Thought Leadership
Menschen werden von Routinen und Mustern angetrieben – sei es, dass sie zu einer bestimmten Zeit aufwachen, Kaffee dem Tee vorziehen, eine bestimmte Straße befahren und die andere meiden – die Liste ist endlos. Die Psychologie legt nahe, dass es nicht darauf ankommt, woraus die Routine besteht, sondern darauf, wie beständig und sicher sich das Unterbewusstsein durch sich wiederholende Bewegungen und erwartete Ergebnisse fühlt.
Das ist in modernen Unternehmen nicht anders, denn sie werden von einem komplizierten Netzwerk aus Tausenden von miteinander verflochtenen, aber auch unterschiedlichen Routinen, den so genannten Prozessen, gesteuert. Diese sorgfältig ausgearbeiteten Prozesse sorgen dafür, dass ein neuer Patient in einem Krankenhaus rechtzeitig eingeliefert wird, das Fließband in einer Produktionsstätte reibungslos läuft oder der Kreditantrag in einer Bank korrekt bearbeitet wird.
Was trägt dazu bei, dass diese Prozesse reibungslos ablaufen? Wie wurden sie konzipiert, damit sie effizient (oder wie in vielen anderen Fällen ineffizient) ablaufen? Wie fließen die Aufgaben von einer Funktion zur anderen, ohne dass es zu Pannen kommt? Die Antwort auf all diese Fragen liegt darin, Prozesse zu verstehen, sie auf den kleinsten Aufgabenschritt herunterzubrechen, den interaktiven Informationsfluss bei jeder Aufgabe zu untersuchen und die für sie geltenden Regeln zu analysieren. Um einen Prozess zu verbessern, muss das Unternehmen die Wirksamkeit jedes Prozesses erfassen und kritisch bewerten.
7 Gründe warum manuelles Prozess Discovery nicht funktioniert
Vielen Unternehmen fällt es schwer, die verteilten Prozesse zu erkennen und sinnvolle Verbesserungen vorzunehmen. In der Ära des „Process Reengineering“ in den 1990er Jahren wurde Prozess Discovery von vielen nicht beachtet. Es galt als zeitaufwändig, arbeitsintensiv und ungenau. Das Mantra lautete, mit einer weißen Weste neu zu beginnen. In den letzten Jahren haben die Unternehmen jedoch erkannt, dass sich ein Prozess nur dann effektiv umgestalten lässt, wenn man ihn gut genug versteht.
Process Discovery ist als Konzept nicht neu. Es geht um die Identifizierung und Analyse von Prozessen, bevor diese in irgendeiner Form optimiert werden. Unternehmen setzen zu diesem Zweck verschiedene manuelle Techniken ein, wie beispielsweise die Aufnahme von Prozessen durch Interviews und die Durchführung von Workshops mit Fokusgruppen. Laut Gartner greifen 80 Prozent der Unternehmen immer noch auf die manuelle Prozesserfassung zurück.
Eines haben diese Praktiken gemeinsam. Sie sind zum Scheitern verurteilt. Die Gründe dafür sind:
- Es ist nahezu unmöglich, gut dokumentierte Aufzeichnungen aller Prozesse manuell durchzuführen: Die manuelle Abbildung erfordert eine mehrfache Aufzeichnung, erneute Aufzeichnung, Korrigieren und Überprüfen der Abhängigkeiten.
- Es ist zeitaufwendig: Geschäftsprozessexperten haben oft keine Zeit für die Teilnahme an Diskussionen oder Workshops. Zudem sind meistens mehrere Überprüfungs- und Genehmigungsstufen erforderlich.
- Der Schwerpunkt solcher Bemühungen liegt nicht auf dem Verständnis der zugrunde liegenden Daten innerhalb der Prozesse: Wenn die meiste Energie darauf verwendet wird, den „aktuellen“, „richtigen“ Fluss abzubilden, geht das eigentliche Ziel der Prozessumwandlung verloren.
- Entscheidungen beruhen eher auf Konsens oder „Allgemeinwissen“ als auf Erkenntnissen: Es ist schwer, einen umfassenden Überblick für das große Ganze zu bekommen, da Entscheidungen auf Hörensagen beruhen.
- Fehleranfällig, wie es bei von Menschen ausgeführten Aktivitäten oft der Fall ist: Bestimmte Details gehen entweder verloren oder werden falsch interpretiert. Manchmal ist es den Befragten unangenehm, die Details des ungeschickten Prozesses mitzuteilen.
