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Verbessern Sie Ihre Lohn- und Gehaltsabrechnung

Steigern Sie Effizienz und Compliance mit unserem Leitfaden in 6 Schritten.

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Payroll-Verarbeitung effizienter und Compliance-gerecht gestalten

ProcessMind macht verborgene Ineffizienzen und Engpässe in Ihrer Lohn- und Gehaltsabrechnung sichtbar. Ermitteln Sie verspätete Zahlungen, manuelle Nacharbeiten und Compliance-Risiken, die Ihren Betrieb beeinträchtigen. Unsere Plattform zeigt Abweichungen vom Sollprozess auf und unterstützt eine pünktliche und korrekte Abrechnung. Erkennen Sie, wo Verbesserungen möglich sind, um Ihren gesamten Workflow effizienter zu gestalten.

Laden Sie unser vorkonfiguriertes Daten-Template herunter und gehen Sie typische Herausforderungen an, um Ihre Effizienz-Ziele zu erreichen. Folgen Sie unserem Verbesserungsplan in sechs Schritten und lesen Sie den Leitfaden zum Daten-Template, um Ihre Abläufe zu verbessern.

Ausführliche Beschreibung anzeigen

Payroll-Verarbeitung optimieren: Effizienz steigern und Compliance sichern

Die Payroll-Verarbeitung ist eine zentrale und besonders sensible Funktion jeder Organisation. Sie wirkt sich unmittelbar auf die Zufriedenheit der Mitarbeitenden, die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben und die finanzielle Stabilität aus. Dennoch fehlt vielen Organisationen der klare Überblick über ihre Abläufe. Verborgene Ineffizienzen und anhaltende Compliance-Risiken führen zu kostspieligen Fehlern und Verzögerungen. Process Mining mit ProcessMind macht den gesamten Ablauf der Payroll-Verarbeitung transparent: von der Erfassung und Freigabe der Arbeitszeiten über komplexe Brutto-Netto-Berechnungen, Steuerabzüge und die Verwaltung von Zusatzleistungen bis hin zur korrekten Auszahlung. ProcessMind analysiert die Event Logs Ihres Quellsystems und zeigt, welchen Weg jeder Payroll-Datensatz tatsächlich durchläuft. Sie sehen jeden Schritt, jede Entscheidung, jede Übergabe und jede Abweichung vom vorgesehenen Prozess. So erkennen Sie genau, wo sich Verzögerungen aufbauen, wo Nacharbeit oder manuelle Eingriffe wiederholt auftreten und welcher Aufwand mit dem aktuellen Betrieb verbunden ist. Dabei spielt es keine Rolle, welche Software, welches ERP-System oder welche Konfiguration Sie einsetzen. Sie erhalten eine objektive, datengetriebene Sicht auf die tatsächlichen Abläufe und können fundierte Entscheidungen zur Optimierung dieser wichtigen Funktion treffen, statt sich auf Annahmen oder Einzelfallberichte zu verlassen.

Bei der Payroll-Verarbeitung treten zahlreiche wiederkehrende Herausforderungen auf, die erhebliche finanzielle und Reputationsschäden verursachen können. Manuelle Eingriffe, komplexe und häufig geänderte Vorschriften sowie über mehrere Systeme verteilte Daten verschärfen die Probleme. Unternehmen kämpfen deshalb oft mit verspäteten Zahlungen, falschen Abzügen, aufwendigen Abstimmungen, unerwartet hohen Verarbeitungskosten und dem ständigen Risiko, gegen Arbeits- oder Steuervorschriften zu verstoßen. Das beeinträchtigt nicht nur die Zufriedenheit der Mitarbeitenden und kann zu Bußgeldern führen, sondern belastet auch die Finanz- und HR-Teams mit erheblichem Verwaltungsaufwand. ProcessMind macht aus diesen Herausforderungen konkrete Ansatzpunkte für Verbesserungen. Erkennen Sie die Ursachen von Fehlern und verbessern Sie so die Genauigkeit der Payroll-Verarbeitung. Finden und beseitigen Sie Engpässe, um die Durchlaufzeiten zu verkürzen. Gezielte Automatisierungsinitiativen können zudem den manuellen Aufwand deutlich senken. Unsere Plattform unterstützt Sie dabei, die Einhaltung lokaler und internationaler Vorschriften auditfähig nachzuweisen, interne Kontrollen zu stärken und Workflows in Ihrem bestehenden ERP- oder Payroll-System zu verbessern. Das Ergebnis: Ressourcen lassen sich effizienter einsetzen, Kosten senken und ein zuverlässiger, konformer Betrieb aufbauen, der die gesamte Belegschaft verlässlich unterstützt.

