Prozessverbesserung: Methoden und Techniken im Leitfaden 2026

Warum Prozessverbesserung weiterhin wichtig ist

Prozessverbesserung bedeutet, die Leistung eines Ablaufs zu verstehen, ein konkretes Problem zu erkennen und den Prozess gezielt anzupassen. So lassen sich Fehler reduzieren, Wartezeiten verkürzen und Kosten senken. Auch verlässlichere Ergebnisse und bessere Erfahrungen für Kundinnen, Kunden und Mitarbeitende können Ziele sein.

Diese Arbeit wird schwieriger, wenn Prozesswissen verstreut ist. Eine Vorgehensweise kann veraltet sein, ein Diagramm zeigt möglicherweise nur den vorgesehenen Ablauf, und Mitarbeitende beschreiben denselben Prozess unterschiedlich. Ereignisdaten können zeigen, was tatsächlich geschieht. Sie müssen jedoch noch ausgewertet und mit einem klaren Verbesserungsziel verknüpft werden.

Keine Methode eignet sich für jedes Problem. Manche Ansätze helfen, Verschwendung zu vermeiden. Andere konzentrieren sich darauf, Abweichungen zu verringern, Ursachen zu finden oder Änderungen zu testen. Welche Methode passt, hängt vom Problem, vom verfügbaren Zeitrahmen und den vorhandenen Nachweisen ab. Auch der Aufwand muss für Ihr Team dauerhaft tragbar sein.

So wählen Sie aus: Entscheidungstabelle

Gehen Sie vom Problem aus, das Sie lösen möchten, und nicht von der Methode, die Ihnen am vertrautesten ist. Die Tabelle bietet eine erste Orientierung. Wenn ein Problem mehrere Arten der Analyse erfordert, können Sie Ansätze kombinieren.

Die Angaben zu Zeithorizont und Aufwand sind relativ und keine Garantie. Ein kleiner PDCA-Test kann wenig Zeit beanspruchen, während ein organisationsweites Verbesserungsprogramm deutlich länger dauern kann. Auch Datenqualität, Umfang und Entscheidungsfindung beeinflussen den Aufwand.

Benötigen Sie eine Ausgangsbasis aus Ereignisdaten, beginnen Sie mit Process Mining. Wenn Sie das Problem bereits kennen und über verlässliche Messgrößen verfügen, ist eine gezielte Methode wie DMAIC möglicherweise der bessere Einstieg.

So lesen Sie diese Übersicht

Bei jeder Methode stehen vier praktische Fragen im Mittelpunkt:

• Was ist das? Der Kerngedanke der Methode.
• Wann sollten Sie die Methode einsetzen? Die Situationen, bei denen sie helfen kann.
• Wo liegen die Grenzen? Ihre Einschränkungen und häufigen Fehlerquellen.
• Welche Daten werden benötigt? Die Nachweise, die den Einsatz unterstützen.

Einige Einträge beschreiben Methoden zur Prozessverbesserung, andere Werkzeuge, Fachgebiete oder Technologien, die Verbesserungen unterstützen. Sie sind nicht austauschbar. Nutzen Sie diese Unterscheidung, um eine passende Methode auszuwählen, statt die Übersicht als Rangliste zu verstehen.

Die klassischen Methoden

Diese bewährten Ansätze helfen Teams, Verschwendung zu erkennen, Fehler zu verringern, Änderungen zu testen und Verbesserungen dauerhaft zu verankern. Sie lassen sich mit betrieblichen Daten einsetzen, stützen sich aber teilweise auch auf Beobachtungen, Workshops oder fachliche Einschätzungen.

1. Lean

Lean konzentriert sich auf den Kundennutzen und darauf, Tätigkeiten zu verringern, die dazu nichts beitragen. Der Ansatz geht auf das Toyota-Produktionssystem zurück und wird heute in vielen Bereichen eingesetzt.

