Prozessanalyse vor Automatisierung

Bevor Unternehmen in die Automatisierung ihrer Geschäftsprozesse investieren, sollten sie einen entscheidenden Schritt nicht überspringen: die gründliche Prozessanalyse. Denn wer ineffiziente oder fehlerhafte Prozesse automatisiert, hat danach automatisierte inneffiziente und fehlerhafte Prozesse. In diesem Artikel erfahren Sie, warum die Prozessanalyse das unverzichtbare Fundament jeder erfolgreichen Automatisierung bildet und wie Sie dabei vorgehen.

Inhaltsverzeichnis

1. Was versteht man unter Prozessanalyse?
2. Wann ist eine Prozessanalyse notwendig?
3. Aufgaben Prozessanalyse
4. Methoden der Prozessanalyse
5. Prozessanalyse durchführen in 5 Schritten
6. Von der Analyse zur Umsetzung mit Octo

Was versteht man unter Prozessanalyse?

Unter Prozessanalyse versteht man die systematische Untersuchung und Dokumentation bestehender Geschäftsprozesse. Dabei werden alle Aktivitäten, Entscheidungspunkte, Verantwortlichkeiten und Schnittstellen eines Prozesses erfasst und transparent dargestellt. Das übergeordnete Ziel: einen klaren Überblick über den Ist-Zustand zu schaffen, bevor Optimierungs- oder Automatisierungsmaßnahmen geplant werden.

Ziele der Prozessanalyse: Transparenz

Das wichtigste Ziel jeder Prozessanalyse: vollständige Transparenz über den Ist-Zustand schaffen. Wer macht was, wann, wie und warum? Die Analyse macht versteckte Prozessschritte sichtbar und dokumentiert implizites Wissen erfahrener Mitarbeitender. Denn oft weichen gelebte Prozesse erheblich von offiziellen Beschreibungen ab.

Schwachstellen und Engpässe identifizieren

Die Prozessanalyse deckt typische Effizienzprobleme auf: Bottlenecks, die den Gesamtdurchsatz limitieren, Medienbrüche beim Wechsel zwischen Papier und digitalen Systemen, Systembrüche bei manuellen Datenübertragungen sowie systematische Fehlerquellen in fehleranfälligen Prozessschritten.

Automatisierungspotenziale erkennen

Welche Schritte sind automatisierbar? Wo lohnt sich der Aufwand wirtschaftlich? Die Prozessanalyse zeigt, welche Aktivitäten für die Dunkelverarbeitung geeignet sind und welche weiterhin manuelle Bearbeitung erfordern, etwa bei Ausnahmefällen oder komplexen Entscheidungen. So entsteht die Grundlage für zielgerichtete, wirtschaftliche Automatisierung mit echtem Mehrwert.

Wann ist eine Prozessanalyse notwendig?

Eine strukturierte Prozessanalyse sollten Sie in folgenden Situationen durchführen:

Vor jedem Automatisierungsprojekt: Egal ob RPA, IDP oder Workflow-Automatisierung, die Prozessanalyse bildet die unverzichtbare Grundlage für jede Automatisierungsinitiative.

Bei Ineffizienzen im bestehenden Prozess: Lange Durchlaufzeiten, hohe Fehlerquoten oder Beschwerden aus den Fachabteilungen sind klare Indikatoren dafür, dass Prozesse genauer unter die Lupe genommen werden sollten.

Vor Systemwechsel oder -integration: Wenn neue Systeme eingeführt oder bestehende Systeme integriert werden sollen, ist eine Prozessanalyse essenziell, um zu verstehen, welche Prozessschritte in welchen Systemen ablaufen und wo Schnittstellen benötigt werden.

Bei hoher manueller Fehlerquote: Wiederkehrende Fehler deuten auf strukturelle Prozessprobleme hin, die durch eine gründliche Analyse identifiziert werden können.

Was gehört zu einer Prozessanalyse? (Aufgaben)

Eine systematische Prozessanalyse umfasst sieben Kernaufgaben, die zusammen ein vollständiges Bild des Ist-Zustands ergeben. Jede dieser Aufgaben liefert wichtige Erkenntnisse für die spätere Automatisierung:

Beim Prozess-Mapping werden alle Aktivitäten vom Input bis zum Output erfasst und visuell dargestellt. Die Datenfluss-Analyse identifiziert alle Input-Kanäle (E-Mail, Papier, Portal, EDI), beteiligte Systeme sowie bestehende Schnittstellen und Integrationen. Bei der Zeiterfassung werden Bearbeitungszeit pro Schritt, Liegezeiten zwischen den Schritten und die Gesamtdurchlaufzeit Ende-zu-Ende gemessen und verglichen. Die Volumen- und Varianzmessung erfasst die Anzahl der Vorgänge pro Zeiteinheit, verschiedene Dokumenttypen oder Prozessvarianten sowie die Unterscheidung zwischen Standardfällen und Ausnahmen. Bei der Qualitätsmessung werden Fehlerquoten, Nachbearbeitungsaufwand und Compliance-Risiken dokumentiert und quantifiziert. Die Kostenanalyse erfasst Personalaufwand pro Prozess, IT-Kosten (Lizenzen, Betrieb) sowie Fehlerkosten (verpasste Skonti, Mahngebühren). Abschließend wird bei der Schmerzpunkt-Dokumentation qualitatives Feedback vom Team eingeholt.

