Von admin 
Wer den Ist-Prozess analysieren will, schafft Transparenz, erkennt Engpässe und legt die belastbare Grundlage für Digitalisierung und Automatisierung.
Warum die Analyse des Ist-Prozesses entscheidend ist
Unternehmen möchten Prozesse häufig möglichst schnell optimieren, digitalisieren oder automatisieren. Verständlich – schließlich klingt „Automatisierung“ deutlich spannender als „Bestandsaufnahme“. Doch wer einen schlechten Ablauf lediglich digitalisiert, erhält am Ende vor allem eines: einen schlechten digitalen Ablauf.
Die Ist-Prozessanalyse untersucht, wie ein Prozess gegenwärtig tatsächlich abläuft. Sie erfasst Prozessschritte, Verantwortlichkeiten, Systeme, Dokumente, Entscheidungen und Zeitverläufe. Der Soll-Prozess beschreibt dagegen den zukünftig gewünschten Zustand.
Diese Unterscheidung ist wichtig. Ohne ein realistisches Bild des Ausgangszustands beruhen Optimierungsprojekte schnell auf Annahmen, Einzelmeinungen oder jener berüchtigten Aussage: „Das haben wir schon immer so gemacht.“
Was einen Ist-Prozess ausmacht
Ein Ist-Prozess ist mehr als ein Flussdiagramm mit einigen hübschen Kästchen und Pfeilen. Er umfasst alle Aktivitäten, Rollen, Informationen und technischen Systeme, die zur Erreichung eines bestimmten Ergebnisses beitragen.
Bei der Analyse sollten insbesondere folgende Informationen erfasst werden:
- Prozessschritte und ihre tatsächliche Reihenfolge
- beteiligte Rollen und Verantwortlichkeiten
- eingesetzte Systeme, Daten und Schnittstellen
- Bearbeitungs-, Warte- und Durchlaufzeiten
- verwendete Dokumente und Formulare
- Entscheidungen, Freigaben und Ausnahmen
Entscheidend ist das Wort „tatsächlich“. Zwischen dem dokumentierten Prozess und der gelebten Praxis können erhebliche Unterschiede bestehen. Die Arbeitsanweisung zeigt beispielsweise drei Freigabeschritte, während Mitarbeitende in Wirklichkeit zusätzlich Excel-Listen, E-Mails und persönliche Rückfragen nutzen.
Ziele der Ist-Prozessanalyse
Das zentrale Ziel besteht darin, Transparenz über bestehende Abläufe zu schaffen. Unternehmen erkennen dadurch, wo Zeit verloren geht, Informationen mehrfach erfasst werden oder unklare Zuständigkeiten zu Verzögerungen führen.
Eine strukturierte Analyse macht unter anderem folgende Schwachstellen sichtbar:
- Medienbrüche zwischen Papier, E-Mail und Fachsystemen
- unnötige Doppelarbeiten und Datenerfassungen
- Engpässe bei einzelnen Rollen oder Abteilungen
- lange Wartezeiten zwischen Prozessschritten
- fehleranfällige manuelle Übertragungen
- ungeklärte Verantwortlichkeiten
Damit entsteht eine belastbare Datengrundlage für spätere Optimierungsmaßnahmen. Entscheidungen werden nicht mehr nach Bauchgefühl getroffen, sondern anhand nachvollziehbarer Fakten.
Methoden zur Analyse eines Ist-Prozesses
In der Praxis hat sich eine Kombination verschiedener Analyseverfahren bewährt. Interviews mit Mitarbeitenden liefern wertvolles Erfahrungswissen. Workshops helfen dabei, unterschiedliche Perspektiven zusammenzuführen und den Prozess gemeinsam aufzunehmen.
Noch aussagekräftiger wird die Analyse durch die direkte Beobachtung der Abläufe. Denn Mitarbeitende beschreiben häufig, wie ein Prozess funktionieren sollte – nicht unbedingt, wie er an einem hektischen Montagmorgen wirklich funktioniert.
Ergänzend sollte eine Dokumentenanalyse durchgeführt werden. Arbeitsanweisungen, Formulare, Systemauszüge, Kennzahlen und E-Mail-Vorlagen liefern Hinweise auf Varianten und Sonderfälle.
Process Mining erweitert diese Methoden um eine datenbasierte Perspektive. Dabei werden digitale Ereignisdaten aus IT-Systemen genutzt, um reale Prozessvarianten, Durchlaufzeiten und Abweichungen sichtbar zu machen. Moderne Lösungen verbinden diese Analyse zunehmend mit KI-gestützten Auswertungen und kontinuierlicher Prozessüberwachung.
Geeignete Modellierungsmethoden
Welche Modellierungsmethode sinnvoll ist, hängt vom Zweck und von der Komplexität des Prozesses ab.
BPMN eignet sich besonders für detaillierte und standardisierte Prozessmodelle. Swimlane-Diagramme stellen zusätzlich dar, welche Rolle für welchen Schritt verantwortlich ist. Einfache Flussdiagramme sind hilfreich, wenn Abläufe schnell und verständlich visualisiert werden sollen.
Die Wertstromanalyse konzentriert sich vor allem auf Durchlaufzeiten, Bestände sowie wertschöpfende und nicht wertschöpfende Tätigkeiten. Sie ist daher besonders bei Produktions-, Logistik- und administrativen Massenprozessen interessant.
