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Verbessern Sie Ihre Lohn- und Gehaltsabrechnung

Ein 6-Schritte-Leitfaden zur Optimierung Ihrer Lohn- und Gehaltsabrechnungsabläufe.
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Verbessern Sie Ihre Lohn- und Gehaltsabrechnung
Herausforderungen (10) Ziele (12) 6-Schritte-Plan Einblicke Resultate Daten FAQs (4)

Gehaltsabrechnung in SAP SuccessFactors Employee Central Payroll optimieren

Unsere Plattform identifiziert verborgene Engpässe und manuelle Nacharbeiten, die Ihre internen Bearbeitungszyklen verlangsamen. Durch die Analyse digitaler Spuren können Sie genau aufdecken, wo Verzögerungen auftreten und welche Schritte sofortige Aufmerksamkeit erfordern. Diese Transparenz ermöglicht es Ihrem Team, Abläufe zu optimieren und eine konsistente Leistung in allen Abteilungen sicherzustellen.

Laden Sie unsere vorkonfigurierte Datenvorlage herunter und gehen Sie häufige Herausforderungen an, um Ihre Effizienz-Ziele zu erreichen. Befolgen Sie unseren Sechs-Schritte-Verbesserungsplan und einsetzen Sie den Leitfaden zur Datenvorlage, um Ihre Abläufe zu optimieren.

Detaillierte Beschreibung anzeigen

Die strategische Bedeutung der Lohn- und Gehaltsabrechnungsoptimierung

Die Lohn- und Gehaltsabrechnung wird oft als standardmäßige Back-Office-Funktion betrachtet, die nur dann größere Aufmerksamkeit erhält, wenn etwas schiefläuft. Doch in einem globalen Umfeld, unterstützt durch SAP SuccessFactors Employee Central Payroll, ist sie ein entscheidender Faktor für das Vertrauen der Mitarbeitenden und die operative Effizienz. Sind die Abrechnungszyklen langsam oder fehlerhaft, gehen die Kosten weit über einen einfachen administrativen Mehraufwand hinaus. Sie riskieren mögliche rechtliche Sanktionen, eine sinkende Mitarbeitermoral sowie hohe Kosten durch manuelle Korrekturen und Off-Cycle Payment Runs. Die Optimierung dieses Prozesses bedeutet mehr als nur Geschwindigkeit; es geht darum, einen leistungsstarken, regelkonformen und planbaren Finanzmotor für Ihre Organisation zu schaffen. Indem Sie sich darauf konzentrieren, die Lohn- und Gehaltsabrechnung zu verbessern, verwandeln Sie eine reaktive Fehlerbehebung in ein proaktives strategisches Management.

Mehr Transparenz durch Process Mining

Process Mining liefert eine digitale Röntgenaufnahme Ihres gesamten Lohn- und Gehaltsabrechnungszyklus. So sehen Sie die tatsächliche Realität Ihrer Abläufe und nicht nur die idealisierte Version eines Handbuchs. Anstatt sich auf Anekdoten zu verlassen, warum bestimmte Abrechnungsgruppen länger brauchen, können Sie den tatsächlichen Data Flow durch SAP SuccessFactors Employee Central Payroll visualisieren. Diese Technologie ermöglicht es Ihnen, jeden Schritt zu sehen – von der Einreichung eines Time Sheets bis zur endgültigen Veröffentlichung der Gehaltsabrechnung. Indem Sie Abweichungen von den Standardabläufen erkennen – beispielsweise, wenn ein Lohnabrechnungsergebnis mehrfach in der Vorschau geprüft wird oder Audit Exceptions manuelle Überprüfungen auslösen – erhalten Sie die notwendige Klarheit für datengestützte Entscheidungen. Diese Transparenz ist entscheidend, um die Durchlaufzeit der Lohn- und Gehaltsabrechnung zu verkürzen, ohne die Data Integrity zu beeinträchtigen.

Gezielte Verbesserungsbereiche in SAP SuccessFactors

Einer der wichtigsten Verbesserungsbereiche ist die Reduzierung manueller Eingriffe und Nacharbeiten. Häufig werden Datenkorrekturzyklen zu einem versteckten Bottleneck, bei dem Lohnbuchhalter vor dem endgültigen Lauf immer wieder Fehler in der Zeiterfassung oder bei den Leistungsabzügen beheben müssen. Process Mining hilft Ihnen, die Grundursachen dieser Korrekturen zu identifizieren, sei es durch spezifische Abteilungen, bestimmte Abrechnungsfrequenzen oder wiederkehrende Probleme bei der Import von Prämiendaten. Ein weiterer Schlüsselbereich ist die Optimierung von Genehmigungs-Workflows. Durch die Analyse der Zeitspanne zwischen der Einreichung eines Time Sheets und dessen Genehmigung können Sie genau lokalisieren, wo Bottlenecks entstehen, und gezielte Schulungen oder Workflow-Anpassungen implementieren, um den Zyklus zu beschleunigen. Dieses Detailniveau stellt sicher, dass Ihre Prozessoptimierungsbemühungen auf die Bereiche mit dem höchsten Potenzial für positive Auswirkungen ausgerichtet sind.

