Was ist Prozessanalyse und welche Methoden gibt es?

Eine Prozessanalyse untersucht bestehende Abläufe systematisch, um deren tatsächliche Funktionsweise transparent zu machen und Verbesserungspotenziale zu erkennen. Unternehmen können damit beispielsweise Wartezeiten, Engpässe, unnötige Arbeitsschritte, Fehlerquellen oder Medienbrüche identifizieren. Dabei geht es nicht nur darum, einen Prozess grafisch darzustellen. Entscheidend ist die Frage, wie gut der Prozess funktioniert und wo gezielte Veränderungen sinnvoll sind.

Für die Analyse stehen unterschiedliche Methoden zur Verfügung. Welche davon geeignet ist, hängt unter anderem vom Prozess, dem Analyseziel und den verfügbaren Daten ab.

Prozessanalyse im Detail

Bei einer Prozessanalyse wird ein definierter Geschäftsprozess strukturiert untersucht. Im Mittelpunkt stehen beispielsweise einzelne Arbeitsschritte, beteiligte Rollen, Informations- und Materialflüsse, Bearbeitungs- und Wartezeiten sowie die Ergebnisse des Prozesses. Ziel ist ein möglichst realistisches Bild des Ist-Zustands. Eine Analyse schafft somit zunächst Transparenz. Sie kann zeigen, warum Durchlaufzeiten hoch sind, an welchen Stellen Fehler entstehen oder weshalb Mitarbeiter*innen dieselben Informationen mehrfach erfassen müssen. Erst auf dieser Grundlage lassen sich Verbesserungen zielgerichtet planen.

Dabei sollte die Prozessanalyse von verwandten Begriffen unterschieden werden. Prozessmodellierung beschreibt und visualisiert Abläufe beispielsweise mithilfe eines Flowcharts oder einer standardisierten Modellierungssprache. Prozessoptimierung setzt dagegen bei den erkannten Schwachstellen an und verändert den Prozess. Das Prozessmanagement bildet den übergeordneten organisatorischen Rahmen, in dem Prozesse gestaltet, gesteuert, überwacht und weiterentwickelt werden.

Ablauf einer Prozessanalyse

Am Anfang steht die Auswahl des zu untersuchenden Prozesses. Prozessanfang und Prozessende sollten eindeutig festgelegt werden. Ebenso wichtig ist die Frage, welches Problem untersucht werden soll. Eine zu allgemeine Zielsetzung wie „Der Prozess soll effizienter werden“ erschwert die Analyse. Konkreter wäre beispielsweise die Untersuchung langer Durchlauf- oder Wartezeiten. Anschließend wird der Ist-Prozess aufgenommen. Informationen können aus Interviews, Workshops, vorhandenen Prozessdokumentationen, Beobachtungen oder IT-Systemen stammen. Dabei sollte nicht nur dokumentiert werden, wie der Prozess laut Vorgabe funktionieren soll. Relevant ist vor allem, wie er tatsächlich ausgeführt wird.

Danach werden Schwachstellen und ihre möglichen Ursachen untersucht. Typische Auffälligkeiten sind Engpässe, Doppelarbeiten, Medienbrüche, unnötige Freigaben, lange Liegezeiten, Fehler und Nacharbeiten. Kennzahlen machen solche Beobachtungen messbar. Dazu zählen unter anderem Durchlaufzeit, Bearbeitungszeit, Wartezeit, Fehlerquote, Nacharbeitsquote, Bestände, Kapazität oder Prozesskosten.

Auf Basis dieser Erkenntnisse wird ein Soll-Zustand entwickelt. Verbesserungsmaßnahmen erhalten Verantwortlichkeiten und Prioritäten. Nach der Umsetzung sollten dieselben relevanten Kennzahlen erneut betrachtet werden. Nur dadurch lässt sich feststellen, ob eine Veränderung tatsächlich die gewünschte Wirkung erzielt.

Welche Methoden zur Prozessanalyse gibt es?

Es gibt nicht die eine Methode, die für jeden Prozess geeignet ist. Einige Verfahren schaffen zunächst einen Überblick, andere untersuchen Ursachen oder werten große Mengen an Prozessdaten aus. Wichtige Prozessanalyse-Methoden im Überblick:

