Process Engineering, RPA, Process Mining

Vereint sind sie stärker: Process Engineering, RPA, Process Mining. Der CFO sollte ein integriertes Digital Process Management aufbauen, um das Potenzial auszuschöpfen. Ob in der Buchhaltung, im Zahlungsverkehr oder im Einkauf: Prozessstörungen wie unvollständige Abrechnungen, verzögerte Abläufe und manuelle Vorgänge sind an der Tagesordnung und jedem CFO ein Dorn im Auge.

Mit digitalen Mitteln rücken Unternehmen diesen Kostentreibern inzwischen zu Leibe. Dabei nutzen sie Ansätze wie Process Engineering, Process Mining und Robotic Process Automation (RPA). Aber: Selten werden die Kräfte gebündelt.

Process Engineering ist die Disziplin, in der Unternehmen ihre Geschäftsprozesse definieren und dokumentieren. Mit Business-Process-Management-Tools (BPM) werden sie visualisiert, mit Methoden der Geschäftsprozessoptimierung (BPO) verbessert.

Verschiedene Tools helfen bei der Visualisierung. Die empirische Performance wie die Dauer von Abläufen und die Varianz von Prozessen – also inwieweit Mitarbeiter vom Soll-Prozess abweichen – deckt diese Disziplin aber nicht restlos auf. Klassische Prozessworkshops zeigen immer nur einen Teil der Wahrheit.

Dafür gibt es Process Mining. Diese Disziplin macht IT-gestützte Ist-Prozesse auf Basis echter Daten in ihrer vollen Breite sichtbar – mit allen Ineffizienzen, Schleifen, Automatisierungsraten und mit den nicht zum Soll-Prozess konformen Varianten.

KPIs und Analysen führen zu einer Art „in die Prozessperspektive gekippter Business Intelligence“. Mit möglichst breiten Stammdaten im Modell wächst der Nutzen, denn Muster können besser identifiziert werden. Das Defizit: Manuelle Schritte außerhalb des Systems und der Inhalt einzelner Arbeitsanweisungen sind nicht sichtbar.

Prozessautomatisierung erzielen Unternehmen mittels aufwändiger Optimierungen in IT-Systemen, durch vorgeschaltete Workflow-Managementsysteme sowie durch RPA-Module und zusätzlich mithilfe von KI-Engines.

Inwieweit diese Methoden die Vorgänge im Ergebnis zuverlässig und fehlerfrei automatisieren, ist nicht immer sofort sichtbar. Es fehlt die Transparenz über den ganzen Prozess, also der Mehrwert, den Process Mining liefert. Fachliche wie technische Schnittstellen sollten deshalb viel stärker zusammengeführt werden.

Die einzelnen Disziplinen haben somit für sich genommen ihre Lücken. Um diese zu schließen, bietet sich ein kombiniertes Vorgehen mit allen drei Instrumenten an. Unternehmen erarbeiten einen Soll-Prozess. Der wird per BPM-Schnittstelle als Referenz in einem Process-Mining-Tool hinterlegt.

Dort können Abweichungen bei Arbeitsschritten und Durchlaufzeiten erkannt und mittels BPO optimiert werden. Die Effektivität von Verbesserungsmaßnahmen und die Höhe von Automatisierungspotenzialen werden empirisch gestützt erst richtig greifbar. Etablierte Vorgehensmodelle wie „Plan – Do – Check – Act“ erhalten mit diesen Werkzeugen eine ganz neue Dynamik.

Bestimmte Fehlermuster vermeiden Unternehmen durch Delegationsregeln in einem Workflow-Managementsystem oder indem ein Softwareroboter den Vorgang übernimmt. Durch RPA lassen sich zudem Durchlaufzeiten reduzieren. Bei welchen Arbeiten RPA zu den größten Einsparungen führen kann, machen wiederum Process-Mining-­Tools sichtbar.

Process-Mining-Tools decken ebenfalls auf, ob Automatisierungsregeln funktionieren oder möglicherweise in späteren Prozessschritten zu zusätzlichen Aufwänden und Fehlern führen. Unternehmen können zudem über das Prozessmonitoring klassische Optimierungsmaßnahmen auf Wirksamkeit und Wechselwirkungen hin überprüfen.

Eingebettet in einen kontinuierlichen Verbesserungsprozess entsteht ein digitales Prozessmanagement, das deutlich bessere Ergebnisse liefert als separate Optimierungsprojekte. Die Schwachstellen und toten Winkel der einzelnen Disziplinen werden ausgemerzt, und der CFO erhält so ein schlagkräftigeres Instrument im Kampf gegen Ineffizienzen an die Hand.