Die Analysefunktionen von ProcessMind gehen über die reine Visualisierung von Prozessen hinaus und liefern konkrete Erkenntnisse für Verbesserungen. Finden Sie heraus, wo zwischen wichtigen Freigabestufen Verzögerungen entstehen, welche Rollen oder Abteilungen regelmäßig ungleich ausgelastet sind und an welchen Stellen manuelle Eingriffe unnötige Risiken oder Ineffizienzen verursachen. Analysieren Sie wiederkehrende Nacharbeit, etwa doppelte Dateneingaben, häufige Korrekturen oder erneute Einreichungen, und ermitteln Sie deren Auswirkungen auf Zeit und Ressourcen. Erkennen und korrigieren Sie nicht konforme Prozesspfade, damit jede Zahlung den Unternehmensrichtlinien, Tarifvereinbarungen sowie allen gesetzlichen und steuerlichen Vorgaben entspricht. ProcessMind extrahiert und analysiert Ereignisdaten aus Ihren ERP-, HRIS- oder anderen Transaktionssystemen und bildet den tatsächlichen Ist-Prozess der Payroll-Verarbeitung datenbasiert ab. So kann Ihr Team die aussichtsreichsten Automatisierungsmöglichkeiten ermitteln, bewährte Vorgehensweisen im Payroll-Betrieb vereinheitlichen und die Prozessleistung anhand zentraler KPIs kontinuierlich verfolgen. Der Einstieg ist einfach: Extrahieren Sie Ihre Payroll-Ereignisdaten mithilfe unserer leicht verständlichen [Datenvorlage], laden Sie sie sicher in ProcessMind hoch und beginnen Sie, Ihre Payroll-Verarbeitung gezielt zu optimieren, die Compliance zu stärken und die Genauigkeit zu verbessern.

Payroll-Verarbeitung HR-Betrieb Compliance Effizienz Finanzprozesse Prozessoptimierung Workforce Management Finanzautomatisierung Gehaltsabrechnung Lohnverwaltung Mitarbeitervergütung HR und Finanzen

Häufige Probleme und Herausforderungen

Ermitteln Sie, welche Herausforderungen Sie betreffen

Verzögerungen bei der Freigabe von Stundenzetteln durch Führungskräfte verursachen gleich zu Beginn des Payroll-Zyklus einen erheblichen Engpass. Das Payroll-Team muss dadurch wichtige Berechnungs- und Prüfschritte unter Zeitdruck erledigen. Das erhöht das Fehlerrisiko und kann dazu führen, dass Zahlungsfristen versäumt werden.

Process Mining misst die Zeit zwischen Einreichung und Freigabe der Stundenzettel und zeigt, in welchen Abteilungen oder bei welchen Führungskräften Verzögerungen entstehen. Auf dieser Grundlage können Organisationen automatische Erinnerungen einrichten oder Freigabeaufgaben neu zuweisen, damit der Payroll-Prozess im Zeitplan bleibt.

Häufige manuelle Korrekturen an Payroll-Datensätzen nach Beginn der Verarbeitung deuten auf grundlegende Probleme mit der Datenqualität oder auf Schulungsbedarf hin. Diese Nacharbeit kostet wertvolle Zeit, unterbricht den regulären Workflow und erhöht das Risiko menschlicher Fehler und von Compliance-Verstößen.

Unsere Lösung erkennt jeden Fall, in dem ein Datensatz zur Korrektur an einen früheren Prozessschritt zurückgeht. Durch die Analyse der Ursachen dieser manuellen Eingriffe können Sie vorgelagerte Datenquellen korrigieren und den manuellen Aufwand verringern. Das Ergebnis ist ein stärker automatisierter und zuverlässigerer Prozess.

Wenn bei einem großen Anteil der Payroll-Datensätze Audit-Ausnahmen auftreten, wird das Payroll-Team mit Prüfaufgaben überlastet. Die vielen Hinweise, die häufig auf ungünstig konfigurierte Validierungsregeln zurückgehen, verlangsamen die Vorschau und verzögern die abschließende Freigabe des gesamten Abrechnungslaufs.

Process Mining analysiert, wie häufig Audit-Hinweise während des Payroll-Zyklus auftreten und um welche Arten es sich handelt. Indem die Ausnahmen bestimmten Attributen wie Abrechnungsgruppen oder Steuergebieten zugeordnet werden, können Sie Validierungsregeln verbessern und grundlegende Probleme beheben. So lässt sich die gesamte Audit-Phase effizienter gestalten.

Verzögerungen bei der Erstellung der finalen Banküberweisungsdatei können dazu führen, dass Zahlungsfristen verpasst werden. Mitarbeitende erhalten ihr Gehalt dann verspätet, und das Vertrauen leidet. Häufig bleiben Engpässe in den letzten Freigabeschritten so lange unentdeckt, bis die vereinbarten Service-Level nicht mehr eingehalten werden können.

