Datentemplate: Kreditorenrechnungsverarbeitung

Der Aktivitätsname beschreibt eine spezifische Aktion, Statusänderung oder einen Meilenstein im Lebenszyklus der Rechnungsbearbeitung. Jedes erfasste Event für eine Rechnung, wie 'Invoice Validated', 'Submitted For Approval' oder 'Payment Executed', wird durch einen eindeutigen Aktivitätsnamen dargestellt.

Dieses Attribut bildet das Rückgrat der Prozesslandkarte, wobei jeder eindeutige Wert zu einem Knoten im visualisierten Prozessfluss wird. Die Analyse der Reihenfolge, Häufigkeit und Dauer zwischen diesen Aktivitäten ist der Kern des Process Mining und hilft dabei, gängige Pfade, Abweichungen und Nachbearbeitungsschleifen zu identifizieren. Sie ist unerlässlich, um zu verstehen, was tatsächlich im Prozess geschieht.

Definiert die Schritte in der Prozesslandkarte und ermöglicht so die Visualisierung und Analyse des Prozessflusses, von Engpässen und Prozessvariationen.

Typischerweise abgeleitet aus Transaktionscodes, Event Logs, Statusänderungsfeldern oder spezifischen Benutzeraktionsdatensätzen innerhalb des Quellsystems.

Die Event Time erfasst den genauen Zeitpunkt, zu dem eine bestimmte Aktivität im Lebenszyklus der Rechnung stattgefunden hat. Jede Aktivität, von „Rechnungseingang“ bis „Rechnung ausgeglichen“, hat einen zugehörigen Timestamp.

Dieses Attribut ist entscheidend für die Leistungsanalyse. Es ermöglicht die Berechnung von Durchlaufzeiten zwischen Aktivitäten (z.B. Genehmigungszeit, Zahlungszeit) und die gesamte End-to-End-Bearbeitungszeit für jede Rechnung. Durch die Analyse dieser Dauern können Unternehmen Engpässe identifizieren, die Leistung anhand von Service Level Agreements (SLAs) messen und Beschleunigungspotenziale aufzeigen. Es ermöglicht auch die chronologische Anordnung von Events, um den Prozessfluss präzise zu rekonstruieren.

Dies ist unerlässlich für die Berechnung von Zykluszeiten, die Identifizierung von Bottlenecks und die Analyse der chronologischen Abfolge von Prozess-Events.

Findet sich in Systemprotokollen, Erstellungs-/Änderungsdatumsfeldern von Transaktionen oder Event Timestamp-Datensätzen, die mit Rechnungsdokumenten verknüpft sind.

Die Rechnungs-ID ist ein eindeutiger alphanumerischer Code, der jeder vom Lieferanten erhaltenen Rechnung zugewiesen wird. Sie dient als zentraler Bezugspunkt für alle Aktivitäten und Daten, die mit dieser spezifischen Rechnung zusammenhängen, vom ersten Eingang bis zur endgültigen Zahlung und Verbuchung.

Im Process Mining ist die Rechnungs-ID von grundlegender Bedeutung. Sie fungiert als Case ID und ermöglicht es der Software, die Abfolge von Events (wie 'Rechnungseingang', 'Genehmigt', 'Bezahlt') zu einem kohärenten Prozessfluss für eine einzelne Rechnung zusammenzufügen. Dies ermöglicht die Analyse von Prozessvarianten, Durchlaufzeiten und Bottlenecks auf Rechnungsbasis und bietet einen klaren Überblick darüber, wie jede Rechnung bearbeitet wird.

Dies ist das wichtigste Attribut, da es alle zusammenhängenden Prozessschritte zu einem einzigen Case verbindet und so eine End-to-End Prozessanalyse und -visualisierung ermöglicht.

Typischerweise in den Header-Daten der Rechnungs- oder Kreditorenbuchhaltungs-Transaktionstabellen im Quellsystem zu finden.

