Ihre Lohn- und Gehaltsabrechnung verbessern

Ein 6-Schritte-Leitfaden zur Optimierung der Workday Lohn- und Gehaltsabrechnung
Ihre Lohn- und Gehaltsabrechnung verbessern

Workday Payroll: Lohnabrechnung für Genauigkeit optimieren

Unsere Plattform identifiziert verborgene Bottlenecks, die manuelle Nacharbeit und Zahlungsverzögerungen verursachen. Durch die Analyse Ihrer Workflows sehen Sie, wo Prozesse stagnieren oder von Standardabläufen abweichen. Diese Transparenz hilft Ihrem Team, Fehler zu beheben und die Gesamteffizienz zu steigern.

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 Notwendigkeit der Optimierung der Lohn- und Gehaltsabrechnung

Die Lohn- und Gehaltsabrechnung ist das Herzstück jedes Unternehmens, gleichzeitig aber eine der operativ aufwendigsten und risikoreichsten Funktionen. Im Workday Payroll-Umfeld nimmt die Komplexität mit der Hinzunahme unterschiedlicher Gehaltsgruppen, vielfältiger Steuerjurisdiktionen und verschiedener Beschäftigungsarten zu. Ineffiziente Abläufe in der Lohn- und Gehaltsabrechnung führen nicht nur zu administrativem Mehraufwand, sondern wirken sich direkt auf das Vertrauen der Mitarbeiter und die Unternehmens-Compliance aus. Treten Fehler auf, sind die Korrekturkosten oft wesentlich höher als die Kosten der ursprünglichen Transaktion, da manuelle Eingriffe zum Rückgängigmachen und erneuten Ausstellen von Zahlungen erforderlich sind. Die Optimierung dieses Prozesses bedeutet, von einem reaktiven Zustand, in dem Fehler nach Meldung behoben werden, zu einem proaktiven Zustand überzugehen, in dem der Systemablauf auf erstmalige Richtigkeit und Effizienz ausgelegt ist.

Wie Process Mining die Transparenz der Lohn- und Gehaltsabrechnung verändert

Process Mining fungiert als kontinuierliche Auditschicht über Ihrer Workday-Umgebung. Während Workday hervorragende Berichte über den aktuellen Status der Entgeltabrechnung liefert, ermöglicht Process Mining Ihnen, die Bewegungen zwischen diesen Status zu verfolgen. Sie können den tatsächlichen Weg eines Lohnbuchungsdatensatzes visualisieren, von der Einreichung eines Arbeitszeitnachweises bis zur finalen Steuererklärung. Diese Transparenz deckt versteckte Prozesse auf, die Standardberichte oft übersehen, wie das häufige Hin und Her zwischen Managern und Mitarbeitern bei der Zeiterfassungsgenehmigung oder manuelle Datenkorrekturen, die kurz vor der finalen Berechnung stattfinden. Durch die Abbildung dieser digitalen Spuren erhalten Sie eine objektive Sicht darauf, wo der Prozess von der Standardarbeitsanweisung abweicht und wo Engpässe die Durchlaufzeit verlangsamen. Diese Transparenz ist entscheidend, um die wahren Kosten jedes Abrechnungszyklus zu verstehen und systemische Schwachstellen zu identifizieren.

Zentrale Optimierungsbereiche im Abrechnungszyklus

Einer der primären Bereiche für die Prozessoptimierung ist die Reduzierung der Durchlaufzeit in der Vorkalkulationsphase. Viele Unternehmen kämpfen mit verspäteten Zeiterfassungen und langsamen Genehmigungsketten, die das eigentliche Zeitfenster für die Lohn- und Gehaltsabrechnung auf wenige Tage komprimieren. Process Mining identifiziert, welche Abteilungen oder Manager diese Engpässe konstant verursachen, was gezielte Schulungen oder Prozessneugestaltungen ermöglicht. Ein weiterer kritischer Bereich ist das Management von Audit-Ausnahmen. Wenn Ihr Workday-System häufig Datensätze zur manuellen Überprüfung kennzeichnet, kann Process Mining Ihnen helfen zu bestimmen, ob diese Kennzeichnungen auf systemische Datenprobleme oder einzigartige Sonderfälle zurückzuführen sind. Die Reduzierung dieser Kontaktpunkte, an denen ein Mensch eingreifen muss, ist entscheidend, um den Lohn- und Gehaltsabrechnungsbetrieb ohne Erhöhung des Personalbestands zu skalieren. Darüber hinaus kann die Ermittlung der Grundursache für häufige Incentive-Datenimporte oder -Anpassungen Berechnungsfehler verhindern, bevor sie auftreten, und so sicherstellen, dass die Brutto-Netto-Berechnung auf Anhieb korrekt ist.