Die fünf Prinzipien lauten: Wert definieren, den Wertstrom abbilden, den Fluss herstellen, das Pull-Prinzip einführen und kontinuierliche Verbesserung anstreben. Lean beschreibt außerdem acht verbreitete Formen der Verschwendung, die häufig mit dem Akronym DOWNTIME zusammengefasst werden:

• Fehler: Ergebnisse, die Anforderungen nicht erfüllen.
• Überproduktion: Mehr oder früher produzieren als erforderlich.
• Warten: Leerlauf zwischen Arbeitsschritten.
• Nicht genutztes Talent: Fähigkeiten und Wissen von Mitarbeitenden nicht ausreichend einsetzen.
• Transport: Unnötiger Transport von Materialien oder Informationen.
• Bestände: Überhöhte Lagerbestände oder zu viel unfertige Arbeit.
• Bewegung: Unnötige Bewegungen von Personen oder Systemen.
• Zusätzliche Bearbeitung: Arbeit, die für Kundinnen und Kunden keinen Mehrwert schafft.

Wann sollten Sie die Methode einsetzen? Verwenden Sie Lean, wenn Sie unnötige Schritte, Verzögerungen, Übergaben oder zu viel unfertige Arbeit feststellen und den Ablauf verbessern möchten.

Wo liegen die Grenzen? Ein scheinbar überflüssiger Schritt kann einer Kontrolle, der Sicherheit oder den Anforderungen von Kundinnen und Kunden dienen. Entfernen Sie ihn, ohne seinen Zweck zu verstehen, können neue Probleme entstehen. Auch bei Wissensarbeit muss Lean an den jeweiligen Kontext angepasst werden.

Welche Daten werden benötigt? Prozessbeobachtungen und ein klares Verständnis des Kundennutzens sind hilfreich. Daten zu Durchlaufzeiten, Wartezeiten, Übergaben und unfertiger Arbeit können zeigen, wo Verschwendung auftritt und ob Änderungen den Ablauf verbessern.

Weitere Informationen dazu, wie sich ein Ablauf von Anfang bis Ende abbilden lässt, finden Sie unter Value Stream Mapping.

2. Six Sigma (DMAIC)

Six Sigma zielt darauf ab, Prozessabweichungen und Fehler mithilfe strukturierter, datenbasierter Analysen zu verringern. Das DMAIC-Modell unterstützt die Verbesserung eines bestehenden Prozesses:

Six Sigma verwendet außerdem DMADV, das für Define, Measure, Analyze, Design und Verify steht. Damit werden neue Prozesse oder Produkte entwickelt.

Wann sollten Sie die Methode einsetzen? Verwenden Sie DMAIC bei einem messbaren Qualitäts- oder Leistungsproblem, wenn Sie Ursachen systematisch ermitteln und Verbesserungen testen müssen. Die Methode eignet sich häufig für Prozesse mit hohem Volumen, bei denen wiederkehrende Fehler ins Gewicht fallen.

Wo liegen die Grenzen? DMAIC setzt verlässliche Daten und Mitarbeitende voraus, die diese analysieren können. Für ein kleines Problem kann eine formale Projektstruktur zu aufwendig sein. Zertifizierungen können Kompetenzen unterstützen, doch Qualifikationen allein verbessern keinen Prozess.

Welche Daten werden benötigt? Sie benötigen eine klare Problembeschreibung, eine Ausgangsbasis, Kennzahlen zu Prozesseingaben und Ergebnissen sowie genügend Beobachtungen, um Abweichungen zu verstehen. Die Daten müssen konsistent genug sein, um Vergleiche zu ermöglichen.

Eine praxisnahe Erläuterung zu DMAIC und datengetriebener Verbesserung finden Sie in unserem Leitfaden für die Praxis.

3. Value Stream Mapping

Value Stream Mapping (VSM) ist eine Lean-Methode, mit der sich die Arbeits- und Informationsflüsse zur Bereitstellung eines Produkts oder einer Dienstleistung abbilden lassen. Eine Karte kann Prozessschritte, Übergaben, Durchlaufzeiten, Wartezeiten und unfertige Arbeit enthalten.

