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Maßnahmen in Echtzeit überwachen

Process Analytics: Geschäftsprozessoptimierung der nächsten Generation
Process Analytics ermittelt ungeahnte Verbesserungspotenziale

Die Steigerung der Prozesseffizienz steht auf der Agenda von CEOs ständig ganz oben. Nun erfordert der aktuelle Lockdown in den meisten Unternehmen zudem schnelle Maßnahmen zur Liquiditätssicherung. Gleichzeitig eröffnen sich neue Möglichkeiten, die Leistungsfähigkeit der Prozesse in Bezug auf Kosten, Geschwindigkeit, Liefertreue und Kapitalbindung auf ein ganz neues Niveau zu heben. Mit Process Analytics steht hierzu ein neues und hoch innovatives Werkzeug zur Verfügung. Dieser digitale Ansatz – und das ist die Innovation – basiert auf der massenhaften Big-Data-Analyse von Transaktionsdaten in den Geschäftsprozessen, die in den ERP-Systemen der Unternehmen bereits vorhanden sind. Process Analytics zeigt so in kurzer Zeit und mit hoher Treffsicherheit auf, wo sich Effizienzreserven verbergen und was konkret zu deren Erschließung getan werden muss. Führende große mittelständische Unternehmen setzen Process Analytics bereits ein und erzielen Performance-Steigerungen von 20 bis 30 Prozent bei Prozesskosten und Working Capital.

Damit jedoch dieser neue Ansatz sein Potenzial entfalten kann, braucht es in den Unternehmen zwingend ein enges Zusammenwirken von Geschäftsprozess-, IT- und Process-Analytics-Experten. Ein in der jetzigen "Corona-Zeit" besonders hervorzuhebender Vorteil von Process Analytics liegt darin, dass die Optimierungsteams virtuell, also ohne persönlichen Kontakt, zusammenarbeiten können.

Die Methodik ist somit ein Schlüssel für fundierte, datenbasierte Entscheidungen zur Performance-Steigerung. Doch wie funktioniert Process Analytics genau? Und wie unterscheidet sich der Ansatz von klassischen Prozessanalysemethoden, die in den letzten drei Jahrzehnten eingesetzt wurden?

Das aktuelle Themendossier von Lünendonk & Hossenfelder, das in Zusammenarbeit mit der Top-Managementberatung Horn & Company entstand, gibt hier konkrete Antworten. Es zeigt die Hintergründe und Grundzüge von Process Analytics auf und veranschaulicht unter dem Titel "Revolution der Geschäftsprozessoptimierung in Industrie, Handel und Dienstleistung" mit Fallbeispielen, welche Erfolge sich durch moderne und datenbasierte Optimierungsprogramme erreichen lassen.

Potenziale schnell aufzeigen – Maßnahmen in Echtzeit überwachen
"Traditionelle Prozessanalysemethoden in Beratungsprojekten binden erheblich Zeit sowie Experten- und Managementressourcen – Nachteile, die in Zeiten vollautomatisierter Prozesse nicht mehr hingenommen werden müssen. Dies ist ein entscheidender Vorteil gegenüber den traditionellen Herangehensweisen", betont Jonas Lünendonk, Geschäftsführer von Lünendonk & Hossenfelder. Mit Process Analytics haben Unternehmen die Chance, die real im Unternehmen ablaufenden Prozesse innerhalb kürzester Zeit auf Basis von Transaktionsdaten end-to-end visualisieren und verstehen zu können. Mit der zunehmenden Digitalisierung der Unternehmen existiert nun eine Grundlage, um schnelle Analysen umzusetzen.

"Das Besondere dieser Herangehensweise ist die extrem hohe Transparenz, Detailtiefe und Objektivität der Potenzialanalyse sowie die Möglichkeit, die Umsetzung und Wirksamkeit der Optimierungsmaßnahmen in Echtzeit mit einem Dashboard zu verfolgen", beschreibt Dr.-Ing. Frank Zurlino, geschäftsführender Partner bei Horn & Company, die Vorzüge von Process Analytics. Hinzu kommt, dass die datengetriebene Prozessanalyse systemunabhängig in jedem Geschäftsprozess eingesetzt werden kann. Transaktionen eines Geschäftsprozesses, die oftmals mehrere verschiedene Systemwelten (ERP, CRM) durchlaufen, lassen sich über Konnektoren zu einem Gesamtbild verbinden. Die Process-Excellence-Teams können virtuell und ohne persönlichen Kontakt Verbesserungen umsetzen.

