Prozessverbesserung mit datengetriebenen Strategien verbessern

Prozessverbesserung mit datengetriebenen Strategien verbessern

Integration von ProcessMind mit Six Sigma

Für Neueinsteiger in Lean Six Sigma/DMAIC

Lean Six Sigma ist eine synergetische Geschäftsstrategie, die Lean Manufacturing/Lean Enterprise und Six Sigma kombiniert, um Verschwendung (nichtwertschöpfende Prozesse und Aktivitäten) zu eliminieren und die Variabilität (zur Verbesserung von Qualität und Vorhersehbarkeit) zu reduzieren. Der Fokus liegt auf der Verbesserung von Prozessgeschwindigkeit, Qualität und Kosten durch die Beseitigung von Ineffizienz und Mängeln, mit dem Ziel, nahezu Perfektion in allen Unternehmensprozessen zu erreichen.

Lean-Prinzipien konzentrieren sich auf die Wertstromanalyse und die Identifikation vermeidbarer Verschwendung, um sicherzustellen, dass jeder Prozessschritt Kundennutzen liefert.

Six Sigma verwendet einen datengesteuerten Ansatz und nutzt das DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control)-Framework, um Prozesse systematisch zu verbessern, indem Mängel eliminiert und Variationen reduziert werden.

Lean Six Sigma bietet einen umfassenden Ansatz, der sich nicht nur auf Qualitätsverbesserungen (via Six Sigma) sondern auch auf Geschwindigkeit und Effizienz (via Lean) fokussiert, wodurch es ein leistungsstarkes Werkzeug für organisatorische Verbesserungen und Kundenzufriedenheit wird.

Wie wendet man es an?

Diese umfassende Richtlinie verbessert die Prozessverbesserung durch die Verbindung von Six Sigma mit Process Mining, Design und Simulation. Jede Phase des Six Sigma DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) wird durch diese Methodologien gestärkt und fördert so einen robusten, datengesteuerten, iterativen Zyklus der Prozessverbesserung.

ProcessMind DMAIC Six Sigma Erklärer

1. Define-Phase

  • Zielsetzung: Definieren Sie klar den Umfang, die Ziele und die wichtigsten Kennzahlen für Ihr Prozessverbesserungsprojekt.
  • Process Mining: Nutzen Sie explorative Process Mining-Tools, um Ihre aktuellen Prozesse zu verstehen. Analysieren Sie historische Daten bezüglich Leistungskennzahlen, Abweichungen und Workflow-Problemen.
  • Prozessdesign: Beginnen Sie mit der Konzeption potenzieller Neugestaltungen oder Modifikationen zur Beseitigung von Ineffizienzen. Skizzieren Sie mögliche Änderungen mithilfe von BPMN-Diagrammen.
  • Fähigkeit: Visualisieren Sie aktuelle Prozesse effektiv, um präzise Verbesserungsziele zu setzen, und erstellen Sie detaillierte Karten und Diagramme für einen umfassenden Workflow-Überblick.

2. Mess-Phase

  • Zielsetzung: Daten sammeln, um eine Basislinie für die Prozessleistung zu erstellen.
  • Process Mining: Nutzen Sie detaillierte Process Mining-Techniken, um die aktuelle Prozessleistung genau zu messen. Konzentrieren Sie sich auf wichtige Kennzahlen, die mit den Projektzielen übereinstimmen. Dies umfasst das Extrahieren und Analysieren von Daten aus verschiedenen Quellen, um den Fluss und die Effizienz der aktuellen Prozesse zu verstehen.
  • Prozessdesign: Verfeinern Sie Prozessneugestaltungen basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen aus den gesammelten Daten. Betonen Sie messbare Aspekte, um sicherzustellen, dass Änderungen quantitativ bewertet werden können. Nutzen Sie BPMN-Diagramme, um diese Neugestaltungen zu skizzieren und potenzielle Verbesserungen zu visualisieren.
  • Prozesssimulation: Führen Sie grundlegende Simulationen durch, um die Ergebnisse kleiner Prozessanpassungen auf wichtige Kennzahlen vorherzusagen. Dies hilft, das potenzielle Auswirkungen von Änderungen vor ihrer Implementierung in der realen Welt zu verstehen.
  • Fähigkeit: Schaffen Sie eine genaue Messung und Basislinie für den aktuellen Prozess. Dies bereitet den Weg für eine tiefgehende Analyse und stellt sicher, dass nachfolgende Phasen auf verlässlichen Daten basieren.

