Prozessdenken und -optimierung als Ziel betriebswirtschaftlicher Ausrichtung haben sich in der Produktion längst etabliert. Nach der Welle der technischen Automatisierung in den 80er Jahren sind die Unternehmen hier mittlerweile dazu übergangen, ihre Prozesse auch softwareseitig weitgehend zu automatisieren. In den Verwaltungsapparaten hingegen haben sich - zumindest in Deutschland - das auf eine effiziente Gestaltung von betrieblichen Abläufen gerichtete Denken in Prozessen sowie deren Optimierung mittels softwaretechnischer Automatisierung nur in einigen Bereichen durchsetzen können, darunter vor allem in Banken und Versicherungen.

Doch wirtschaftlicher Druck und sinkende Margen werden dazu beitragen, dass auch hier künftig verstärkt auf Methoden und Techniken der Prozessoptimierung zurückgegriffen wird. Noch fehlt den meisten Unternehmen allerdings das notwendige technische Wissen und das Prozess-Know-how.

Hindernisse bei der Gestaltung effizienter betrieblicher Abläufe

Grundlegend für eine Prozessoptimierung ist, das hierarchische Abteilungsdenken aufzu- geben und dazu überzugehen, Prozessketten bereichsübergreifend zu definieren. Gleichzeitig sollte eine Instanz im Unternehmen geschaffen werden, die für die Einhaltung und kontinuierliche Optimierung von Abläufen zuständig ist. Doch selbst in Betrieben mit ausgeprägtem Bewusstsein für die Probleme und Potenziale des Prozessdenkens scheitert die Ablaufoptimierung bereits in einem sehr frühen Stadium: Verantwortlich dafür ist meist die mangelnde Bereitschaft der Mitarbeiter, über Abteilungsgrenzen hinweg Auskunft über die eigene Leistungsfähigkeit zu erteilen, aber auch übermäßiger Druck von Seiten der Geschäftsführung.

Zudem erschöpfen sich die Bemühungen in Sachen Prozessoptimierung nicht selten in einer einfachen "Feuerwehrtaktik": Nur da, wo es brennt, wird auch gelöscht! Doch selbst in Firmen, die nicht nur reaktiv vorgehen, sondern wiederholt Abläufe verbessern, fehlt in den meisten Fällen eine einheitliche Beschreibung von Vorgängen sowie eine durchgehende, auf festen Regeln basierende Methode für deren Darstellung und Umsetzung in alternative Prozessmodelle.

Kommunikation und Modellierung von Prozessen

Für die Optimierung von Prozessen werden heute meist gängi- ge Standardanwendungen wie "Microsoft Visio" oder häufig sogar nur einfache Excel-Tabel- len eingesetzt. Eine personen- und abteilungsunabhängige, einheitliche und systematische Vorgehensweise fehlt. Zudem sind auf diese Weise gewonnene Daten nur schwer zu pflegen und verfügbar zu machen. Lassen sich die dokumentierten Prozesse aber nicht kommunizieren, gibt es auch keine Möglichkeit, die Belegschaft dazu zu bringen, sie einzuhalten - die eingesetzten Ressourcen verpuffen. Zeitgemäße Modellierungsanwendungen allerdings erlauben es, die in der Software beschriebenen Abläufe via Intranet zu publizieren.

Um eine Automatisierung und damit eine echte Verbesserung zu erreichen, wird auf Basis des Prozessmodells in einem Simulations-Tool festgelegt, wie oft und mit welcher Wahrscheinlichkeit einzelne Arbeitsschritte erfolgen und welche Kosten sie verursachen. Doch die Simulation liefert nur begrenzt verwertbare Ergebnisse: Zwar ist der Prozess korrekt beschrieben, Aussagen über seine Qualität lassen sich aber nicht treffen. Da keine Messwerte zur Verfügung stehen, ist eine konsistente Identifikation von Schwachstellen nicht möglich.

Aber gerade auf Lokalisierung und Behebung von Problemzonen zielt die Prozessoptimierung ab. Allein durch Dokumentation, Modellierung und Simulation ist demnach noch nichts gewonnen.

Wer tatsächlich eine Verbesserung erzielen will, muss deshalb zunächst eine verlässliche Basis für Aussagen über Prozesse schaffen. Hierzu gilt es, Messpunkte - so genannte Key-Performance-Indikatoren (KPI) - in die Prozesskette einzuführen. Diese werden innerhalb einer ereignisorientierten Prozesskette (EPK) definiert.

