vertriebsprozess mit Bedarfsanalyse und Pilotplanung durchlaufen. Das schließt kleine Betriebe faktisch aus und macht einen schnellen Vergleich schwer.

US-Zentrierung ohne dokumentierte EU-Datenregion. ProcessMiner ist ein US-Unternehmen mit Sitz in Atlanta. Eine dedizierte EU-Datenregion ist öffentlich nicht dokumentiert. Für deutsche Produktionsbetriebe, insbesondere solche mit sensiblen Rezepturen oder Kundendaten in Prozesslogs, bedeutet das eine ernsthafte Compliance-Prüfung vor Vertragsabschluss.

Kein deutschsprachiger Support. Website und Kommunikation sind auf Englisch, ein deutschsprachiges Support- oder Vertriebsteam ist nicht dokumentiert. Für technische OT-Teams in deutschen Werken, die englischsprachige Kommunikation nicht gewohnt sind, ist das ein praktisches Hindernis.

Kalibrierung und Validierung kosten Zeit. Auch wenn die technische Anbindung laut Anbieter schnell geht, müssen die Modelle an die konkrete Maschine kalibriert werden. Bis autonome Eingriffe in den produktiven Regelbetrieb freigegeben werden, ist eine Validierungsphase mit ausreichend Betriebsdaten üblich. Das ist in der Industrie normal, aber planungsintensiv.

Kleines Unternehmen, enger Fokus. Öffentliche Profile weisen ProcessMiner als kleines Team mit rund 15 Mitarbeitenden aus. Der enge Branchenfokus auf kontinuierliche Fertigung ist zugleich Stärke (Tiefe) und Risiko: Wer außerhalb dieser Domänen arbeitet, findet passendere generische Plattformen.

Alternativen im Vergleich

Wenn du…	…nimm stattdessen
Eine branchenunabhängige ML-Plattform für eigene Modelle suchst	Azure ML oder AWS SageMaker
IBM-Infrastruktur nutzt und KI-Prozessoptimierung brauchst	IBM Watson
Eine breite AutoML- und MLOps-Plattform suchst	DataRobot
SAP-Systeme im Einsatz hast und Prozessoptimierung integrieren willst	SAP

ProcessMiner ist ein Nischenprodukt mit echter Tiefe, kein generisches ML-Werkzeug. Für Papierfabriken ist der Mehrwert gegenüber allgemeinen Plattformen erheblich, weil die Branchenmodelle mitgeliefert werden. Generische AutoML-Plattformen wie DataRobot, Azure ML oder AWS SageMaker sind die richtige Wahl, wenn du eigene Modelle bauen und volle Kontrolle über Datenhaltung und Region behalten willst.

So steigst du ein

Schritt 1: Kontaktiere ProcessMiner über processminer.com und erkläre deinen Anwendungsfall. Bereite Unterlagen vor: Produktionslinien-Übersicht, vorhandene Leitsysteme (Historian, SCADA, DCS), häufigste Qualitätsprobleme und Jahresmenge verarbeiteter Rohmaterialien. Kläre früh, ob und wie EU-Datenschutzanforderungen erfüllt werden können.

Schritt 2: Starte mit einer Pilotphase an einer Produktionslinie. Der Anbieter gibt an, den Historian in rund 30 Minuten anzubinden und volle Inbetriebnahme in unter zwei Wochen zu erreichen. Verifiziere diese Angaben im Pilotbetrieb. Wichtig: Stelle sicher, dass der Zugang zu deinem Historian (AVEVA PI, OSI PI) vorhanden ist und DSGVO-rechtliche Datentransfervereinbarungen (AVV, SCCs) vor Projektstart geklärt sind.

Schritt 3: Nach der Pilotphase entscheide zwischen assistiertem Modus (Empfehlungen an Operatoren) und autonomem Modus (direkte Eingriffe ins Leitsystem). Autonomer Betrieb empfiehlt sich erst nach einer validierten Datenbasis und erfordert eine interne Freigabe durch Produktions- und Sicherheitsmanagement.