Ungeahnte Verbesserungspotenziale aufdecken
"Es ist der größte Wert eines Bildes", wie es der amerikanische Mathematiker John Tukey in den 1970ern formulierte, "wenn es uns zwingt, das wahrzunehmen, was wir nie erwartet hätten." Durch die objektive und detailgetreue End-to-End-Betrachtung von Prozessen können bisher ungeahnte Effizienzlücken und deren Ursachen aufgedeckt und visualisiert werden. Die aufgezeigten Verbesserungspotenziale wirken sich auf wesentliche Zielgrößen wie Prozesskosten und Working Capital aus. Diese können nach Dr. Philipp Herrmann, Associate Partner bei Horn & Company, "erfahrungsgemäß um mehr als 20 bis 30 Prozent reduziert werden."

Process Analytics ermöglicht einfache S4/HANA-Migration
Viele Unternehmen setzen Process Analytics aber auch ein, um die oftmals "gewachsenen" Prozesse zunächst deutlich zu vereinfachen. So dauern derzeit etliche S/4HANA-Umstellungen länger als geplant, laufen massiv aus dem Budget oder scheitern sogar ganz. Ein häufiger Grund ist dabei die reine Übertragung einer bestehenden Prozesswelt mit all ihren ungelösten Problemen in das neue System. Dr. Michael Lukarsch, geschäftsführender Partner bei Horn & Company, zieht einen passenden Vergleich heran: "Wie bei einem privaten Umzug in eine neue Wohnung kann auch hier ein vorheriges "Ausmisten" und "Aufräumen" den Wechsel deutlich erleichtern." Durch Process Analytics lassen sich Investitionsaufwand wie auch Migrationszeit deutlich verringern. (Lünendonk & Hossenfelder: ra)

