Prozessanalyse vorbereiten: Diese Informationen sind wichtig

Eine erfolgreiche Prozessanalyse beginnt mit den richtigen Informationen. Klare Ziele, Kennzahlen und Prozessgrenzen schaffen verlässliche Ergebnisse im Alltag.

Gute Analysen beginnen vor der Analyse

Eine Prozessanalyse untersucht die einzelnen Schritte und Zusammenhänge eines Geschäftsprozesses. Sie soll zeigen, wie der Prozess tatsächlich abläuft, wo Probleme entstehen und welche Verbesserungen möglich sind. Dabei werden Aktivitäten, Rollen, Systeme, Schnittstellen und Leistungsdaten systematisch betrachtet.

Die Qualität der Ergebnisse hängt maßgeblich von der Vorbereitung ab. Fehlen wichtige Daten oder werden nur einzelne Beteiligte befragt, entsteht schnell ein verzerrtes Bild. Unternehmen optimieren dann womöglich einen Prozess, den es in dieser Form nur auf dem Papier gibt. Eine strukturierte Datenerhebung schafft dagegen Transparenz, verbessert Entscheidungen und erhöht die Erfolgsaussichten späterer Optimierungsmaßnahmen.

Welche Ziele vor der Prozessanalyse definiert werden sollten

Zunächst muss geklärt werden, was die Prozessanalyse erreichen soll. Typische Ziele sind:

• Kosten reduzieren
• Qualität verbessern
• Durchlaufzeiten verkürzen
• Automatisierungspotenziale erkennen
• Compliance sicherstellen
• Kundenzufriedenheit erhöhen

Das Analyseziel bestimmt, welche Informationen benötigt werden. Bei einer Kostenanalyse stehen Ressourcenverbrauch und Bearbeitungsaufwand im Mittelpunkt. Geht es um Kundenzufriedenheit, sind Reaktionszeiten, Fehler, Beschwerden und Übergabepunkte wichtiger. Ohne klares Ziel sammelt das Projektteam zwar viele Daten – aber möglicherweise die falschen. Datenfriedhöfe sind schließlich auch nur sehr ordentlich sortiertes Chaos.

Prozessgrenzen und Untersuchungsumfang festlegen

Vor der Erhebung muss der betrachtete Prozess eindeutig abgegrenzt werden. Wo beginnt er, wo endet er und welches konkrete Ergebnis soll entstehen? Bei einem Bestellprozess könnte der Startpunkt die Kundenbestellung und der Endpunkt der Zahlungseingang sein.

Zusätzlich sollten Schnittstellen und Abhängigkeiten zu angrenzenden Prozessen dokumentiert werden. Ein klarer Scope verhindert, dass unterschiedliche Beteiligte später über verschiedene Prozessvarianten sprechen. Er schützt außerdem vor einer Analyse, die immer größer wird und irgendwann vom Auftragseingang bis zur Kaffeemaschinenwartung reicht.

Beteiligte Personen und Verantwortlichkeiten erfassen

Nun werden alle relevanten Stakeholder identifiziert: Prozessverantwortliche, ausführende Mitarbeitende, Fachabteilungen, Führungskräfte, Kunden und externe Partner. Für jede Rolle sollte geklärt werden, welche Aufgaben, Entscheidungen und Verantwortlichkeiten sie übernimmt.

Interviews liefern detaillierte Einblicke in den Arbeitsalltag. Workshops helfen, unterschiedliche Perspektiven zusammenzuführen und Widersprüche sichtbar zu machen. Besonders wertvoll sind Gespräche mit den Personen, die den Prozess täglich ausführen. Sie kennen häufig Abkürzungen, Sonderfälle und improvisierte Lösungen, die in keiner offiziellen Dokumentation stehen.

