Lean-Prozessverbesserung: Ein datengetriebener Leitfaden

Lean-Prozessverbesserung: Ein datengetriebener Leitfaden

ProcessMind mit Six Sigma verbinden

Eine praktische Einführung in Six Sigma und Lean Six Sigma (DMAIC)

Lean Six Sigma verbindet die Prinzipien der Lean-Produktion und des Lean Enterprise mit Six Sigma. Der Ansatz beseitigt Verschwendung, darunter nicht wertschöpfende Prozesse und Aktivitäten, und reduziert Abweichungen, um Qualität und Vorhersagbarkeit zu verbessern. Durch die Beseitigung von Ineffizienzen und Fehlern steigert er Prozessgeschwindigkeit und Qualität, senkt Kosten und bringt Ihre Prozesse einer konsistenten, zuverlässigen Leistung näher.

Lean-Prinzipien konzentrieren sich auf Wertstrommapping und die Reduzierung von Verschwendung, damit jeder Prozessschritt einen Kundennutzen schafft.

Six Sigma verfolgt einen datengetriebenen Ansatz. Die DMAIC-Methodik, Define, Measure, Analyze, Improve und Control, hilft Ihnen, Prozesse systematisch zu verbessern, indem Sie Fehler beseitigen und Abweichungen reduzieren.

Lean Six Sigma bietet einen umfassenden Ansatz für Lean-Prozessverbesserung. Der Ansatz verbindet die Qualitätsverbesserung von Six Sigma mit der Geschwindigkeit und Effizienz von Lean und eignet sich damit für die Verbesserung von Organisationen und der Customer Experience.

Wie wenden Sie den Ansatz an?

Dieser Leitfaden verbindet Six Sigma mit Process Mining, Prozessdesign und Prozesssimulation, um Prozesse zu verbessern. Diese Methoden unterstützen jede Phase des DMAIC-Prozesses und schaffen einen zuverlässigen, datengetriebenen und iterativen Verbesserungszyklus für DMAIC und Lean Six Sigma.

Diagramm des DMAIC-Prozesses zur Prozessverbesserung für Lean Six Sigma mit ProcessMind

1. Define-Phase

  • Ziel: Definieren Sie den übergeordneten Umfang, die Ziele und die wichtigsten Kennzahlen für Ihr Prozessverbesserungsprojekt.
  • Process Mining: Verwenden Sie explorative Process-Mining-Werkzeuge, um Ihre aktuellen Prozesse zu verstehen. Analysieren Sie historische Daten, um Leistungskennzahlen, Abweichungen und Probleme im Workflow zu erkennen.
  • Prozessdesign: Entwickeln Sie erste mögliche Neugestaltungen oder Anpassungen, um Ineffizienzen zu beheben. Verwenden Sie Prozessmapping und BPMN-Diagramme, um mögliche Änderungen zu visualisieren.
  • Funktion: Visualisieren Sie Ihre aktuellen Prozesse klar, damit Sie präzise Verbesserungsziele festlegen können. Verwenden Sie detaillierte Maps und Diagramme, um den Workflow vollständig abzubilden.

2. Measure-Phase

  • Ziel: Erfassen Sie Daten, um eine Ausgangsbasis für die Prozessleistung zu schaffen.
  • Process Mining: Verwenden Sie detaillierte Process-Mining-Methoden, um die aktuelle Prozessleistung präzise zu messen. Konzentrieren Sie sich auf Kennzahlen, die zu Ihren Projektzielen passen. Extrahieren und analysieren Sie Daten aus mehreren Quellen, um den Ablauf und die Effizienz Ihrer aktuellen Prozesse zu verstehen.
  • Prozessdesign: Verfeinern Sie Ihre Prozessneugestaltungen anhand der Erkenntnisse aus den erfassten Daten. Konzentrieren Sie sich auf messbare Aspekte, damit Sie jede Änderung quantitativ bewerten können. Verwenden Sie BPMN-Diagramme, um die Neugestaltungen abzubilden und mögliche Verbesserungen zu visualisieren.
  • Prozesssimulation: Führen Sie grundlegende Simulationen durch, um vorherzusagen, wie sich kleinere Prozessanpassungen auf wichtige Kennzahlen auswirken könnten. So erkennen Sie die mögliche Wirkung von Änderungen, bevor Sie sie umsetzen.
  • Funktion: Schaffen Sie eine präzise Messung und Ausgangsbasis für den aktuellen Prozess. Damit verfügen Sie über eine zuverlässige Grundlage für die detaillierte Analyse und die nächsten Phasen.

