Prozesscontrolling & Process Mining

Im Rahmen des Prozesscontrollings werden Prozessziele und -Kennzahlen definiert und gemessen, um daraus Abweichungen oder Performancelücken ermitteln zu können. Es gibt wohl kaum ein Unternehmen, das sich nicht selbst ein Ziel setzt, wie lange beispielsweise die Bearbeitung einer Kundenbestellung dauern darf. Dies machen Unternehmen nicht nur, um einem möglichen Kundenversprechen (z.B. same-day-delivery) gerecht zu werden, sondern auch damit die verfügbaren Ressourcen effizient eingesetzt werden.

 

 

Die Kontrolle resp. Messung solcher Ziele kann aber sehr unterschiedlich ausfallen: Eine einfache Möglichkeit ist der monatliche Vergleich von Bestelleingangs-Datum mit Auslieferungs-Datum. Damit lässt sich zumindest eine Kennzahl erstellen, wie gut ein Ziel erreicht wurde. Eine zu grosse oder häufige Abweichung kann aber schnell zu Reklamationen oder gar Kundenabsprüngen führen. Mittels einer aktiven Prozessüberwachung lassen sich Abweichungen aber schon vor dem Eintreffen erkennen und mit entsprechenden Korrekturmassnahmen entgegenwirken.

Aufgaben des operativen Prozesscontrollings

Das operative Prozesscontrolling kann - wie das strategische Prozesscontrolling über alle Geschäftsprozesse hinweg - als Kreislauf verstanden werden.

Aufgaben und Komponenten des Prozesscontrollings
Aufgaben und Komponenten des Prozesscontrollings
  • In der Prozessplanung werden zuerst Prozessziele, die damit verbundenen Prozesskennzahlen und das Messsystem definiert. Die Ziele werden aus den Geschäftszielen abgeleitet.
  • Die Prozessmessung liefert die aktuellen Prozesskennzahlen und Performance-Werte. Wie diese erhoben werden, wurde in der Prozessplanung bereits definiert.
  • Bei der Prozesskontrolle werden die Soll-Werte mit den Ist-Werten verglichen, die Zielerreichung kontrolliert, sowie Engpässe oder Performanceprobleme festgestellt.
  • Als Prozesssteuerung wird die Analyse und Bewertung der Zielabweichungen verstanden. Es sollen hier auch Korrekturmassnahmen initiiert werden. Stellt man fest, dass Prozessziele nicht erreichbar sind, kann dies auch als Input für die Prozessplanung einfliessen.
  • Als operative Prozessinformation schlussendlich werden die Messergebnisse, Zielabweichungen und Massnahmen in Berichten aufbereitet.

Je nach Anzahl der zu überwachenden Prozesse sind das viele Arbeitsschritte, welche einen entsprechenden Aufwand bedingen. Nachvollziehbar, dass eine Prozessmessung und -Kontrolle nicht tagtäglich erfolgen können, wenn hier keine effiziente Toolunterstützung vorhanden ist.

Möglichkeiten mittels Process Mining

Betrachtet man die Aufgaben des Prozesscontrollings etwas genauer, bemerkt man schnell, dass vieles mit Process Mining abdeckbar ist: Sind die Prozesskennzahlen und deren Messsystem mal bekannt, lässt sich damit Process Mining aufsetzen – natürlich unter der Voraussetzung, dass die für die Kennzahlen nötigen Daten digital erfasst sind. 

Prozess-Prediction in QPR Process Analyzer
Prozess-Prediction in QPR Process Analyzer

Mittels Process Mining erhält man eine Live-Überwachung der Ist-Werte. Auch die Soll-Werte lassen sich in vielen Process Mining Produkten hinterlegen, womit Abweichungen oder Performanceprobleme schnell sichtbar werden. Mehr noch: mittels trainierter Algorithmen lassen sich mit gewissen Produkten schon vor dem Eintreten von Problemen auf Basis historischer Daten eine Voraussage machen können, ob laufende Prozesse die Ziele erreichen werden. So lassen sich frühzeitig Korrekturmassnahmen einleiten.

 

Dass die Prozessinformation mittels Process Mining Tools schon umfangreich abgedeckt werden, muss hier nicht weiter erklärt werden: Dies ist ja eines der Kerngebiete von Process Mining. Mittels Process Mining lässt sich mehr als nur eine auf historischen Prozessdaten basierende Prozessanalyse durchzuführen. Gerade für das operative Processcontrolling lässt sich mittels Process Mining ein Wettbewerbsvorteil erwirken.

Autor: Adrian Bucher