Unsere Plattform misst die Durchlaufzeit zwischen der endgültigen Freigabe der Payroll und der Erstellung der Banküberweisungsdatei. Sie zeigt, an welchen konkreten Schritten diese wichtige Übergabe ins Stocken gerät. So können Sie den Übergang von der Berechnung zur Auszahlung verbessern und sicherstellen, dass Zahlungen pünktlich erfolgen.

Werden Daten zu Prämien, Provisionen oder Boni erst spät im Abrechnungszyklus importiert, müssen Payroll-Teams unter hohem Zeitdruck und mit erhöhtem Risiko neue Berechnungen durchführen. Solche späten Einträge umgehen häufig die üblichen Prüfungen. Dadurch kann die Nettovergütung für Mitarbeitende falsch ausfallen, obwohl sie auf korrekte Angaben zu variablen Vergütungsbestandteilen angewiesen sind.

Process Mining zeigt, wann externe Daten im Verhältnis zum gesamten Payroll-Zeitplan importiert werden. So können Sie die Datenübermittlung mit Ihrem Abrechnungsplan abstimmen, kurzfristigen Stress vermeiden und sicherstellen, dass alle Vergütungsbestandteile korrekt erfasst werden.

Viele Anpassungen für frühere Abrechnungsperioden oder häufige außerplanmäßige Zahlungen sind ein wichtiger Hinweis auf Probleme im regulären Payroll-Lauf. Diese Nacharbeit ist sehr zeitaufwendig und teuer. Zudem kann sie zu Unstimmigkeiten in der Hauptbuchführung und bei Steuererklärungen führen.

Unsere Lösung analysiert, wie häufig Anpassungen für bereits abgeschlossene Abrechnungsperioden vorgenommen werden und welche Ursachen dahinterstehen. So erkennen Sie, in welchen Abteilungen Änderungen nicht rechtzeitig gemeldet werden. Eine bessere Abstimmung und eine genauere Erstverarbeitung helfen, kostspielige Nacharbeit zu vermeiden.

Mit der Auszahlung ist der Payroll-Prozess noch nicht abgeschlossen. Doch nachgelagerte Aufgaben wie Steuererklärungen und die Veröffentlichung von Gehaltsabrechnungen verzögern sich häufig. Das birgt Compliance-Risiken gegenüber den Steuerbehörden und verärgert Mitarbeitende, die ihre Vergütungsdetails nicht einsehen können. In der Folge steigt auch die Zahl der Supportanfragen.

Process Mining macht die Abläufe nach der Auszahlung transparent und verfolgt den Übergang zur Steuererklärung und zur Veröffentlichung der Gehaltsabrechnungen. So sehen Sie, ob alle erforderlichen Meldungen fristgerecht erfolgen und Mitarbeitende ihre Informationen rechtzeitig erhalten. Das verringert Compliance-Risiken und den Verwaltungsaufwand.

Wenn Abteilungen, Regionen oder Abrechnungsgruppen unterschiedlich schnell verarbeitet werden, ist die Auslastung der zentralen Payroll-Abteilung schwer planbar. Fehlende Standards erschweren die Skalierung des Betriebs und verdecken häufig lokale Ineffizienzen, die unnötig viele Ressourcen binden.

Process Mining vergleicht die End-to-End-Leistung verschiedener Mitarbeitendengruppen und Geschäftseinheiten. Wenn Sie leistungsstarke und langsamere Einheiten erkennen, können Sie die Ursachen untersuchen, bewährte Vorgehensweisen vereinheitlichen und einen ausgewogeneren, besser planbaren Payroll-Zyklus schaffen.

Typische Ziele

Definieren Sie, woran Sie den Erfolg erkennen

Verzögerungen bei der Freigabe von Stundenzetteln wirken sich auf den gesamten Ablauf aus: Payroll-Teams müssen Berechnungen unter Zeitdruck durchführen, wodurch das Fehlerrisiko steigt. Wenn die Freigabe früher erfolgt, bleibt mehr Zeit für sorgfältige Prüfungen. Der gesamte Abrechnungszyklus kann planmäßig beginnen, wird besser vorhersehbar und belastet die Mitarbeitenden weniger.

Process Mining zeigt den gesamten Freigabe-Workflow und macht sichtbar, welche Führungskräfte oder Abteilungen regelmäßig Engpässe verursachen. Anhand der Zeit zwischen Einreichung und Freigabe in Ihrem System erkennen Sie die Ursachen der Verzögerungen. Mit gezielten Maßnahmen wie automatischen Erinnerungen oder einer Neugestaltung des Prozesses können Sie den Ablauf beschleunigen.