Messbare Ergebnisse für Ihre Organisation

Die Implementierung von Process Mining für Ihre Lohn- und Gehaltsabrechnung führt zu greifbaren, messbaren Vorteilen in verschiedenen Abteilungen. Sie können eine deutliche Reduzierung der gesamten Durchlaufzeit erwarten, wodurch Ihr Payroll-Team SLA Processing Deadlines leichter und stressfreier in den letzten Tagen der Periode einhalten kann. Noch wichtiger ist, dass die Häufigkeit von außerplanmäßigen Zahlungen und manuellen Anpassungen in der Regel sinkt, wenn Sie die durch die Prozessanalyse identifizierten zugrunde liegenden Datenqualitätsprobleme beheben. Dies führt zu geringeren Verarbeitungskosten pro Mitarbeitendem und stellt sicher, dass Ihre Steuererklärungs- und Compliance-Schritte jedes Mal präzise abgeschlossen werden, selbst bei der Komplexität der Lokalisierung für Dutzende von Ländern. Für die Mitarbeitenden bedeutet dies eine zuverlässigere Erfahrung, bei der die Bezahlung korrekt und die Gehaltsabrechnungen jedes Mal pünktlich veröffentlicht werden.

Start Ihrer Optimierungsreise

Ihre Reise zur optimierten Lohn- und Gehaltsabrechnung beginnt mit einem Übergang von der reaktiven Fehlerbehebung zu einem proaktiven Management. Durch die Nutzung der Erkenntnisse aus dem Process Mining innerhalb von SAP SuccessFactors Employee Central Payroll wissen Sie nicht mehr nur, warum Verzögerungen auftreten, sondern auch genau, wie Sie diese beheben können. Der erste Schritt ist die Abbildung Ihrer bestehenden Prozesse im Vergleich zu Ihrem Idealzustand, um die Reibungspunkte zu identifizieren, die Sie daran hindern, höchste Effizienz zu erreichen. Mit einem klaren Überblick über Ihre aktuellen Abläufe können Sie beginnen, schrittweise Änderungen zu implementieren, die zu langfristigem Erfolg und einer wirklich erstklassigen Lohn- und Gehaltsfunktion führen. Diese Transformation spart nicht nur Geld, sondern festigt auch die Lohn- und Gehaltsabteilung als zuverlässigen Partner in der übergeordneten Organisationsstrategie.

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Häufige Probleme & Herausforderungen

Identifizieren Sie, welche Herausforderungen Sie beeinträchtigen.

Manuelle Anpassungen treten nach der anfänglichen Gehaltsabrechnung häufig aufgrund falscher Mitarbeiterdaten oder fehlender Zeiterfassungseinträge auf. Diese Nacharbeit erhöht den Verwaltungsaufwand für Lohnabrechnungsspezialisten und birgt das Risiko von Ungenauigkeiten bei Zahlungen, die zu Unzufriedenheit bei den Mitarbeitern und einem geringeren Vertrauen in das Vergütungssystem führen. ProcessMind analysiert den End-to-End-Fluss in SAP SuccessFactors Employee Central Payroll, um zu identifizieren, wo Datenkorrekturen am häufigsten vorkommen. Durch die Ermittlung der spezifischen Abteilungen oder Lohngruppen, die diese Unterbrechungen verursachen, können Unternehmen gezielte Schulungen oder Automatisierungen implementieren, um den Zyklus zu optimieren.

Späte Approvals für Time Sheets verschieben häufig den Start der Payroll Calculation Phase. Wenn Manager Deadlines verpassen, wird das gesamte Processing Window komprimiert, was Payroll Teams zwingt, Überstunden zu leisten und die Likelihood von Errors während der finalen Stages der Disbursement erhöht, da Spezialisten unter Time Pressure stehen. Mithilfe von Process Mining visualisieren wir den Lag zwischen Time Sheet Submission und Approval über verschiedene Cost Centers hinweg. ProcessMind hebt spezifische Bottlenecks im Approval Workflow hervor, was HR-Führungskräften ermöglicht, strengere Deadlines durchzusetzen und einen planbaren Payroll Schedule aufrechtzuerhalten.

Eine hohe Häufigkeit von Audit Exceptions während der Preview-Phase deutet auf Inkonsistenzen bei der Data Entry oder Berechnungslogik hin. Diese Ausnahmen erfordern manuelle Untersuchungen, die viel Zeit in Anspruch nehmen und die Generierung von Banküberweisungsdateien für ganze Pay Groups verzögern können, was die gesamte Processing Efficiency beeinträchtigt. ProcessMind verfolgt das Auftreten von Audit Flags innerhalb von SAP SuccessFactors Employee Central Payroll, um wiederkehrende Patterns zu identifizieren. Durch die Isolierung der Root Causes dieser Ausnahmen können Unternehmen ihre Validierungsregeln verfeinern und den manuellen Effort zur Finalisierung von Lohn- und Gehaltsdatensätzen reduzieren.