Vorhandene Prozessdokumentationen sammeln

Bestehende Unterlagen bilden einen sinnvollen Ausgangspunkt. Dazu gehören:

• Prozessbeschreibungen und Arbeitsanweisungen
• Verfahrensanweisungen und Richtlinien
• Organigramme und Rollenbeschreibungen
• Checklisten und Formulare
• BPMN-Diagramme und Ablaufpläne
• System- und Schnittstellendokumentationen

Allerdings darf nicht automatisch angenommen werden, dass diese Dokumente aktuell sind. Deshalb sollten Version, Freigabedatum, Verantwortlichkeit und tatsächliche Nutzung geprüft werden. Der dokumentierte Sollprozess muss später mit dem gelebten Istprozess verglichen werden.

Prozesskennzahlen und Leistungsdaten erheben

Kennzahlen machen Prozessleistung messbar. Relevante Werte sind beispielsweise Durchlaufzeit, Bearbeitungszeit, Wartezeit, Fehlerquote, Kosten, Ressourcenverbrauch, Fallzahlen und Qualitätswerte.

Objektive Messdaten stammen etwa aus ERP-Systemen, Zeitaufzeichnungen oder Ticketsystemen. Subjektive Einschätzungen entstehen in Interviews und Befragungen. Beide Perspektiven sind wichtig: Messdaten zeigen, was passiert; Mitarbeitende erklären häufig, warum es passiert. Vermutete Engpässe sollten deshalb immer mit verfügbaren Leistungsdaten abgeglichen werden.

Eingaben, Ausgaben und Prozessschnittstellen dokumentieren

Für jeden Prozessschritt sollten Eingaben und Ergebnisse erfasst werden. Eingaben können Aufträge, Dokumente, Stammdaten oder Freigaben sein. Ausgaben sind beispielsweise Entscheidungen, Rechnungen, Produkte oder aktualisierte Datensätze.

Besondere Aufmerksamkeit verdienen Übergaben zwischen Abteilungen, IT-Systemen und externen Partnern. Dort entstehen häufig Wartezeiten, Medienbrüche und Informationsverluste. Typische Warnzeichen sind manuelle Übertragungen, Excel-Zwischenlösungen, E-Mail-Freigaben oder mehrfach erfasste Daten.

IT-Systeme und Automatisierungsgrad analysieren

Die Vorbereitung sollte zeigen, welche Systeme den Prozess unterstützen. Dazu zählen ERP-, CRM-, DMS-, Workflow- und Fachsysteme. Zusätzlich wird dokumentiert, welche Tätigkeiten manuell erfolgen, welche Daten automatisch übertragen werden und wo Mitarbeitende Informationen kopieren oder erneut erfassen.

Bereits diese Bestandsaufnahme liefert erste Hinweise auf Automatisierungspotenziale. Wiederkehrende, standardisierte und regelbasierte Aufgaben sind häufig geeignete Kandidaten. Dabei sollte jedoch nicht jeder schlechte Prozess sofort automatisiert werden. Ein digitalisierter Umweg bleibt schließlich ein Umweg – nur mit Login.

Schwachstellen und bekannte Probleme erfassen

Bekannte Engpässe, Doppelarbeiten, Rückfragen, Fehlerquellen, Wartezeiten und Medienbrüche sollten vor Beginn der Detailanalyse gesammelt werden. Auch fehlende Verantwortlichkeiten oder mangelnde Transparenz gehören dazu.

Diese Hinweise sind zunächst Hypothesen, keine abschließenden Erkenntnisse. Aussagen wie „Die Freigabe dauert immer ewig“ müssen später durch Zeitdaten und Fallzahlen überprüft werden. So wird aus Bauchgefühl eine belastbare Analyse.

Gesetzliche und organisatorische Rahmenbedingungen

Prozessänderungen müssen regulatorische Anforderungen, Datenschutz, Aufbewahrungsfristen, Qualitätsstandards, interne Kontrollsysteme und Compliance-Vorgaben berücksichtigen. Auch Betriebsvereinbarungen, Berechtigungskonzepte und unternehmensinterne Richtlinien können den Handlungsspielraum begrenzen.

