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Schritte zur Standardisierung von Prozessen

Prozessoptimierung richtig planen



Bastian Nominacher ist Vordenker bei Process Mining und Big Data-Analyse-Verfahren. Als Co-CEO und Mitgründer des Technologie-Startups Celonis hat er Process Mining als neue Disziplin mitbegründet und entwickelt sie weiter. Dabei hilft ihm der enge Kontakt zu Kunden – Konzernen wie Siemens, Bayer, RWE, Vodafone oder mittelständischen Unternehmen – genauso wie die Zusammenarbeit mit Forschungseinrichtungen. Sein Wissen teilt er im Rahmen der Start-up-Beratung der TU München.
Prozessstandardisierung kann zu mehr Effizienz in Unternehmen führen. Richtiges Process Mining (BPM) liefert dafür wichtige Erkenntnisse.

Kunden erwarten von Unternehmen heute personalisierte und maßgeschneiderte Angebote. Die Konsequenz: Mehr Varianten verursachen höhere Kosten und Risiken. Das kann zu einer ganz neuen Komplexität in den Prozessen auf Unternehmensseite führen. Kein Wunder also, dass Standardprozesse geschaffen werden, die für Konsistenz und Skalierbarkeit, aber auch für mehr Transparenz sorgen.

Um einen Standardprozess zu definieren, muss klar sein, was mit einem standardisierten Prozess erreicht werden soll. Dabei hilft Process Mining.
Um einen Standardprozess zu definieren, muss klar sein, was mit einem standardisierten Prozess erreicht werden soll. Dabei hilft Process Mining.
Foto: Elnur - shutterstock.com

In der Realität sieht das jedoch oft anders aus. Je größer ein Unternehmen, desto mehr Abweichungen vom Ideal gibt es - Umwege, Workarounds oder Engpässe inklusive. Ein weiteres Problem: Oft weiß niemand, was wirklich läuft, wie es läuft und wie es sich verbessern ließe.

Für Unternehmen gilt es daher zu erkennen, wo Komplexität einen Mehrwert schafft und wo nicht. Die folgenden Tipps helfen, die Bewertung und Etablierung von Best Practices einfacher zu machen.

Die richtigen Prozesse standardisieren

Um einen Standardprozess zu definieren, muss klar sein, was mit einem standardisierten Prozess erreicht werden soll. Ein klar definiertes Ziel (Effizienz? Ein schlanker Prozess mit wenigen Schritten und Beteiligten?) hilft auch dabei, den richtigen Benchmark aufzusetzen. Und es muss klar sein, wann es sich lohnt:

  • Sind die zugrundeliegenden Produkte oder Dienste vergleichbar?

  • Gibt es genug ähnliche Anwendungsfälle?

  • Ist der Prozess über Abteilungen oder Niederlassungen hinweg anwendbar?

Oft geht es um die Frage, wo Komplexität zugelassen werden soll, weil sie einen Mehrwert schafft. Hier genügt es, einfach einen Blick auf die Effizienz zu werfen und Ad-hoc-Verbesserungen vorzunehmen. Und gibt es Log-Daten, die eine Abbildung der wirklichen Abläufe ermöglichen? Auch wenn es wenige rein oder überwiegend manuelle Prozesse gibt: Oft genug ist ein wichtiger Schritt dann doch nicht in den Systemen auffindbar. Die Log-Daten müssen auch in einem Modell harmonisierbar sein.

Herausfinden, wie Prozesse wirklich ablaufen

Gerade, wenn sich Prozess-Strukturen hinter einer immensen Datenmenge verbergen, kann Process Mining Klarheit schaffen. Dann lassen sich die tatsächlichen Abläufe nur mittels digitaler Spurensuche abbilden - in einem einheitlichen Datenmodell über alle Niederlassungen hinweg. Keine ganz so einfache Übung, denn manchmal werden unterschiedliche IT-Systeme verwendet und der Automatisierungsgrad kann variieren.

Visualisierung und Echtzeit sind Key Features. Denn nur so ist einfach verständlich und aktuell, was wirklich passiert. Anders als Business Intelligence und klassisches Data Mining kann Process Mining einen Ablauf abbilden und erlaubt die Filterung nach speziellen Aktivitäten: nach Verbindungen zwischen Aktionen, nach Performance-Indikatoren, nach Organisationsstrukturen oder Ressourcen. Die Filterung sollte möglichst intuitiv sein. Grenzen werden ihr aber natürlich durch die verfügbaren Daten gesetzt. Genau diese Filtermöglichkeit erleichtert es auch, einen Standardprozess zu identifizieren, denn die realen Abläufe und die Implikationen lassen sich direkt vergleichen.

Mit Process Mining ein Ideal finden oder definieren

Sicher gibt es eine klare Vorstellung davon, wie es sein sollte. Aber ist es das auch? Nach welchen KPIs kann der Erfolg eines Prozesses gewertet werden? Vielleicht verbirgt sich in den abgebildeten Varianten ein Muster, das als Best Practice dienen könnte, vielleicht müssen aber auch lokale Standards geschaffen werden.

Lesetipp: Geschäftsprozesse visualisieren, analysieren und vereinfachen

Auf jeden Fall sollte der entsprechende Prozess sehr kritisch betrachtet werden: Ist er wirklich so gut, dass er als Muster genutzt werden kann? Optimalerweise befasst sich ein Team aus Datenanalyst, einem Spezialisten für Geschäftsprozesse und einigen Betroffenen mit der Definition des Standardprozesses.

Workarounds haben häufig einen guten Grund. Sind die Bedingungen vor Ort wirklich in allen Aspekten bekannt? Nicht immer sind Standards sinnvoll. Wenn ein Prozess nur einmal im Jahr abläuft und wenig Ressourcen involviert, kann man getrost beim Alten bleiben. Veränderung tut oft weh - und sollte nur dort durchgesetzt werden, wo sie einen ROI verspricht.

Nicht immer ist der effizienteste Prozess der beste. Manchmal müssen gesetzliche oder regulatorische Vorschriften eingehalten werden, die einen Ablauf zwar verkomplizieren, aber compliant machen.

Den Standard durchsetzen

Gibt es klar definierte Prozesse, hilft ein Conformance Checker, die Abweichungen zu entdecken. Die wichtigste Voraussetzung: die Motivation der Beteiligten. Wer nicht weiß, was warum passiert, wird schwer zu motivieren sein.

Haben die Betroffenen aber Zugang zur Process-Mining-Technologie, können sie selbst die Notwendigkeit zur Standardisierung einschätzen, die Abläufe bewerten und - entsprechend ihrer jeweiligen Autorisierung - die Auswirkungen von Maßnahmen sofort sehen. Wurden zu Beginn die Ziele und Messkriterien gut definiert, sollte es nicht schwerfallen, den tatsächlichen Erfolg aufzuzeigen.