Der Timestamp der letzten Datenaktualisierung gibt den Zeitpunkt an, zu dem die Daten zuletzt aus dem Quellsystem extrahiert und in die Process Mining Umgebung geladen wurden. Er zeigt nicht an, wann das Geschäfts-Event stattfand, sondern vielmehr die Aktualität der analysierten Daten.

Dieses Attribut ist wichtig für die Data Governance und hilft Nutzern, die Aktualität der Erkenntnisse besser zu verstehen. Es hilft zu bestätigen, dass die Analyse auf aktuellen Informationen basiert, und kann zur Überwachung des Zustands und der Häufigkeit der Datenpipeline genutzt werden. Es stellt sicher, dass Stakeholder die Datenaktualität bei Entscheidungen, die auf den Prozess-Dashboards und Analysen basieren, berücksichtigen können.

Entscheidend für die Daten-Governance und dafür, dass Nutzer die Aktualität der Daten kennen, die sie analysieren, was Vertrauen in die gewonnenen Erkenntnisse schafft.

Dieser Timestamp wird typischerweise während des Extraktions-, Transformations- und Ladeprozesses (ETL) generiert und hinzugefügt.

Dieses Attribut identifiziert das ursprüngliche IT-System, in dem die Event-Daten generiert oder erfasst wurden, wie z. B. ein ERP, ein Dokumentenmanagementsystem oder ein Workflow-Tool. In Umgebungen mit mehreren Systemen, die am AP-Prozess beteiligt sind, hilft dieses Feld, den Ursprung verschiedener Aktivitäten zu unterscheiden.

Die Analyse von Daten nach Quellsystem ist hilfreich, um Prozessfragmentierung und Herausforderungen bei der Datenintegration zu verstehen. Sie kann aufzeigen, ob Verzögerungen oder Probleme an den Übergaben zwischen verschiedenen Systemen liegen. Außerdem ist sie entscheidend für Data Governance und Validierung, um sicherzustellen, dass die Prozessansicht die Beiträge jedes Systems genau widerspiegelt.

Bietet Kontext zur Datenherkunft, was entscheidend für die Datenvalidierung, Fehlerbehebung und die Analyse von Prozessvariationen über verschiedene Systeme hinweg ist.

Typischerweise ein statischer Wert, der während des Datenextraktionsprozesses hinzugefügt wird oder in System-Log-Headern verfügbar ist.

Der Benutzername identifiziert den einzelnen Mitarbeiter oder Systembenutzer, der für die Ausführung eines bestimmten Prozessschritts verantwortlich ist, wie z.B. Rechnungsdatenerfassung, Genehmigung oder Buchung. Bei automatisierten Schritten kann dies eine System- oder Batch-Benutzer-ID sein.

Dieses Attribut ermöglicht eine menschenzentrierte Sicht auf den Prozess. Es wird verwendet, um die Arbeitslastverteilung, die individuelle oder Teamleistung zu analysieren und den Schulungsbedarf zu identifizieren. Durch die Verfolgung von Aktivitäten nach Benutzern können Organisationen Nacharbeitschleifen aufdecken, die durch bestimmte Personen verursacht wurden, feststellen, wo Genehmigungen stecken bleiben, und eine korrekte Funktionstrennung sicherstellen. Es ist ein Schlüsselattribut, um das menschliche Element des Kreditorenbuchhaltungsprozesses zu verstehen.

Ermöglicht die Analyse der Team- und Einzelleistung sowie der Arbeitslastverteilung und hilft bei der Identifizierung von Schulungsmöglichkeiten oder Compliance-Problemen.

Typischerweise in Event Logs oder den Feldern 'Geändert von' / 'Erstellt von' in Transaktionstabellen zu finden.

Die Bestellnummer ist die Referenz-ID für das Dokument, das ursprünglich den Kauf von Waren oder Dienstleistungen vom Lieferanten autorisiert hat. Rechnungen können bestellungsbasiert oder nicht-bestellungsbasiert sein.

