Prozessanalyse

Die Prozessanalyse ist gemäß Definition die systematische Untersuchung von Geschäftsprozessen in einer Organisation mit dem Ziel, deren Effizienz und Effektivität zu verstehen und zu verbessern. Ein Geschäftsprozess besteht aus einer Reihe von miteinander verknüpften Aktivitäten oder Aufgaben, die ausgeführt werden, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Die Prozessanalyse hilft, diese Aktivitäten zu dokumentieren, zu analysieren und zu optimieren, um den Gesamtprozess zu verbessern. Laut Definition können Unternehmen durch die Prozessanalyse ihre Abläufe und damit verbundenen Einzelaktovotäten besser verstehen, Schwachstellen identifizieren und Maßnahmen zur Prozessverbesserung entwickeln.

Prozessanalyse: Abgrenzung zu verwandten Begriffen

Es ist wichtig, die Prozessanalyse von verwandten Begriffen wie Prozessmanagement, Prozessoptimierung und Workflow-Management zu unterscheiden. Während sich die Prozessanalyse auf das Verständnis und die Bewertung bestehender Prozesse konzentriert, umfasst das Prozessmanagement die Planung, Steuerung und Überwachung dieser Prozesse. Prozessoptimierung bezieht sich auf die gezielte Verbesserung der Prozesse auf Basis der Analyseergebnisse und das Workflow-Management befasst sich mit der Automatisierung und Verwaltung von Arbeitsabläufen mit der Hilfe von Softwarelösungen. Die Prozessanalyse ist somit ein Teil des Prozessmanagements und bildet die Grundlage für Optimierungsmaßnahmen.

Historische Entwicklung der Prozessanalyse

Die Prozessanalyse hat laut Definition ihre Wurzeln im wissenschaftlichen Management, das von Frederick Winslow Taylor Ende des 19. und Anfang des 20. Jahrhunderts entwickelt wurde. Taylor führte Zeit- und Bewegungsstudien durch, um die Produktivität zu steigern und ineffiziente Bewegungen zu eliminieren. In den 1960er und 1970er Jahren ermöglichte die Entwicklung der Informationstechnologie neue Ansätze in der Prozessanalyse, wie die Nutzung von Computern zur Modellierung und Simulation von Prozessen. In den 1990er Jahren führte die Verbreitung von Geschäftsprozessmanagement (BPM) und Business Process Reengineering (BPR) zu einer verstärkten Fokussierung auf die radikale Neugestaltung von Geschäftsprozessen. Seitdem haben sich die Methoden und Werkzeuge der Prozessanalyse kontinuierlich weiterentwickelt, insbesondere im Kontext der digitalen Transformation und der Industrie 4.0.

Prozessanalyse: Die Bedeutung in der modernen Wirtschaft

In der heutigen globalisierten und schnelllebigen Wirtschaft ist die Prozessanalyse ein unverzichtbares Instrument für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Sie ermöglicht es Organisationen, ihre Geschäftsprozesse kontinuierlich zu überwachen und anzupassen, um den sich ständig ändernden Marktanforderungen gerecht zu werden. Durch die Identifikation von Engpässen, ineffizienten Abläufen und Verbesserungspotenzialen können Unternehmen ihre Produktivität steigern, Kosten senken und die Qualität ihrer Produkte und Dienstleistungen verbessern. Speziell im Zeitalter der Digitalisierung bietet die Prozessanalyse wertvolle Einblicke, wie digitale Technologien in Geschäftsprozesse integriert und automatisiert werden können.

Methoden und Ansätze der Prozessanalyse

Es gibt eine Vielzahl von Methoden und Ansätzen, die bei der Prozessanalyse verwendet werden können. Zu den gängigsten Methoden gehören die SWOT-Analyse (Stärken, Schwächen, Chancen, Risiken), die Wertstromanalyse und die Ursachen-Wirkungs-Diagramme (auch als Ishikawa- oder Fischgräten-Diagramme bekannt). Die SWOT-Analyse bietet einen umfassenden Überblick über interne und externe Faktoren, die den Prozess beeinflussen. Die Wertstromanalyse fokussiert sich auf das Optimieren von Material- und Informationsflüssen, insbesondere in Produktionsprozessen. Ursachen-Wirkungs-Diagramme helfen, die zugrunde liegenden Ursachen von Problemen in Prozessen zu identifizieren und systematisch zu analysieren.