KPIs definieren und technisch implementieren

Ein "Ereignis" für einen Messpunkt stellt beispielsweise der Eingang einer Bestellung via E-Mail dar. Ein weiterer Messpunkt wäre etwa der Produk- tionsbeginn für diese Bestellung. Der zugehörige KPI "Tage bis zum Start der Produktion" misst dann die Zeit zwischen Bestellung und Produktionsbeginn. Sind Messpunkte und KPIs für einen Prozess definiert, gilt es, diese technisch zu implementieren.

Nur auf diese Weise lassen sich objektive Informationen über einen Prozess gewinnen. Je mehr Messdaten automatisiert mit IT-basierenden Systemen generiert werden können, desto exakter wird die Prozessbeschreibung. Hierzu wird für jeden Vorgang eine Historie angelegt, in der die zugehörigen Informationen gespeichert werden. Die gewonnenen Daten werden an eine Process-Mining-Software weitergegeben und in einem mehrdimensionalen Datenwürfel (Cube) abgebildet. Dessen Dimensionen beinhalten die Größen, die den Prozess beeinflussen. Mit Hilfe mathematischer Auswertungen des Würfels lässt sich feststellen, welche Kenngrößen signifikante Abweichungen von den definierten Sollwerten aufweisen.

Aber auch Tools für das Business-Process-Management (BPM) bergen Probleme: Vor allem die komplizierte Kopplung zwischen reinen Modellierungswerkzeugen und Automatisierungssoftware erfordert tief gehendes Know-how. Zum einen ist die Komplexität im BPM-Tool erheblich höher als im Prozessmodell beschrieben. Zum an- deren nutzt die Automatisierungssoftware, die den Workflow umsetzt, im Gegensatz zur EPK die Business Process Modeling Language (etwa XPDL oder BPEL). Daher muss die EPK zunächst mit einem geeigneten Modellierungswerkzeug in eine ablauforientierte Form umgewandelt werden. Schwierigkeiten entstehen dadurch, dass sich die Modellierung nicht mit der EPK deckt und einzelne Funktionen in der Prozesskette auf technischer Ebene mehrere Funktionen umfassen können. Ein Problem ist auch, dass nach der Transformation zwei unabhängige Modelle eines Prozesses vorliegen, die - für eine einheitliche Sicht auf den Ablauf - immer wieder synchronisiert werden müssen.

Voraussetzungen für eine erfolgreiche Prozessoptimierung

Wichtig für die Ankoppelung der Systeme ist es, eine BPM-Engine zu wählen, die durch sichere Protokollierung dem Verlust von Daten vorbeugt. Zudem birgt die Modellierung in einigen BPM-Systemen für Nicht-Experten gewisse Schwierigkeiten hinsichtlich der Bedienung. Eine benutzerfreundliche Oberfläche zur Modellierung von Prozessen erleichtert die Arbeit mit dem Tool erheblich.

Voraussetzung für eine erfolgreiche Prozessoptimierung ist, dass sich ein Unternehmen gezielt weiterentwickeln will. Zudem sollte es sich im Klaren darüber sein, auf welche Weise diese Entwicklung vorangetrieben werden soll und kann. Nicht für alle Prozesse stehen die Kosten und der Nutzen einer Verbesserung in einem angemessenen Verhältnis. Für eine Optimierung mit kalkulierbarem Return on Investment (RoI) ist es daher unerlässlich, Schwerpunkte zu setzen und diejenigen Prozesse zu identifizieren, deren Verbesserung dem Unternehmen ein messbares Ergebnis liefern. Grundsätzlich gilt: Nur was messbar ist, lässt sich auch optimieren und steuern - alles andere ist illusorisch.

Einschlägige Erfahrungen als Schutz vor Fehlinvestitionen

Die auf die Zielvorstellun- gen und die IT-Struktur des Unternehmens abgestimmte Kombination unterschiedlicher Softwarelösungen gilt dabei als Best-Practice-Modell. Bei der Frage nach den geeigneten Tools lohnt sich ein Blick in den englischsprachigen Wirtschaftsraum, wo sich diese Werkzeuge in jahrelanger Anwendung erfolgreich bewährt und etabliert haben. (kf)