Ein konkretes Beispiel

Angenommen, ein Tissue-Werk in Norddeutschland mit zwei Maschinen und 80.000 Tonnen Jahreskapazität setzt ProcessMiner für die autonome Nasspartiensteuerung ein. Das System analysiert in Echtzeit hunderte Prozessparameter und passt Retentionsmittel, Entwässerungshilfsmittel und Siebtischentwässerung an die eingehende Altpapierfaserstoff-Charge an. Die Varianz in der Faserqualität bei Altpapier ist in solchen Werken oft der wichtigste Grund für Off-spec-Produktion und erhöhten Chemikalieneinsatz. In diesem illustrativen Rechenbeispiel, angelehnt an die vom Anbieter berichteten Effekte von rund 25 Prozent weniger Chemikalieneinsatz, sinken Chemikalienkosten und Off-spec-Rate deutlich, während drei Automatisierungstechniker das System betreuen, ohne dass eigene Datenwissenschaftler nötig sind. Die konkreten Zahlen hängen stark von Ausgangslage und Rohstoffqualität ab.

DSGVO & Datenschutz

• Datenhosting: ProcessMiner ist ein US-Unternehmen mit Sitz in Atlanta. Eine dedizierte EU-Datenregion ist öffentlich nicht dokumentiert, für einen Einsatz in der EU ist die Datenverarbeitung im Detail zu klären
• Datentypen: Echtzeit-Produktionsdaten (Temperatur, Druck, Durchfluss, Chemikaliendosierung), im Kern keine personenbezogenen Daten, dennoch können Produktionsrezepturen als schützenswerte Geschäftsgeheimnisse gelten
• AVV / Auftragsverarbeitung: ProcessMiner veröffentlicht keine öffentlichen Standard-Datenschutzdokumente für KMU. Für EU-Kunden sind ein AVV und Standard Contractual Clauses (SCCs) für den EU-US-Datentransfer erforderlich und individuell zu vereinbaren
• Zugriffskontrolle: Für Enterprise-Plattformen üblich sind rollenbasierte Zugriffskontrolle und Protokollierung; konkrete Details sind öffentlich nicht dokumentiert und im Vertrag zu prüfen
• Empfehlung für deutsche Unternehmen: Vor Vertragsabschluss Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA) durchführen, AVV und SCCs verhandeln und den internen Datenschutzbeauftragten einbinden, besonders wenn Prozessrezepturen oder Kundenspezifikationen Teil der Datenbasis sind

Gut kombiniert mit

• IBM Watson, Watson kann übergeordnete Asset-Management- und Wartungsoptimierung übernehmen, während ProcessMiner den Echtzeitprozess regelt; sinnvoll, wenn IBM-Infrastruktur bereits im Werk vorhanden ist
• SAP, SAP S/4HANA als ERP-Rückgrat liefert Auftragsdaten, Produktionspläne und Qualitätsspezifikationen, die als Rahmenbedingungen in die Prozessoptimierung einfließen
• Azure ML, für eigene, ergänzende Modelle jenseits der vortrainierten Branchenmodelle, etwa übergreifende Analytik oder Werksvergleiche, mit voller Kontrolle über Datenhaltung und Region

Unser Fazit

ProcessMiner verdient 4 von 5 Sternen. Die Branchentiefe in der Papier- und Zellstoffindustrie ist echt, die autonome Closed-Loop-Steuerung ist ein klarer Technologievorteil, und der Anbieter berichtet konkrete, dokumentierte Effekte auf Chemikalieneinsatz und Qualität. Zum Prüfzeitpunkt ist das Produkt aktiv gepflegt und wird weiterentwickelt (PM AI Agent, PM Studio). Den fünften Stern kostet die Kombination aus struktureller Zugangsbarriere und fehlender Lokalisierung für den deutschen Markt: kein öffentlicher Preis, kein deutschsprachiger Support, keine dokumentierte EU-Datenregion und ein enger Branchenfokus. Für Werke in der Zielbranche mit vorhandener OT-Infrastruktur ist ProcessMiner trotzdem ein starker Kandidat, wer außerhalb der kontinuierlichen Fertigung arbeitet oder EU-Hosting braucht, sollte breitere Plattformen prüfen.