Die Gehaltsabrechnung in über 48 Ländern birgt erhebliche Risiken hinsichtlich der lokalen Steuer-Compliance und der Einreichungsfristen. Abweichungen in der Prozessausführung über verschiedene Steuerhoheitsgebiete können zu versäumten Einreichungen oder falschen Steuerberechnungen führen, was dem Unternehmen kostspielige Strafen und rechtliche Komplikationen einbringt. Wir überwachen die spezifischen Aktivitäten von der Steuerberechnung bis zur endgültigen Einreichung für jede in Ihrer Umgebung unterstützte Gerichtsbarkeit. ProcessMind identifiziert Abweichungen von den standardmäßigen Compliance-Pfaden und stellt sicher, dass jede Gehaltsabrechnung dem korrekten lokalisierten Workflow für ihr spezifisches Steuerhoheitsgebiet folgt.

Der Import und die Validierung von Incentive-Daten bremsen oft den gesamten Gehaltsabrechnungszyklus erheblich aus. Wenn Incentive-Daten spät eingehen oder eine umfassende Bereinigung erfordern, verzögert dies die Berechnung des Bruttogehalts und die nachfolgenden Abzugsphasen, was die Einhaltung der endgültigen Zahlungsfristen beeinträchtigt. ProcessMind bildet die für Incentive-Datenimporte aufgewendete Zeit im Vergleich zu anderen Gehaltsabrechnungsaktivitäten ab. Durch die Identifizierung dieser Verzögerungen können Organisationen ihre Incentive-Systeme besser in SAP SuccessFactors Employee Central Payroll integrieren, um sicherzustellen, dass Daten bereit sind, wenn das Gehaltsabrechnungsfenster öffnet.

Die Abhängigkeit von manuellen Eingriffen zur Erstellung und Übertragung von Banküberweisungsdateien birgt ein hohes Risiko von Zahlungsverzögerungen. Wenn die Übergabe zwischen Gehaltsabrechnungsgenehmigung und Zahlungsausführung nicht reibungslos ist, erhalten Mitarbeiter möglicherweise ihre Vergütung nicht pünktlich, was die Moral beeinträchtigt und möglicherweise gegen lokale Arbeitsgesetze verstößt. Unsere Analyse konzentriert sich auf den Übergang von der Genehmigung des Gehaltsabrechnungsdatensatzes zur Erstellung der Banküberweisungsdatei. ProcessMind erkennt manuelle Pausen oder unnötige Schritte in dieser kritischen Endphase, sodass Teams den Auszahlungsprozess für eine schnellere und zuverlässigere Ausführung automatisieren können.

Hohe Volumes von Off-Cycle Payments deuten in der Regel auf Failures im primären Payroll Run hin, wie fehlende Data oder Calculation Errors. Diese One-Off Requests sind wesentlich teurer in der Bearbeitung und stören den Standard-Workflow der Lohn- und Gehaltsabteilung, was zu einer Resource Strain führt. ProcessMind identifiziert die Häufigkeit und Drivers von Off-Cycle Payments, indem es Payroll Records analysiert, die vom Standard Cycle abweichen. Durch die Behebung der im Hauptabrechnungsprozess gefundenen Root Causes können Organisationen den Bedarf an kostspieligen und zeitaufwändigen Off-Cycle Interventions erheblich reduzieren.

Leistungsabzüge, die in verschiedenen Abteilungen oder für unterschiedliche Mitarbeitertypen inkonsistent angewendet werden, können zu komplexen Brutto-Netto-Berechnungsfehlern führen. Diese Diskrepanzen erfordern oft manuelle Audits zur Lösung, was die Finalisierung der Lohnabrechnungsvorschau verlangsamt und das Risiko von Über- oder Unterzahlungen erhöht. Wir analysieren die Sequenz und Genauigkeit der Abzugsaktivitäten für jeden Lohn- und Gehaltsdatensatz. ProcessMind hebt hervor, wo Leistungsabzüge von Standardrichtlinien abweichen, was eine bessere Konfiguration der Calculation Engine ermöglicht, um eine einheitliche Anwendung der Lohn- und Gehaltsregeln zu gewährleisten.

Wenn einige Lohnabrechnungsspezialisten mit hohen Volumina komplexer Lohngruppen überlastet sind, während andere weniger zu tun haben, entstehen Bearbeitungsengpässe. Dieses Ungleichgewicht führt oft zu überhasteter Arbeit, erhöhten Fehlerraten und verpassten internen Service-Level-Agreements, die die gesamte Abteilung beeinträchtigen. ProcessMind bietet Transparenz über das Volumen der von jedem Spezialisten verarbeiteten Gehaltsabrechnungsdatensätze und die für jede Aktivität benötigte Zeit. Diese Daten ermöglichen es Managern, die Arbeitslast effektiver zu verteilen und sicherzustellen, dass kein einzelner Spezialist zum Engpass für den gesamten Prozesszyklus wird.

Mitarbeitende erwarten, dass ihre Gehaltsabrechnungen sofort nach der Zahlungsausführung zur Transparenz verfügbar sind. Technische Verzögerungen oder Process Gaps zwischen der endgültigen Zahlung und der Veröffentlichung der Gehaltsabrechnung können zu einem erhöhten Anfragevolumen beim HR-Helpdesk führen, was wertvolle Zeit und Supportressourcen beansprucht. Wir verfolgen die Dauer zwischen Zahlungsausführung und Gehaltsabrechnungsveröffentlichung innerhalb von SAP SuccessFactors Employee Central Payroll. ProcessMind identifiziert die spezifischen Steps, die diese Verzögerungen verursachen, und hilft Ihnen, die Kommunikation der Vergütungsdetails an Ihre Belegschaft für eine bessere Mitarbeitererfahrung zu optimieren.