Typischerweise wird zunächst der Ist-Zustand abgebildet. Anschließend werden Verzögerungen und Tätigkeiten ohne Wertschöpfung ermittelt, ein Soll-Zustand skizziert und die Schritte zu dessen Umsetzung geplant.

Wann sollten Sie die Methode einsetzen? Verwenden Sie VSM, wenn Sie eine gemeinsame End-to-End-Sicht auf einen Prozess benötigen, insbesondere in der Fertigung, der Lieferkette, der Dienstleistungserbringung oder der Softwareentwicklung.

Wo liegen die Grenzen? Wie genau eine Karte ist, hängt von den Informationen ab, auf denen sie beruht. Teilnehmende eines Workshops beschreiben möglicherweise den vorgesehenen Prozess oder einen aktuellen Einzelfall, statt die gesamte Bandbreite der tatsächlichen Fälle zu erfassen. Außerdem kann eine Karte veralten, wenn sich der Prozess ändert.

Welche Daten werden benötigt? Sie können mit Beobachtungen und Workshops beginnen. Für einen stärker belegten Ist-Zustand verwenden Sie Prozessschritte, Timestamps, Angaben zu Übergaben und Daten zur unfertigen Arbeit. Process Mining kann die in Ihren Systemen erfassten Abläufe sichtbar machen.

4. Total Quality Management (TQM)

TQM ist ein organisationsweiter Managementansatz, der Qualität zur gemeinsamen Verantwortung macht. Er legt den Schwerpunkt auf Kundenanforderungen, die Beteiligung der Mitarbeitenden, Prozessdenken, evidenzbasierte Entscheidungen und kontinuierliche Verbesserung.

Wann sollten Sie die Methode einsetzen? Ziehen Sie TQM in Betracht, wenn Qualität Teil der täglichen Führung und nicht nur Gegenstand eines einmaligen Projekts werden soll. Der Ansatz kann für Organisationen geeignet sein, in denen gleichbleibende Qualität und Kundenzufriedenheit für viele Teams wichtig sind.

Wo liegen die Grenzen? TQM ist breit angelegt. Teams benötigen daher klare Prioritäten und die Unterstützung der Führung, um die Prinzipien in konkrete Arbeit umzusetzen. Wird TQM zum Schlagwort oder zur bloßen Checkliste, verändert sich der Prozessablauf wahrscheinlich nicht.

Welche Daten werden benötigt? Welche Nachweise erforderlich sind, hängt von den Qualitätszielen ab. Dazu können Kundenfeedback, Fehler- und Nacharbeitsquoten, Auditfeststellungen sowie Kennzahlen zur Prozessleistung gehören. Teams benötigen außerdem eine Möglichkeit, Erkenntnisse zu teilen und darauf zu reagieren.

5. PDCA (der Deming-Zyklus)

Plan-Do-Check-Act (PDCA) ist ein vierstufiger Zyklus, mit dem Änderungen getestet und weiterentwickelt werden. Er bietet Teams einen wiederholbaren Ablauf, ohne eine bestimmte Verbesserungslösung vorzugeben.

In jedem Zyklus können Sie das Ergebnis mit Ihrer Erwartung vergleichen. Funktioniert die Änderung, können Sie sie standardisieren oder in größerem Umfang testen. Falls nicht, passen Sie den nächsten Test anhand Ihrer Erkenntnisse an.

Wann sollten Sie die Methode einsetzen? Verwenden Sie PDCA für kleine Experimente, Änderungen auf Teamebene und kontinuierliche Verbesserung. Die Methode kann andere Ansätze ergänzen und bietet eine einfache Möglichkeit, Änderungen zu testen und zu überprüfen.

Wo liegen die Grenzen? PDCA sagt Ihnen nicht, welches Problem Vorrang hat, welche Messgrößen geeignet sind oder wie komplexe Ursachen analysiert werden. Der Zyklus dient dem Lernen und Handeln, ersetzt aber keine Problemanalyse.

Welche Daten werden benötigt? Legen Sie vor dem Test das erwartete Ergebnis und eine Messgröße fest. Vergleichen Sie die Leistung vor und nach der Änderung und berücksichtigen Sie andere Faktoren, die das Ergebnis beeinflusst haben könnten.