Messbare Ergebnisse und Effizienzsteigerungen erzielen

Wenn Sie Process Mining auf Ihre Workday Payroll-Daten anwenden, zeigen sich die Vorteile in mehreren Hauptbereichen, darunter Geschwindigkeit, Genauigkeit und Compliance. Durch die Straffung des Weges von der Datenerfassung bis zur Auszahlung können Sie die gesamte Durchlaufzeit erheblich reduzieren, Ihrem Team mehr Spielraum für komplexe Compliance-Überprüfungen verschaffen und den Stress enger Fristen mindern. Die Genauigkeit verbessert sich, da Sie die Grundursachen manueller Anpassungen beseitigen, was zu weniger außerplanmäßigen Prüfungen und geringeren Bankgebühren führt. Aus Compliance-Sicht bietet eine klare Abbildung jeder Aktion, die an einem Lohnbuchungsdatensatz vorgenommen wurde, einen unbestreitbaren Audit-Trail. Dies stellt sicher, dass jede Abzug, jede Steuerberechnung und jede Zahlung den spezifischen gesetzlichen Anforderungen der Gerichtsbarkeiten entspricht, in denen Sie tätig sind. Letztendlich führen diese Verbesserungen zu einer höheren Mitarbeiterzufriedenheit aufgrund der Konsistenz und Zuverlässigkeit ihrer Vergütung.

Erste Schritte zur Optimierung der Lohn- und Gehaltsabrechnung

Die Verbesserung Ihres Lohn- und Gehaltsabrechnungsprozesses ist kein einmaliges Projekt, sondern eine Reise der kontinuierlichen Verfeinerung. Beginnen Sie damit, Ihre Workday-Daten zu nutzen, um den aktuellen Zustand Ihrer Lohn- und Gehaltsabrechnungszyklen über verschiedene Länder oder Gehaltsgruppen hinweg zu visualisieren. Vergleichen Sie die leistungsstärksten Gruppen mit denen, die häufig Verzögerungen oder hohe Fehlerraten aufweisen. Indem Sie sich zunächst auf die wichtigsten Engpässe konzentrieren, können Sie schnelle Effizienzgewinne erzielen, die Impulse für umfassendere Prozessverbesserungen geben. Ob Sie manuelle Arbeit reduzieren oder einfach nur sicherstellen möchten, dass jeder Mitarbeiter pünktlich und korrekt bezahlt wird, Process Mining bietet Ihnen den Fahrplan, den Sie benötigen, um Ihre Lohn- und Gehaltsabrechnungsabläufe in einen strategischen Wert zu verwandeln. Indem Sie der untenstehenden Anleitung folgen und die bereitgestellten Templates verwenden, können Sie noch heute Optimierungsmöglichkeiten in Ihrem Lohn- und Gehaltsabrechnungs-Workflow identifizieren.

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Häufige Probleme & Herausforderungen

Identifizieren Sie, welche Herausforderungen Sie beeinträchtigen.

Wenn Manager Fristen für die Genehmigung von Zeittabellen verpassen, verlangsamt sich der gesamte Lohnabrechnungszyklus. Dies führt zu einem Engpass während der Berechnungsphase, erhöht die Wahrscheinlichkeit von Fehlern und zwingt Lohnabrechnungsspezialisten zu Überstunden, um strenge Bankfristen einzuhalten, während die Data Quality beeinträchtigt wird.

ProcessMind visualisiert den Flow jedes Lohnabrechnungsdatensatzes, um genau zu identifizieren, welche Abteilungen oder Manager den Prozess durchweg aufhalten. Indem Sie diese Bottlenecks in Workday Payroll identifizieren, können Sie gezielte Erinnerungen implementieren und die Genehmigungskette optimieren, um pünktliche Auszahlungen in der gesamten Organisation sicherzustellen.

Das Eintreten in die Gehaltsabrechnungsvorschauphase, nur um Fehler festzustellen, erfordert sofortige manuelle Intervention und Neuberechnung. Diese häufigen Korrekturen verbrauchen wertvolle administrative Zeit und deuten auf zugrunde liegende Probleme mit der Datenintegrität oder der Genauigkeit der Ersterfassung hin, die automatisiert oder standardisiert werden könnten.

Mit Process Mining verfolgen wir jede Instanz einer 'Data Correction Performed'-Aktivität nach den anfänglichen Berechnungen. Dies ermöglicht Ihnen zu sehen, welche Pay Groups die meiste manuelle Arbeit innerhalb von Workday Payroll erfordern, und hilft Ihnen, die Grundursache von Datenungenauigkeiten an der Quelle zu beheben, anstatt sie im letzten Moment zu korrigieren.

Das mehrfache Ausführen der Lohnabrechnungsergebnis-Vorschau für einen einzelnen Zyklus ist ein Zeichen für Process Inefficiency. Jede Iteration nimmt erhebliche Bearbeitungszeit in Anspruch und verzögert die Finalisierung der Abrechnungsperiode, oft aufgrund mangelnden Vertrauens in die Initialdaten oder wiederkehrender kleinerer Anpassungen.

