Prozessanalyse: Vom Ist zum Soll – Methoden, Tools & Praxis

Prozessanalyse verwandelt Ist-Abläufe in messbare Soll-Prozesse. Dieser Leitfaden zeigt Methoden, Datenquellen und Tools, um Schwachstellen zu erkennen. Effekt.

Begriffe klären: Ist, Soll und die Lücke dazwischen

Ist-Prozess beschreibt, wie heute tatsächlich gearbeitet wird – mit allen Varianten, Wartezeiten und Workarounds. Soll-Prozess ist das angestrebte Zielbild, optimiert auf Kundennutzen, Qualität und Effizienz. Die Gap-Analyse quantifiziert die Abweichung zwischen Ist und Soll (z. B. Lead Time, First-Time-Right, Rework-Quote) und liefert die Roadmap für Maßnahmen. Abgrenzung: Prozessmodellierung dokumentiert Abläufe (z. B. BPMN), Prozessoptimierung verbessert sie – die Prozessanalyse ist die evidenzbasierte Brücke.

Methoden der Prozessanalyse im Überblick

SIPOC: Grenzen, Inputs, Outputs und Kunden klären – ideal zum Projektstart und Scoping.
Value Stream Mapping: Zeit, Wertschöpfung und Verschwendung sichtbar machen; perfekt für Durchlaufzeiten und NVA-Anteile.
EPK/BPMN-Modellierung: Varianten und Regeln strukturiert erfassen; gute Basis für Governance und Schulung.
Gemba Walk: Dorthin gehen, wo Wert entsteht. Realität schlägt Meeting-Meinung.
Interviews & Workshops: Kontext, Regeln, Ausnahmen; bitte mit Leitfaden, sonst dominiert die lauteste Stimme.
Shadowing: Tätigkeiten „über die Schulter“ begleiten – nützlich bei wissensintensiven Aufgaben.
Dokumentenreview: Richtlinien, SLAs, SOPs vs. gelebte Praxis.

Auswahlkriterium: Zielbild (Kosten, Qualität, Zeit), Datenlage und Reifegrad. Tipp: klein anfangen, schnell lernen, skalieren.

Datengetrieben: Process Mining & Task Mining

Process Mining nutzt Event-Logs aus ERP/CRM/MES, rekonstruiert Varianten, identifiziert Bottlenecks und Rework. Über Conformance Checking wird der gelebte Prozess gegen das Soll-Modell geprüft – Abweichungen (z. B. Skip, Rework, Reorder) werden messbar. Automation-Potenziale springen ins Auge: stabile Regeln + hohes Volumen = RPA/Workflow-Kandidat.
Task Mining ergänzt die Desktop-Ebene: Klickpfade, Formularzeiten, Copy-Paste-Orgien. Vorsicht Datenschutz: nur mit klarer Einwilligung, Pseudonymisierung und Zweckbindung.

Qualitativ trifft quantitativ: Mixed-Methods clever kombinieren

Trick 1: Triangulation – Daten (Mining), Beobachtung (Gemba/Shadowing) und Stakeholder-Insights (Interviews) zusammenführen.
Trick 2: Hypothesenbildung – „Lange Durchlaufzeit wegen Freigabeschleife?“
Trick 3: Verifizierung – Logdaten und Stichproben checken.
Trick 4: Priorisierung – Aufwand/Nutzen und Risikowirkung bewerten. Ergebnis: ein belastbarer Maßnahmenkatalog statt Bauchgefühl.

Nutzen & Einsatzpotenziale

Transparenz über Wege, Wartezeiten, Nacharbeiten
Kosten- und Zeitreduktion durch Eliminierung von NVA
Compliance & Auditfähigkeit via Conformance-Reports
Customer Experience: weniger Medienbrüche, schnellere Reaktionszeiten
Automatisierung: RPA/Workflow dort, wo Regeln stabil sind
Standardisierung & Skalierung: Best Practices im ganzen Unternehmen

Herausforderungen und was wirklich hilft

Unklare Ziele → Klarer Scope mit messbaren KPIs (z. B. -20 % Lead Time).
Interview-Bias → Sampling, Leitfäden, Faktenchecks gegen Logs.
Tool-Overkill → Pragmatisch starten (SIPOC + Mining + Gemba reicht oft).
Datenqualität → Data Readiness Check: Events, Zeitstempel, Case-IDs, Vollständigkeit.
Silodenken → Governance & Rollen: Process Owner, Data Steward, Sponsor.

Praxisbeispiele & Trends

Quick Wins: Durchlaufzeit-Heatmaps zeigen Freigabestaus in Minuten.
„Happy Path vs. Realität“: 15 % Fälle folgen dem Modell, der Rest liebt Abkürzungen.
KI-gestützte Variantenerkennung: Muster in langen End-to-End-Prozessen.
Generative Doku-Erstellung: Aus Logs + Modellen entstehen Draft-SOPs.
Kontinuierliches Monitoring: Dashboards als Frühwarnsystem statt „Jahres-MRI“.

Vom Befund zum Zielbild: Soll-Prozesse gestalten

Designprinzipien:

Kundennutzen zuerst (z. B. „Time to Resolution“).
Simplicity: weniger Übergaben, klare Regeln, „Stop Doing“-Liste.
Automatisierbarkeit: strukturierte Daten, eindeutige Entscheidungen.
Definieren Sie Schnittstellen, Rollen, KPIs und Kontrollen. Dann: Proof of Concept, Pilot, kontrolliertes Roll-out – und Notausstieg formulieren, falls Annahmen nicht halten.

Umsetzung planen: Maßnahmen, KPIs, Business Case

Backlog & Roadmap: Epics (z. B. „Freigaben vereinfachen“), Sprints, Owner.
Aufwand/Nutzen-Matrix: Low Effort/High Impact zuerst.
KPI-Set: Lead Time, FTR (First-Time-Right), NVA-Anteil, Durchsatz, Konformitätsrate.
Change-Plan: Schulungen, Playbooks, Enablement-Sessions.
Risk & Control Mapping: SoD, Vier-Augen-Prinzip, Kontrollpunkte im Flow.
Compliance-Checks: Datenschutz, Regulatorik, interne Policies.

Leitfaden für den Start im eigenen Unternehmen

Pilotprozess + Zielmetrik wählen (z. B. -30 % Bearbeitungszeit).
Methodenset festlegen: SIPOC fürs Scope, Mining für Fakten, Interviews für Kontext.
Datengrundlage sichern: Event-Logs, IDs, Zeitstempel, Datenschutz.
Stakeholder-Map & RACI: wer entscheidet, wer arbeitet, wer informiert wird.
Tooling pragmatisch: erst funktional, dann „nice to have“.
Kommunikationsplan: Warum, Was, Wie – samt Quick-Win-Showcase.
Reviews & Retros: monatlich Wirkung messen, Hypothesen nachschärfen.

Fazit

Prozessanalyse ist kein Selbstzweck, sondern der verlässliche Pfad vom Ist zum Soll. Wer Daten, Beobachtung und Menschen kombiniert, deckt echte Ursachen auf, priorisiert wirksam – und schafft die Basis für Automatisierung, Compliance und messbar bessere Kundenerlebnisse. Kurz: erst verstehen, dann verändern, dann skalieren.

Key Facts

Prozessanalyse schließt die Lücke vom Ist zum Soll mit klaren KPIs.
Kombination aus Mining, Modellierung und Gemba liefert robuste Befunde.
Sauberes Scope, Datenqualität und Governance verhindern Analyseläufe ins Leere.