Eine Prozessanalyse endet nicht bei Zahlen. Wie intuitiv Anwendungen bedienbar sind, wie sie bei Fehlern reagieren beeinflusst die Arbeitsqualität direkt, lässt sich aber kaum aus Systemdaten ablesen. Frust durch schlechte Usability erreicht die IT selten rechtzeitig. Workshops zu Beginn und qualitatives Feedback am Ende sind aufwändiger aber genau deshalb so wertvoll.

Welche Methoden zur Prozessanalyse gibt es?

Für die Prozessanalyse stehen verschiedene Methoden zur Verfügung, die sich in workshop-basierte und datengetriebene Ansätze unterteilen lassen.

Workshop-basierte Methoden

• Process Discovery Workshops erarbeiten den Ist-Prozess gemeinsam mit der Fachabteilung. Implizites Wissen wird geteilt, allerdings können Prozesse subjektiv oder geschönt dargestellt werden.
• Interviews mit Key Usern liefern vertrauliches und ehrliches Feedback durch Einzelgespräche mit erfahrenen Mitarbeitenden, sind jedoch zeitaufwändig.
• Shadowing (Mitlaufen) zeigt reale Prozesse statt idealisierter Darstellungen. Nachteil: Menschen ändern ihr Verhalten, sobald sie beobachtet werden (Hawthorne-Effekt).

Datengetriebene Methoden

• Process Mining rekonstruiert Prozesse automatisch aus System-Logs. Tools wie Celonis oder Signavio liefern objektive Auswertungen großer Datenmengen, erfassen jedoch nur digitale Prozessschritte.
• Log-Analyse und Reporting wertet bestehende Systemberichte aus (ERP, DMS) und quantifiziert Volumina, Durchlaufzeiten und Fehlerquoten.

Best Practice: Hybridansatz

Die Kombination beider Welten liefert die besten Ergebnisse: Process Mining bietet die objektive Datengrundlage, Workshops ergänzen den notwendigen Kontext, etwa warum Prozessschritte länger dauern oder welche Workarounds existieren.

Prozessanalyse durchführen: Vorgehensweise in 5 Schritten

Eine systematische Prozessanalyse folgt einem strukturierten Ablauf, von der Vorbereitung bis zur konkreten Umsetzungsplanung.

Schritt 1: Vorbereitung & Scope-Definition

Zunächst wird das Ziel geklärt: Was soll mit der Analyse erreicht werden? Der Prozess wird abgegrenzt durch die Definition von Start- und Endpunkt. Anschließend werden alle relevanten Stakeholder identifiziert, wer muss involviert werden? Abschließend erfolgt die Ressourcenplanung: Welches Team, wie viel Zeit und welche Tools werden benötigt?

Schritt 2: Ist-Analyse durchführen

A) Prozess dokumentieren: In Workshops werden die Prozessschritte gemeinsam erarbeitet und visualisiert. Entscheidend ist, die IST-Realität zu erfassen, nicht den idealisierten Soll-Prozess.

B) Messungen durchführen: Der Zeitaufwand pro Schritt wird erfasst, Volumina aus Systemen oder durch manuelle Zählung erhoben und Fehlerquoten ermittelt.

C) Systemlandschaft kartieren: Alle beteiligten IT-Systeme werden identifiziert, Schnittstellen und Medienbrüche aufgedeckt und der Datenfluss visualisiert.

Ergebnis: Ein vollständig dokumentierter Ist-Prozess mit Zeitaufwänden, Volumina und Systemlandschaft.