Manuelle Korrekturen nach Beginn der Payroll-Berechnung sind eine wesentliche Ursache für Ineffizienz und fehlerhafte Zahlungen. Jede Anpassung erhöht den Verwaltungsaufwand und birgt das Risiko einer falschen Vergütung. Eine korrekte Dateneingabe gleich beim ersten Mal ist entscheidend für einen stabilen, zuverlässigen und kosteneffizienten Payroll-Prozess.

Unsere Plattform analysiert Event Logs aus Ihrem Quellsystem und zeigt genau, wo, wann und warum manuelle Korrekturen vorgenommen werden. Wenn Sie die häufigsten Nacharbeitsschleifen und ihre Auslöser erkennen, können Sie grundlegende Probleme mit der Datenqualität an der Quelle beheben. Verbesserte Validierungsregeln oder gezielte Schulungen helfen, Fehler von vornherein zu vermeiden.

Viele Audit-Ausnahmen während der abschließenden Prüfung verursachen erhebliche Engpässe und verzögern die Freigabe der Zahlungen. Eine effizientere Bearbeitung von Ausnahmen hilft, Compliance-Vorgaben einzuhalten, ohne die Geschwindigkeit zu beeinträchtigen. So kann sich das Payroll-Team auf wirklich kritische Fälle konzentrieren, statt wiederholt dieselben Prüfungen durchzuführen.

Process Mining kategorisiert Audit-Hinweise automatisch und zeigt, welche vorgelagerten Aktivitäten sie am häufigsten verursachen. Wenn Sie diese Muster verstehen, können Sie Geschäftsregeln und Systemkonfigurationen anpassen, um häufige Ausnahmen zu vermeiden. Dadurch durchlaufen mehr Datensätze die Audit-Phase ohne manuelle Eingriffe.

Außerplanmäßige Zahlungen sind nicht nur teurer in der Verarbeitung, sondern weisen auch auf Probleme im regulären Payroll-Lauf hin, etwa verspätete Dateneingaben oder fehlerhafte Berechnungen. Wenn solche Zahlungen seltener nötig sind, steigt die betriebliche Effizienz, der Verwaltungsaufwand sinkt und Mitarbeitende erhalten ihre korrekte Vergütung im regulären Abrechnungszyklus.

Process Mining analysiert den gesamten Ablauf der Payroll-Datensätze und deckt die Ursachen außerplanmäßiger Zahlungsanträge auf. Ob verspätete Bearbeitung neuer Mitarbeitender oder fehlende Daten zu variablen Vergütungen: Die Erkenntnisse helfen Ihnen, vorgelagerte Prozessprobleme zu beheben, mehr Zahlungen in den regulären Lauf aufzunehmen und kostspielige Ausnahmen zu vermeiden.

Der letzte Schritt von der Freigabe der Payroll bis zur Erstellung der Banküberweisungsdatei ist entscheidend, damit Auszahlungen fristgerecht erfolgen. Verzögerungen verringern den zeitlichen Spielraum für die Banken und gefährden pünktliche Zahlungen. Das kann das Vertrauen der Mitarbeitenden beeinträchtigen. Wenn Sie diesen letzten Prozessabschnitt optimieren, werden die Beträge zuverlässig und rechtzeitig überwiesen.

ProcessMind misst in Ihrem System die Zeit zwischen der endgültigen Freigabe und dem Meilenstein der Dateierstellung. Die Visualisierung dieser Übergabe zeigt, welche technischen oder manuellen Hindernisse den Ablauf verlangsamen. So können Sie diese gezielt beseitigen und Ihre vereinbarten Service-Level für Zahlungen einhalten.

Deutliche Unterschiede bei der Verarbeitungsgeschwindigkeit zwischen Abteilungen, Regionen oder Mitarbeitendengruppen machen den gesamten Payroll-Zyklus schwer planbar und können ihn verzögern. Einheitliche Abläufe erleichtern die Ressourcenplanung und die globale Berichterstattung.

Unsere Plattform vergleicht die Zykluszeiten aller Abrechnungsgruppen und ermittelt automatisch leistungsstarke Teams und ihre effizienten Workflows. Diese datengetriebenen Erkenntnisse helfen Ihnen, bewährte Vorgehensweisen in der Organisation zu übernehmen. So verringern Sie die Unterschiede und schaffen einen besser planbaren Payroll-Betrieb mit einheitlicheren Abläufen.

Verspätete oder fehlerhafte Daten zu variablen Vergütungsbestandteilen wie Provisionen und Boni stören den regulären Payroll-Ablauf und führen häufig zu außerplanmäßigen Zahlungsläufen. Damit Mitarbeitende ihre gesamte Vergütung korrekt und pünktlich erhalten, müssen diese Daten rechtzeitig und abgestimmt auf den regulären Payroll-Kalender importiert werden.

