Process Analytics – durch Transparenz zur optimierten Supply Chain

Operational Excellence in Zeiten komplexer ERP Systeme und Big Data

40 % der weltweit größten Unternehmen bewerten ‚Operational Excellence‘ und Prozesseffizienz als ihre strategischen Hauptziele. Die Basis zur Verbesserung der Prozesseffizienz liegt in der Beobachtung und Analyse von Geschäftsprozessen. Seit über 20 Jahren werden Geschäftsprozesse durch IT Systeme unterstützt. Diese schaffen ein digitales Abbild der Prozesse in der IT Landschaft eines Unternehmens. Die unternehmenseigene IT Landschaft bildet dabei einen ‚digitalen Spiegel‘ aller physisch stattfindenden Prozesse. Fast jeder Prozessschritt entspricht hierbei einer Transaktionen innerhalb oder zwischen den IT Systemen. In nahezu allen Unternehmen wächst Jahr für Jahr eine immer größere, heterogene IT Landschaft heran. Zusätzlich steigen Komplexität und Menge der Daten bzw. Transaktionsdaten exponentiell an. Eine Analyse dieser Datenmengen im Hinblick auf Schwachstellen in den einzelnen Prozessen wird zur Herausforderung. ‚Big Data‘ ist nur ein Begriff, welcher versucht die Herausforderungen im Umgang diesen großen Datenmengen zu umschreiben. Process Analytics ist eine Big Data Technologie, die eine schnelle und präzise Prozessanalyse ermöglicht und als performante Grundlage zur erfolgreichen Prozessoptimierung dient.

Leitfragen – Welche Schlüsse können aus den Transaktionsdaten der IT Systeme gezogen werden?

Da jeder physischer Prozess eine digitale Spur innerhalb des jeweiligen genutzten IT Systems hinterlässt, wirft sich die Frage auf, wie Unternehmen diese wachsende Anzahl an Transaktionsdaten nutzen können:

  • Wie können digitale Spuren zur Analyse von Geschäftsprozessen genutzt werden?
  • Kann eine ganzheitliche und transparente Performance Messung entlang der gesamten Supply Chain durchgeführt werden?
  • Können die vorhandenen Transaktionsdaten genutzt werden, um Ineffizienzen innerhalb der eigenen Organisation aufzudecken?

Die wachsende Komplexität und Menge an Daten ist eine große Herausforderung für alle Unternehmen – andererseits liegt in ihr auch großes Potential.

Was ist Process Analytics und welche Potentiale bietet diese Technologie?

Wie haben Unternehmen in der Vergangenheit ihre Prozesseffizienz verbessert? Typischerweise wurden Daten innerhalb eines begrenzten Zeitrahmens gesammelt, um die Ist-Situation zu beschreiben. Diese Daten konnten aus Prozessdokumentationen, aus Mitarbeiterbefragungen oder durch Prozessbeobachtungen generiert werden. Durch Analysieren der gesammelten Informationen sollten Schwachstellen und Engpässe identifiziert werden. Prozessdokumentationen sind vielmals weder auf dem aktuellsten Stand noch vollständig. Interviews sind typischerweise verzerrt – sowohl durch den Interviewer als auch durch den Interviewten. Als Fazit lässt sich festhalten, dass dieser Analyseansatz zeitaufwendig, teuer und ungenau ist.

Der moderne Process Analytics Ansatz unterliegt nicht diesen typischen Schwachstellen. Das Potential von Process Analytics liegt in der Fähigkeit, Prozessverbesserungen faktenbasiert durchzuführen. In aktuellen IT Landschaften wird jeder Prozess in der Datenbank innerhalb einer Logfile mit Zeitstempel und eindeutiger Prozess ID versehen und gespeichert. Mit Hilfe von aktuellen Process Analytics Tools kann diese Gesamtheit an Rohdaten aggregiert und als ‚End-2-End‘-Prozesskette mit dynamischen Dashboards visualisiert werden (siehe Abbildung 2). Auf Basis dieser aufbereiteten Daten können unverzerrte, unvoreingenommene und fundierte Entscheidungen getroffen werden. Da bereits vorhandene Daten genutzt werden, ist diese Form der Analyse weder zeit- noch kostenintensiv.

Abbildung 1: Funktionsweise Process Analytics

Neben fundierten und faktenbasierten Entscheidungen ermöglicht Process Analytics zudem:

Ad-hoc Analysen
Der Aufbau einer Process Analytics Anwendung kann innerhalb weniger Wochen durchgeführt werden – je nach Anzahl der anzubindenden Datenbanken. Sind alle relevanten Datenbanken angebunden, kann die Analyse ad-hoc ausgeführt werden. Durch moderne Process Analytics Tools können echtzeitfähige Dashboards erstellt werden, die einen sofortigen Überblick über Prozesse, Prozesseffizienz und selbst definierte KPIs geben. Abbildung 2 zeigt beispielhaft, wie Prozessketten und KPIs mittels dynamischer Dashboards nutzerfreundlich dargestellt werden können.