Werkzeuge zur Prozessanalyse

Zur Durchführung einer effektiven Prozessanalyse stehen zahlreiche Werkzeuge zur Verfügung, die von einfachen Checklisten und Fragebögen bis hin zu komplexen Softwarelösungen reichen. Zu den bekanntesten Werkzeugen gehören Prozessmodellierungssoftware auf der Basis von BPMN (Business Process Model and Notation), Process Mining Systeme und spezialisierte Analysetools, die Big Data und Künstliche Intelligenz (KI) nutzen. Diese Werkzeuge ermöglichen eine detaillierte Dokumentation, Analyse und Visualisierung von Geschäftsprozessen, wodurch Schwachstellen und Optimierungspotenziale identifiziert werden können.

Aufgaben der Prozessanalyse

Identifikation von Prozessen

Die erste Aufgabe der Prozessanalyse besteht darin, die relevanten Geschäftsprozesse innerhalb einer Organisation zu identifizieren. Dies umfasst die Ermittlung aller wesentlichen Abläufe, die zum Erreichen der Unternehmensziele beitragen. Hierbei wird häufig eine Prozesslandkarte erstellt, die einen Überblick über die Haupt- und Teilprozesse bietet. Die Identifikation von Prozessen ist entscheidend, um den Fokus der Analyse klar zu definieren und sicherzustellen, dass alle relevanten Abläufe berücksichtigt werden.

Erfassung und Dokumentation von Prozessen

Nach der Identifikation der Prozesse erfolgt die detaillierte Erfassung und Dokumentation dieser Abläufe. Dies kann durch verschiedene Techniken wie Interviews, Workshops und Beobachtungen geschehen. Ziel ist es, ein umfassendes Verständnis der aktuellen Ist-Situation zu gewinnen. Die Dokumentation erfolgt oft in Form von Prozessmodellen, die mit unterschiedlichen Methoden dargestellt werden können. Bestenfalls werden neben den eigentlichen Aktivitäten auch Verantwortungsbereiche und zugehörige Abhängigkeiten wie z.B. IT-Systeme oder Informationsflüsse dargestellt.

Analyse und Bewertung von Prozessen

Die Kernaufgabe der Prozessanalyse ist das systematische Untersuchen und Bewerten der erfassten Prozesse. Hierbei werden verschiedene Analysemethoden eingesetzt, um Schwachstellen, Engpässe und Ineffizienzen zu identifizieren. Quantitative Methoden, wie die Nutzung von Prozesskennzahlen und Leistungsmetriken. Ziel ist es, ein klares Bild der Prozessleistung zu erhalten und Bereiche mit Verbesserungspotenzial zu erkennen.

Optimierung und Verbesserung von Prozessen

Auf der Basis von Analyseergebnisse werden die Maßnahmen zu der Prozessoptimierung entwickelt. Dies kann die Umgestaltung von Prozessschritten, die Einführung neuer Technologien oder die Schulung von Mitarbeitern umfassen. Methoden wie Lean Management und Six Sigma bieten strukturierte Ansätze zur Prozessverbesserung. Ziel ist es, die Effizienz und Effektivität der Prozesse zu steigern, Kosten zu senken und die Qualität der Ergebnisse zu verbessern. Die Optimierung sollte kontinuierlich erfolgen.

Überwachung und Kontrolle von Prozessen

Nach der Implementierung von Optimierungsmaßnahmen ist es wichtig, die Prozesse kontinuierlich zu überwachen und zu kontrollieren. Dies stellt sicher, dass die eingeführten Verbesserungen wirksam sind und dauerhaft bestehen bleiben. Prozesskennzahlen und Dashboards können verwendet werden, um die Prozessleistung in Echtzeit zu überwachen. Regelmäßige Audits und Reviews helfen dabei, Abweichungen frühzeitig zu erkennen und Korrekturmaßnahmen zu ergreifen.

Kommunikation und Einbindung von Stakeholdern

Die Kommunikation und Einbindung aller relevanten Stakeholder umfasst alle Mitarbeiter, die die Prozesse täglich ausführen, sowie das Management und andere Interessengruppen. Eine transparente Kommunikation der Analyseergebnisse und der geplanten Optimierungsmaßnahmen ist entscheidend für die Akzeptanz und Unterstützung der Veränderungen. Workshops, Schulungen und regelmäßige Meetings sind effektive Mittel, um Stakeholder einzubeziehen und sicherzustellen, dass alle Beteiligten die Ziele und Vorteile der Prozessanalyse verstehen.