Process Mining macht sichtbar, wann Daten im Verhältnis zum Beginn des Abrechnungszyklus importiert werden. So lassen sich wiederkehrende Verzögerungen und Engpässe bei der Integration erkennen. Auf dieser Grundlage können Sie Meldefristen und Datenübergaben anpassen, damit alle variablen Vergütungsbestandteile für einen reibungslosen, gebündelten Payroll-Lauf bereitstehen.

Mit der Auszahlung ist der Payroll-Prozess noch nicht abgeschlossen. Fristgerechte Steuererklärungen und die Veröffentlichung der Gehaltsabrechnungen sind wichtig für die Compliance und die Zufriedenheit der Mitarbeitenden. Verzögerungen bei diesen letzten Schritten können hohe Strafen nach sich ziehen und zu mehr Rückfragen an die Personalabteilung führen, was zusätzlichen Verwaltungsaufwand verursacht.

Process Mining erfasst die Aktivitäten nach der Auszahlung und misst die Zeit zwischen Auszahlung, Abschluss der Steuererklärung und Veröffentlichung der Gehaltsabrechnungen. Wenn Sie Verzögerungen in diesen Workflows erkennen, können Sie Dokumentations- und Berichtsschritte vereinfachen und so sicherstellen, dass gesetzliche und interne Fristen eingehalten werden.

In 6 Schritten zu einer optimierten Payroll-Abwicklung

Daten anbinden und entdecken

Den Prozessablauf abbilden

Engpässe im Prozess erkennen

Ursachen analysieren

Verbesserungen entwickeln und umsetzen

Fortschritt überwachen und weiterentwickeln

Daten anbinden und entdecken

Was zu tun ist

Extrahieren Sie Event Logs aus Ihrem Payroll-System, einschließlich Case-IDs, Aktivitätsnamen und Timestamps. Achten Sie auf eine hohe Datenqualität und Vollständigkeit, damit die Analyse aussagekräftig ist.

Leitfaden zum Datentemplate anzeigen Template herunterladen

Warum das wichtig ist

Eine solide Datengrundlage ist entscheidend für jede aussagekräftige Prozessanalyse. Sie zeigt, wie Ihr Payroll-Prozess tatsächlich abläuft.

Erwartetes Ergebnis

Ein vollständiger, für Process Mining geeigneter Datensatz, der die tatsächlichen Payroll-Aktivitäten abbildet.

DAS ERWARTET SIE

Verborgene Effizienzpotenziale in Ihrer Lohn- und Gehaltsabrechnung aufdecken

ProcessMind zeigt den tatsächlichen Ablauf Ihrer Lohn- und Gehaltsabrechnung, von der Dateneingabe bis zur Auszahlung. Verschaffen Sie sich einen klaren Überblick über jeden Schritt und erkennen Sie Optimierungsmöglichkeiten.

Visualisieren Sie Ihren tatsächlichen Abrechnungs-Workflow
Ermitteln Sie Engpässe und Compliance-Risiken
Optimieren Sie Aufgabenverteilung und Ressourceneinsatz
Verringern Sie Verarbeitungsfehler und Zykluszeiten

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

TYPISCHE ERGEBNISSE

Mehr Effizienz in Ihrer Payroll-Abwicklung

Process Mining für die Payroll-Abwicklung macht häufige Engpässe und Ineffizienzen sichtbar. Das kann die Genauigkeit, Compliance und Bearbeitungsgeschwindigkeit deutlich verbessern. Diese Ergebnisse lassen sich durch optimierte Workflows und die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben erzielen.

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Kürzere Freigabezyklen

Durchschnittliche Verkürzung der Freigabezeit für Payroll-Eingaben

Ein vereinfachter Freigabeprozess für Arbeitszeiterfassungen und andere Payroll-Eingaben verhindert Engpässe. So kann die Payroll-Berechnung pünktlich beginnen und die Zahlungen werden ohne Verzögerung abgewickelt.

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Weniger Nacharbeit in der Payroll

Weniger manuelle Korrekturen und Neuberechnungen

Wenn Organisationen die Ursachen von Dateneingabefehlern und Abweichungen bei Berechnungen erkennen und beheben, benötigen sie deutlich weniger manuelle Anpassungen und wiederholte Vorschauen der Payroll-Ergebnisse. Das spart Zeit und Aufwand.

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Weniger Audit-Ausnahmen

Weniger Datensätze, die manuelle Eingriffe oder Kennzeichnungen erfordern

Process Mining hilft, systemische Probleme und Datenabweichungen frühzeitig zu erkennen. Dadurch sinkt die Zahl der Audit-Kennzeichnungen und Ausnahmen deutlich. Das verbessert die Compliance mit Vorschriften und verringert die damit verbundenen Risiken.