3. Analyze-Phase

  • Ziel: Analysieren Sie die Daten zur Prozessleistung eingehend, um die Ursachen von Ineffizienzen und Abweichungen zu ermitteln.
  • Process Mining: Verwenden Sie fortgeschrittene Process-Mining-Methoden, um die Ursachen von Abweichungen, Engpässen und Ineffizienzen im Workflow zu finden. Analysieren Sie Prozessdaten detailliert, um festzustellen, wo Probleme auftreten und warum.
  • Prozessdesign und Prozesssimulation: Entwickeln Sie detaillierte Modelle möglicher Lösungen oder Neugestaltungen. Verwenden Sie Prozesssimulation, um zu testen, wie sich diese Änderungen unter verschiedenen Szenarien und Einschränkungen auf die Leistung auswirken könnten. So können Sie die Wirkung geplanter Änderungen vor ihrer Umsetzung bewerten.
  • Funktion: Ermitteln Sie Ursachen und testen Sie hypothetische Lösungen durch Simulation. Dadurch basieren Ihre geplanten Änderungen auf belastbaren Daten und werden umfassend auf ihre Auswirkungen geprüft.

4. Improve-Phase

  • Ziel: Setzen Sie die ausgewählten Prozessverbesserungen um und prüfen Sie ihre Wirksamkeit.
  • Process Mining: Überwachen Sie Prozessänderungen in einer laufenden Umgebung und erfassen Sie unmittelbar deren Auswirkungen. Echtzeitdaten zeigen, wie sich die Änderungen auf den Workflow auswirken, und helfen Ihnen, unerwartete Probleme zu erkennen.
  • Prozessdesign und Prozesssimulation: Schließen Sie die Neugestaltung des Prozesses anhand der Analyse- und Simulationsergebnisse ab. Verfeinern und optimieren Sie Ihre Umsetzungsstrategie mithilfe von Simulationen, damit die Änderungen die vorgesehenen Verbesserungen bewirken. Erstellen Sie detaillierte BPMN-Diagramme, um den neuen Prozessablauf abzubilden, und testen Sie anschließend mit Werkzeugen zur Prozessmodellierung verschiedene Szenarien.
  • Funktion: Überwachen Sie Verbesserungen kontinuierlich und passen Sie Ihre Strategie anhand aktueller Daten an. So bleibt der Prozess effizient, und Sie können notwendige Änderungen schnell umsetzen.

5. Control-Phase

  • Ziel: Sichern Sie Verbesserungen langfristig und halten Sie den Prozess innerhalb der gewünschten Leistungsschwellen.
  • Process Mining: Überwachen Sie den Prozess nach der Umsetzung kontinuierlich, um zu bestätigen, dass Verbesserungen Bestand haben, und Rückschritte schnell zu erkennen. Verwenden Sie fortgeschrittene Process-Mining-Werkzeuge, um Leistungskennzahlen zu verfolgen und Abweichungen von erwarteten Ergebnissen zu erkennen.
  • Prozesssimulation: Führen Sie regelmäßig „Was-wäre-wenn“-Simulationen durch, um künftige Verbesserungen frühzeitig zu erkennen und auf veränderte geschäftliche Anforderungen oder externe Faktoren zu reagieren. So erhalten Sie die Effizienz und Wirksamkeit des Prozesses langfristig.
  • Funktion: Überwachen Sie die Leistung langfristig und verbessern Sie sie durch iterative Simulationen. Diese Phase sichert die Erfolge der Verbesserungsphase und hilft dem Prozess, sich an neue Herausforderungen und Chancen anzupassen.

Fazit

Die Verbindung von Six Sigma mit Process Mining, Prozessdesign und Prozesssimulation bietet einen umfassenden Ansatz für das Geschäftsprozessmanagement. Jede Methode bringt eigene Stärken ein und unterstützt Sie dabei, eine hohe Leistung zu erreichen und dauerhaft zu sichern. Dieser strukturierte, datengetriebene Ansatz kann Prozesse verbessern, die Effizienz steigern, Kosten senken und Ihre Wettbewerbsposition stärken.

Unser SaaS-Produkt für Prozesserkenntnisse verbindet Process Mining, Prozessdesign und Prozesssimulation zur Unterstützung des Geschäftsprozessmanagements. Sie erhalten Werkzeuge für Prozessmodellierung, BPM, Workflow-Betrieb und Prozessverbesserung. Mit unserer Software können Sie Workflows überwachen, analysieren und optimieren, um Effizienz und Produktivität zu steigern.