6. Lean Six Sigma

Lean Six Sigma verbindet den Fokus von Lean auf Verschwendung und Abläufe mit dem Schwerpunkt von Six Sigma auf Abweichungen und Fehlern. Teams können beide Ansätze kombinieren, wenn ein Prozess schneller ablaufen und zugleich verlässlichere Ergebnisse liefern soll.

Lean bringt das Wertstromdenken, die Ermittlung von Verschwendung und die Verbesserung des Ablaufs ein. Six Sigma ergänzt strukturierte Analysen, Messungen und die Verringerung von Abweichungen, etwa mit Methoden wie DMAIC.

Wann sollten Sie die Methode einsetzen? Ziehen Sie Lean Six Sigma in Betracht, wenn ein funktionsübergreifendes Problem sowohl Verzögerungen oder unnötige Arbeit als auch messbare Qualitätsprobleme umfasst.

Wo liegen die Grenzen? Die Kombination von Methoden kann zusätzlichen Struktur- und Schulungsaufwand verursachen. Ein Projekt kann bürokratisch werden, wenn Teams den Abschluss der einzelnen Methodenschritte über die Problemlösung stellen. Stimmen Sie Umfang und Analyse auf das Problem ab.

Welche Daten werden benötigt? Sie benötigen einen Überblick über den Prozessablauf sowie Kennzahlen zu Fehlern, Nacharbeit und Leistung. Art und Umfang der Daten hängen vom Problem ab. Nicht jedes Projekt erfordert eine fortgeschrittene statistische Analyse.

7. Kaizen

Kaizen ist ein Ansatz zur kontinuierlichen, schrittweisen Verbesserung, an der Mitarbeitende aus der gesamten Organisation beteiligt sind. Statt sich ausschließlich auf große Projekte zu stützen, regt Kaizen Teams dazu an, im Arbeitsalltag konkrete Veränderungen zu erkennen und umzusetzen.

Bei Kaizen werden häufig drei Arten von Ineffizienz betrachtet:

• Muda: Verschwendung von Ressourcen ohne zusätzlichen Nutzen.
• Mura: Ungleichmäßige Arbeitslast oder ein ungleichmäßiger Prozessfluss.
• Muri: Übermäßige Belastung von Mitarbeitenden oder Anlagen.

Manche Organisationen veranstalten gezielte Kaizen-Workshops. Dabei arbeitet ein funktionsübergreifendes Team intensiv an einem bestimmten Prozess und setzt Veränderungen um.

Wann ist die Methode sinnvoll? Setzen Sie Kaizen ein, wenn Mitarbeitende kontinuierlich zur Verbesserung beitragen sollen und nicht nur gelegentlich an Projekten teilnehmen. Kaizen lässt sich mit Lean, PDCA und anderen Methoden kombinieren.

Wo liegen die Grenzen? Kaizen setzt voraus, dass auf Erkenntnisse Taten folgen. Können Mitarbeitende Probleme zwar benennen, aber keine Veränderungen bewirken, verliert die Verbesserungsarbeit an Glaubwürdigkeit. Auch kleine Änderungen sollten überprüft werden, damit sie nicht an anderer Stelle neue Probleme verursachen.

Welche Daten werden benötigt? Beobachtungen der Mitarbeitenden und Rückmeldungen von Kunden können Verbesserungspotenziale aufzeigen. Prozesskennzahlen helfen Ihnen, Ideen zu priorisieren und zu prüfen, ob eine Änderung Wirkung gezeigt hat.

Mehr zu diesem Ansatz erfahren Sie in unserem Beitrag zu Kaizen und kontinuierlicher Verbesserung.

8. Business Process Management (BPM)

Business Process Management ist ein Ansatz, mit dem Organisationen ihre Prozesse dauerhaft und systematisch steuern. Dazu gehören unter anderem die Analyse, Modellierung, Umsetzung, Überwachung und Verbesserung von Prozessen. BPM ist ein fortlaufender Managementansatz, keine einzelne Methode und kein einmaliger Softwarekauf.