ProcessMind identifiziert die Häufigkeit von Vorschauzyklen über verschiedene Pay Groups hinweg. Indem Sie aufdecken, warum bestimmte Datensätze drei oder vier Vorschauen in Workday Payroll erfordern, können Sie Datenvalidierungsschritte standardisieren und die in der Berechnungsphase verbrachte Zeit erheblich reduzieren, wodurch der gesamte Cycle beschleunigt wird.

Wenn ein großer Prozentsatz von Datensätzen für Audit Exceptions markiert wird, wird das Lohnabrechnungsteam mit manuellen Überprüfungen überfordert. Dies schafft einen Backlog, der die finale Banküberweisungs-Deadline gefährdet und die operativen Kosten pro Lohnabrechnungslauf aufgrund übermäßiger Prüfung von risikoarmen Posten erhöht.

Unsere Analyse bildet den Pfad jeder Activity „Audit Exception Flagged“ innerhalb von Workday Payroll ab. Sie können sehen, welche spezifischen Lohnabrechnungsregeln die meisten Flags auslösen, was es Ihnen ermöglicht, Ihre Konfiguration zu verfeinern und Ihre Audit-Anstrengungen auf High-Risk Cases zu konzentrieren, anstatt auf Routineaufgaben, die die endgültige Genauigkeit nicht beeinflussen.

Die Bearbeitungszeiten für die Lohn- und Gehaltsabrechnung variieren oft erheblich zwischen verschiedenen Steuerregionen und Ländern. Diese Inkonsistenzen erschweren die Verwaltung globaler Operationen und führen zu ungleichen Mitarbeitererfahrungen je nach Standort, wobei einige Teams Tage früher fertig sind als andere.

ProcessMind vergleicht die Process Performance über verschiedene Steuerregionen und Mitarbeitertypen hinweg. Indem Sie identifizieren, warum bestimmte Regionen in Workday Payroll durchweg länger brauchen, können Sie Workflows harmonisieren und Best Practices von Ihren effizientesten Standorten anwenden, um die Leistung weltweit zu verbessern.

Fehler oder Verzögerungen bei der Anwendung von Leistungsabzügen führen oft zu inkorrektem Nettoentgelt und frustrierten Mitarbeitern. Diese Probleme resultieren häufig aus einer schlechten Synchronisation zwischen HCM-Daten und dem Payroll-Modul, was Last-Minute-Korrekturen erforderlich macht, die den Arbeitsfluss der gesamten Lohn- und Gehaltsabteilung stören.

Wir verfolgen den Weg von Payroll Records von der Leistungsbeantragung bis zur endgültigen Berechnung. ProcessMind hebt hervor, wo diese Schritte in Workday Payroll fehlschlagen, und ermöglicht es Ihnen, sicherzustellen, dass Abzüge jedes Mal präzise und automatisch angewendet werden, ohne dass manuelle Überschreibungen erforderlich sind.

Der Import von Incentive- und Bonusdaten aus externen Systemen führt oft zu Formatierungsfehlern, die den Gehaltslauf blockieren. Spezialisten müssen die Daten dann manuell bereinigen, was eine große Quelle von Prozessreibung und potenziellen Fehlern ist, die zu Über- oder Unterzahlungen führen könnten.

ProcessMind erfasst jede Instanz von importierten Incentive-Daten und nachfolgende Korrekturen. Durch die Analyse dieser Muster in Workday Payroll können Sie die spezifischen Systeme oder Datenformate identifizieren, die die größten Probleme verursachen, und den Validierungsprozess automatisieren, um sauberere Dateneingaben zu gewährleisten.

Das Verpassen der SLA Processing Deadline für die Generierung von Banküberweisungsdateien kann zu verspäteten Zahlungen an Mitarbeiter und potenziellen rechtlichen Strafen führen. Dies geschieht in der Regel, wenn sich vorgelagerte Verzögerungen akkumulieren und keinen Puffer für die letzten Ausführungsschritte lassen, die zur Bewegung von Geldern erforderlich sind.

Durch das Monitoring des gesamten End-to-End-Flows identifiziert ProcessMind die genauen Momente, in denen der Zeitplan ins Rutschen gerät. Diese Transparenz in Workday Payroll ermöglicht es Ihnen, früher im Zyklus einzugreifen und sicherzustellen, dass die finale Zahlungsdatei immer pünktlich generiert und übermittelt wird, um finanziellen Verpflichtungen nachzukommen.

Unerwartete Abweichungen während der Brutto-zu-Netto-Berechnungsphase erfordern oft Deep-Dive Investigations, die den gesamten Prozess zum Stillstand bringen. Diese Unsicherheit erhöht den administrativen Aufwand und verlangsamt die Veröffentlichungszeit der Gehaltsabrechnungen, was sowohl beim Lohnabrechnungsteam als auch bei den Mitarbeitern Ängste auslöst.

