Prozessanalyse: Schritt für Schritt im Team richtig umsetzen!

Eine strukturierte Prozessanalyse deckt Engpässe auf, senkt Aufwand und schafft die Basis für transparente, digitale Abläufe im Unternehmen.

Warum eine systematische Prozessanalyse wichtig ist

Geschäftsprozesse verbinden Menschen, Aufgaben, Daten und IT-Systeme. Sind diese Abläufe unklar, entstehen Wartezeiten, Rückfragen und Doppelarbeiten. Besonders charmant: Häufig weiß jede Abteilung genau, warum die jeweils andere schuld ist.

Eine Prozessanalyse untersucht einen bestehenden Ablauf systematisch. Sie zeigt, wie Tätigkeiten tatsächlich ausgeführt werden, welche Ergebnisse entstehen und wo Verbesserungen möglich sind. Dabei unterscheidet sie sich von verwandten Disziplinen:

• Die Prozessaufnahme erfasst den aktuellen Ablauf.
• Die Prozessmodellierung stellt ihn grafisch dar.
• Die Prozessanalyse bewertet Leistung und Schwachstellen.
• Die Prozessoptimierung entwickelt und realisiert Verbesserungen.

Damit bildet die Prozessanalyse eine wichtige Grundlage für digitale Transformation, Automatisierung und kontinuierliches Prozessmanagement.

Was ist eine Prozessanalyse?

Ziel einer Prozessanalyse ist es, einen Prozess transparent, messbar und verbesserbar zu machen. Analysiert werden unter anderem Aktivitäten, Rollen, Schnittstellen, Informationen, Systeme, Kontrollen und Prozesskennzahlen.

Der Ist-Prozess beschreibt den heute gelebten Ablauf. Der Soll-Prozess zeigt, wie dieser künftig funktionieren soll. Wer direkt einen Soll-Prozess entwirft, ohne die Realität zu kennen, baut schnell ein elegantes Luftschloss – möglicherweise sogar mit automatisierter Eingangstür.

Analysiert werden können administrative, operative und kundenbezogene Prozesse: etwa Rechnungsfreigaben, Kundenanfragen, Bestellungen, Reklamationen oder das Onboarding neuer Mitarbeitender.

Ziele und Nutzen der Prozessanalyse

Unternehmen können durch die Prozessanalyse Engpässe, Medienbrüche, unnötige Freigaben, manuelle Datenübertragungen und Doppelarbeiten erkennen. Daraus entstehen konkrete Vorteile:

• kürzere Durchlauf- und Bearbeitungszeiten,
• geringere Prozesskosten,
• weniger Fehler und Nacharbeiten,
• klarere Verantwortlichkeiten,
• höhere Qualität und Kundenzufriedenheit.

Zugleich hilft die Analyse, sinnvolle Digitalisierungspotenziale zu identifizieren. Denn einen schlechten Prozess zu automatisieren bedeutet meist nur, dass er künftig schneller schlechte Ergebnisse produziert.

Voraussetzungen für eine erfolgreiche Analyse

Am Anfang stehen ein klarer Untersuchungsbereich und ein messbares Ziel. Ebenso wichtig sind die Unterstützung der Führungskräfte, die Beteiligung der Mitarbeitenden und eine offene Kommunikationskultur.

Benötigt werden Prozessdokumente, Arbeitsanweisungen, Formulare, Systemdaten, Kennzahlen und geeignete Ansprechpartner. Die Mitarbeitenden sollten nicht als Fehlerquelle, sondern als Wissensträger einbezogen werden. Sie kennen Umwege, Sonderfälle und praktische Probleme, die in keinem Handbuch stehen.

1. Prozess auswählen und Analyseziel festlegen

Ein geeigneter Pilotprozess besitzt eine hohe Kundenrelevanz, verursacht viel Aufwand oder weist häufige Fehler auf. Auch eine strategische Bedeutung oder ein erkennbares Automatisierungspotenzial sprechen für die Auswahl.

Hilfreiche Leitfragen sind:

• Welches Problem soll gelöst werden?
• Welche Prozesskennzahl soll sich verbessern?
• Bis wann soll welches Ergebnis erreicht werden?

Ein mögliches Ziel lautet: „Die durchschnittliche Bearbeitungszeit einer Kundenanfrage soll innerhalb von sechs Monaten von drei Tagen auf einen Tag sinken.“

2. Prozessgrenzen und Beteiligte bestimmen

Nun werden Startpunkt, Endpunkt, Auslöser und Ergebnis festgelegt. Anschließend identifiziert das Team Prozessverantwortliche, ausführende Rollen, interne Schnittstellen, externe Beteiligte und relevante IT-Systeme.

Eine SIPOC-Darstellung bietet einen schnellen Überblick über Lieferanten, Eingaben, Prozess, Ergebnisse und Kunden. Sie eignet sich besonders zur ersten Abgrenzung, bevor detaillierte Diagramme entstehen.

3. Ist-Prozess aufnehmen und dokumentieren

Der aktuelle Ablauf lässt sich durch Interviews, Workshops, Beobachtungen, Dokumentenanalysen und Systemdaten erfassen. Entscheidend ist der tatsächlich gelebte Ist-Prozess – nicht nur die Variante, die seit zwölf Jahren unberührt im Organisationshandbuch schlummert.

Zur Darstellung eignen sich Flussdiagramme, Swimlane-Diagramme, Wertstromanalysen und BPMN-Modelle. BPMN stellt hierfür eine standardisierte grafische Notation bereit, die sowohl fachliche als auch technische Beteiligte verstehen können.