Typische Ziele

Definieren Sie, wie Erfolg aussieht

Die Minimierung von Korrekturen nach der Berechnung stellt sicher, dass die Gehaltsabrechnungszyklen im Zeitplan bleiben und frei von menschlichen Fehlern sind. Durch die Reduzierung des Bedarfs an manuellen Eingriffen können Unternehmen die Verwaltungskosten senken und Zahlungsdiskrepanzen vermeiden, die das Mitarbeitervertrauen und die finanzielle Genauigkeit beeinträchtigen. Dieses Ziel konzentriert sich darauf, einen „First-Time-Right“-Ansatz für die Dateneingabe und -berechnung der Gehaltsabrechnung zu schaffen.

ProcessMind analysiert jeden Schritt innerhalb von SAP SuccessFactors Employee Central Payroll, um die spezifischen Ursachen für Datenüberarbeitungen zu identifizieren. Indem Sie visualisieren, wo Korrekturen am häufigsten auftreten, können Sie gezielte Validierungsregeln und automatisierte Prüfungen implementieren, um Fehler zu stoppen, bevor sie die endgültige Berechnungsphase erreichen, und so den Gesamtdurchsatz Ihrer Gehaltsabrechnungsabteilung erheblich verbessern.

Schnellere Time Sheet Approvals sind entscheidend für die Einhaltung von Lohn- und Gehaltsfristen und die Sicherstellung, dass Prämienzahlungen präzise berechnet werden. Wenn Genehmigungs-Bottlenecks beseitigt sind, kann die gesamte Lohn- und Gehaltsabteilung mit größerer Vorhersehbarkeit und weniger Last-Minute-Eile arbeiten, die zu Fehlern führt. Dieses Ziel zielt darauf ab, den Front-End des Lohn- und Gehaltsabrechnungsprozesses zu optimieren, um mehr Buffer Time für abschließende Audits zu schaffen.

Die Anwendung von Process Mining auf Ihre SAP SuccessFactors Employee Central Payroll-Data ermöglicht es Ihnen, spezifische Abteilungen oder Manager zu identifizieren, die Verzögerungen in der Approval Chain verursachen. Sie können Benchmarks festlegen und Alerts erhalten, wenn Genehmigungen die erwartete Dauer überschreiten, was ein proaktives Management des End-to-End Flow ermöglicht und sicherstellt, dass alle Time Data für den Hauptabrechnungslauf bereit sind.

Die Reduzierung der Anzahl gekennzeichneter Ausnahmen während der Gehaltsabrechnungsvorschauphase verhindert kostspielige Nacharbeit und Zyklusverzögerungen. Ein sauberer Audit-Prozess stellt sicher, dass Compliance-Standards erfüllt werden, ohne dass wiederholte manuelle Überprüfungen durch das Gehaltsabrechnungsteam erforderlich sind. Dieses Ergebnis ist unerlässlich für Organisationen, die mit komplexen Belegschaften oder mehreren Lohngruppen arbeiten, die häufig eine manuelle Aufsicht auslösen.

ProcessMind hebt die genauen Aktivitäten hervor, die Ausnahmen in SAP SuccessFactors Employee Central Payroll auslösen. Durch das Verständnis dieser Muster können Sie Ihre Konfiguration und Geschäftsregeln verfeinern, um sicherzustellen, dass die Mehrheit der Datensätze die Audit-Prüfungen beim ersten Versuch bestehen. Dies reduziert die Arbeitslast Ihrer Audit-Spezialisten und beschleunigt den endgültigen Genehmigungspfad.

Die Standardisierung der Steuererklärung in mehreren Jurisdiktionen ist für globale Organisationen unerlässlich, um Strafen und rechtliche Komplikationen zu vermeiden. Eine konsistente Compliance stellt sicher, dass alle lokalen und regionalen Anforderungen systematisch in der Cloud-Gehaltsabrechnungsumgebung erfüllt werden. Dieses Ziel zielt darauf ab, Abweichungen bei den Steuerverarbeitungsschritten zu eliminieren, um einen zuverlässigeren und auditsicheren Datensatz zu gewährleisten.

ProcessMind bietet volle Transparenz über die Steuerberechnungs- und Einreichungssequenz in verschiedenen Ländern, die in SAP SuccessFactors Employee Central Payroll verwaltet werden. Dies ermöglicht es Ihnen, nicht-standardisierte Pfade oder fehlende Schritte zu identifizieren, die die Compliance gefährden könnten, und so einen weltweit einheitlichen Prozess sicherzustellen, der den spezifischen rechtlichen Anforderungen jeder Jurisdiktion, in der Sie tätig sind, entspricht.

Eine zeitnahe Bearbeitung von Boni, Provisionen und anderen Incentives ist ein wichtiger Treiber für die Mitarbeiterzufriedenheit und -bindung. Die Optimierung des Pfades vom Datenimport zur endgültigen Berechnung ermöglicht es Organisationen, Leistung zu belohnen, ohne den standardmäßigen Gehaltsabrechnungslauf zu verkomplizieren. Dieses Ziel konzentriert sich auf die Reduzierung der Latenz zwischen der Leistungsperiode und der tatsächlichen Auszahlung der Mittel.

