Um sinnvoll mit Geschäftsprozessen umgehen zu können reicht es nicht, nur diese  zu definieren und zu implementieren. Um einen Prozess wirklich effizient weiterzuentwickeln muss man eine Prozessanalyse durchführen. Die Analyse ist ein grundlegender Bestandteil des Prozessmanagements und umfasst die systematische Betrachtung von Prozessen und deren Bestandteile. Dadurch erhält man Einblicke in den Ablauf und kann Engpässe, lange Liegezeiten oder Fehler aufdecken. Mit diesen Informationen lässt sich der Prozess kontinuierlich optimieren und verbessern. Meist erfolgt die Prozessanalyse im Teilbereich des operatives Prozessmanagement wie im rechten Glas der Prozessmanagement-Brille dargestellt.

Dabei werden folgende Aspekte betrachtet:

  • Wer ist für den Prozess verantwortlich? Wer ist alles involviert?
  • Welcher Input wird für „Prozesse analysieren“ benötigt?
  • Welche Analysemethode ist sinnvoll?
  • Was für Inhalte betrachtet die Prozessanalyse?
  • Gibt es Aufgaben, die für die Analyse notwendig sind?
  • Sind Anzeichen für Probleme oder Verbesserungsideen vorhanden?
  • Gibt es festgelegte Prozesskennzahlen? Was sagen sie aus?
  • Was ist das Ergebnis der Analyse?

Um einen Prozess erfolgreich zu analysieren ist es wichtig aktuelle und verlässliche Daten zu haben. Dafür bieten sich Process Mining Tools an, da diese Daten systemübergreifend automatisch sammeln und sinnvoll zusammenführen. Das ist manuell unmöglich und spart jede Menge Zeit. Teilweise schlägt lernfähige Software auch geeignete Maßnahmen für erkannte Probleme vor, diese sollten aber nochmal durchdacht werden bevor eine Entscheidung getroffen wird, da jedes Unternehmen und jede Branche ihre Eigenheiten hat.

Wer einen Prozess hat, der nicht IT gestützt ist, der kann anhand von Kennzahlen wie der Durchlaufzeit oder Anzahl der Wiederholungen messen ob der Prozess im vorgegebenen Rahmen liegt. Mit dieser Methode müssen sämtlich Engpässe und Probleme selbst gefunden werden. Im Allgemeinen steigt dadurch die Fehlerquote oder es werden kleine Faktoren nicht berücksichtigt bzw. gefunden die ebenfalls Auswirkungen auf den Prozess haben. Im schlimmsten Fall werden Maßnahmen ergriffen, die das Problem nicht lösen, da die Fehlerquelle an einem anderen Ort liegt.

Dasselbe kann natürlich auch mit Process Mining passieren, da nicht alle Einflüsse auf einen Prozess vorhersehbar sind. Dafür bilden die Daten die Realität deutlich besser ab als Menschliche Eindrücke oder Kennzahlen, was oftmals zu weniger Fehlern führt.

Zudem ist es wichtig bei der Analyse, einen Prozess nicht losgelöst, sondern in Relation mit vor- und nachgelagerten Prozessen zu betrachten.

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