Unsere Plattform analysiert die Zeit, die zwischen der Berechnung des Bruttogehalts und der Anwendung der Steuern verbracht wird. Indem Sie genau bestimmen, welche Steuerregionen oder Pay Groups die meisten Verzögerungen in Workday Payroll verursachen, können Sie die Berechnungs-Engine optimieren und den Throughput Ihrer Lohnabrechnungsläufe verbessern.

Der Lohnabrechnungsprozess endet nicht mit der Zahlung; doch Aufgaben nach der Zahlung, wie die Steuererklärung, ziehen sich oft tagelang hin. Dieser verzögerte Abschluss führt zu mangelnder Transparenz über die gesamten Arbeitskosten und erschwert die Finanzberichterstattung für die Periode, was zu Reibungen mit der Buchhaltungsabteilung führt.

ProcessMind verfolgt die Nachzahlungsphasen des Lohnabrechnungsdatensatzes, einschließlich Steuererklärung und Abstimmung. Indem Sie Bottlenecks in diesen letzten Phasen innerhalb von Workday Payroll identifizieren, können Sie einen saubereren Abschluss und einen schnelleren Übergang zum nächsten Pay Cycle sicherstellen, während die volle Compliance gewahrt bleibt.

Typische Ziele

Definieren Sie, wie Erfolg aussieht

Die schnelle Genehmigung von Zeiterfassungsdaten ist entscheidend für die Einhaltung des Lohnabrechnungsplans. Wenn Manager Genehmigungen verzögern, gerät das Lohnabrechnungsteam unter hohen Druck, was das Risiko von Fehlern und verspäteten Zahlungen erhöht. Eine Verbesserung dieser Geschwindigkeit gewährleistet einen reibungsloseren Übergang von der Zeiterfassung zur Berechnung.

ProcessMind visualisiert den genauen Pfad jeder Zeittabelle in Workday Payroll und identifiziert spezifische Abteilungen oder Manager, die Verzögerungen verursachen. Indem Sie diese Reibungspunkte erkennen, können Sie automatisierte Erinnerungen oder Eskalationspfade implementieren, um Genehmigungsverzögerungen um 30 % oder mehr zu reduzieren.

Manuelle Anpassungen nach Beginn des Lohn- und Gehaltsabrechnungszyklus sind kostspielig und fehleranfällig. Diese Korrekturen resultieren oft aus schlechter Datenqualität an der Quelle oder Missverständnissen lokaler Richtlinien. Die Eliminierung dieser manuellen Eingriffe erhöht die Zuverlässigkeit des gesamten Zahlungsprozesses und reduziert die Überlastung der Mitarbeiter.

Durch den Einsatz von Process Mining auf Ihre Workday Payroll-Daten können Sie die Grundursachen für Nacharbeit nachvollziehen. Sie sehen, wo und warum Datenkorrekturen durchgeführt werden, was es Ihnen ermöglicht, die zugrunde liegenden Datenprobleme zu beheben und manuelle Eingriffe um bis zu 40% zu reduzieren.

Das wiederholte Ausführen von Lohnabrechnungsvorschauen zur Fehlerbehebung verbraucht erhebliche Zeit und Systemressourcen. Eine hohe Anzahl von Iterationen deutet darauf hin, dass die Initialdaten häufig ungenau sind. Die Reduzierung dieser Zyklen ermöglicht es dem Lohnabrechnungsteam, sich auf strategische Aufgaben statt auf ständige Neuberechnungen zu konzentrieren.

ProcessMind verfolgt die Anzahl der Vorschau-Iterationen pro Zahlungs-Gruppe. Durch die Analyse der Abweichungen zwischen den einzelnen Läufen können Sie spezifische Datenkategorien identifizieren, die Neuberechnungen auslösen. Diese Transparenz hilft Ihnen, eine „First-Time-Right“-Berechnungsrate von 95 % oder höher zu erreichen.

Audit-Flags am Ende des Abrechnungszyklus erzeugen stressige Engpässe und verzögern die finale Genehmigung. Die Minimierung dieser Ausnahmen erfordert einen proaktiven Ansatz zur Datenvalidierung während des gesamten Zyklus. Dies führt zu höherer Compliance und schnelleren Freigabezeiten.

Unsere Analyseplattform erkennt Muster in Audit-Flags innerhalb von Workday Payroll. Indem Sie verstehen, welche Mitarbeitertypen oder Gerichtsbarkeiten die meisten Ausnahmen auslösen, können Sie vorgelagerte Kontrollen implementieren, um diese Flags vor der finalen Audit-Phase zu verhindern, wodurch die Finalisierungszeit erheblich verkürzt wird.

Schwankungen in der Geschwindigkeit der Lohnabrechnungsverarbeitung zwischen verschiedenen Ländern führen oft zu inkonsistenter Berichterstattung und verpassten globalen Deadlines. Die Standardisierung dieser Zeitpläne stellt sicher, dass alle Regionen die gleichen hohen Effizienzstandards einhalten, unabhängig von der lokalen Komplexität.