Durch die Abbildung des Weges von Incentive-Daten durch SAP SuccessFactors Employee Central Payroll identifiziert ProcessMind Verzögerungen zwischen Datenverfügbarkeit und -verarbeitung. Diese Einsicht hilft Ihnen, das Timing von Importen und Berechnungen zu optimieren, um die gesamte Zykluszeit für variable Vergütungen zu reduzieren und so sicherzustellen, dass Mitarbeiter so schnell wie möglich für ihre Beiträge belohnt werden.

Die Eliminierung manueller Steps im Auszahlungsprozess reduziert das Risiko von Zahlungsverzögerungen und erhöht die operative Sicherheit. Die Automatisierung stellt sicher, dass Banküberweisungsdateien konsistent generiert und ausgeführt werden, was eine zuverlässige Erfahrung für die gesamte Belegschaft bietet. Dieses Ziel zielt auf die letzte Meile des Lohn- und Gehaltsabrechnungsprozesses ab, wo manuelle Bearbeitung oft unnötige Risiken birgt.

ProcessMind verfolgt die Ausführung von Auszahlungs-Activities in SAP SuccessFactors Employee Central Payroll, um manuelle Workarounds oder externe Spreadsheet Dependencies zu identifizieren. Sie können diese Erkenntnisse nutzen, um die manuelle File Handling durch direkte, automatisierte Bankintegrationen zu ersetzen und so sicherzustellen, dass Zahlungen fehlerfrei und pünktlich mit minimalem menschlichen Oversight ausgeführt werden.

Off-Cycle-Zahlungen sind wesentlich teurer in der Abwicklung als reguläre Läufe und weisen oft auf grundlegende Probleme im Standard-Gehaltsabrechnungsfluss hin. Die Reduzierung ihrer Häufigkeit führt zu geringeren Bearbeitungskosten und insgesamt optimierten Gehaltsabrechnungsprozessen. Dieses Ziel besteht darin, so viele Transaktionen wie möglich in das primäre Gehaltsabrechnungsfenster zu konsolidieren, um die Effizienz zu maximieren.

ProcessMind erkennt die Hauptursachen für Off-Cycle-Zahlungen innerhalb von SAP SuccessFactors Employee Central Payroll, wie z.B. späte Einstellungen oder verpasste Datenaktualisierungen. Durch die Behebung dieser Grundursachen durch besseres Timing der Dateneingabe und Prozessdisziplin können Sie mehr Zahlungen in den Standardzyklus verlagern und die Gesamteffizienz Ihrer Gehaltsabrechnungs- und HR-Operationen verbessern.

Die Sicherstellung, dass Leistungsabzüge konsistent über alle Mitarbeitendengruppen hinweg angewendet werden, verhindert finanzielle Diskrepanzen und reduziert den Bedarf an rückwirkenden Anpassungen. Genaue Abzüge sind entscheidend für die Aufrechterhaltung der Integrität sowohl der Lohn- und Gehalts- als auch der Leistungsverwaltung, um sicherzustellen, dass sowohl Arbeitnehmer- als auch Arbeitgeberbeiträge korrekt sind. Dieses Ziel konzentriert sich auf die Alignment über diverse Workforce Segments hinweg.

Durch detaillierte Analyse von SAP SuccessFactors Employee Central Payroll identifiziert ProcessMind Variations in der Anwendung von Abzügen über verschiedene Abteilungen oder Pay Groups hinweg. Diese Transparenz ermöglicht es Ihnen, alle Gruppen an ein einziges, compliant Process Model anzupassen, wodurch die Komplexität der Payroll Configuration reduziert und die Verwaltung von Änderungen an Leistungsplänen vereinfacht wird.

Eine ausgewogene Verteilung der Arbeitslast unter den Lohnbuchhaltern verhindert Überlastung und stellt sicher, dass kein einziger Ausfallpunkt im Prozess besteht. Ein gut eingespieltes Team kann Volumen Peaks effektiver bewältigen und selbst in komplexen Jahresendzyklen hohe Genauigkeitsstandards aufrechterhalten. Dieses Ziel zielt darauf ab, die interne Effizienz und Gesundheit der Lohn- und Gehaltsabteilung zu verbessern.

ProcessMind visualisiert die Workload Distribution über die Spezialisten innerhalb von SAP SuccessFactors Employee Central Payroll. Durch die Analyse von Processing Times und Volume per User können Sie Resources neu zuweisen, um Bottlenecks zu beheben und sicherzustellen, dass SLAs über alle Pay Groups hinweg eingehalten werden, wodurch eine widerstandsfähigere und effizientere Lohn- und Gehaltsorganisation geschaffen wird.

Die sofortige Bereitstellung von Gehaltsabrechnungen nach der Payment Execution verbessert die Employee Experience und reduziert Anfragen an den HR-Helpdesk. Zeitnaher Access zu Compensation Details ist eine fundamentale Expectation der modernen Workforce und spiegelt die Professionalism der Payroll Function wider. Dieses Goal konzentriert sich auf das sichtbare Output des Payroll Cycle.