Dieses Attribut ist entscheidend für die Analyse des Rechnungsabgleichsprozesses. Es ermöglicht die Unterscheidung zwischen bestellungsbasierten und nicht-bestellungsbasierten Rechnungen, die oft sehr unterschiedliche Prozesspfade durchlaufen. Die Analyse kann sich auf die Effizienz des Drei-Wege-Abgleichs (Bestellung vs. Wareneingang vs. Rechnung) konzentrieren, Gründe für Abweichungen identifizieren und die First-Pass Match Rate KPI messen. Eine fehlende Bestellnummer bei einer Rechnung, die eine haben sollte, ist oft ein Hinweis auf ein Problem mit der Prozesseinhaltung.

Entscheidend für die Analyse der Effizienz des Rechnungsabgleichs, die Unterscheidung zwischen Bestellbezogenen (PO) und nicht-bestellbezogenen Rechnungsbearbeitungsprozessen sowie die Identifizierung von Compliance-Problemen.

Findet sich in den Rechnungstransaktionsdaten, oft in einem Referenzfeld, das sie mit dem Einkaufsmodul verknüpft.

Der Buchungskreis ist ein eindeutiger Schlüssel, der eine eigenständige juristische Einheit oder ein Unternehmen innerhalb einer Organisation darstellt. Rechnungen werden im Namen eines bestimmten Buchungskreises verarbeitet und gebucht.

Dieses Attribut ist eine fundamentale Dimension für die vergleichende Analyse in Organisationen mit mehreren Entitäten. Es ermöglicht das Benchmarking der Kreditorenprozessleistung über verschiedene Unternehmen, Tochtergesellschaften oder Geschäftsbereiche hinweg. Die Analyse kann aufzeigen, ob bestimmte Entitäten effizienter sind, höhere Automatisierungsraten aufweisen oder unter mehr Zahlungssperren leiden. Dies hilft bei der Standardisierung von Best Practices und der Identifizierung von regions- oder entitätsspezifischen Problemen.

Ermöglicht das Benchmarking von Prozessen über verschiedene Rechtseinheiten oder Geschäftsbereiche hinweg und hilft dabei, Praktiken zu standardisieren und lokalisierte Probleme zu identifizieren.

Befindet sich im Kopfbereich von Finanz- oder Rechnungsbelegen und repräsentiert die buchende Einheit.

Der Lieferantenname identifiziert den rechtlichen oder Handelsnamen des Lieferanten, der die Waren oder Dienstleistungen bereitstellt. Dieses Attribut liefert wesentlichen Geschäftskontext zu jeder Rechnung.

Bei der Analyse ermöglicht die Segmentierung des Prozesses nach Lieferantennamen die Bewertung der Leistung und der Beziehungen zu spezifischen Lieferanten. Es kann helfen, Fragen zu beantworten wie: 'Welche Lieferanten haben die längsten Genehmigungszeiten?', 'Haben wir häufig Rechnungsdiskrepanzen mit bestimmten Lieferanten?' oder 'Nutzen wir Skonti für vorzeitige Zahlungen bei unseren Schlüssellieferanten effektiv aus?'. Diese Sichtweise ist entscheidend für die Beschaffung und das Lieferantenbeziehungsmanagement.

Ermöglicht die Leistungsanalyse pro Lieferant und hilft dabei, problematische Lieferantenbeziehungen, die Einhaltung von Zahlungszielen und Prozessabweichungen pro Lieferant zu identifizieren.

Befindet sich in den Lieferantenstammdatentabellen und ist über eine Lieferanten-ID mit den Rechnungsbewegungsdaten verknüpft.

Der Rechnungsbetrag repräsentiert den gesamten Bruttowert der vom Lieferanten eingereichten Rechnung. Dies ist eine zentrale Finanzkennzahl für jeden Case.

Dieses Attribut wird umfassend in der Finanz- und Leistungsanalyse eingesetzt. Es ermöglicht die Filterung von Prozessen basierend auf der Wesentlichkeit (z.B. separate Analyse von Rechnungen mit hohem Wert), die Identifizierung von Genehmigungsengpässen bei Rechnungen über einem bestimmten Schwellenwert und die Berechnung der finanziellen Auswirkungen ineffizienter Prozesse. Zum Beispiel kann es verwendet werden, um den Wert blockierter Rechnungen zu quantifizieren oder Automatisierungsbemühungen auf Rechnungen mit hohem Volumen und geringem Wert zu priorisieren. Es ist eine fundamentale Dimension für fast alle AP-Dashboards.

