Von admin 
Eine saubere Prozessanalyse deckt Engpässe auf, senkt Kosten und schafft die Basis für bessere Abläufe, Digitalisierung und kluge Automatisierung – mit Wirkung.
Warum eine fundierte Prozessanalyse entscheidend ist
Eine Prozessanalyse untersucht systematisch, wie ein Geschäftsprozess tatsächlich abläuft, welche Probleme auftreten und wodurch diese verursacht werden. Sie bildet damit die Grundlage für Prozessoptimierung, Digitalisierung und Automatisierung.
Dabei ist die Prozessanalyse von verwandten Disziplinen abzugrenzen: Die Prozessmodellierung stellt Abläufe grafisch dar. Die Prozessdokumentation beschreibt Aufgaben, Rollen und Regeln. Die Prozessoptimierung entwickelt und realisiert Verbesserungen. Die Analyse beantwortet dagegen zunächst die entscheidende Frage: Was funktioniert heute – und was eben nicht?
Fehler bei Prozessanalysen können zu falschen Entscheidungen, unnötigen Investitionen oder ungeeigneten Automatisierungslösungen führen. Wer einen schlechten Prozess automatisiert, erhält schließlich keinen guten Prozess, sondern nur einen schlechten Prozess mit Turbolader.
Was eine erfolgreiche Prozessanalyse auszeichnet
Eine professionelle Analyse benötigt ein klares Ziel, einen sinnvoll abgegrenzten Untersuchungsbereich und eine nachvollziehbare Methodik. Außerdem müssen belastbare Prozessdaten, das Wissen der Mitarbeitenden und eine konsequente Ursachenanalyse miteinander verbunden werden.
Besonders wichtig ist die Ist-Analyse. Unternehmen dürfen sich nicht ausschließlich auf den dokumentierten Soll-Prozess verlassen. Entscheidend ist, wie die Arbeit tatsächlich ausgeführt wird – einschließlich Excel-Listen, manueller Nacharbeiten, Rückfragen und kreativer Umgehungslösungen.
Fehler 1: Unklare Ziele und fehlende Leitfragen
Ohne klare Zielsetzung entstehen häufig umfangreiche Präsentationen, aber wenige verwertbare Erkenntnisse. Vor Beginn sollte deshalb festgelegt werden, welches Problem untersucht und welche Entscheidung vorbereitet werden soll.
Geeignete Leitfragen sind:
- Welche Prozesskennzahlen sollen verbessert werden?
- Wo treten Fehler, Verzögerungen oder hohe Kosten auf?
- Welche Kundenanforderungen werden nicht erfüllt?
- Soll der Prozess standardisiert, digitalisiert oder automatisiert werden?
Ein Ziel wie „Wir möchten den Prozess verbessern“ ist zu allgemein. Präziser wäre: „Die durchschnittliche Durchlaufzeit soll innerhalb von sechs Monaten um 20 Prozent sinken.“
Fehler 2: Der Prozess wird falsch abgegrenzt
Eine zu breite Analyse verliert sich schnell in Details. Eine zu enge Betrachtung übersieht dagegen wichtige Ursachen an Schnittstellen.
Um Geschäftsprozesse analysieren zu können, müssen Startpunkt, Endpunkt, Auslöser und Ergebnis eindeutig definiert werden. Zusätzlich sind beteiligte Rollen, Systeme sowie vor- und nachgelagerte Prozesse festzulegen.
Statt die komplette „Auftragsabwicklung“ auf einmal zu untersuchen, kann beispielsweise zunächst der Abschnitt vom Auftragseingang bis zur technischen Freigabe analysiert werden.
Fehler 3: Die Dokumentation wird mit der Realität verwechselt
Arbeitsanweisungen zeigen häufig, wie ein Prozess ablaufen sollte. Die Realität kennt jedoch informelle Abstimmungen, Medienbrüche, zusätzliche Prüfungen und unterschiedliche Vorgehensweisen einzelner Mitarbeitender.
Der tatsächliche Ist-Prozess lässt sich durch Interviews, Workshops, Beobachtungen und Datenanalysen erfassen. Process Mining kann zusätzlich sichtbar machen, welche Varianten in IT-Systemen tatsächlich durchlaufen werden.
