Effiziente Überwachung, Steuerung und Optimierung der Geschäftsprozesse als zentrale Unternehmensaufgabe
Die effiziente Überwachung und Steuerung von Geschäftsprozessen sowie deren Optimierung sind für jedes Unternehmen eine zentrale Aufgabe. Die Fähigkeit, die eigenen Geschäftsprozesse effektiv und effizient zu gestalten, ist letztendlich entscheidend für die Erreichung der definierten strategischen Ziele eines Unternehmens und die Schaffung und den Erhalt von Wettbewerbsvorteilen. Damit gewinnt die datenbasierte Analyse der Prozessabläufe – das so genannte Process Mining – zunehmend an Bedeutung.
Prozessanalyse und Identifikation von Schwachstellen mittels Process Mining
Dabei macht sich die Process Mining-Software den „digitalen Fußabdruck“ in den IT-Systemen des Unternehmens zunutze und verwertet die Daten, die bei der Ausführung der Geschäftsprozesse während jedes einzelnen Schrittes in den beteiligten Systemen entstehen. Einfach und schnell lassen sich so die tatsächlichen Prozessabläufe in Echtzeit visualisieren und Schwachstellen identifizieren. Aufwand, Zeit und damit letztendlich die Kosten für die Prozessanalyse und -optimierung können damit erheblich verringert werden. Die Anwendungsbereiche von Process Mining im Finanzbereich des Unternehmens sind dabei vielfältig: Diese umfassen z.B. die Working Capital Optimierung, die Analyse und Optimierung des Purchase-to-Pay Prozesses sowie des Order-to-Cash Prozesses und die Einhaltung von Compliance-Vorgaben. Wie die digitalen Spuren in den IT-Systemen von Unternehmen mittels Process Mining gezielt genutzt werden können, verdeutlicht ein exemplarischer Projektablauf.
Definition der konkreten Problemstellung und Auswahl des zu analysierenden Prozesses
Ein ganzheitlicher Process Mining Projektansatz gliedert sich in unterschiedliche Projektphasen auf. Im ersten Schritt wird die Problemstellung konkretisiert, (Kunden-)Anforderungen identifiziert und die Zielsetzung festgelegt. Hierzu wird der zu analysierende Prozess abgegrenzt und ein Prozess-Modell erstellt. Zudem werden die relevanten Stakeholder des Projekts (z.B. am Prozess beteiligte Abteilungen) sowie die verfügbaren Datenquellen (wie beispielsweise das ERP-System oder andere in den Prozess involvierte IT-Systeme) identifiziert und die zu erhebenden Attribute festgelegt, um später die gewünschten Auswertungsmöglichkeiten zu haben.
Auswertung der Prozessdaten mit Aufdeckung von Abweichungen vom Soll-Prozess in Echtzeit
Anschließend werden die Daten extrahiert, validiert und mit dem vorhandenen Prozess-Modell abgeglichen. Mittels Process Mining lassen sich die Prozessdaten dabei einfach auswerten und Abweichungen vom Soll-Prozess werden sofort ersichtlich. Anstatt sich wie bisher häufig üblich auf Stichproben zu verlassen, werden die Abläufe nunmehr ganzheitlich in Echtzeit durchleuchtet. Klassische Messgrößen sind beispielsweise Liegezeiten zwischen einzelnen Prozessschritten, die Häufigkeit der Änderung von Bestellanforderungen im Rahmen des Purchase-to-Pay Prozesses oder die Anzahl der Rückläufer im Forderungsmanagement.
Zielgerichtete Analyse der Problemursachen
Im dritten Schritt folgt die Analyse der Problemursachen. Weshalb treten Schwachstellen auf? Welche Störfaktoren verursachen diese? Neben der einfachen und schnellen Datenerhebung und -auswertung liegt in der ebenso unkomplizierten Ursachenanalyse die eigentliche Stärke des Process Mining. Mit wenigen Klicks lassen sich mit Dashboards, KPIs und anderen optischen Indikatoren die Ursachen für Abweichungen in der Prozessperformance identifizieren und unternehmensinterne Ineffizienzen feststellen. Entsprechend schnell können durch den Einsatz von Process Mining Gegenmaßnahmen zur Optimierung der aufgedeckten Schwachstellen ergriffen werden.
Implementierung geeigneter Optimierungsmaßnahmen und laufendes Monitoring zur nachhaltigen Prozessverbesserung
Die FAS AG hat Process Mining Know-How und jahrelange Erfahrung in der Optimierung von Finanzprozessen. Unsere Spezialisten unterstützen ganzheitlich in allen Phasen solcher Process Mining Projekte – von der Anbindung der Software über die Analyse bis hin zur nachhaltigen Optimierung und Steuerung der Prozesse.