ProcessMind identifiziert den Gap zwischen Payment Execution und Pay Slip Publication in SAP SuccessFactors Employee Central Payroll. Durch die Streamlining der finalen Steps des Payroll Cycle und die Beseitigung manueller Release Gates können Sie sicherstellen, dass Mitarbeitende ihre digitalen Records ohne unnötige Delays erhalten, wodurch Transparency und Employee Trust verbessert werden.

Die Senkung der Kosten pro Lohn- und Gehaltsdatensatz ist ein primäres Objective für Organisationen, die die operative Effizienz verbessern möchten. Durch die Eliminierung von Waste, die Reduzierung von Nacharbeiten und die Maximierung der Automatisierung kann das Business Resources für strategischere HR-Initiatives umverteilen. Dieses Goal liefert eine klare finanzielle Metric für den Success Ihrer Process Mining Efforts.

ProcessMind berechnet den Cost Impact von Ineffizienzen wie manuellen Korrekturen und Off-Cycle Runs innerhalb von SAP SuccessFactors Employee Central Payroll. Diese Data ermöglicht es Ihnen, die wirkungsvollsten Verbesserungen zu priorisieren, um die Total Cost of Ownership für Ihre Payroll Function zu senken und gleichzeitig hohe Service Levels aufrechtzuerhalten.

Die Einhaltung von Service-Level-Agreements (SLAs) für Gehaltsabrechnungsfristen ist nicht verhandelbar, um das Vertrauen der Mitarbeiter und die betriebliche Stabilität zu gewährleisten. Eine konsistente SLA-Compliance zeigt einen ausgereiften und zuverlässigen Gehaltsabrechnungsprozess, der mit dem Wachstum des Unternehmens skalierbar ist. Dieses Ziel konzentriert sich auf die absolute Zuverlässigkeit des Zahlungsplans.

ProcessMind überwacht jede Gehaltsabrechnung anhand definierter Fristen in SAP SuccessFactors Employee Central Payroll. Die Echtzeit-Sichtbarkeit des Zyklusstatus ermöglicht es Ihnen, einzugreifen, bevor eine Frist versäumt wird, und stellt sicher, dass jeder Mitarbeiter pünktlich bezahlt wird, unabhängig von der Komplexität oder dem Volumen der jeweiligen Abrechnung.

Der 6-Schritte-Verbesserungspfad für die Gehaltsabrechnungsbearbeitung

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Exportieren Sie Ihre Daten
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Laden Sie Ihren Datensatz hoch
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Prozess analysieren
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Verbesserungen umsetzen
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Überwachen Sie Ihren Prozess
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Was ist zu tun

Greifen Sie auf die standardisierte Excel-Template zu, die für SuccessFactors Payroll Data Structures und Formatting Requirements entwickelt wurde.

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Bedeutung

Die Verwendung einer vordefinierten Vorlage stellt sicher, dass alle obligatorischen Gehaltsabrechnungsfelder, von Timestamps bis zu Lohngruppen, für die Analyse korrekt erfasst werden.

Erwartetes Ergebnis

Eine gebrauchsfertige Datenerfassungsvorlage, kompatibel mit der ProcessMind-Plattform.

IHRE LOHNABRECHNUNGSEINBLICKE

Meistern Sie Ihren SAP SuccessFactors Gehaltsabrechnungsprozess

ProcessMind bietet eine transparente Sicht auf Ihren Gehaltsabrechnungszyklus und ermöglicht es Ihnen, jede manuelle Korrektur und Genehmigungsverzögerung in Echtzeit zu sehen. Sie erhalten die nötige Klarheit, um Zyklen zu optimieren und die globale Compliance in allen Einheiten sicherzustellen.
  • Den End-to-End-Gehaltsabrechnungszyklus visualisieren
  • Manuelle Datenkorrektur-Hotspots identifizieren
  • Verborgene Genehmigungszyklus-Engpässe aufdecken
  • Compliance- und Zykluszeitmetriken verfolgen
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
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Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

BEWIESENE ERGEBNISSE

Optimierung der Effizienz und Genauigkeit der Gehaltsabrechnung

Organisationen, die Process Mining für SAP SuccessFactors Employee Central Payroll nutzen, entdecken konsequent verborgene Ineffizienzen in ihren Gehaltsabrechnungszyklen. Diese Metriken veranschaulichen das Potenzial zur Optimierung von Abläufen und zur Sicherstellung, dass jede Gehaltsabrechnung präzise verarbeitet wird.

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Weniger manuelle Nacharbeit

Reduzierung der Korrekturschritte

Indem genau ermittelt wird, wo Datenkorrekturen in SAP SuccessFactors auftreten, können Teams die Root Causes für Nacharbeiten eliminieren und die gesamten Processing Costs senken.
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Schnellere Freigabezyklen

Geschwindigkeit der Zeiterfassungsgenehmigung

Die Optimierung des Zeitunterschieds zwischen Einreichung und Genehmigung ermöglicht vorhersehbarere Gehaltsabrechnungspläne und reduziert Last-Minute-Stress.
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Reduzierte Audit-Ausnahmen

Rückgang der markierten Fehler

Systemische Issues in der Calculation Logic frühzeitig identifizieren, um die Frequency von Audit Flags erheblich zu verringern und die Regulatory Compliance aufrechtzuerhalten.
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Verbesserte Gehaltsauszahlung