Ermöglicht eine Finanzwirkungsanalyse, wie die Quantifizierung des Werts gesperrter Zahlungen, und hilft, Rechnungen nach Wesentlichkeit zu priorisieren.

Typischerweise in den Header- oder Positionsdaten-Tabellen der Rechnungs-Transaktionsdaten zu finden.

Das Rechnungsfälligkeitsdatum ist das berechnete Datum, bis zu dem die Zahlung an den Lieferanten erfolgen muss, um als pünktlich zu gelten und potenzielle Verzugsgebühren oder Strafen zu vermeiden. Es leitet sich typischerweise aus dem Rechnungsdatum und den vereinbarten Zahlungsbedingungen (z.B. Netto 30) ab.

Dieses Attribut ist unerlässlich für die Messung der Zahlungsleistung. Es ist die Grundlage für die Berechnung der KPI für pünktliche Zahlungen und für die Identifizierung verspäteter Zahlungen. Der Vergleich des Fälligkeitsdatums mit dem tatsächlichen Zahlungsdatum ermöglicht die Analyse der Zahlungspünktlichkeit und hilft Organisationen, Lieferantenbeziehungen zu verbessern, Strafen zu vermeiden und den Cashflow strategisch zu steuern.

Dies ist entscheidend für die Messung der pünktlichen Zahlungsleistung, das Management des Cashflows und die Vermeidung von Verzugsgebühren.

Dieses Datum wird oft vom Quellsystem auf Basis des Rechnungsdatums und der Zahlungsbedingungen berechnet und im Rechnungsheader gespeichert.

Dieses boolesche Attribut gibt an, ob ein spezifischer Prozessschritt von einem Systembenutzer (Automatisierung, Workflow, Batch-Job) oder einem menschlichen Benutzer ausgeführt wurde. Dies hilft, zwischen manuellen und automatisierten Aktivitäten zu unterscheiden.

Die Analyse dieses Attributs ist grundlegend, um den Automatisierungsgrad im AP-Prozess zu verstehen und den Erfolg digitaler Transformationsinitiativen zu messen. Es hilft, die Straight-Through Processing (STP)-Rate zu berechnen, indem Rechnungen identifiziert werden, die ohne manuelles Eingreifen bearbeitet werden. Der Vergleich der Leistung von automatisierten und manuellen Abläufen kann Zeit- und Kosteneinsparungen quantifizieren und so einen Business Case für weitere Automatisierungsinvestitionen untermauern.

Ermöglicht die Messung von Automatisierungsgraden (z. B. der Straight-Through Processing-Rate) und hilft, den Einfluss der Automatisierung auf die Prozesseffizienz zu quantifizieren.

Wird oft abgeleitet, indem geprüft wird, ob der 'UserName' einer Aktivität einer bekannten System- oder Batch-Benutzer-ID entspricht.

Die Rechnungswährung gibt die Geldeinheit an, in der der Rechnungsbetrag ausgewiesen ist. Dies ist besonders wichtig für multinationale Organisationen, die mit Lieferanten in verschiedenen Ländern zusammenarbeiten.

In der Analyse ist dieses Attribut unerlässlich, um den Rechnungsbetrag korrekt zu interpretieren und präzise Finanzberechnungen durchzuführen. Es ermöglicht die Filterung des Prozesses nach Währung, um regionale Unterschiede oder währungsspezifische Herausforderungen zu verstehen. In Kombination mit Wechselkursdaten kann es verwendet werden, um Finanzwerte in einer einzigen Berichtswährung für eine konsistente globale Analyse zu normalisieren.

Bietet notwendigen Kontext für den Rechnungsbetrag, was eine präzise Finanzanalyse und Prozesssegmentierung für globale Organisationen ermöglicht.