4. Prozessdaten und Kennzahlen erfassen

Eine fundierte Prozessanalyse kombiniert qualitative Beobachtungen mit quantitativen Daten. Relevante Prozesskennzahlen sind beispielsweise:

• Durchlauf-, Bearbeitungs- und Wartezeiten,
• Kosten und Fallzahlen,
• Fehler- und Nacharbeitsquoten,
• Anzahl der Übergaben,
• Kundenzufriedenheit.

Daten aus unterschiedlichen Quellen sollten miteinander verglichen und auf Vollständigkeit, Aktualität und Plausibilität geprüft werden. Eine beeindruckende Excel-Tabelle ist schließlich noch keine verlässliche Datengrundlage.

5. Schwachstellen und Ursachen identifizieren

Im nächsten Schritt untersucht das Team Rückfragen, Freigabeschleifen, Medienbrüche, manuelle Übertragungen und nicht wertschöpfende Tätigkeiten.

Geeignete Methoden sind die Fünf-Warum-Methode, das Ishikawa-Diagramm, die Pareto-Analyse und die Wertschöpfungsanalyse. Wichtig ist die Unterscheidung zwischen Symptom und Ursache: Eine lange Bearbeitungszeit ist ein Symptom. Fehlende Informationen, unklare Zuständigkeiten oder überlastete Systeme können die Ursachen sein.

6. Verbesserungen bewerten und Soll-Prozess entwickeln

Verbesserungsideen werden nach Nutzen, Aufwand, Risiko und Umsetzbarkeit bewertet. Eine Aufwand-Nutzen-Matrix trennt schnelle Quick Wins von langfristigen strukturellen Maßnahmen.

Im Soll-Prozess werden unnötige Schritte entfernt, Verantwortlichkeiten geklärt, Schnittstellen vereinfacht und Standards geschaffen. Organisatorische, technische und regulatorische Anforderungen müssen dabei berücksichtigt werden.

7. Digitalisierung und Automatisierung prüfen

Wiederkehrende, regelbasierte und datenintensive Tätigkeiten eignen sich häufig für Workflow-Systeme, Robotic Process Automation oder Low-Code-Plattformen. Künstliche Intelligenz kann beispielsweise Dokumente klassifizieren, Inhalte zusammenfassen oder Entscheidungen vorbereiten.

Process Mining rekonstruiert reale Abläufe anhand digitaler Ereignisdaten. Task Mining betrachtet zusätzlich einzelne Arbeitsschritte am Arbeitsplatz. Aktuelle Plattformen verbinden diese Verfahren zunehmend mit individuellen Prozesskennzahlen, objektzentrierten Analysen und KI-gestützten Empfehlungen.

Die Reihenfolge bleibt jedoch wichtig: erst Prozesse analysieren, dann Geschäftsprozesse optimieren und anschließend automatisieren.

Praxisbeispiel: Rechnungsfreigabe

In einem mittelständischen Unternehmen wurden Rechnungen per E-Mail weitergeleitet. Fehlende Bestellnummern führten zu Rückfragen, Vertretungsregelungen waren unklar und der Bearbeitungsstatus blieb unsichtbar.

Die Prozessanalyse ergab eine durchschnittliche Durchlaufzeit von zehn Tagen und eine hohe Nacharbeitsquote. Im Soll-Prozess wurden Pflichtangaben eingeführt, Freigabegrenzen vereinheitlicht und ein digitaler Workflow eingerichtet.

Nach der Umsetzung sank die Durchlaufzeit auf vier Tage. Gleichzeitig wurden Verantwortlichkeiten transparenter und Rückfragen reduziert. Entscheidend war nicht allein die neue Software, sondern die vorherige Vereinfachung des Ablaufs.

Umsetzung und kontinuierliche Verbesserung

Für jede Maßnahme werden Verantwortliche, Ressourcen, Termine und Erfolgskriterien festgelegt. Pilotprojekte, Tests und Schulungen reduzieren Risiken und erhöhen die Akzeptanz.

Anschließend werden Soll- und Ist-Werte regelmäßig verglichen. Abweichungen lösen eine neue Ursachenanalyse aus. Damit wird die Prozessanalyse zu einem wiederkehrenden Bestandteil des kontinuierlichen Verbesserungsprozesses. Ein prozessorientiertes Management verbindet Führung, Kundenorientierung, Messung und kontinuierliche Verbesserung.

Typische Herausforderungen

Häufige Probleme sind unklare Ziele, fehlende Daten, zu große Analysebereiche und mangelnde Verantwortlichkeit. Bereichsdenken erschwert zusätzlich eine gemeinsame Sicht.

Dagegen helfen ein klar abgegrenzter Pilotprozess, gemeinsame Workshops, sichtbare Kennzahlen und schnelle erste Verbesserungen. Eine pragmatische Prozessanalyse liefert meist mehr Nutzen als ein monatelanges Modellierungsprojekt mit 247 Symbolen und keiner einzigen umgesetzten Maßnahme.

Fazit

Eine strukturierte Prozessanalyse schafft die Grundlage für nachhaltige Prozessoptimierung, Digitalisierung und Automatisierung. Ihr Wert entsteht jedoch nicht durch Dokumentation allein, sondern durch konsequente Umsetzung und messbare Ergebnisse.

Wählen Sie einen relevanten Unternehmensprozess, definieren Sie ein konkretes Ziel und betrachten Sie gemeinsam mit den Beteiligten den realen Ablauf. Der beste Zeitpunkt dafür ist nicht „irgendwann nach dem nächsten Projekt“, sondern jetzt.

Key Facts

• Eine klare Zielsetzung verhindert ausufernde und ergebnislose Analysen.
• Der tatsächlich gelebte Ist-Prozess ist wichtiger als veraltete Dokumentationen.
• Prozesskennzahlen ermöglichen eine objektive und datenbasierte Bewertung.
• Verbesserungen müssen umgesetzt, gemessen und kontinuierlich überprüft werden.