ProcessMind bietet einen direkten Vergleich von Lohnabrechnungszyklen über verschiedene geografische Jurisdiktionen in Workday Payroll. Sie können die Regionen mit der besten Performance identifizieren und deren effiziente Workflows auf nachhinkende Bereiche anwenden, wodurch globale Operationen harmonisiert und die Cycle Variance reduziert wird.

Verzögerungen bei der Anwendung von Leistungsabzügen können zu ungenauem Nettoentgelt und späteren Abstimmungsproblemen führen. Sicherzustellen, dass diese Abzüge synchron mit den Bruttoentgeltberechnungen verarbeitet werden, ist entscheidend für das Vertrauen der Mitarbeiter und die finanzielle Genauigkeit im gesamten Unternehmen.

Durch die Abbildung der Beziehung zwischen HCM-Updates und Gehaltsläufen identifiziert ProcessMind, wo Leistungsdaten hinterherhinken. Diese Erkenntnis ermöglicht es Ihnen, Datentransferpläne auszurichten und sicherzustellen, dass 100% der Leistungsanpassungen im korrekten Abrechnungszeitraum erfasst werden.

Importe von Provisions- und Bonusdaten sind häufige Fehlerquellen, die eine manuelle Überprüfung erfordern. Die Automatisierung der Validierung dieser Daten, bevor sie in den Lohn- und Gehaltsabrechnungszyklus gelangen, verhindert nachgelagerte Korrekturen und beschleunigt den gesamten Prozess für komplexe Gehaltsgruppen.

Process Mining deckt die Häufigkeit und Auswirkungen fehlgeschlagener Incentive-Importe in Workday Payroll auf. Mit diesen Daten können Sie bessere Validierungsregeln entwerfen und den Bereinigungsprozess automatisieren, wodurch Sie potenziell Dutzende von Stunden manueller Audit-Arbeit pro Monat einsparen können.

Pünktliche Banküberweisungen sind das ultimative Maß für den Erfolg der Lohn- und Gehaltsabrechnung. Das Verpassen dieser Fristen führt zu Unzufriedenheit der Mitarbeiter und potenziellen rechtlichen Strafen. Ein zuverlässiger Prozess stellt sicher, dass die Zahlungsdatei in jedem Zyklus fehlerfrei generiert und übermittelt wird.

Unsere Plattform überwacht die Vorlaufzeit zwischen der Lohn- und Gehaltsabrechnungs-Genehmigung und der Dateigenerierung. Indem sie Fälle hervorhebt, in denen dieses Zeitfenster zu eng ist, können Sie Ihre internen Fristen anpassen, um eine 100%ige Erfolgsrate für pünktliche Bankübertragungen zu gewährleisten.

Steuerberechnungen sind oft der komplexeste Teil des Lohnabrechnungszyklus, besonders bei mehreren Jurisdiktionen. Die Optimierung dieser Schritte reduziert das Risiko von Non-Compliance und beschleunigt den Weg zur endgültigen Auszahlung für die Belegschaft.

ProcessMind identifiziert die spezifischen Phasen innerhalb des Steuerberechnungsprozesses, die am längsten dauern oder am häufigsten fehlschlagen. Indem Sie diese Bottlenecks in Workday Payroll aufdecken, können Sie Konfigurationseinstellungen optimieren und die steuerbezogene Bearbeitungszeit um 20 % reduzieren.

Der Lohnabrechnungsprozess endet nicht mit der Zahlung; Steuererklärung und Berichterstattung müssen präzise und schnell abgeschlossen werden. Die Beschleunigung dieser Nachzyklus-Aufgaben stellt sicher, dass das Unternehmen compliant mit staatlichen Vorschriften bleibt und Verspätungsgebühren vermeidet.

Durch die Analyse der verstrichenen Zeit zwischen Zahlungsausführung und Abschluss der Einreichung hilft Ihnen ProcessMind, unnötige Verzögerungen in der Berichterstattung zu identifizieren. Dies ermöglicht einen schnelleren Übergang zu Nach-Lohnabrechnungs-Aktivitäten, wodurch alle regulatorischen Fristen problemlos eingehalten werden.

Die administrativen Kosten für die Bearbeitung jedes Lohnabrechnungsdatensatzes können hoch sein, wenn manuelle Aufgaben und Nacharbeit involviert sind. Die Reduzierung dieser Kosten wirkt sich direkt auf das Geschäftsergebnis aus und ermöglicht es der HR-Abteilung, mit den vorhandenen Ressourcen effizienter zu arbeiten.

ProcessMind berechnet den Aufwand und die Zeit, die für jeden Lohnabrechnungsdatensatz aufgewendet werden, indem es manuelle Activities verfolgt. Indem Sie die „High-Touch“-Datensätze für die Automatisierung und das Process Redesign gezielt auswählen, können Sie die operativen Kosten Ihrer Workday Payroll-Funktion erheblich senken.