3. Analyse-Phase

  • Zielsetzung: Führen Sie eine tiefgehende Analyse der Prozessleistungsdaten durch, um die Grundursachen von Ineffizienzen und Abweichungen zu identifizieren.
  • Process Mining: Nutzen Sie fortschrittliche Process Mining-Techniken, um die Grundursachen von Abweichungen, Engpässen und Ineffizienzen innerhalb des Workflows aufzudecken. Dies beinhaltet eine detaillierte Analyse der Prozessdaten, um zu ermitteln, wo und warum Probleme auftreten.
  • Prozessdesign & Prozesssimulation: Entwickeln Sie detaillierte Modelle potenzieller Lösungen oder Neugestaltungen. Nutzen Sie Prozesssimulation, um die Auswirkungen dieser Änderungen auf die Prozessleistung zu testen, wobei mehrere Szenarien und Einschränkungen berücksichtigt werden. Dies hilft, zu visualisieren, wie vorgeschlagene Änderungen den Workflow vor der Implementierung beeinflussen werden.
  • Fähigkeit: Identifizieren Sie Grundursachen und testen Sie hypothetische Lösungen durch Simulation. Diese Phase stellt sicher, dass jegliche vorgeschlagenen Änderungen auf soliden Daten basieren und gründlich bewertet wurden, um ihre potenziellen Auswirkungen auf den Prozess zu verstehen.

4. Verbesserungsphase

  • Zielsetzung: Implementieren und validieren Sie die Wirksamkeit der gewählten Prozessverbesserungen.
  • Process Mining: Überwachen Sie die Prozessänderungen in einer Live-Umgebung, um sofortiges Feedback zur Wirkung der Verbesserungen zu erhalten. Diese Echtzeiterfassung von Daten hilft, zu verstehen, wie die Änderungen den Workflow beeinflussen und unvorhergesehene Probleme zu identifizieren.
  • Prozessdesign & Prozesssimulation: Finalisieren Sie das Prozessdesign auf Grundlage der Analyse und simulierten Ergebnisse. Nutzen Sie Simulationen, um die Implementierungsstrategie zu verfeinern und zu optimieren, sodass die Veränderungen zu den gewünschten Verbesserungen führen. Dieser Schritt umfasst das Erstellen detaillierter BPMN-Diagramme, um den neuen Prozessfluss zu skizzieren, und das Verwenden von Prozessmodellierungs-Tools, um verschiedene Szenarien zu testen.
  • Fähigkeit: Kontinuierliche Überwachung der Verbesserungen und Anpassung der Strategien basierend auf unmittelbarem Feedback aus den Daten. So wird sichergestellt, dass der Prozess effizient bleibt und notwendige Anpassungen prompt vorgenommen werden können.

5. Kontrollphase

  • Zielsetzung: Sicherstellen, dass die Verbesserungen über die Zeit aufrechterhalten werden und der Prozess innerhalb der gewünschten Leistungsgrenzen bleibt.
  • Process Mining: Überwachen Sie kontinuierlich den Prozess nach der Implementierung, um sicherzustellen, dass die Verbesserungen erhalten bleiben, und um schnell Regressionen zu identifizieren. Dies beinhaltet die Verwendung fortschrittlicher Process Mining-Tools zur Verfolgung von Leistungskennzahlen und zum Erkennen von Abweichungen von den erwarteten Ergebnissen.
  • Prozesssimulation: Simulieren Sie regelmäßig “Was-wäre-wenn”-Szenarien, um proaktiv potenzielle zukünftige Verbesserungen zu identifizieren und auf sich ändernde Geschäftsanforderungen oder externe Faktoren zu reagieren. Dies hilft, die Effizienz und Effektivität des Prozesses im Laufe der Zeit aufrechtzuerhalten.
  • Fähigkeit: Langfristige Überwachung und kontinuierliche Verbesserung durch iterative Simulationen. Diese Phase konzentriert sich auf die Aufrechterhaltung der während der Verbesserungsphase erzielten Gewinne und stellt sicher, dass sich der Prozess an neue Herausforderungen oder Gelegenheiten anpasst.

