Abteilung: Accounts Payable Process Mining SaaS

Optimierung des Accounts-Payable-Prozesses

Einführung

Financial Solutions Inc., ein mittelständisches Unternehmen mit Sitz in New York, bietet Finanzberatung und -services für verschiedenste Kunden. Die Accounts-Payable-Abteilung (AP) ist entscheidend für das Management und die Abwicklung von Lieferantenrechnungen und Zahlungen. Ineffizienzen im AP-Prozess führten zu verspäteten Zahlungen und belasteten die Beziehungen zu Lieferanten. Um diese Herausforderungen zu meistern, startete Financial Solutions Inc. eine Initiative zur Prozessoptimierung mit Process Mining, Process Design und Process Simulation.

Problemstellung

Der Accounts-Payable-Prozess bei Financial Solutions Inc. stand vor mehreren Herausforderungen:

• Verspätete Zahlungen: Viele Lieferantenzahlungen erfolgten nicht rechtzeitig, was zu gestörten Lieferantenbeziehungen und Mahngebühren führte.
• Hohe Fehlerquote: Manuelle Eingabefehler und Unstimmigkeiten bei der Rechnungsbearbeitung waren häufig.
• Ineffiziente Abläufe: Dem Prozess fehlte Standardisierung, dadurch entstanden Engpässe und doppelte Arbeitsschritte.
• Geringe Transparenz: Mangelnde Übersicht der Abläufe erschwerte eine schnelle Problemerkennung und -lösung.

Methodik

Das Projekt zur Prozessoptimierung folgte einer strukturierten Methodik, bestehend aus:

1. Process Mining:

• Einsatz von Process Mining Tools zur Analyse des bestehenden AP-Prozesses.
• Datengewinnung aus ERP-Systemen, Transaktionslogs und Rechnungsdaten.
• Visualisierung des aktuellen AP-Prozesses zur Erkennung von Engpässen, Abweichungen und Ineffizienzen.

2. Process Design:

• Workshops mit relevanten Stakeholdern zur Sammlung von Insights und Feststellung von Verbesserungsmöglichkeiten.
• Überarbeitung des AP-Prozesses, um Abläufe zu verschlanken, unnötige Schritte zu entfernen und Automatisierung einzuführen.
• Entwicklung eines einheitlichen Prozessmodells mit Best Practices und Compliance-Anforderungen.

3. Process Simulation:

• Simulation des neuen AP-Prozessmodells zur Prognose der Performance und Ermittlung möglicher Probleme.
• Testen verschiedener Szenarien, um Auswirkungen der Anpassungen auf KPIs wie Durchlaufzeit, Fehlerquote und Kosten zu bewerten.
• Optimierung des Modells anhand von Simulationsergebnissen.

Ergebnisse

Die umgesetzte Prozessoptimierung brachte deutliche Vorteile für Financial Solutions Inc.:

• Pünktliche Zahlungen: Der Anteil rechtzeitiger Zahlungen stieg von 60% auf 90%, Mahngebühren wurden reduziert und die Zufriedenheit der Lieferanten erhöht.
• Weniger Fehler: Manuelle Eingabefehler konnten durch automatisierte Rechnungsprüfung um 70% gesenkt werden.
• Effizientere Abläufe: Die neuen Prozesse beseitigten doppelte Schritte und halbierten die Bearbeitungszeit je Rechnung.
• Mehr Transparenz: Process Mining Tools sorgten für Echtzeit-Einblicke und eine proaktive Problemlösung.
• Kostenersparnis: Die Optimierung führte zu 30% niedrigeren Betriebskosten im Bereich Accounts Payable.

Durch die gezielte Nutzung von Process Mining, Process Design und Process Simulation konnte der Accounts-Payable-Prozess nachhaltig verbessert werden. Dieses Beispiel zeigt das Potenzial moderner Prozessoptimierung für wichtige Geschäftsbereiche.