eingetragen: 14.05.20
Newsletterlauf: 20.08.20

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Meldungen: Studien

IT-Service-Unternehmen
Die konjunkturelle Entwicklung schlägt sich im Geschäftsjahr 2024 auf die Umsätze der in Deutschland tätigen IT-Dienstleister nieder. Während die Anbieter im Jahr 2023 dem Rückgang der Wirtschaftsleistung noch trotzen konnten, legte ihr Umsatz im Jahr 2024 lediglich um durchschnittlich 2,6 Prozent zu (2023: 9,4 Prozent). Die angespannte wirtschaftliche Lage sowie geopolitische Unsicherheiten zwangen viele Anwenderunternehmen, ihre Investitionen in digitale Technologien zu priorisieren oder gar zu verschieben. Aufgrund der Hoffnung auf eine geopolitische Entspannung, eine anziehende Konjunktur, unter anderem aufgrund des Sondervermögens der neuen Bundesregierung, sowie enormer Nachholeffekte bei der digitalen Transformation rechnen IT-Dienstleister für 2025 und 2026 wieder mit höheren Wachstumsraten.
Fehlende Datenstandards als Engpass
Trotz des enormen Potenzials von Artificial Intelligence (AI) im Gesundheitswesen befinden sich viele Einrichtungen noch in der Anfangsphase der Umsetzung. Eine aktuelle internationale Studie von SS&C Blue Prism zeigt: 94 Prozent der befragten Organisationen betrachten AI zwar als strategisch wichtig - doch mangelnde Datenqualität und fragmentierte Dateninfrastrukturen behindern den effektiven Einsatz.
Netzwerksichtbarkeit gewinnt weiter an Bedeutung
63 Prozent der deutschen Sicherheits- und IT-Entscheider berichten, dass sie im Laufe der vergangenen zwölf Monate Opfer mindestens eines Cyber-Angriffs geworden sind - ein Anstieg von 6,7 Prozent im Vergleich zum Vorjahr. Dies ergab die diesjährige Hybrid-Cloud-Security-Studie 2025 von Gigamon. Zum dritten Mal in Folge hat der führende Deep-Observability-Experte weltweit mehr als 1.000 Sicherheits- und IT-Experten befragt. Demnach ist dieser Anstieg vor allem auf die weitverbreitete Nutzung von KI durch Cyberangreifer zurückzuführen. Zudem beeinflusst die Technologie Sicherheit und Management von hybriden Cloud-Infrastrukturen.
Grundlage moderner KI-Anwendungen
Confluent hat die Ergebnisse ihres vierten jährlichen Data Streaming Reports veröffentlicht. Für die Studie wurden 4.175 IT-Führungskräfte in zwölf Ländern befragt, darunter 325 aus Deutschland. Die Ergebnisse zeigen, dass Daten-Streaming-Plattformen (DSP) nicht mehr optional, sondern entscheidend für den Erfolg von Künstlicher Intelligenz (KI) und die umfassende digitale Transformation von deutschen Unternehmen sind. Eine deutliche Mehrheit der IT-Entscheider (81?Prozent) ist überzeugt, dass DSP die Einführung von KI erleichtern, da sie zentrale Herausforderungen wie Datenzugriff, -qualität und -Governance direkt adressieren.
KI erobert den Mittelstand
Künstliche Intelligenz (KI) ist im Alltag kleiner und mittelständischer Unternehmen (KMU) angekommen. Bereits jede dritte Firma (32 Prozent) setzt auf die zukunftsweisende Technologie - das ergab eine aktuelle YouGov-Studie* im Auftrag von Ionos. Der Anteil KI-nutzender Unternehmen ist innerhalb eines Jahres um 11 Prozentpunkte gestiegen. Weitere 40 Prozent wollen KI einsetzen, wenn sie günstig oder kostenlos verfügbar ist. Der Paradigmenwechsel ist in vollem Gange - KI ist nicht länger nur ein Thema für Konzerne.
Viele nutzen KI, aber nur wenige bezahlen dafür
In Deutschland dominieren aktuell bei Künstlicher Intelligenz die kostenlosen Angebote. Gerade einmal zehn Prozent derjenigen Bundesbürgerinnen und Bundesbürger, die generative KI einsetzen, bezahlen dafür: Acht Prozent nutzen aktuell kostenpflichtige KI-Dienste, zwei Prozent haben das in der Vergangenheit getan, jetzt aber nicht mehr.
Vertrauen als kritischer Faktor
Cloudera, die hybride Plattform für Daten, Analysen und KI, hat die Ergebnisse ihrer jüngsten Studie "The Future of Enterprise AI Agents" veröffentlicht. Im Rahmen der Umfrage wurden im Januar und Februar 2025 fast 1.500 IT-Führungskräfte in Unternehmen in 14 Ländern, unter anderem Deutschland, befragt, um ihre Nutzungsgewohnheiten, Use Cases und Meinungen zu KI-Agenten (AI Agents) zu verstehen.
Compliance als größte Herausforderung
Fivetran, Anbieterin für Data Movement, präsentiert eine neue Studie über den Einsatz von KI in Unternehmen. Die von Redpoint Content durchgeführte Umfrage zeigt, dass fast die Hälfte der Unternehmen von verzögerten, unzureichenden oder gescheiterten KI-Projekten berichten - und das trotz ehrgeiziger Strategien und großer Investitionen in KI und Datenzentralisierung.
SaaS bleibt die bevorzugte Wahl
Das BCI hat den Emergency and Crisis Communications Report 2025, gesponsert von F24, veröffentlicht. Bereits im 11. Jahr analysiert dieser Bericht, wie sich die Krisenkommunikation in den vergangenen zwölf Monaten entwickelt hat, welche Kommunikationsmethoden bevorzugt werden und welche Auswirkungen neue Technologien auf den Sektor haben.
GenAI-Technologien im Finanzsektor
NTT Data hat eine neue Studie veröffentlicht, die den Einsatz von generativer KI (GenAI) im globalen Bankensektor untersucht. Der Bericht mit dem Titel "Intelligent Banking in the Age of AI" zeigt, dass Banken und Finanzinstitute trotz der zunehmenden Verbreitung von GenAI-Technologien im Finanzsektor geteilter Meinung sind, wenn es um ergebnisorientierte Strategien geht. Nur die Hälfte der Banken (50 Prozent) sieht darin ein Instrument zur Steigerung von Produktivität und Effizienz. Ebenfalls die Hälfte (49 Prozent) glaubt, dass GenAI zur Senkung der operativen IT-Ausgaben eingesetzt werden kann.

Motivationskurve zur Aus- und Weiterbildung Probleme mit der Kommunikation