Fazit

Die Integration von Six Sigma mit Process Mining, Process Design und Process Simulation bietet einen ganzheitlichen Ansatz für Business Process Management. Durch die Verbindung dieser Methoden werden deren Stärken optimal genutzt, um nachhaltige, optimale Performance zu erzielen. Mit dieser Anleitung schaffen Unternehmen einen strukturierten, datenbasierten Weg zur Prozessverbesserung – für mehr Effizienz und Wettbewerbsvorteile.

Unser SaaS Process Insights Produkt kombiniert Process Mining, Process Design und Process Simulation zur Verbesserung von Business Process Management. Wir bieten umfassende Tools für Process Mapping, BPM, Workflow-Management und Prozessverbesserung. Mit unserer Software können Sie Workflows überwachen, analysieren und optimieren, um Effizienz und Produktivität deutlich zu steigern.

Mehr Informationen finden Sie hier:

  1. ASQ (American Society for Quality): Bietet viele Ressourcen, inkl. Training und Zertifizierung zu Lean Six Sigma. (asq.org)
  2. Lean Six Sigma Institute: Bietet Trainings, Zertifizierungen und Tools zu Lean Six Sigma Methoden. (leansixsigmainstitute.org)
  3. Bücher: Zum Einstieg empfehlen wir “The Lean Six Sigma Pocket Toolbook” von Michael L. George et al. sowie “Lean Six Sigma For Dummies” von John Morgan und Martin Brenig-Jones.
  4. Online-Kurse: Plattformen wie Coursera, Udemy und LinkedIn Learning bieten Lean Six Sigma Kurse für jedes Level.

Diese Ressourcen geben Ihnen eine solide Basis zu Lean Six Sigma, Tools und Anwendungen. Egal, ob Sie Einsteiger sind oder Ihr Wissen vertiefen möchten, hier finden Sie Hilfe für wirkungsvolles Business Process Management.

Mit unserer SaaS Process Insights Plattform können Sie Workflows effizient mappen, überwachen und optimieren. So steigern Sie Ihre operative Effizienz, treffen bessere Entscheidungen und stärken Ihre Wettbewerbsfähigkeit.

Vor- und Nachteile

Traditioneller Ansatz
VS.
ProcessMind Ansatz

In der sich ständig wandelnden Geschäftswelt sind Effizienz und Transparenz der Schlüssel zum Erfolg. Hier kommt die kombinierte Kraft von Process Modeling, Process Mining und Process Simulation ins Spiel.


Process Modeling bietet eine visuelle Roadmap für Ihre Workflows, Process Mining nutzt datengestützte Analysen, um versteckte Einblicke zu offenbaren, und Process Simulation erlaubt es Ihnen, zukünftige Szenarien vorherzusagen.


Traditionell waren dies separate Tools ohne nahtlose Integration, um von den kombinierten Stärken vollständig zu profitieren. Mit ProcessMind erleben Sie jetzt die einzigartige und nahtlose Integration von Process Mining- und Simulationsdaten auf einer Process Design Fläche, komplett mit Filtern und Diagrammen.

Prozessverbesserung mit datengetriebenen Strategien verbessern

Prozessmodellierung

  • Bietet Klarheit und Struktur
  • Bekannt und weit akzeptiert
  • Einfach zu implementieren
  • Erfasst alle Prozessaktivitäten, einschließlich nicht-digitaler
  • Kosteneffizient
  • Erleichtert einfache Zusammenarbeit
  • Modelle können schnell veralten
  • Kann Variationen und Ausnahmen übersehen
  • Mangelt an quantitativen Einblicken
  • Vollständig manuelle und subjektive Modellerstellung
Prozessmodellierung

Process Mining

  • Datengetriebene Prozessmodelle
  • Einblicke in Prozessvariationen und Ausnahmen
  • Deckt verborgene Komplexitäten auf
  • Verfolgt Prozessverbesserungen
  • Komplexe Prozessvisualisierungen
  • Fehlende kontextuelle Informationen zu Prozessaktivitäten
  • Erfasst nicht die realen Prozesseigenschaften
  • Lange Zeit bis zum Ergebnis
  • Benötigt Datenexperten und Schulung
Process Mining

Prozesssimulation

  • Ermöglicht risikofreie Experimente
  • Optimiert Entscheidungsfindung durch Prognose von Geschäftsergebnissen
  • Verbessert Kommunikation und Zusammenarbeit
  • Kann Datenunsicherheiten und Abhängigkeiten aufweisen
  • Komplex, um reale Szenarien zu modellieren
  • Potenzial für Fehlinterpretationen
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