Weitere Informationen:

  1. ASQ (American Society for Quality): Finden Sie umfangreiche Ressourcen, darunter Informationen zu Schulungen und Zertifizierungen für Lean-Six-Sigma-Prinzipien. (asq.org).
  2. Lean Six Sigma Institute: Finden Sie Schulungen, Zertifizierungen und Ressourcen zu Lean-Six-Sigma-Methoden. (leansixsigmainstitute.org).
  3. Zertifizierungen: Erwägen Sie eine Lean-Six-Sigma-Zertifizierung, vom Green Belt bis zum Black Belt, um praktische Kenntnisse in der kontinuierlichen Lean-Verbesserung aufzubauen.
  4. Bücher: Ziehen Sie grundlegende Werke wie „The Lean Six Sigma Pocket Toolbook“ von Michael L. George et al. und „Lean Six Sigma For Dummies“ von John Morgan und Martin Brenig-Jones in Betracht.
  5. Online-Kurse: Plattformen wie Coursera, Udemy und LinkedIn Learning bieten Lean-Six-Sigma-Kurse für unterschiedliche Erfahrungsstufen an.

Diese Ressourcen können Ihnen eine solide Grundlage in Lean-Six-Sigma-Prinzipien, Werkzeugen und Anwendungen vermitteln. Unabhängig davon, ob Sie neu in diesem Thema sind oder Ihr Fachwissen vertiefen möchten, helfen sie Ihnen dabei, wirksame Strategien für das Geschäftsprozessmanagement zu verstehen und umzusetzen.

Mit unserem SaaS-Produkt für Prozesserkenntnisse können Sie Ihre Workflows abbilden, überwachen und optimieren. Das kann die operative Effizienz steigern, bessere Entscheidungen unterstützen und Ihre Wettbewerbsposition stärken.

Vor- und Nachteile

Traditioneller Ansatz
im Vergleich zum
ProcessMind-Ansatz


In der heutigen schnelllebigen Geschäftswelt sind Klarheit und Transparenz unverzichtbar. Die kombinierte Stärke von Prozessmodellierung, Process Mining und Prozesssimulation eröffnet jedem Team neue Möglichkeiten.

Prozessmodellierung bietet Ihnen eine visuelle Orientierung, Process Mining macht verborgene Erkenntnisse in Ihren Daten sichtbar und Prozesssimulation ermöglicht es Ihnen, Änderungen vor Investitionen zu testen. Traditionell waren dies getrennte Tools. Heute vereint ProcessMind sie auf einer integrierten Plattform.

Erleben Sie die besondere Verbindung von Mining- und Simulationsdaten auf einer Prozessdesign-Arbeitsfläche mit Filtern und Charts. Schaffen Sie Klarheit, entdecken Sie Potenziale und experimentieren Sie ohne Risiko, damit Sie schneller fundiertere Entscheidungen treffen können.

Lean-Prozessverbesserung: Ein datengetriebener Leitfaden

Prozessmodellierung

  • Schafft Klarheit und Struktur für alle
  • Vertraut, visuell und einfach umzusetzen
  • Erfasst alle Prozessaktivitäten, auch nicht digitale
  • Kostengünstig und kollaborativ
  • Modelle können schnell veralten
  • Varianten und Ausnahmen werden möglicherweise übersehen
  • Bietet keine quantitativen Erkenntnisse
  • Manuelle und subjektive Modellerstellung
Prozessmodellierung

Process Mining

  • Datengetriebene Prozessmodelle
  • Macht verborgene Prozessvarianten und Ausnahmen sichtbar
  • Deckt reale Komplexität und Engpässe auf
  • Verfolgt Verbesserungen im Zeitverlauf
  • Komplexe Prozessvisualisierungen
  • Möglicherweise fehlt der Kontext zu Prozessaktivitäten
  • Erfordert Datenkompetenz und Schulungen
  • Lange Zeit bis zum Nutzen bei herkömmlichen Werkzeugen
Process Mining

Prozesssimulation

  • Ermöglicht risikofreie Experimente und Szenariotests
  • Prognostiziert Geschäftsergebnisse für bessere Entscheidungen
  • Verbessert Kommunikation und Zusammenarbeit
  • Möglicherweise fehlen Datengenauigkeit und Abhängigkeiten
  • Die Modellierung realer Szenarien ist komplex
  • Potenzial für Fehlinterpretationen
  • Fehlender Kontext
Prozesssimulation
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  • Vertraut, visuell und einfach umzusetzen
  • Erfasst alle Prozessaktivitäten, auch nicht digitale
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  • Prognostiziert Geschäftsergebnisse für bessere Entscheidungen
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Model
Mine
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