Schritt 3: Schwachstellen identifizieren

Typische Schwachstellen lassen sich in fünf Kategorien einteilen:

1. Stammdaten-Probleme: Duplikate (z.B. Lieferant in sechs Schreibweisen), Inkonsistenzen oder fehlende Daten (z.B. Lieferant ohne Bankverbindung) verhindern, dass KI korrekt zuordnen kann – die Dunkelverarbeitung sinkt.
2. Medien- und Systembrüche: Prozessabläufe wie “PDF → Ausdruck → Ablage → manuell abtippen → ERP” verursachen Zeitverlust und erhöhen die Fehleranfälligkeit massiv.
3. Unklare Regeln: Wenn Entscheidungen individuell getroffen werden oder implizites Wissen nur bei einzelnen Personen liegt, sind Prozessschritte nicht automatisierbar.
4. Bottlenecks: Ein einzelner Prozessschritt limitiert den Gesamtdurchsatz. Selbst perfekte Automatisierung hilft nicht, wenn der Engpass bestehen bleibt.
5. Qualitätsprobleme: Hohe Fehlerquoten an bestimmten Stellen führen zu viel Nacharbeit und binden Ressourcen in der Fehlerbehandlung.

Schritt 4: Optimierungspotenziale bewerten

Für jeden Prozessschritt wird das Automatisierungspotenzial bewertet. Anschließend erfolgt die Wirtschaftlichkeitsprüfung: Steht der Nutzen in einem sinnvollen Verhältnis zum Aufwand? Abschließend wird die Umsetzungskomplexität eingeschätzt.

Schritt 5: Priorisierung & Roadmap erstellen

Die Priorisierungsmatrix (Impact vs. Effort) teilt Maßnahmen in vier Quadranten:

Quick Wins (niedriger Aufwand, hoher Impact) sollten sofort umgesetzt werden. Strategische Projekte (hoher Aufwand, hoher Impact) werden phasenweise geplant. Fill-ins (niedriger Aufwand, niedriger Impact) werden bei verfügbarer Kapazität realisiert. Zeitfresser (hoher Aufwand, niedriger Impact) sollten vermieden oder delegiert werden. Diese strukturierte Roadmap bildet die Grundlage für eine erfolgreiche, priorisierte Automatisierung.

Von der Analyse zur Umsetzung: Wie OCTO Ihre Prozessanalyse in Automatisierung verwandelt

Eine gründliche Prozessanalyse ist die halbe Miete, die andere Hälfte ist die effiziente Umsetzung. Genau hier setzt OCTO an.

OCTO ist eine intelligente Orchestrierungsplattform, mit der analysierte Prozesse modelliert, automatisiert und über Systeme, Teams und Dokumente hinweg gesteuert werden können. Auf Basis von BPMN lassen sich Prozesse strukturiert abbilden und schrittweise automatisieren, flexibel, skalierbar und ohne aufwendige Programmierung.

Durch den Low-Code-Ansatz, integrierte KI- und Regelwerke sowie offene Schnittstellen für bestehende Systeme übersetzt OCTO Analyseergebnisse direkt in operative End-to-End-Prozessautomatisierung. Monitoring- und Reporting-Funktionen sorgen dabei für Transparenz über Durchlaufzeiten, SLAs und Prozessperformance.

Sie haben Ihre Prozesse bereits analysiert? Perfekt. Lassen Sie uns gemeinsam evaluieren, wo Sie ansetzen können, um Ihre Prozesse mit Octo zu automatisieren.

FAQs

Was für Visualisierungsmethoden gibt es?

Die wichtigsten Darstellungsformen im Überblick:

• BPMN – Standardnotation für Prozessmodellierung, nativ von OCTO unterstützt
• Swimlane-Diagramme – Rollen/Abteilungen als separate Bahnen, macht Verantwortlichkeiten deutlich
• Value Stream Mapping – Unterscheidet Wertschöpfung von Verschwendung
• Sankey-Diagramme – Visualisiert Datenflüsse und Mengenverteilungen

Was ist der Unterschied zwischen Prozessanalyse, Prozessoptimierung, Process Mining und Requirement Engineering?

Oft werden Begriffe wie Prozessanalyse, Prozessoptimierung und Process Mining synonym verwendet, dabei handelt es sich um unterschiedliche Ansätze:

Prozessanalyse vs. Prozessoptimierung: Die Prozessanalyse fokussiert sich auf das Verstehen und Dokumentieren des Status quo. Die Prozessoptimierung baut darauf auf und entwickelt konkrete Verbesserungsmaßnahmen für identifizierte Schwachstellen.

Prozessanalyse vs. Process Mining: Während Process Mining vorhandene Systemdaten automatisiert auswertet und Prozessverläufe datengetrieben rekonstruiert, basiert die klassische Prozessanalyse auf Workshops, Interviews und Beobachtungen. Beide Ansätze können sich jedoch ideal ergänzen.

Prozessanalyse vs. Requirement Engineering: Requirement Engineering definiert Anforderungen an neue Systeme oder Lösungen. Die Prozessanalyse liefert dafür die Grundlage, indem sie den fachlichen Kontext und die tatsächlichen Arbeitsabläufe transparent macht.