Diese Faktoren sollten frühzeitig dokumentiert werden. Andernfalls entsteht möglicherweise eine elegante Prozesslösung, die schnell funktioniert – aber leider nicht eingesetzt werden darf.

Praxisbeispiel: Analyse eines Rechnungsprüfungsprozesses

Ein mittelständisches Unternehmen möchte die Bearbeitungszeit eingehender Rechnungen reduzieren. Zur Vorbereitung definiert das Projektteam zunächst den Zeitraum vom Rechnungseingang bis zur Zahlungsfreigabe.

Anschließend werden Arbeitsanweisungen, Systemauswertungen und Freigaberegeln gesammelt. Interviews mit Buchhaltung, Einkauf und Fachabteilungen zeigen, dass fehlende Bestellnummern regelmäßig Rückfragen verursachen. In einem Workshop wird der Istprozess gemeinsam visualisiert.

Die Leistungsdaten bestätigen die Vermutung: Rechnungen ohne Bestellbezug benötigen deutlich mehr Bearbeitungszeit. Daraus entstehen erste Optimierungshypothesen, etwa verpflichtende Bestellnummern, automatisierte Prüfregeln und transparente Eskalationswege.

Aktuelle Trends in der Prozessanalyse

Process Mining rekonstruiert tatsächliche Abläufe aus Ereignisdaten und macht Varianten, Abweichungen und Verbesserungspotenziale sichtbar. Task Mining ergänzt diese Sicht durch detaillierte Informationen über Arbeitsschritte auf Benutzeroberflächen und kann wiederkehrende Fehler sowie Automatisierungsmöglichkeiten aufdecken.

Aktuelle Plattformen verbinden diese Verfahren zunehmend mit KI-gestützter Modellierung, Analyse und Prozesssteuerung. Anbieter integrieren beispielsweise KI-Assistenten, agentenbasierte Funktionen und die automatische Erstellung von BPMN-Modellen aus Textbeschreibungen. Damit entwickelt sich die einmalige Prozessaufnahme schrittweise zu einer kontinuierlichen, datenbasierten Prozessverbesserung.

Leitfaden für eine erfolgreiche Vorbereitung

1. Analyseziele eindeutig definieren.
2. Prozessgrenzen und Untersuchungsumfang festlegen.
3. Stakeholder frühzeitig einbinden.
4. Vorhandene Dokumentationen zusammentragen.
5. Relevante Prozesskennzahlen erfassen.
6. IT-Systeme und Schnittstellen dokumentieren.
7. Schwachstellen als überprüfbare Hypothesen formulieren.
8. Ergebnisse zentral dokumentieren und gemeinsam validieren.

Key Facts

• Eine erfolgreiche Prozessanalyse beginnt mit einer strukturierten Datenerhebung.
• Klare Ziele und ein definierter Untersuchungsumfang schaffen belastbare Ergebnisse.
• Kennzahlen, Dokumentationen und Stakeholder bilden die wichtigste Datengrundlage.
• Process Mining und Task Mining ergänzen klassische Methoden durch objektive Prozessdaten.
• Subjektive Wahrnehmungen sollten stets mit Messwerten abgeglichen werden.

Fazit

Eine gründliche Vorbereitung entscheidet darüber, ob eine Prozessanalyse belastbare Erkenntnisse oder lediglich eine hübsche Prozessgrafik produziert. Unternehmen sollten Ziele, Grenzen, Beteiligte, Dokumentationen, Kennzahlen, Systeme und Rahmenbedingungen systematisch erfassen.

So entsteht ein realistisches Bild des Istprozesses. Auf dieser Grundlage lassen sich Schwachstellen priorisieren, Automatisierungspotenziale bewerten und fundierte Optimierungsentscheidungen treffen. Wer vor der Analyse die richtigen Informationen erhebt, spart später Zeit, reduziert Fehlentscheidungen und verbessert die Umsetzung.