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Schnellerer Zugriff auf Gehaltsabrechnungen

Gehaltsabrechnungen stehen Mitarbeitenden früher zur Verfügung

Durch die Optimierung der Prozesse nach der Auszahlung können Organisationen die Zeit bis zur Bereitstellung digitaler Gehaltsabrechnungen deutlich verkürzen. Das steigert die Zufriedenheit der Mitarbeitenden und verringert Rückfragen an die Personalabteilung.

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Weniger außerplanmäßige Zahlungsläufe

Weniger ungeplante Zahlungsläufe

Wenn die Ursachen für Fehler im regulären Payroll-Lauf minimiert werden, sind kostspielige und arbeitsintensive außerplanmäßige Zahlungen seltener erforderlich. Das verbessert die betriebliche Effizienz und verringert den Verwaltungsaufwand.

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Korrekte Zahlungsdateien

Höherer Anteil fehlerfreier Zahlungsläufe beim ersten Versuch

Werden Zahlungsdateien gleich beim ersten Mal korrekt erstellt, sinkt die Zahl nachgelagerter Fehler und kostspieliger Korrekturen. Pünktliche und korrekte Zahlungen stärken zudem das Vertrauen der Mitarbeitenden.

Die Ergebnisse hängen von den Besonderheiten des Payroll-Prozesses einer Organisation, der Systemkonfiguration und der Datenqualität ab. Die dargestellten Werte veranschaulichen typische Vorteile erfolgreicher Implementierungen.

Empfohlene Daten

Importieren Sie zunächst die zentralen Aktivitäten und wichtigen Attribute Ihrer Lohn- und Gehaltsabrechnung. Ergänzen Sie anschließend weitere Daten, um zusätzliche Erkenntnisse zu gewinnen.

Neu bei Event Logs? Erfahren Sie, wie Sie ein Event Log für Process Mining erstellen.

Attribute

Wichtige Datenpunkte für die Analyse

Eine eindeutige Kennung für jeden einzelnen Payroll-Datensatz, die in der Regel die Mitarbeiter-ID und einen bestimmten Abrechnungszeitraum kombiniert.

Warum das wichtig ist

Dieser Primärschlüssel verbindet alle Prozessereignisse zu einem einzelnen Case. So lässt sich der gesamte Payroll-Zyklus für jeden Datensatz analysieren.

Name der konkreten Aufgabe, des Ereignisses oder des Schritts im Abrechnungsprozess.

Warum das wichtig ist

Das Attribut legt die Schritte in der Prozessübersicht fest. Die Analyse der Aktivitäten ist entscheidend, um den tatsächlichen Ablauf zu verstehen, Engpässe aufzudecken und Schleifen durch Nacharbeit zu erkennen.

Datum und genaue Uhrzeit, zu der die Aktivität stattgefunden hat.

Warum das wichtig ist

Dieses Attribut ist entscheidend, um Ereignisse korrekt zu ordnen und zeitbasierte Analysen durchzuführen, etwa zur Berechnung von Zykluszeiten und Dauern sowie zur Erkennung von Engpässen.

Name oder ID des Benutzers, Mitarbeitenden oder Systemagenten, der die Aktivität ausgeführt hat.

Warum das wichtig ist

Ermöglicht die Analyse von Arbeitslast, Teamleistung und Automatisierungsgrad. Das Attribut zeigt, welche Benutzer oder Teams an Nacharbeit oder Ausnahmefällen beteiligt sind.

Die Abrechnungsgruppe, der ein Mitarbeiter angehört. Sie richtet sich häufig nach Abrechnungshäufigkeit und Beschäftigungsart.

Warum das wichtig ist

Ermöglicht den Vergleich verschiedener Abrechnungszyklen. So lässt sich feststellen, ob Prozessprobleme bestimmte Beschäftigtengruppen oder Abrechnungshäufigkeiten betreffen.

Abteilung, Geschäftseinheit oder Finanzcode, der die Abrechnungskosten des Mitarbeiters zugeordnet werden.

Warum das wichtig ist

Ermöglicht die Analyse nach Organisationseinheiten. So lässt sich feststellen, ob Abrechnungsprobleme, Verzögerungen oder Ineffizienzen in bestimmten Abteilungen oder Geschäftseinheiten gehäuft auftreten.

Das gesamte berechnete Entgelt des Mitarbeiters in diesem Abrechnungsdatensatz, bevor Abzüge oder Steuern berücksichtigt werden.

Warum das wichtig ist

Liefert den finanziellen Kontext für den Prozess. Damit lassen sich die finanziellen Auswirkungen von Verzögerungen, Nacharbeit oder Ausnahmefällen untersuchen und Cases nach Wert segmentieren.

Letzter Tag des Abrechnungszeitraums, auf den sich dieser Abrechnungsdatensatz bezieht.