- Die Methodik ist oft mangelhaft und es fehlt an erforderlichen Ressourcen: Oft werden sehr unstrukturierte und unflexible Formate für die Entdeckung und Abbildung von Prozessen verwendet.
- Unternehmen wissen fast nie, wie die tatsächlichen Prozesse aussehen: manuell entdeckte Prozesslandkarten sind oft „Vorstellungen“ davon, wie der Prozess aussehen könnte, und nicht, was er wirklich tut.
Künstliche Intelligenz und Automatisierung als entscheidende Faktoren
Hier kommt die automatisierte Prozesserkennung (Process Discovery) ins Spiel, die sich auf KI-Technologie (Künstliche Intelligenz) stützt. Damit lassen sich Arbeitsprozesse automatisch identifizieren, der wichtigste Pfad visuell abbilden, Varianten erkennen und die Eignung für eine Umwandlung bewerten. Auf diese Weise können Unternehmen die tiefsten und kleinsten Details des Prozesses untersuchen, wie zum Beispiel die zugrundeliegenden Daten, den optimalen Pfad, die beteiligten Funktionen oder Interessengruppen und die Anzahl der Anwendungen oder Systeme, auf die zugegriffen werden muss. Solche genauen Einblicke in die tatsächliche Leistung der Prozesse helfen Unternehmen, die optimalen Maßnahmen zur Verbesserung der Prozesse zu definieren und umzusetzen.
Process Discovery hilft dabei, ein genaues Modell der tatsächlichen Prozesse zu erstellen. Unternehmen können so die Effizienz des Prozesses bewerten und über den besten Ansatz zur Optimierung entscheiden. Automatisierte Process Discovery bietet viele Vorteile, wie höhere Produktivität, verbesserte Transparenz, Compliance und Sichtbarkeit sowie eine schnellere Durchführung und genauere Durchführung der Prozessanalyse.
12 Anwendungsfälle, wann sich der Process Discovery Einsatz im Unternehmen lohnt
Identifizierung der tatsächlichen Geschäftsprozesse.
Frage: Was sind die tatsächlichen Prozesse, die in der Anwendung ablaufen, um einen Arbeitsablauf abzuschließen?
Suche nach Engpässen in Geschäftsprozessen.
Frage: Welches sind die Instanzen, die die Geschwindigkeit der Prozessausführung eines Prozesses einschränken oder behindern?
Aufspüren von Abweichungen in einem Prozess.
Fragen: An welchen Stellen weicht der Prozess von der beabsichtigten Vorgehensweise ab? Warum treten diese Abweichungen auf?
Vorhersage von Problemen in einem Prozess.
Frage: Können Abweichungen, Verzögerungen und Risiken in einem Prozess vorhergesagt werden?
Suche nach schnellen Wegen zum Abschluss eines Prozesses.
Fragen: Wie lässt sich der Prozess schneller durchführen? Wie kann man die geringste Anzahl von Schritten in einem Prozess durchführen, um ihn abzuschließen?
Diagnose der Grundursache des Problems im Prozess.
Frage: Was ist die Ursache für die Verzögerung oder die Ineffizienz?
Verstehen der Zusammenhänge und Integration von Daten über Prozesse hinweg. Frage: Wie sind die Prozesse miteinander verbunden und wo liegen die Konvergenzpunkte?
Entwerfen der Geschäftslogik von Prozessen.
Frage: Warum wird der Prozess so durchgeführt, wie er durchgeführt wird?
Entwicklung von KPIs und Benchmarks für Prozesse.
Frage: Wie lässt sich der Erfolg oder Misserfolg eines Prozesses optimal messen?
Entscheidung über die effizienteste Art der Prozessabwicklung.
Frage: Wie lässt sich ein Prozess am besten abschließen?
Beurteilung der geeigneten Optimierungsmethodik.
Fragen: Wie lässt sich der Prozess verbessern? Welche Technik braucht es dafür?
Verbesserung der Skalierbarkeit von Automatisierungsprogrammen.
Frage: Welcher Prozess soll automatisiert und wie kann eine sich selbst versorgende Prozesspipeline erstellt werden?
Process Discovery ist ein wesentliches Element im Transformationszyklus von Unternehmen. Je eher sich der Fokus auf die Umgestaltung von Prozessen durch Digitalisierung und Automatisierung verlagert, desto schneller werden bessere Ergebnisse erzielt.