Ein produktives Payroll-Team kann größere Datenmengen verarbeiten, ohne den Personalbestand aufstocken zu müssen. Die Steigerung der Produktivität beinhaltet die Eliminierung wiederkehrender manueller Aufgaben und die Bereitstellung besserer Transparenz über den Status des Abrechnungszyklus zu jedem Zeitpunkt.

Unsere Analysetools identifizieren, wo Spezialisten die meiste Zeit mit nicht-wertschöpfenden Aktivitäten verbringen. Durch die Neuverteilung von Ressourcen und die Straffung des Workday Payroll Workflows können Sie die Anzahl der pro Spezialist verwalteten Datensätze erhöhen und gleichzeitig eine hohe Genauigkeit beibehalten.

6-Schritte-Pfad zur Optimierung der Workday Lohn- und Gehaltsabrechnung

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Vorlage herunterladen

Was ist zu tun

Laden Sie das spezialisierte Excel-Template herunter, das für Workday Payroll entwickelt wurde, um sicherzustellen, dass Ihr Daten-Mapping den Standard-Process-Mining-Anforderungen entspricht.

Bedeutung

Ein strukturierter Start verhindert Datenqualitätsprobleme und stellt sicher, dass alle kritischen Lohnabrechnungsmeilensteine für die Analyse erfasst werden.

Erwartetes Ergebnis

Ein gebrauchsfertiges Datentemplate, zugeschnitten auf Workday Payroll-Attribute.

IHRE LOHNABRECHNUNGSEINBLICKE

Volle Transparenz in Workday Payroll Cycles erhalten

ProcessMind bietet Ihnen eine klare Sicht auf Ihren tatsächlichen Lohnabrechnungsfluss und hebt hervor, wo manuelle Arbeit und Verzögerungen Ihren Zeitplan stören. Sie sehen jede Variation in Ihrem Auszahlungszyklus, um absolute Genauigkeit zu gewährleisten.
  • Visualisieren Sie Ihren End-to-End-Lohnabrechnungs-Workflow
  • Manuelle Korrekturen in Workday Payroll erkennen
  • Engpässe identifizieren, die Zahlungsverzögerungen verursachen
  • Durchlaufzeiten über verschiedene Regionen hinweg vergleichen
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

BEWIESENE ERGEBNISSE

Transformation der Lohnabrechnungseffizienz mit Process Intelligence

Durch die Analyse jedes Lohnbuchungsdatensatzes innerhalb von Workday Payroll identifizieren Unternehmen versteckte Engpässe und automatisieren manuelle Abstimmungsaufgaben, um ihre Zahlungszyklen zu optimieren. Diese Ergebnisse stellen die greifbaren Vorteile dar, die durch datengesteuerte Optimierung und kontinuierliches Prozess-Monitoring erzielt werden.

0 %
Schnellere Genehmigungs-Workflows

Reduzierung der Genehmigungsdurchlaufzeit

Die Automatisierung des Arbeitszeiterfassungs-Routings und die Identifizierung von Genehmigungsengpässen beschleunigen den Start des Lohn- und Gehaltsabrechnungszyklus.

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Weniger manuelle Nacharbeit

Abnahme der Datenkorrekturen

Die Eliminierung manueller Datenkorrekturen nach den anfänglichen Berechnungen reduziert den Arbeitsaufwand und die Kosten für jeden Gehaltslauf.

0 %
Reduzierung von Audit-Ausnahmen

Weniger Compliance-Flags

Die Standardisierung globaler Prozesse und die Automatisierung der Anreizvalidierung minimiert das Auftreten von Audit Flags und regulatorischen Risiken.

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Erstpass-Genauigkeit

Saubere Finalisierungsrate

Die Erhöhung des Prozentsatzes der Datensätze, die ohne Datenkorrekturen oder erneute Läufe finalisiert werden, verbessert die Gesamtproduktivität der Lohn- und Gehaltsabteilung.

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Einhaltung der Zahlungs-SLA

Pünktliche Banküberweisungen

Die Optimierung des Weges zur Finalisierung stellt sicher, dass Bankdateien termingerecht übermittelt werden, und trägt so zur hohen Mitarbeiterzufriedenheit bei.

Individuelle Ergebnisse variieren je nach Datenreife, Organisationsgröße und Prozesskomplexität. Diese Zahlen sind beispielhaft für typische Leistungsverbesserungen, die in verschiedenen Payroll-Umgebungen beobachtet wurden.

Empfohlene Daten

Beginnen Sie mit den wichtigsten Aktivitäten und Attributen und fügen Sie dann bei Bedarf weitere hinzu.
Neu bei Event-Logs? Erfahren Sie wie Sie ein Process-Mining-Event-Log erstellen.