Dokumentation und Archivierung der Analyseergebnisse

Eine gründliche Dokumentation und Archivierung der Analyseergebnisse und der durchgeführten Maßnahmen ist unerlässlich. Dies dient nicht nur als Referenz für zukünftige Analysen, sondern auch als Nachweis für die Einhaltung interner und externer Standards und Vorschriften. Die Dokumentation sollte klar und verständlich sein, sodass sie von allen Beteiligten leicht nachvollzogen werden kann. Digitale Tools und Plattformen können hierbei unterstützen, indem sie eine zentrale und zugängliche Ablage der Analyseergebnisse ermöglichen.

Die Schritte der Prozessanalyse

Prozessmodellierung

Methoden und Techniken der Prozessmodellierung

Die Prozessmodellierung ist ein zentraler Bestandteil der Prozessanalyse und umfasst die visuelle Darstellung von Geschäftsprozessen. Dies geschieht mit der Hilfe standardisierter Notationen wie BPMN (Business Process Model and Notation) oder EPK (Ereignisgesteuerte Prozesskette). Diese Modelle helfen, komplexe Prozesse verständlich darzustellen und Kommunikationslücken zwischen verschiedenen Abteilungen zu schließen. Zu den Techniken gehören das Erstellen von Flussdiagrammen, Swimlane-Diagrammen und Zustandsdiagrammen, die jeweils unterschiedliche Aspekte des Prozesses hervorheben.

Werkzeuge zur Prozessmodellierung

Zur Unterstützung der Prozessmodellierung stehen zahlreiche Softwarelösungen zur Verfügung. Diese Tools bieten Funktionen zum Erstellen, Bearbeiten und Analysieren von Prozessmodellen. Sie ermöglichen es, Prozesse detailliert zu dokumentieren und Simulationen durchzuführen, um verschiedene Szenarien zu testen und deren Auswirkungen zu bewerten. Die Wahl des richtigen Werkzeugs hängt von den spezifischen Anforderungen des Unternehmens und der Komplexität der zu modellierenden Prozesse ab.

Datenerhebung und -auswertung

Qualitative Methoden

Qualitative Methoden der Datenerhebung umfassen Techniken wie Interviews, Fokusgruppen und Beobachtungen. Diese Methoden sind besonders nützlich, um tiefere Einblicke in die Erfahrungen und Meinungen der Mitarbeiter zu erhalten, die an den Prozessen beteiligt sind. Interviews ermöglichen es, detaillierte Informationen über spezifische Abläufe und Probleme zu sammeln, während Fokusgruppen helfen, unterschiedliche Perspektiven zu verstehen und gemeinsame Herausforderungen zu identifizieren.

Quantitative Methoden

Quantitative Methoden beinhalten das Sammeln und Analysieren numerischer Daten, um die Leistung und Effizienz von Prozessen zu messen. Dies kann durch Umfragen, die Analyse vorhandener Datenbestände oder die Nutzung von Sensoren und IoT-Geräten geschehen. Statistische Techniken wie Regressionsanalysen, Hypothesentests und Zeitreihenanalysen werden verwendet, um Muster zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Quantitative Daten bieten eine objektive Grundlage für die Bewertung und Verbesserung von Prozessen.

Prozesskennzahlen und -metriken

Definition und Bedeutung von Prozesskennzahlen

Prozesskennzahlen (KPIs – Key Performance Indicators) sind spezifische, messbare Werte, die die Leistung eines Prozesses bewerten. Sie dienen als Indikatoren für Effizienz, Effektivität sowie Qualität und ermöglichen es, den Fortschritt in Richtung der festgelegten Ziele zu überwachen. Beispiele für Prozesskennzahlen sind Durchlaufzeit, Fehlerquote, Kosten pro Einheit und Kundenzufriedenheit.

Typische Prozesskennzahlen

Prozesskennzahlen variieren je nach Branche und Prozess. In der Produktion könnten dies zum Beispiel die Zykluszeit, die Gesamtanlageneffektivität und die Ausschussrate sein. Im Dienstleistungsbereich könnten unter anderem die Kundenzufriedenheit, die Bearbeitungszeit für Anfragen und die Service-Level-Agreements (SLAs) relevant sein. Diese Kennzahlen helfen dabei, Leistungsdefizite zu erkennen und gezielte Maßnahmen zur Prozessverbesserung zu ergreifen.