Reduzierung der Veröffentlichungsverzögerung

Die Reduzierung der Verzögerung zwischen Zahlungsausführung und Dokumentenveröffentlichung verbessert die digitale Erfahrung für alle Mitarbeiter im gesamten Unternehmen.
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Geringeres `Off-Cycle Volume`

Reduzierung der Notfallläufe

Minimieren Sie den Bedarf an kostspieligen Off-Cycle-Läufen, indem Sie die Datenqualität und die Einreichungsfristen innerhalb des primären Gehaltsabrechnungszeitfensters verbessern.
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Banküberweisungsautomatisierung

Zunahme Touchless Steps

Erreichen Sie hohe Raten der Zahlungsautomatisierung durch die Eliminierung manueller Verifizierungsschritte nach der Generierung der Banküberweisungsdatei im System.

Die Ergebnisse hängen von Prozesskomplexität und Datenqualität ab. Die Angaben zeigen typische Verbesserungen aus realen Implementierungen.

Empfohlene Daten

Beginnen Sie Ihre Optimierungsreise mit diesen Kernattributen und -aktivitäten.
Neu bei Event-Logs? Erfahren Sie wie Sie ein Process-Mining-Event-Log erstellen.

Attribute

Wichtige Datenpunkte für die Analyse erfassen

Der eindeutige Identifikator, der Mitarbeiter und Abrechnungsperiode kombiniert.

Bedeutung

Es dient als Case ID, die alle relevanten Events gruppiert, um den End-to-End Process Path für jede ausgestellte Gehaltszahlung zu rekonstruieren.

Die spezifische Aufgabe oder das Ereignis, das im Gehaltsabrechnungsprozess auftritt.

Bedeutung

Es definiert die Nodes im Process Graph, enabling die Visualisierung von Process Flows, Schleifen und Varianten.

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

Bedeutung

Es ermöglicht die Berechnung der Dauer zwischen Events, was entscheidend ist für die Identifizierung von Performance Bottlenecks und SLA Breaches.

Definiert die spezifische Lohn- und Gehaltsgruppe, zu der ein Mitarbeitender gehört.

Bedeutung

Es ermöglicht den Vergleich der Payroll Cycle Performance über verschiedene Gruppen hinweg (z.B. Stundenlöhner vs. Festangestellte).

Klassifizierung des Mitarbeitenden (z.B. Festangestellter, Auftragnehmer).

Bedeutung

Es hilft zu identifizieren, ob Prozessabweichungen oder Verzögerungen spezifisch für bestimmte Beschäftigungskategorien sind.

Die spezifische Periodennummer innerhalb des Geschäftsjahres.

Bedeutung

Es ermöglicht Trend Analysis und die Identifizierung saisonaler Bottlenecks zu bestimmten Jahreszeiten.

Gibt an, ob der Run regulär oder Off-Cycle ist.

Bedeutung

Es ist entscheidend für die Messung des Off-Cycle Payment Ratio KPI und die Zielsetzung zur Reduzierung nicht-standardmäßiger Processing.

Das für den Datensatz berechnete Bruttogehalt.

Bedeutung

Es ermöglicht die Analyse des Prozessverhaltens basierend auf dem Zahlungswert (z.B. dauern größere Zahlungen länger in der Genehmigung?).

Die Benutzer-ID oder der Name der Person, die den Datensatz verarbeitet.

Bedeutung

Es ist wesentlich für die Workload Balancing und die Identifizierung menschlicher Bottlenecks im Prozess.

Die Kostenstelle, die dem Mitarbeiter zugeordnet ist.

Bedeutung

Es ermöglicht ein organisatorisches Drill-down, um spezifische Abteilungen zu identifizieren, die Verzögerungen oder Nacharbeiten verursachen.

Flag, das anzeigt, ob die Aktivität von einem Systembenutzer durchgeführt wurde.

Bedeutung

Es hilft, Automation Rates zu messen und Opportunities zur Reduzierung des manuellen Effort zu identifizieren.

Aktivitäten

Prozessschritte zur Verfolgung und Optimierung

Das Ereignis, bei dem ein Mitarbeiter oder Manager Zeitdaten für die Abrechnungsperiode einreicht. Dies wird aus den Workflow-Anfrageprotokollen im Employee Central Modul, das mit ECP verknüpft ist, erfasst.

Bedeutung

Markiert den Beginn der Datensammelphase. Verzögerungen hier wirken sich kaskadenförmig aus und führen zu einer Komprimierung des Gehaltsabrechnungszeitfensters.

Die formelle Genehmigung von Zeitdaten durch einen Manager oder Administrator. Diese Statusänderung validiert die Daten für die Übertragung an die Gehaltsabrechnungs-Engine.

Bedeutung

Berechnet den Time Sheet Approval Lead Time KPI. Bottlenecks hier weisen auf Verzögerungen durch das Management oder komplexe Genehmigungshierarchien hin.

Die Erstellung einer Gehaltsabrechnungsprozessinstanz innerhalb des Payroll Control Centers (PCC). Dies markiert den offiziellen Beginn des Gehaltsabrechnungszyklus für ein spezifisches Gehaltsabrechnungsgebiet.

