Einleitung: Prozesseffizienz entscheidet über den Erfolg oder Misserfolg eines Unternehmens.
Doch wie identifiziert man gezielt Schwachstellen und verbessert Prozesse nachhaltig? Die Antwort liegt in einer datengetriebenen Herangehensweise. Dieser Beitrag beleuchtet, wie Unternehmen mit Business Intelligence (BI) ineffiziente Prozesse aufdecken und in effektive Maßnahmen überführen können.
Daten als Grundlage der Prozessanalyse
Daten bilden die Basis für jede Prozessverbesserung. Mit modernen BI-Tools lassen sich wertvolle Einblicke gewinnen.
Zur Veranschaulichung wählen wir die Analyse der „Liefertreue“ in einem OEM-Unternehmen der Automobilbranche. Dieser KPI, der den Prozentsatz pünktlich gelieferter Produkte – bezogen auf einen mit dem Kunden vereinbarten oder bestätigten Liefertermin – misst, kann in weitere Prozessschritte und Kennzahlen aufgeschlüsselt werden, wie
- Dauer der technischen und kaufmännischen Auftragsklärung
- Zeiträume für Material- und Komponentenabrufe vor Bandauflage („Frozen Zone“)
- Produktionsdurchlaufzeit
- Effizienz der Outbound-Logistik vom Produktionswerk in die Sales-Organisation
- Terminkoordination mit Kunden zur Übergabe des Fahrzeugs
Eine detaillierte Analyse dieser Parameter ermöglicht es, Engpässe und Verzögerungen zu identifizieren und deren Ursachen zu verstehen.
Prozessoptimierung durch BI in der Praxis
BI-Tools helfen nicht nur, Schwachstellen zu erkennen, sondern auch datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Beispielsweise könnten Dashboards in Echtzeit die Performance der Outbound-Logistik visualisieren und aufzeigen, wie Verzögerungen in der Fahrzeugauslieferung die Liefertreue beeinflussen.
Case Study:
Ein OEM der Automobilbranche führte eine eingehender Analyse des gesamten Order-to-Cash-Prozesses durch. Eine daraus abgeleitete Maßnahme war die Umstellung der Outbound-Logistik von einem Pull- auf ein Push-Prinzip zur Reduzierung lieferfertiger Fahrzeuge in den Produktionswerken. Verbunden wurde diese Umstellung mit einem KI-gestützten Beauftragungssystem der Logistikdienstleister einschließlich „Track and Trace“-Funktionalität.
Prozessuale Erfolge:
Die prozessualen und systemischen Veränderungen führten zu einer Reduzierung der Standzeiten um über 50% und ebenso der benötigten Stellflächen in den Produktionswerken.
Durch präzise Forecasts der Fahrzeuganlieferungen in das Sales Netzwerk können Termine zur Fahrzeugübergabe im Vorfeld mit den Kunden abgestimmt werden, so dass die gleichen Effekte auch in der Vertriebsorganisation resultuieren.
Ergebnisse:
Eine massive Verbesserung des Working Capital Managements, ein deutlich effizienterer Prozessablauf sowie eine signifikante Erhöhung der Liefertreue – und damit auch der Kundenzufriedenheit – durch einen optimierten Auftragsabwicklungsprozess. Darüber hinaus wurden die manuellen Tätigkeiten zur Beauftragung und Überwachung der Logistikdienstleister durch Digitalisierung des Gesamtprozesses enorm reduziert.
Von der Analyse zur Aktion – Process Performance Management
Process Performance Management (PPM) und Process Mining verbindet die operativen und kaufmännischen Kennzahlen, um ganzheitliche Verbesserungen zu erzielen. Im Unterschied zu isolierten KPI-Betrachtungen bietet PPM ein umfassendes Verständnis der Prozesslandschaft. Für die Umsetzung sind entscheidend:
- Klar definierte KPI-Hierarchien
- Regelmäßiges Monitoring durch interaktive Dashboards
- Automatisierte Benachrichtigungen bei Abweichungen
PPM verschafft Unternehmen die notwendige Transparenz, um ineffiziente Prozesse gezielt zu verbessern und langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben.
Herausforderungen und Lösungsansätze
Der Weg von Daten zu Maßnahmen ist nicht ohne Hürden:
- Datenqualität: Fehlende oder inkonsistente Daten erschweren Analysen.
- Kulturwandel: Mitarbeiter müssen BI-gestützte Entscheidungen akzeptieren.
- Technologie: Die Auswahl und Implementierung geeigneter Tools erfordert Know-how.
Lösungsansätze umfassen Investitionen in Datenqualität, Schulungen und eine schrittweise Implementierung von BI-Lösungen.
Lesen Sie auch gerne unseren vorherigen Blogbeitrag in dieser Reihe „Einführung – Warum Daten den Unterschied machen„.
Ausblick:
Dieser Beitrag hat gezeigt, wie BI ineffiziente Prozesse aufdeckt und in konkrete Verbesserungen umsetzt. Im nächsten Blogbeitrag „Der KPI-Check: Was eine gute Prozessanalyse ausmacht“ vertiefen wir die Bedeutung und Auswahl der richtigen Kennzahlen, um den Weg zur Prozessoptimierung noch zielgerichteter zu gestalten.
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Die Inhalte dieses Blogbeitrags basieren auf unserer langjährigen Erfahrung in der Optimierung von Prozessen und der Implementierung leistungsstarker Business-Intelligence-Lösungen. Wir verstehen, wie wichtig eine klare Datenstrategie und messbare KPIs für den Unternehmenserfolg sind. Wenn Sie Unterstützung bei der Umsetzung Ihrer datengetriebenen Projekte benötigen, sind wir Ihr kompetenter Partner.