Wichtig ist nicht, das kunstvollste Modell zu erstellen. Das Modell muss verständlich, überprüfbar und für die spätere Optimierung nutzbar sein.
Nutzen einer fundierten Analyse
Eine gründliche Ist-Prozessanalyse ermöglicht es Unternehmen, Verbesserungspotenziale gezielt zu identifizieren. Sie bildet die Grundlage für kürzere Durchlaufzeiten, niedrigere Prozesskosten und eine bessere Qualität.
Darüber hinaus zeigt sie, welche Tätigkeiten für eine Digitalisierung oder Automatisierung geeignet sind. Wiederkehrende, regelbasierte und datenintensive Aufgaben bieten häufig ein besonders hohes Potenzial.
Gleichzeitig verhindert die Analyse, dass ungeeignete Prozessschritte vorschnell automatisiert werden. Nicht jedes Problem benötigt einen Roboter. Manchmal reicht bereits eine klare Zuständigkeit oder ein abgeschafftes Formular.
Typische Fehler und Erfolgsfaktoren
Ein häufiger Fehler besteht darin, Prozesse ausschließlich am Besprechungstisch zu analysieren. Ohne die Einbindung der Fachbereiche entsteht schnell ein theoretisches Modell, das mit dem Arbeitsalltag wenig gemeinsam hat.
Problematisch sind außerdem unvollständige Daten, die Betrachtung einzelner Abteilungen statt des gesamten Ende-zu-Ende-Prozesses und ein zu früher Fokus auf Softwarelösungen.
Erfolgreiche Analysen berücksichtigen dagegen technische, organisatorische und menschliche Faktoren. Forschung zu datenbasierter Prozessanalyse unterstreicht, dass Beteiligte, Governance, Datenqualität und organisatorische Rahmenbedingungen gemeinsam betrachtet werden müssen.
Mitarbeitende sollten deshalb frühzeitig eingebunden, Ergebnisse gemeinsam validiert und Annahmen konsequent durch Fakten überprüft werden.
Moderne Trends der Prozessanalyse
Die Ist-Prozessanalyse entwickelt sich zunehmend von einer einmaligen Aufnahme zu einer kontinuierlichen Disziplin. Process Intelligence verbindet Prozessmanagement, Process Mining und KI, um Abläufe regelmäßig zu überwachen und Veränderungen schneller zu erkennen.
KI kann beispielsweise Prozessvarianten gruppieren, Auffälligkeiten hervorheben oder mögliche Ursachen für Verzögerungen vorschlagen. Die Verantwortung für Bewertung und Entscheidung bleibt jedoch beim Menschen. Eine überzeugend formulierte KI-Empfehlung ist schließlich noch kein Beweis.
Praxisbeispiel: Durchlaufzeiten gezielt reduzieren
Ein Unternehmen analysiert seinen Bestellprozess und stellt fest, dass Bestellungen durchschnittlich fünf Tage bis zur Freigabe benötigen. Workshops zeigen unklare Zuständigkeiten. Die Systemdaten belegen zusätzlich, dass viele Vorgänge mehrfach zwischen Einkauf und Fachbereich wechseln.
Daraufhin werden Freigabegrenzen definiert, Verantwortlichkeiten geklärt und standardisierte Bestellungen automatisiert verarbeitet. Sonderfälle bleiben weiterhin einer manuellen Prüfung vorbehalten.
Das Ergebnis: kürzere Durchlaufzeiten, weniger Rückfragen und eine Automatisierung, die auf einem stabilen Prozess aufbaut – statt auf Prozessfolklore.
Leitfaden für die eigene Praxis
Unternehmen sollten zunächst Ziel und Umfang der Analyse festlegen und relevante Prozesse nach Bedeutung, Problemen und Optimierungspotenzial priorisieren. Anschließend werden Beteiligte eingebunden, geeignete Methoden ausgewählt und verfügbare Daten geprüft.
Die aufgenommenen Abläufe müssen dokumentiert und gemeinsam mit den Fachbereichen validiert werden. Erst danach sollten konkrete Maßnahmen, Verantwortlichkeiten und Kennzahlen definiert werden.
Da sich Prozesse, Systeme und Anforderungen verändern, sollte die Analyse regelmäßig aktualisiert werden. Prozessmanagement ist kein Frühjahrsputz, sondern eine kontinuierliche Aufgabe.
Key Facts
Eine strukturierte Ist-Prozessanalyse bildet die Grundlage erfolgreicher Prozessoptimierungen. Sie macht Engpässe, Fehlerquellen und Automatisierungspotenziale sichtbar.
Die Kombination aus Interviews, Workshops, Beobachtungen und datenbasierten Methoden liefert besonders belastbare Ergebnisse. Eine regelmäßige Überprüfung schafft zudem die Basis für nachhaltige Digitalisierung und kontinuierliche Verbesserung.
Fazit
Wer einen Ist-Prozess analysieren möchte, sollte reale Abläufe betrachten, Mitarbeitende einbeziehen und Fakten konsequent von Annahmen trennen. Erst wenn der Ausgangszustand verstanden ist, lassen sich sinnvolle Soll-Prozesse entwickeln.
Die Analyse ist damit keine lästige Vorarbeit. Sie ist das Fundament jeder erfolgreichen Prozessoptimierung – und verhindert, dass Unternehmen ihre Probleme lediglich schneller und digitaler ausführen.