Warum das wichtig ist

Ermöglicht die Trendanalyse der Abrechnungsleistung im Zeitverlauf. So lassen sich saisonale Muster erkennen und die Auswirkungen von Prozessverbesserungen von einem Abrechnungszeitraum zum nächsten messen.

Gibt die Kategorie des Abrechnungslaufs an, zum Beispiel reguläre Abrechnung, außerplanmäßiger Lauf oder Bonuszahlung.

Warum das wichtig ist

Unterscheidet zwischen regulärer und außergewöhnlicher Verarbeitung. Die Analyse außerplanmäßiger Läufe hilft, Prozessfehler zu verstehen und kostspielige, nicht standardmäßige Zahlungen zu reduzieren.

Boolesches Kennzeichen, das angibt, ob die Aktivität eine manuelle Änderung, einen manuellen Eingriff oder eine Datenkorrektur umfasste.

Warum das wichtig ist

Misst direkt Reibungsverluste und Ineffizienzen im Prozess. Eine hohe Zahl manueller Korrekturen weist auf mangelhafte Datenqualität, fehlerhafte Automatisierung und erhöhte Compliance-Risiken hin.

Aktivitäten

Prozessschritte, die Sie verfolgen und optimieren sollten

Erfasst die erstmalige Einreichung der Arbeitszeit- und Anwesenheitsdaten eines Mitarbeitenden für einen Abrechnungszeitraum. Dieses Ereignis löst den aktiven Payroll-Zyklus in der Regel aus und wird meist von einem Mitarbeitenden oder der direkten Führungskraft angestoßen.

Warum das wichtig ist

Diese Aktivität ist für die meisten Payroll-Datensätze der Ausgangspunkt. Ihre zeitliche Erfassung ist entscheidend, um die gesamte Payroll-Zykluszeit zu messen und Verzögerungen bei der Datenerfassung zu erkennen.

Erfasst die formelle Freigabe der eingereichten Arbeitszeitdaten eines Mitarbeitenden durch eine Führungskraft oder eine vorgesetzte Person. Dieser wichtige Prüfschritt gibt die erfassten Stunden für die Zahlungsabwicklung frei.

Warum das wichtig ist

Die Freigabe ist ein wichtiger Kontrollschritt. Verzögerungen wirken sich unmittelbar auf den Payroll-Zeitplan aus und können erhebliche Engpässe verursachen. Deshalb ist sie für die Leistungsanalyse besonders relevant.

Die zentrale Berechnungsfunktion des Systems verarbeitet alle Bezüge, Abzüge und Steuern und ermittelt den endgültigen Nettobetrag. Bei dieser maschinellen Aktivität werden Rohdaten in ein auszuzahlendes Ergebnis umgewandelt.

Warum das wichtig ist

Dies ist der Kern des Payroll-Prozesses. Die Dauer und Erfolgsquote zu messen, ist entscheidend, um die Systemleistung und die Auswirkungen der Datenqualität auf die Bearbeitungseffizienz zu beurteilen.

Die abschließende Freigabe der Payroll-Ergebnisse für einen Abrechnungszeitraum durch einen autorisierten Benutzer. Dabei werden die Payroll-Daten in der Regel gesperrt, sodass keine weiteren Änderungen möglich sind und das System die Zahlung veranlassen kann.

Warum das wichtig ist

Dies ist der entscheidende Punkt im Prozess vor der Auszahlung, nach dem keine Änderungen mehr möglich sind. Er markiert das Ende der Berechnungs- und Prüfphase und ist ein wichtiger Meilenstein für die Messung der Termintreue.

Das Datum, an dem die Beträge dem Mitarbeitenden zur Verfügung gestellt oder ein Scheck ausgestellt wird. Damit ist die Zahlungsverpflichtung für den Abrechnungszeitraum finanziell erfüllt.

Warum das wichtig ist

Aus Sicht der Mitarbeitenden ist dies das Endergebnis des Payroll-Prozesses. Das Datum ist entscheidend, um die Pünktlichkeit der Zahlung und den Gesamterfolg des Prozesses zu messen.

Erfasst, wann die digitale Gehaltsabrechnung über ein Self-Service-Portal für den Mitarbeitenden bereitgestellt wird. Damit ist die Mitteilung zur Vergütung abgeschlossen.

Warum das wichtig ist

Der rechtzeitige Zugriff auf Gehaltsabrechnungen ist wichtig für die Zufriedenheit der Mitarbeitenden und für Transparenz. Die Verzögerung zwischen Auszahlung und Veröffentlichung zu analysieren, hilft dabei, die Effizienz der Mitteilungen nach der Auszahlung zu beurteilen.

Erfasst die Übertragung von Payroll-Kosten- und Finanzdaten an das Hauptbuch oder Finanzsystem. Dieses Ereignis markiert den buchhalterischen Abschluss des Payroll-Zyklus.