Die bestehende Prozessdokumentation ist dabei ein hilfreicher Ausgangspunkt – aber kein gerichtsfester Beweis für den Arbeitsalltag.
Fehler 4: Mitarbeitende und Kunden werden nicht beteiligt
Eine ausschließlich aus Managementsicht durchgeführte Prozessanalyse liefert oft ein unvollständiges Bild. Mitarbeitende kennen die täglichen Schwierigkeiten, Sonderfälle und unnötigen Arbeitsschritte meist sehr genau.
Auch interne und externe Prozesskunden sollten einbezogen werden. Sie können erläutern, welche Ergebnisse fehlen, zu spät eintreffen oder unnötige Rückfragen verursachen.
Widersprüchliche Aussagen sind normal. Sie sollten durch Beobachtungen, Dokumente und Prozessdaten überprüft werden. Unterschiedliche Aussagen können außerdem darauf hinweisen, dass mehrere Prozessvarianten existieren.
Fehler 5: Annahmen ersetzen belastbare Prozessdaten
Aussagen wie „Die Freigabe dauert immer sehr lange“ sind Hinweise, aber noch keine belastbaren Ergebnisse. Relevante Datenquellen sind unter anderem:
- Bearbeitungs- und Wartezeiten
- Fehlerquoten und Nacharbeiten
- Fallzahlen und Rückfragen
- Anzahl der Übergaben
- Häufigkeit einzelner Prozessvarianten
Qualitative Erkenntnisse erklären, warum ein Problem entsteht. Quantitative Daten zeigen, wie häufig und wie schwerwiegend es ist. Erst die Kombination ermöglicht eine fundierte Bewertung.
Fehler 6: Symptome werden mit Ursachen verwechselt
Eine lange Durchlaufzeit bedeutet nicht automatisch, dass Mitarbeitende langsam arbeiten. Häufig liegen Vorgänge mehrere Tage in Warteschlangen, werden wegen fehlender Angaben zurückgegeben oder durch unnötige Freigaben verzögert.
Methoden wie die Fünf-Warum-Methode, Ursachen-Wirkungs-Diagramme und strukturierte Root-Cause-Analysen helfen dabei, tiefer zu graben. Schließlich möchte niemand monatelang an einem Symptom polieren, während die Ursache gemütlich Kaffee trinkt.
Fehler 7: Varianten und Schnittstellen werden ignoriert
Standardabläufe bilden oft nur einen Teil der Realität ab. Sonderfälle, Eskalationen, regionale Unterschiede oder verschiedene Kundengruppen können erheblichen zusätzlichen Aufwand verursachen.
Prozessvarianten sollten nach Häufigkeit, Bearbeitungsaufwand und Risiko priorisiert werden. Gleiches gilt für Schnittstellen: Informationsverluste, doppelte Datenerfassung, unklare Zuständigkeiten und lange Liegezeiten entstehen häufig bei Übergaben zwischen Abteilungen oder Systemen.
Klare Verantwortlichkeiten und standardisierte Übergabeinformationen reduzieren diese Probleme deutlich.
Fehler 8: Die Lösung steht schon vor der Analyse fest
Manche Projekte beginnen mit dem Satz: „Wir brauchen ein neues Tool.“ Damit wird eine technische Lösung festgelegt, bevor das Problem verstanden wurde.
Ein ineffizienter Prozess sollte zunächst vereinfacht und standardisiert werden. Erst danach ist zu entscheiden, welche Schritte digitalisiert oder automatisiert werden können. Anforderungen sollten technologieoffen aus den Analyseergebnissen abgeleitet werden.
Process Mining, Task Mining und KI-gestützte Auswertungen können Muster, Abweichungen und Optimierungspotenziale erkennen. Sie ersetzen jedoch weder eine klare Zielsetzung noch die menschliche Bewertung organisatorischer Zusammenhänge.
Prozesskennzahlen richtig interpretieren
Geeignete Prozesskennzahlen sind beispielsweise Durchlaufzeit, Bearbeitungszeit, Prozesskosten, Fehlerquote, Termintreue, Kundenzufriedenheit und First-Time-Right-Rate.