Benchmarking

Definition und Zielsetzung des Benchmarkings

Das Benchmarking ist ein Vergleich der eigenen Prozesse und Leistungen mit den besten Praktiken in der Branche oder mit direkten Wettbewerbern. Ziel ist es, Stärken und Schwächen zu identifizieren und von den Besten zu lernen. Ein Benchmarking kann intern, extern oder funktional durchgeführt werden. Internes Benchmarking vergleicht ähnliche Prozesse innerhalb desselben Unternehmens, externes Benchmarking bezieht Wettbewerber oder Branchenführer ein und funktionales Benchmarking vergleicht ähnliche Prozesse in unterschiedlichen Branchen.

Durchführung eines Benchmarkings

Die Durchführung eines Benchmarkings umfasst mehrere Schritte: Vorbereitung und Planung, Datensammlung, Analyse und Vergleich, Identifikation von Verbesserungsbereichen und Implementierung der besten Praktiken. Zunächst wird festgelegt, welche Prozesse und Kennzahlen verglichen werden sollen. Anschließend werden Daten gesammelt, entweder durch direkte Beobachtung, Interviews oder öffentliche Quellen. Die gesammelten Daten werden analysiert und mit den eigenen Prozessen verglichen, um Leistungsunterschiede zu erkennen. Schließlich werden Maßnahmen zum Schließen der Leistungslücken entwickelt und umgesetzt.

Prozesssimulation

Methoden der Prozesssimulation

Die Prozesssimulation ist eine Technik, bei der computergestützte Modelle verwendet werden, um die Leistung eines Prozesses unter verschiedenen Bedingungen zu testen. Es gibt verschiedene Simulationsmethoden, darunter die diskrete Ereignissimulation, die kontinuierliche Simulation und die Monte-Carlo-Simulation. Diese Methoden ermöglichen es, komplexe Prozesse zu analysieren, ohne diese in der realen Welt zu verändern, was Zeit und Kosten spart.

Anwendungsbeispiele der Prozesssimulation

Ein Beispiel für die Anwendung der Prozesssimulation ist das Optimieren von Fertigungsprozessen in der Automobilindustrie. Durch Simulation verschiedener Produktions-Szenarien können Engpässe identifiziert und Produktionspläne angepasst werden. Dabei werden nicht nur die jeweiligen Produktionsmethoden /-schritte bewertet, sondern der gesamte Materialfluss, sodass ein vollständiges Bild des Wertstroms entsteht. 

Prozessanalyse: Herausforderungen und Erfolgsfaktoren

Typische Herausforderungen

Widerstand gegen Veränderungen

Einer der häufigsten Herausforderungen bei der Prozessanalyse ist der Widerstand gegen Veränderungen, welcher von Mitarbeitern auf allen Ebenen ausgehen kann. Dies kann auf Angst vor dem Unbekannten, Sorge um den Verlust von Arbeitsplätzen oder die Wahrnehmung zusätzlicher Arbeitsbelastung zurückzuführen sein. Um diesen Widerstand zu überwinden, ist es wichtig, die Vorteile der Prozessanalyse klar zu kommunizieren und die Mitarbeiter aktiv in den Analyse- und Verbesserungsprozess einzubeziehen.

Mangel an Daten und Transparenz

Ein weiterer Stolperstein ist der Mangel an verlässlichen Daten und Transparenz in den bestehenden Prozessen. Ohne genaue und aktuelle Daten wird die Analyse ungenau und die daraus resultierenden Empfehlungen weniger effektiv.

Komplexität der Prozesse

In vielen Organisationen sind die Geschäftsprozesse sehr komplex und ineinander verschachtelt. Diese Komplexität kann die Prozessanalyse erheblich erschweren, da es schwierig ist, alle relevanten Aspekte eines Prozesses zu erfassen und zu verstehen. Es ist entscheidend, systematische Ansätze und spezialisierte Werkzeuge zu verwenden, um diese Komplexität zu bewältigen und dennoch aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen.

Erfolgsfaktoren für eine effektive Prozessanalyse

Klare Zieldefinition

Ein wesentlicher Erfolgsfaktor ist die klare Definition der Ziele der Prozessanalyse. Ohne klare Ziele ist es schwierig, den Fokus zu halten und die richtigen Methoden und Werkzeuge auszuwählen. Ziele sollten spezifisch, messbar, erreichbar, relevant und zeitgebunden (SMART) sein. Eine klare Zieldefinition hilft dabei, den gesamten Analyseprozess zu steuern und die Ergebnisse zu bewerten.