Bedeutung

Legt die Basis für die gesamte End-to-End-Dauer des Gehaltsabrechnungszyklus fest. Es definiert den Umfang der zu verarbeitenden Mitarbeiter.

Ein Test Run des Lohn- und Gehaltsabrechnungs-Drivers zur Identifizierung von Fehlern, ohne die Ergebnisse in der Datenbank zu speichern. Dies ist ein wichtiger Step in der PCC-Validierungsphase.

Bedeutung

Wesentlich für die Berechnung der First-Pass Calculation Rate. Wiederholte Simulations deuten auf Data Quality Issues hin.

Die erfolgreiche Ausführung der Brutto-Gehaltsabrechnungsschema-Berechnung. Bei der Standardverarbeitung erfolgt dies, wenn der Gehaltsabrechnungs-Treiber in den PCL2-Cluster schreibt.

Bedeutung

Ein wichtiger Meilenstein, der anzeigt, dass Zeit- und Tarifsdaten erfolgreich kombiniert wurden. Verzögerungen hier wirken sich auf die Brutto-Netto-Verarbeitungseffizienz aus.

Die formelle Freigabe der Gehaltsabrechnungsergebnisse für einen Mitarbeiter oder eine Lohngruppe. Dies geschieht im PCC-Schritt „Monitoring“ oder „Sign Off“.

Bedeutung

Markiert das Ende der Berechnungs-/Validierungsphase und die Freigabe zur Zahlung. Entscheidend für die Analyse des Spezialistendurchsatzes.

Die Erstellung der vorläufigen Datenträgeraustauschdatei (Pre-DTA) oder der endgültigen DTA-Datei. Dies erstellt die Zahlungsanweisungen für die Bank.

Bedeutung

Verfolgt den Bank Transfer Automation Monitor. Fehlgeschlagene Dateigenerierungen sind kritische Prozessstopps.

Die Finalisierung des Zahlungsprozesses, oft durch die Bank oder den Abschluss des F110-Zahllaufs bestätigt.

Bedeutung

Der primäre End-Timestamp für die SLA-Compliance-Rate. Bestimmt, ob der Mitarbeiter pünktlich bezahlt wurde.

Die Generierung von Steuerreporterdateien (z.B. PU19 in den USA) oder die Übertragung an einen Drittanbieter für Steuererklärungen.

Bedeutung

Sorgt für regulatorische Compliance. Verfolgt den letzten Compliance Step in der Sequenz.

FAQs

Häufig gestellte Fragen

Process Mining nutzt Event Logs aus SuccessFactors, um den tatsächlichen End-to-End-Gehaltsabrechnungsfluss abzubilden und genau zu zeigen, wo Verzögerungen und manuelle Umgehungen auftreten. Durch die Visualisierung des gesamten Prozesses können Teams genau feststellen, warum bestimmte Gehaltsabrechnungsdatensätze Off-Cycle-Korrekturen oder manuelle Anpassungen erfordern, bevor der Lauf abgeschlossen wird.

Daten werden typischerweise über Standard-APIs oder mittels OData Services aus SAP SuccessFactors extrahiert, um Change Logs und Status History aus dem Payroll Record abzurufen. Diese Data Points liefern die Timestamps und Activity Labels, die zur Rekonstruktion der Process Timeline erforderlich sind, ohne die zentrale Payroll Engine zu stören.

Ja, die Technologie identifiziert Muster in Datensätzen, die konsequent Nachberechnungskorrekturen erfordern, oft zurückzuführen auf Stammdatenfehler oder späte Zeiterfassungsgenehmigungen. Diese Transparenz ermöglicht es Lohnabrechnungsmanagern, Ursachen vorgelagert anzugehen und eine signifikante Reduzierung des Volumens manueller Eingriffe anzustreben.

Es bietet einen vollständigen digitalen Audit Trail jeder Payroll Action, der Abweichungen von Standard Operating Procedures oder Jurisdictional Requirements hervorhebt. Diese Transparenz erleichtert die Verifycation, dass Tax Filings konsistent sind und alle Audit Exceptions gemäß den dokumentierten Protocols behandelt werden.

Erste Erkenntnisse sind in der Regel innerhalb von vier bis sechs Wochen verfügbar, sobald die Data Connection zu SAP SuccessFactors hergestellt ist. Dieser Zeitrahmen umfasst Data Cleaning, Process Mapping und die Identifizierung der kritischsten Bottlenecks, die den Payroll Cycle beeinflussen.

Sensible Felder wie Gehaltsbeträge oder persönliche Identifikatoren werden typischerweise während der Datenextraktionsphase anonymisiert oder ausgeschlossen. Der Fokus von Process Mining liegt auf den Zeitstempeln und Statusänderungen des Gehaltsabrechnungsdatensatzes und nicht auf den vertraulichen Finanzdaten selbst.

Durch die Analyse des Volumens und der Komplexität der von verschiedenen Teams bearbeiteten Datensätze identifiziert das System ungleichmäßige Workloads und Processing Peaks. Diese Informationen helfen Managern, Aufgaben effektiver umzuverteilen, um Burnout zu vermeiden und die rechtzeitige Verfügbarkeit von Gehaltsabrechnungen für alle Mitarbeitenden sicherzustellen.

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