Kennzahlen dürfen nicht isoliert optimiert werden. Eine kürzere Bearbeitungszeit hilft wenig, wenn gleichzeitig Fehlerquote und Nacharbeit steigen. Gute Prozesssteuerung betrachtet deshalb Zeit, Qualität, Kosten und Kundennutzen gemeinsam.
Praxisbeispiel: Rechnungsprüfung
Ein Unternehmen stellte fest, dass Rechnungen durchschnittlich zwölf Tage bis zur Freigabe benötigten. Die erste Vermutung: Die Buchhaltung arbeite zu langsam. Als Lösung wurde eine zusätzliche Automatisierungssoftware vorgeschlagen.
Die Analyse der Prozessdaten zeigte jedoch, dass die eigentliche Bearbeitung weniger als zwei Stunden dauerte. Die meisten Rechnungen warteten auf Bestellnummern oder wurden wegen unklarer Zuständigkeiten mehrfach weitergeleitet.
Nach Workshops mit Buchhaltung, Einkauf und Fachabteilungen wurden Pflichtangaben eingeführt, Freigabegrenzen vereinheitlicht und Verantwortlichkeiten geklärt. Die durchschnittliche Durchlaufzeit sank auf fünf Tage, während Rückfragen und Nacharbeiten deutlich zurückgingen – ohne sofort eine neue Software einzuführen.
Leitfaden für eine erfolgreiche Prozessanalyse
Ein praxistauglicher Ablauf besteht aus sieben Schritten:
- Analyseziel und gewünschte Ergebnisse festlegen.
- Prozess mit klaren Start- und Endpunkten abgrenzen.
- Relevante Mitarbeitende, Kunden und Verantwortliche identifizieren.
- Tatsächlichen Ist-Prozess erheben und dokumentieren.
- Prozessdaten und Prozesskennzahlen auswerten.
- Schwachstellen und Ursachen systematisch untersuchen.
- Maßnahmen priorisieren, Verantwortlichkeiten festlegen und Wirkung kontrollieren.
Verbesserungspotenziale können nach Nutzen, Aufwand, Risiko, Dringlichkeit und Umsetzbarkeit bewertet werden. Sinnvoll ist eine Einteilung in kurzfristige Verbesserungen, strukturelle Maßnahmen und langfristige Transformationsprojekte.
Organisatorische und kulturelle Herausforderungen
Mitarbeitende befürchten mitunter, dass Prozessanalysen der Kontrolle oder dem Personalabbau dienen. Transparente Kommunikation und frühzeitige Beteiligung sind deshalb entscheidend.
Die Analyse sollte nicht nach Schuldigen suchen, sondern nach Ursachen. Ebenso müssen ausreichend Zeit, klare Verantwortlichkeiten und eine neutrale Moderation eingeplant werden. Andernfalls wird aus der Prozessanalyse schnell ein Abteilungs-Pingpong mit besonders vielen PowerPoint-Folien.
Fazit: Gute Analysen ermöglichen nachhaltige Verbesserungen
Die Qualität der späteren Prozessoptimierung hängt wesentlich von der Qualität der vorausgehenden Prozessanalyse ab. Klare Ziele, belastbare Daten, die Beteiligung der Mitarbeitenden und eine konsequente Ursachenanalyse sind die wichtigsten Erfolgsfaktoren.
Eine professionelle Analyse führt zu kürzeren Durchlaufzeiten, geringeren Prozesskosten, höherer Qualität und besseren Kundenerlebnissen. Gleichzeitig schafft sie transparente Verantwortlichkeiten und eine fundierte Grundlage für Digitalisierungs- und Automatisierungsentscheidungen.
Prozessanalyse ist daher kein einmaliges Projekt. Sie gehört zu einem kontinuierlichen Prozessmanagement, das Abläufe regelmäßig überprüft, verbessert und an neue Anforderungen anpasst.
Key Facts
- Jede Prozessanalyse benötigt ein klares Ziel und einen sinnvoll abgegrenzten Untersuchungsbereich.
- Der tatsächlich gelebte Ist-Prozess ist wichtiger als eine idealisierte Prozessdokumentation.
- Prozessdaten, Mitarbeiterwissen und Ursachenanalyse müssen kombiniert werden.
- Ergebnisse schaffen erst durch priorisierte Maßnahmen und messbare Ziele einen Mehrwert.