• Prozessmapping und Flowcharts stellen Abläufe grafisch dar. Dadurch werden Arbeitsschritte, Entscheidungen und Übergaben sichtbar. Sie eignen sich besonders, um einen bestehenden Prozess gemeinsam mit den beteiligten Mitarbeiter*innen zu verstehen.
• SIPOC steht für Suppliers, Inputs, Process, Outputs und Customers. Die Methode betrachtet Lieferant*innen, Eingaben, den Prozess, Ergebnisse und Kund*innen auf einer übergeordneten Ebene. Sie eignet sich deshalb besonders zur ersten Abgrenzung eines Prozesses.
• Mit der Ursache-Wirkungs-Analyse und der 5-Why-Methode wird nach Ursachen eines bekannten Problems gesucht. Bei 5-Why wird eine Warum-Frage wiederholt gestellt, um von einem sichtbaren Symptom zu tiefer liegenden Ursachen zu gelangen.
• Prozesskennzahlen liefern eine quantitative Perspektive. Bearbeitungszeiten, Fehlerquoten oder Prozesskosten können beispielsweise helfen, Auffälligkeiten objektiv zu bewerten und spätere Verbesserungen zu überprüfen.
• Process Mining nutzt Ereignisdaten aus IT-Systemen, um tatsächliche Prozessabläufe datenbasiert zu rekonstruieren und zu analysieren. Das Verfahren ist insbesondere interessant, wenn Prozesse digital unterstützt werden und ausreichend geeignete Ereignisdaten vorhanden sind.
• Die Wertstromanalyse richtet den Blick stärker auf den gesamten Fluss und die Frage, welche Aktivitäten tatsächlich Wert schaffen.

Wertstromanalyse und Verschwendung erkennen

Die Wertstromanalyse, auch Value Stream Mapping (VSM), stammt aus dem Lean-Umfeld. Sie visualisiert die Material- und Informationsflüsse, die notwendig sind, um ein Produkt oder eine Dienstleistung durch einen Wertstrom zu führen. Betrachtet werden sowohl wertschöpfende als auch nicht wertschöpfende Aktivitäten. Dadurch soll nicht nur ein einzelner Arbeitsschritt optimiert, sondern der Gesamtfluss verstanden werden.

Wie macht man eine Wertstromanalyse?

Zunächst wird eine geeignete Produkt- oder Prozessfamilie ausgewählt und der Betrachtungsbereich festgelegt. Anschließend erfasst das Team den aktuellen Zustand. Prozessschritte sowie Material- und Informationsflüsse werden dargestellt und durch relevante Prozessdaten ergänzt. Dazu können etwa Zyklus-, Durchlauf- oder Wartezeiten gehören. Danach wird untersucht, wo Fluss unterbrochen wird und Verschwendung entsteht. Aus dem Ist-Wertstrom entsteht ein zukünftiger Soll-Zustand. Dieser sogenannte Future State beschreibt, wie der Wertstrom nach Verbesserungen funktionieren soll. Daraus werden konkrete Maßnahmen für die Umsetzung abgeleitet.

Die sieben Verschwendungsarten

Im Lean Management werden traditionell sieben Arten der Verschwendung unterschieden. Die englischen Begriffe ergeben die häufig verwendete Eselsbrücke TIMWOOD:

• Transportation: unnötige Transporte
• Inventory: unnötig hohe Bestände
• Motion: unnötige Bewegungen
• Waiting: Warte- und Liegezeiten
• Overproduction: Überproduktion
• Overprocessing: unnötige oder übermäßige Bearbeitung
• Defects: Fehler und Nacharbeit

Das Prinzip lässt sich nicht nur auf Produktionsprozesse übertragen. Auch in administrativen oder IT-nahen Abläufen können beispielsweise Wartezeiten, unnötige Übergaben, Mehrfacherfassungen oder Nacharbeiten auf nicht wertschöpfende Tätigkeiten hinweisen.

Von der Prozessanalyse zur Prozessoptimierung

Eine Prozessanalyse entfaltet ihren Nutzen erst dann vollständig, wenn aus Erkenntnissen konkrete Veränderungen entstehen. Nicht jede erkannte Schwachstelle muss allerdings sofort behoben werden. Maßnahmen sollten nach Wirkung, Aufwand, Risiken und Abhängigkeiten priorisiert werden. Hilfreich ist ein klar definierter Soll-Prozess. Dieser beschreibt, wie der Ablauf künftig funktionieren soll und welche Schritte, Verantwortlichkeiten oder Informationsflüsse verändert werden. Dabei sollte vermieden werden, lediglich einen einzelnen Prozessschritt zu beschleunigen, wenn dadurch an anderer Stelle ein neuer Engpass entsteht.

Nach der Umsetzung folgt deshalb erneut die Messung. Wurden beispielsweise Durchlaufzeit, Fehlerquote oder Wartezeit als Ausgangswerte erhoben, können diese Kennzahlen mit dem neuen Zustand verglichen werden. Prozessanalyse und Prozessoptimierung bilden damit keinen einmaligen Vorgang. In einem kontinuierlichen Verbesserungsprozess werden Abläufe regelmässig überprüft, angepasst und erneut bewertet.

Für Unternehmen ist dabei nicht die Anzahl eingesetzter Methoden entscheidend. Wesentlich ist, eine Methode auszuwählen, die zur konkreten Fragestellung und zur verfügbaren Datenbasis passt. Eine einfache Prozessdarstellung kann für manche Probleme ausreichend sein. Bei komplexen Wertströmen oder umfangreichen digitalen Prozessdaten sind dagegen spezialisierte Verfahren wie Wertstromanalyse oder Process Mining sinnvoller.