Attribute

Wichtige Datenpunkte für die Analyse erfassen

Der eindeutige Identifikator für den spezifischen Lohnabrechnungsdatensatz, der Mitarbeiter und Abrechnungsperiode kombiniert.

Bedeutung

Es ist die obligatorische CaseId, die alle losgelösten Events zu einer kohärenten Prozessspur verbindet.

Der Name des ausgeführten Prozessschritts oder Events.

Bedeutung

Es definiert die Abfolge von Events und ist obligatorisch für die Rekonstruktion der Prozesslandkarte.

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

Bedeutung

Es ist erforderlich, Events chronologisch zu ordnen und alle zeitbasierten KPIs zu berechnen.

Der Benutzer oder Mitarbeiter, der die Activity ausgeführt hat.

Bedeutung

Ermöglicht die Analyse der Spezialistenproduktivität und Ressourcenengpässe.

Die Abteilung oder Kostenstelle, die mit dem Lohnabrechnungsdatensatz verknüpft ist.

Bedeutung

Essentiell für 'Time Sheet Approval Performance'- und 'Audit Exception'-Dashboards.

Das Land oder die Steuerhoheit für den Lohnabrechnungsdatensatz.

Bedeutung

Unterstützt die Analyse von „Regional Cycle Time Variance“ und globaler Standardisierung.

Das spezifische Zeitintervall, das der Lohnabrechnungsdatensatz abdeckt.

Bedeutung

Grundlegend für die Gruppierung von Cases und die Zeitreihenanalyse.

Die Kategorie des Lohnabrechnungslaufs (z. B. Regulär, Außerplanmäßig, Bonus).

Bedeutung

Unterstützt die Segmentierung von Standard- vs. Ausnahme-Prozessen.

Flag, das anzeigt, ob die Aktivität vom System durchgeführt wurde.

Bedeutung

Entscheidend für die Automatisierungsanalyse und Kostenschätzung.

Der Ursachencode, der ausgewählt wird, wenn eine Data-Korrektur durchgeführt wird.

Bedeutung

Schlüssel zur Root Cause Analysis von Nacharbeit.

Die Gruppierung von Mitarbeitern für die Lohnabrechnung.

Bedeutung

Primäre Dimension für die operative Segmentierung in Workday.

Die Dauer der spezifischen Activity Instance.

Bedeutung

Granulare Metrik für die Leistungsanalyse auf Schrittebene.

Aktivitäten

Prozessschritte zur Verfolgung und Optimierung

Die erstmalige Einreichung von Zeiterfassungsdaten durch einen Mitarbeiter oder Zeitbeauftragten innerhalb des Time Tracking-Moduls. Dieses Event markiert den Eintritt von Rohstunden in den System Flow vor der Überprüfung durch den Manager.

Bedeutung

Verzögerungen bei der Einreichung lösen nachgelagerte Engpässe im Lohn- und Gehaltsabrechnungsfenster aus. Das Monitoring dessen bildet die Basis für die gesamte Dauer des Abrechnungszyklus.

Die formelle Genehmigung von Zeiteinträgen durch einen Manager oder HR-Partner. Diese Statusänderung gibt die Stunden zur Übernahme durch die Lohnabrechnungsschnittstelle oder die Berechnungs-Engine frei.

Bedeutung

Berechnet die Genehmigungsverzögerung. Nicht genehmigte Zeiten sind eine Hauptursache für rückwirkende Anpassungen und Nacharbeiten in nachfolgenden Abrechnungsperioden.

Die Initialisierung des Lohnabrechnungsergebnisses für einen Mitarbeiter innerhalb einer bestimmten Periode. Dies geschieht oft, wenn der Pay Calculation Process den Mitarbeiter als für den Lauf berechtigt identifiziert.

Bedeutung

Kennzeichnet den offiziellen Start der Lohn- und Gehaltsabrechnung spezifisch innerhalb der Payroll Engine. Nützlich zur Unterscheidung zwischen HR-Datenvorbereitung und der eigentlichen Lohn- und Gehaltsabrechnung.

Die Ausführung der Berechnungs-Engine, die Bruttoverdienste auf Basis von Stunden, Raten und Vergütungsplänen ableitet. Diese Activity kann sich mehrfach wiederholen, wenn Data korrigiert werden.

Bedeutung

Hohe Iterationszahlen hier deuten auf Datenqualitätsprobleme hin. Dies ist der zentrale Verarbeitungsschritt, der die meisten Systemressourcen und Zeit verbraucht.

Das System erkennt einen Validierungsfehler oder einen Smart Audit Alert im Lohnabrechnungsergebnis. Dies setzt den Ergebnisstatus auf „Error“ oder „Requires Action“.

Bedeutung

Entscheidend für die Messung von Compliance und Datenqualität. Häufige Ausnahmen erhöhen die Kosten pro Gehaltsabrechnung und verzögern die Finalisierung.