Einbindung der Mitarbeiter

Die Einbindung der Mitarbeiter ist ein weiterer kritischer Erfolgsfaktor. Mitarbeiter, die täglich mit Prozessen arbeiten, haben wertvolle Einblicke und praktisches Wissen, das für die Analyse und Optimierung unverzichtbar ist. Durch Workshops, Interviews und regelmäßige Kommunikation können Mitarbeiter in den Prozess einbezogen und ihre Akzeptanz für die Veränderungen erhöht werden.

Einsatz geeigneter Werkzeuge und Methoden

Der Einsatz geeigneter Werkzeuge und Methoden ist entscheidend für den Erfolg der Prozessanalyse. Dies umfasst sowohl die Auswahl der richtigen Softwaretools zur Modellierung und Analyse von Prozessen als auch die Anwendung bewährter Methoden wie Six Sigma, Lean Management oder BPMN. Die richtige Kombination von Werkzeugen und Methoden kann die Effizienz und Genauigkeit der Analyse erheblich verbessern.

Best Practices und Fallstudien

Best Practices in der Prozessanalyse

Zu den Best Practices in der Prozessanalyse gehört das kontinuierliche Überprüfen und Anpassen der Prozesse. Unternehmen sollten regelmäßig Prozessaudits durchführen und die Ergebnisse nutzen, um laufende Verbesserungen zu implementieren. Es ist auch wichtig, eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung zu fördern, in der Mitarbeiter ermutigt werden, Vorschläge für Prozessverbesserungen zu machen.

Fallstudien erfolgreicher Prozessanalysen

Fallstudien bieten wertvolle Einblicke in die praktische Anwendung der Prozessanalyse und die erzielten Ergebnisse. Mit erfolgreichen Fallstudien werden gezielte Iterationsstufen in der Prozessanalyse und -optimierung möglich. Methodisch unterstützen agile Vorgehensmodelle wie z.B. der PDCA Zyklus.

Übertragung von Best Practices

Das Übertragen von Best Practices aus erfolgreichen Fallstudien kann anderen Unternehmen helfen, ähnliche Verbesserungen zu erzielen. Dies erfordert jedoch eine Anpassung an die spezifischen Gegebenheiten und Herausforderungen des jeweiligen Unternehmens. Durch den Austausch von Erfahrungen und Wissen innerhalb und zwischen Branchen können Unternehmen von den Erfolgen anderer lernen und ihre eigenen Prozesse effektiver gestalten.

Prozessanalyse in ERP-Projekten

Die Prozessanalyse spielt eine zentrale Rolle in ERP-Projekten (Enterprise Resource Planning), da sie die Grundlage für die Implementierung und Anpassung von ERP-Systemen bildet. Ein ERP-System integriert verschiedene Geschäftsbereiche wie Finanzen, Produktion, Vertrieb und Personalwesen in zentralen ERP-Systemen. Vor der Einführung eines ERP-Systems ist es unerlässlich, die bestehenden Geschäftsprozesse detailliert zu analysieren, zu dokumentieren, kritisch zu hinterfragen und detaillierte Zieldefinitionen zu erstellen. Nur so ist es möglich, die jeweiligen Abteilungen integrativ miteinander interagieren zu lassen, sodass direkte Übergaben und durchgängige Informationsflüsse möglich werden.

Diese Analyse hilft, die Anforderungen und Erwartungen an das ERP-System klar zu definieren und sicherzustellen, dass das System optimal an die spezifischen Bedürfnisse des Unternehmens angepasst wird. Die Prozessanalyse identifiziert ineffiziente Abläufe und Schwachstellen, die durch die Einführung des ERP-Systems verbessert werden sollen, und bildet die Grundlage für die Anpassung und Konfiguration des ERP-Systems.

Eine gründliche Prozessanalyse minimiert das Projektrisiko in Form von Zielerreichung und Budgettreue. Mit einer detaillierten Planung und einer unmissverständlichen Beschreibung der Zielprozesse steigt die Wahrscheinlichkeit einer erfolgreichen ERP-Implementierung. 

Durch genaues Erfassen und Bewerten der aktuellen Prozesse können potenzielle Probleme frühzeitig erkannt und adressiert werden. Zudem erleichtert die Prozessanalyse die Kommunikation zwischen den verschiedenen Stakeholdern, da sie ein gemeinsames Verständnis der Geschäftsanforderungen schafft. 

ERP-Projekte sind die komplexesten Projekte aller Unternehmen. Die komplette Zusammenarbeit, Ressourcenplanung, Informations- und Finanzströme werden im Kern definiert.

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