Kontinuierliche Prozessüberwachung und -optimierung
Ein Process Analytics Tool kann sowohl während der Analysephase in einem Optimierungsprojekt als auch für das Echtzeit-Monitoring relevanter Kennzahlen genutzt werden. Eine einmal erstellte Analyse kann auf unterschiedliche Arten adaptiert werden. Veränderungen in den Datenbanken – sei es durch neue Prozesse oder durch einen veränderten Betrachtungsrahmen – werden automatisch in der Analyse berücksichtigt, sofern die Prozesse in bereits integrierten Datenbanken stattfinden. Neue Datenbanken können ebenfalls aufwandsarm integriert werden.

Ganzheitlicher und transparenter Ansatz
Der Process Analytics Ansatz hilft, Prozesse ganzheitlich und präzise zu untersuchen. Durch die Berücksichtigung aller zur Verfügung stehender historischer Daten zu Prozessschritten, die in verschiedenen Abteilungen, Gebäuden oder an verschiedenen Standorten stattfinden, können bis dato unbekannte Prozessabweichungen identifiziert werden. Diese Abweichungen führen oft zu erhöhten Prozesskosten. Durch den Einsatz von Process Analytics kann jeder Prozessschritt – egal ob bekannt oder vorher unbekannt – visualisiert, verstanden und optimiert werden.

Abbildung 2: Exemplarisches Process Analytics Dashboard (Quelle: Celonis)

Warum ist Process Analytics so vielversprechend für das zukünftige Supply Chain Management?

Natürlich ist das Supply Chain Management nur eines von vielen Anwendungsgebieten der Process Analytics Technologie. Durch die Prozesskomplexität und aufgrund einer oft fehlenden Übersicht zu den Prozessen innerhalb der Supply Chain, können hier die Stärken von Process Analytics genutzt werden.

Verbesserte Liefertermintreue
Das übergeordnete Ziel des Supply Chain Managements ist zu gewährleisten, dass eine definierte Menge eines bestimmten Guts innerhalb einer bestimmten Zeitspanne geliefert wird. Um die Liefertreue zu verbessern, müssen zeitkritische Prozesse bzw. Prozessabweichungen identifiziert werden. Die Liefertreue kann nur dann signifikant verbessert werden, wenn die gesamte Supply Chain analysiert wird. Durch den Einsatz von Process Analytics können entlang der Supply Chain sowohl Engpässe als auch besonders schnelle Prozessvarianten – der sogenannte ‚happy path‘ – identifiziert werden. Die gewonnen Erkenntnisse zu den Prozessen dienen als Grundlage für die zielgerichtete Optimierung.

Optimierung der Durchlaufzeiten
Lange Durchlaufzeiten sind meist mit hohen Beständen verbunden und ein Indiz für schlecht abgestimmte Prozesse. Aufgrund der Vielzahl von Akteuren in einer Supply Chain ist es besonders aufwändig, Durchlaufzeiten valide zu messen und zu optimieren. Liegezeiten von Waren entstehen häufig durch die Bildung von Warteschlangen, die sich vor Engpassstellen in der Supply Chain bilden. Mittels Process Analytics können diese Liegezeiten exakt gemessen und visualisiert werden. Kommt es bei einzelnen Zulieferern vermehrt zu Verzögerungen in der Auslieferung, verschlechtert sich ebenfalls die Durchlaufzeit. Durch die Analyse der Inbound Daten können Lieferanten einem automatisiertem Benchmark unterzogen werde. Hierbei kann beispielsweise die Bewertung der Lieferscheinqualität hinsichtlich Zeitpunkt der Übermittlung sowie der Vollständigkeit ausgewertet werden. Neben den genannten Beispielen bietet Process Analytics eine Vielzahl weiterer Möglichkeiten Durchlaufzeiten zu analysieren und zu optimieren.

Höhere Auslastungsrate
Ein weiteres Optimierungsziel des Supply Chain Managements ist es, die Auslastungsrate der unternehmenseigenen Anlagen zu optimieren – üblicherweise mittels der Kennzahl Overall Equipment Effectiveness (OEE) gemessen. Process Analytics schafft einen ganzheitlichen Blick auf die genutzten Anlagen innerhalb des Unternehmens. Die Prozesseinblicke durch Datenaggregation und Visualisierung erlaubt Supply Chain Managern die effiziente Priorisierung sowie das kontinuierliche Überwachen von Handlungsfeldern zur Optimierung der OEE. Als Ergebnis werden Anlagenkosten reduziert und somit die „Operational Excellence“ erhöht.


Möchten Sie mehr über dieses Thema erfahren? Dann folgen Sie unserer Serie über Process Analytics im Supply Chain Management innerhalb des Capgemini Consulting Blogs unter: https://www.capgemini.com/consulting/2014/08/welcome-to-the-global-capgemini-consulting-blog-on/


Ansprechpartner: Tobias Lorenz
E-Mail: tobias.lorenz@capgemini.com


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