Ein manueller Eingriff, bei dem ein Payroll Specialist Eingabedaten modifiziert oder berechnete Werte eines Lohn- und Gehaltsabrechnungsergebnisses überschreibt. Dies deutet darauf hin, dass die ursprüngliche Berechnung fehlerhaft war.

Bedeutung

Misst direkt Nacharbeit. Die Reduzierung dieser Aktivität ist ein primäres Ziel für Automatisierungs- und Datenqualitätsinitiativen.

Die Finalisierung der Lohnabrechnungsberechnung für einen Mitarbeiter. Dies geschieht während des Prozesses „Run Pay Completion“, wodurch das Ergebnis für weitere Berechnungsänderungen gesperrt wird.

Bedeutung

Der entscheidende Meilenstein, der das Ende der Berechnungsphase und den Beginn der Abrechnungsphase markiert. Essentiell für die Messung der Cycle Time.

Die Erstellung der Bankübermittlungsdatei (z. B. NACHA, SEPA), die Nettozahlungsanweisungen enthält. Dies geschieht während des „Settlement Run“.

Bedeutung

Misst die SLA-Compliance für die Zahlungsübermittlung. Verzögerungen hier gefährden das tatsächliche Auszahlungsdatum.

Die Bestätigung, dass Gelder freigegeben oder der Scheck gedruckt wurde. Dies ist die finale finanzielle Realisierung des Lohnabrechnungsdatensatzes.

Bedeutung

Das absolute Ende des mitarbeiterorientierten Prozesses. Der Vergleich mit der Zeit, zu der die Banküberweisungsdatei generiert wurde, zeigt Latenzen bei der Bankbearbeitung auf.

FAQs

Häufig gestellte Fragen

Process Mining analysiert Event Logs innerhalb von Workday Payroll, um den tatsächlichen Fluss jedes Lohnabrechnungsdatensatzes zu visualisieren. Es identifiziert verborgene Bottlenecks in Genehmigungszyklen und zeigt genau auf, wo manuelle Korrekturen am häufigsten auftreten, wodurch Teams spezifische Ineffizienzen gezielt angehen können.

Sie müssen Transaction Logs exportieren, die die Lohnabrechnungsdatensatz-ID, Activity Timestamps und die spezifischen durchgeführten Aktionen enthalten. Dies beinhaltet typischerweise die Verbindung zu Workday RaaS, was für Report as a Service steht, oder die Verwendung einer API, um Lifecycle Data für jeden Pay Cycle zu extrahieren.

Der Datenschutz wird durch die Anonymisierung oder Pseudonymisierung sensibler Felder wie Namen und Identifikationsnummern vor der Datenverarbeitung gewährleistet. Die Analyse konzentriert sich auf die Timestamps und Statusänderungen des Lohnbuchungsdatensatzes und nicht auf individuelle Vergütungsdetails, wodurch die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen sichergestellt wird.

Die meisten Organisationen verzeichnen eine signifikante Reduzierung der Anzahl der Payroll Preview Iterationen und schnellere Arbeitszeiterfassungs-Genehmigungs-Workflows. Durch die Automatisierung der Validierung von Incentive-Datenimporten können Teams pünktliche Banküberweisungen garantieren und die administrativen Kosten pro Lohnbuchungssatz senken.

Sobald die initiale Datenverbindung zu Workday hergestellt ist, stehen die ersten Prozesslandkarten in der Regel innerhalb von zwei bis drei Wochen zur Verfügung. Diese erste Phase ermöglicht es Ihnen, die offensichtlichsten Ineffizienzen in Ihren Schritten zur Steuerberechnung und -einreichung sofort zu identifizieren, ohne monatelang auf eine vollständige Implementierung warten zu müssen.

Nein, Process Mining nutzt Ihre bestehende Workday-Konfiguration, indem es die bereits vom System erzeugten historischen Logs ausliest. Sie müssen weder Ihre Workflows ändern noch neue Tracking-Felder hinzufügen, um eine klare und genaue Sicht auf die Leistung Ihres aktuellen Lohnabrechnungsprozesses zu erhalten.

Ja, das Tool hebt genau hervor, wo Audit Flags während der Finalisierungsphase des Lohnabrechnungszyklus ausgelöst werden. Durch die Analyse dieser Muster können Sie proaktive Überprüfungen implementieren, die Compliance-Probleme lösen, bevor der Cycle die finale Audit Phase erreicht, wodurch der Gesamtstress für das Lohnabrechnungsteam reduziert wird.

Process Mining ermöglicht es Ihnen, Cycle Times über verschiedene geografische Standorte hinweg zu filtern und zu vergleichen, um zu identifizieren, warum bestimmte Regionen Verzögerungen erfahren. Diese Transparenz hilft Ihnen, Bearbeitungsschritte zu standardisieren, während Sie gleichzeitig die spezifischen lokalen Steuer- und Abzugsanforderungen jeder Region berücksichtigen.

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