Was wir geprüft haben

Diese Seite trug zuvor eine niedrigere Bewertung, die maßgeblich auf der Aussage beruhte, ProcessMiner sei von DataRobot übernommen worden und processminer.com leite auf datarobot.com um. Diese Aussage haben wir am 30. Juli 2026 überprüft und nicht bestätigen können. Wir haben die betroffenen Behauptungen deshalb korrigiert oder entfernt.

• Übernahme durch DataRobot / Weiterleitung. processminer.com ist zum Prüfzeitpunkt eine eigenständige, aktive Website mit Copyright 2026 und leitet nicht auf datarobot.com um (Quelle: offizielle Website). Eine öffentliche Übernahme durch DataRobot ließ sich nicht belegen, DataRobots dokumentierte Akquisitionen enthalten ProcessMiner nicht. Wir haben die Übernahme- und Weiterleitungsaussage aus Firmenname, Kurzfassung und Fazit gestrichen.
• Preis. Die frühere Angabe eines mittleren bis hohen sechsstelligen USD-Jahresbetrags pro Werk ist durch öffentliche Quellen nicht belegbar und steht im Widerspruch zur geringen Unternehmensgröße (öffentliches Profil: rund 15 Mitarbeitende, Jahresumsatz um 574.800 USD in 2021). Wir haben die Preisspekulation entfernt und stellen transparent fest, dass keine öffentlichen Preise vorliegen.
• Gründungsjahr. Die frühere Angabe Gründung 2019 ist falsch, öffentliche Profile nennen einen Gründungszeitraum um 2014 bis 2016 (Quelle: GetLatka-Profil, Gründung 2016). Korrigiert.
• Solenis OPTIX. Die Partnerschaft ist belegt: Solenis kündigte 2020 an, ProcessMiner-Technologie unter dem Markennamen OPTIX für autonome Chemiesteuerung einzusetzen, erste Installation bei St. Croix Tissue in Maine (Quelle: Solenis-Pressemitteilung 2020). Wir führen sie als historisch belegt und mit unklarem aktuellem Status.
• ROI- und Prozentzahlen. 25 Prozent weniger Chemikalieneinsatz, 63 Prozent bessere Zielwerteinhaltung und bis zu 2,4 Mio. USD pro Maschine und Jahr sind Anbieterangaben von processminer.com/pulp-paper/, nicht unabhängig geprüft. Wir kennzeichnen sie als Anbieterangaben.
• US-Sitz, Support, Datenregion. Sitz in Atlanta und englischsprachiger Auftritt sind belegt (Quellen: offizielle Website, GetLatka-Profil). Daraus leiten wir kein deutschsprachiger Support und keine öffentlich dokumentierte EU-Datenregion ab, ohne über die Serverstandorte hinausgehende Behauptungen aufzustellen.

Was wir bemerkt haben

• Juli 2026, die frühere Version dieser Seite behauptete eine Übernahme durch DataRobot und eine Weiterleitung von processminer.com auf datarobot.com. Beides ließ sich nicht belegen, processminer.com ist eine eigenständige, aktive Website. Wir haben die Behauptung entfernt und die Bewertung entsprechend nach oben korrigiert.
• Juli 2026, die frühere Angabe Gründung 2019 war falsch. Öffentliche Profile nennen einen Gründungszeitraum um 2014 bis 2016.
• 2020, Solenis kündigte an, ProcessMiner-Technologie unter dem Markennamen OPTIX für autonome Chemiesteuerung in der Papierindustrie einzusetzen (erste Installation bei St. Croix Tissue, Maine). Diese Kombination aus Chemie-Know-how und ML-Modellen war ein seltenes Alleinstellungsmerkmal, der aktuelle Status der Partnerschaft geht aus der Website nicht hervor.