Warum das wichtig ist

Dies ist der letzte Integrationsschritt. Er stellt sicher, dass die Finanzdaten des Unternehmens die Payroll-Aufwendungen korrekt abbilden. Verzögerungen können den Abschluss der Finanzbuchhaltung verlangsamen und dessen Genauigkeit beeinträchtigen.

Für individuelle Datenempfehlungen wählen Sie Ihren konkreten Prozess aus.

Häufig gestellte Fragen

Wie verbessert Process Mining die Payroll-Abwicklung?

Process Mining analysiert Event Logs aus Ihrem Payroll-System und visualisiert jeden Schritt des Abrechnungszyklus. Es zeigt Engpässe auf, etwa langsame Freigaben oder wiederholte manuelle Anpassungen. So können Sie gezielt einzelne Bereiche optimieren und automatisieren.

Welche Daten aus unserem System benötigen wir für eine Analyse des Payroll-Prozesses?

Sie benötigen Event Logs mit einer eindeutigen Payroll Record ID, den Timestamps der Aktivitäten und den jeweils ausgeführten Aktionen. Dazu verbinden Sie sich in der Regel mit der API Ihres Systems oder exportieren Systemprotokolle, die Statusänderungen von der Einreichung der Arbeitszeiterfassung bis zur Erstellung der abschließenden Banküberweisung enthalten.

Kann Process Mining manuelle Korrekturen und außerplanmäßige Zahlungsläufe reduzieren?

Ja. Process Mining bildet alle Änderungen an einem Payroll-Datensatz ab und ermittelt so die Ursachen für Nacharbeit. Sie sehen, ob Korrekturen auf bestimmte Dateneingaben oder verspätete Eingaben zurückgehen. Darauf aufbauend können Sie gezielte Schulungen oder Automatisierungen einführen und kostspielige außerplanmäßige Anpassungen reduzieren.

Wie lange dauert es in der Regel, bis verwertbare Erkenntnisse vorliegen?

Die meisten Organisationen erhalten innerhalb von zwei bis vier Wochen nach der Datenanbindung eine erste Prozessdarstellung und erkennen die wichtigsten Engpässe. Sobald diese Ausgangsbasis vorliegt, werden konkrete Möglichkeiten sichtbar, manuelle Nacharbeit zu reduzieren und die Erstellung der abschließenden Zahlung zu beschleunigen.

Wie werden sensible Mitarbeiterdaten während der Analyse geschützt?

Zum Schutz der Daten werden sensible Felder wie Sozialversicherungsnummern oder individuelle Vergütungssätze vor der Analyse pseudonymisiert. Process Mining konzentriert sich auf die Timestamps und Statusänderungen des Payroll-Datensatzes, nicht auf persönliche Angaben einzelner Mitarbeitender.

Müssen wir für Process Mining die Konfiguration unseres bestehenden Systems ändern?

Nein. Process Mining liest die Audit-Trails und Protokolle aus, die Ihr Payroll-System bereits erstellt, und greift nicht in den Betrieb ein. Ihr Payroll-Team muss seine Arbeitsweise für den Beginn der Analyse nicht ändern. Auf Grundlage der Ergebnisse können Sie die Konfiguration später bei Bedarf anpassen.

Kann Process Mining bei Compliance- und Audit-Anforderungen helfen?

Process Mining bietet einen vollständigen, transparenten Überblick über alle Aktivitäten eines Payroll-Zyklus und dient damit als digitaler Audit-Trail. Es hilft sicherzustellen, dass alle Audit-Ausnahmen gemäß den Vorgaben bearbeitet werden, und liefert Nachweise für die Compliance bei verschiedenen behördlichen Meldungen.

Wie erkennt Process Mining Engpässe, etwa bei langsamen Freigaben von Arbeitszeiterfassungen?

Das System misst die Zeit zwischen verschiedenen Aktivitäten, zum Beispiel zwischen der Einreichung einer Arbeitszeiterfassung und ihrer abschließenden Freigabe. Wenn bestimmte Abteilungen oder Abrechnungsgruppen häufig Verzögerungen aufweisen, kann das Management eingreifen, Bearbeitungszeiten vereinheitlichen und Workflows in der Organisation vereinfachen.

Lässt sich die Payroll-Abwicklung in Echtzeit überwachen?

Viele Organisationen beginnen mit einer rückblickenden Prüfung vergangener Abrechnungszyklen. Über API-Integrationen können Sie auch eine kontinuierliche Überwachung einrichten. So erhalten Sie Benachrichtigungen, wenn eine Abteilung bei den Bearbeitungszeiten zurückliegt oder vor Abschluss der Payroll ungewöhnlich viele manuelle Eingriffe erforderlich sind.

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