Typischerweise im Header der Rechnungs-Transaktionstabelle zusammen mit dem Rechnungsbetrag zu finden.

Ein Sperrgrund ist ein Code oder Text, der erklärt, warum eine Rechnung absichtlich von der Weiterverarbeitung zur Zahlung abgehalten wurde. Häufige Gründe sind Mengen- oder Preisdifferenzen, ein fehlender Wareneingang oder eine notwendige Qualitätsprüfung.

Dies ist ein entscheidendes Attribut für die Ursachenanalyse von Ausnahmen und Nachbearbeitungen. Durch die Analyse der Häufigkeit und Auswirkungen verschiedener Sperrgründe können Unternehmen die häufigsten Quellen der Ineffizienz in ihrem AP-Prozess identifizieren. Dies ermöglicht gezielte Verbesserungsinitiativen, wie die Verbesserung der Bestellgenauigkeit bei Lieferanten oder die Optimierung des Wareneingangsprozesses. Die Reduzierung von Zahlungssperren ist ein zentraler Faktor zur Steigerung der Straight-Through Processing (STP)-Rate.

Unerlässlich für die Grundursachenanalyse von Zahlungsblockaden, um die größten Treiber von Ineffizienz und Nacharbeit im Prozess zu identifizieren.

Findet sich auf dem Rechnungsdokument oder in einer zugehörigen Statustabelle, oft befüllt, wenn eine „Blockierte“ Aktivität auftritt.

Zahlungsbedingungen definieren die Konditionen, unter denen eine Rechnung zu bezahlen ist. Dazu gehören oft die Nettofälligkeitstage (z.B. 30 Tage) und eventuelle Skonti für frühzeitige Zahlung (z.B. 2% Skonto bei Zahlung innerhalb von 10 Tagen).

Dieses Attribut liefert einen kritischen Kontext für die Finanzleistungsanalyse. Es wird verwendet, um das Rechnungsfälligkeitsdatum zu berechnen und Möglichkeiten zur Nutzung von Skonti zu identifizieren. Durch die Analyse der Prozessleistung nach Zahlungsbedingungen können Organisationen erkennen, ob sie systematisch Skonto-Möglichkeiten aufgrund langer interner Zykluszeiten verpassen. Diese Analyse verknüpft Prozesseffizienz direkt mit finanziellen Einsparungen.

Steuert die Berechnung des Rechnungsfälligkeitsdatums und ist entscheidend für die Analyse der Skontoausnutzung, wodurch Prozesseffizienz mit Kosteneinsparungen verknüpft wird.

Typischerweise aus den Kreditorenstammdaten bezogen und bei der Erstellung in den Rechnungs-Transaktionsheader kopiert.

Das Zahlungsdatum ist der Timestamp, der markiert, wann die Gelder für eine bestimmte Rechnung an den Lieferanten ausgezahlt wurden. Dies ist ein wichtiger Meilenstein, der oft das Ende des Hauptverarbeitungsflusses kennzeichnet.

In der Process Mining Analyse wird dieses Datum mit dem Rechnungsfälligkeitsdatum verglichen, um festzustellen, ob eine Zahlung pünktlich, vorzeitig oder verspätet erfolgte. Es ist eine Kernkomponente zur Berechnung kritischer KPIs wie der Pünktlichkeitsrate bei Zahlungen und zur Analyse von Skontomöglichkeiten bei vorzeitiger Zahlung. Die Kenntnis der Lücke zwischen Rechnungsfreigabe und Zahlungsdatum kann auch Ineffizienzen in der Zahlungsabwicklung oder den Treasury-Funktionen aufzeigen.

Unerlässlich für die Berechnung pünktlicher Zahlungsraten, die Analyse des Zahlungsverhaltens und die Identifizierung von Möglichkeiten zur Nutzung von Skonti.

Findet sich in den Zahlungs- oder Ausgleichsbelegdaten, die mit der ursprünglichen Rechnungstransaktion verknüpft sind.