Wann ist die Methode sinnvoll? BPM bietet sich an, wenn Sie Prozesse teamübergreifend einheitlich steuern, Verantwortlichkeiten klären und Prozessgestaltung mit Überwachung und Verbesserung verknüpfen möchten.

Wo liegen die Grenzen? Modellierung und Dokumentation allein sorgen nicht für bessere Ergebnisse. Ein sorgfältig dokumentierter Prozess kann weiterhin Verzögerungen, Nacharbeit oder unklare Zuständigkeiten aufweisen. BPM muss Prozessmodelle mit dem tatsächlichen Betrieb und messbaren Zielen verknüpfen.

Welche Daten werden benötigt? BPM stützt sich auf Prozessdokumentation, Informationen zu Zuständigkeiten, Leistungskennzahlen und Belege dafür, wie die Arbeit tatsächlich abläuft. BPMN bietet eine standardisierte Möglichkeit, Prozessabläufe darzustellen.

Wie Sie Verbesserungen in die Praxis umsetzen, erfahren Sie in unserem Leitfaden zur Umsetzung der Prozessoptimierung.

Datengetriebene Methoden: Wo Process Mining ansetzt

Die Methoden in diesem Abschnitt helfen Ihnen, Engpässe zu finden, Ursachen zu untersuchen, das tatsächliche Prozessverhalten zu verstehen oder mögliche Änderungen zu bewerten. Sie ersetzen nicht die zuvor beschriebenen Verbesserungsmethoden, sondern bieten unterschiedliche Wege, einen Prozess zu verstehen und gezielt zu verändern.

9. Theory of Constraints (TOC)

Die Theory of Constraints richtet Verbesserungen auf den Engpass aus, der die Gesamtleistung eines Systems begrenzt. Die fünf Schritte lauten: Engpass identifizieren, ihn bestmöglich nutzen, die übrige Arbeit darauf abstimmen, seine Kapazität bei Bedarf erhöhen und den Ablauf wiederholen, sobald sich der Engpass verlagert.

Wann ist die Methode sinnvoll? Setzen Sie TOC ein, wenn ein Engpass den Durchsatz begrenzt, etwa ein ausgelasteter Produktionsschritt oder eine Warteschlange im Service.

Wo liegen die Grenzen? Der vermeintliche Engpass muss nicht der tatsächliche Engpass sein. Außerdem können sich Engpässe verschieben, wenn sich der Prozess verändert. Wer sich auf eine einzelne Stelle konzentriert, übersieht möglicherweise Wechselwirkungen zwischen mehreren Teilen eines komplexen Prozesses.

Welche Daten werden benötigt? Betrachten Sie Durchsatz, Warteschlangengrößen, Kapazität sowie Warte- und Bearbeitungszeiten. Prozessdaten helfen Ihnen zu prüfen, ob sich die Arbeit tatsächlich an der vermuteten Stelle staut.

10. 5-Why-Analyse

Die 5-Why-Methode hilft dabei, die Ursachen eines konkreten Problems zu untersuchen. Ein Team fragt, warum das Problem aufgetreten ist, und stellt zu jeder Antwort erneut die Warum-Frage. Die Zahl fünf ist eine Orientierung, kein festgelegter Endpunkt.

Wird beispielsweise eine Lieferung verspätet zugestellt, weil eine Bestellung zu spät bearbeitet wurde, könnte das Team feststellen, dass die Freigabe mehrere Tage dauerte, weil die einzige freigabeberechtigte Person nicht verfügbar war. Als Nächstes sollte das Team diese Erklärung überprüfen und das zugrunde liegende Freigaberisiko angehen, statt die verspätete Lieferung als eigentliche Ursache zu behandeln.

Wann ist die Methode sinnvoll? Verwenden Sie die Methode für eine erste Untersuchung, eine Vorfallanalyse oder eine Team-Retrospektive, wenn Personen mit einschlägigem Wissen das Problem gemeinsam besprechen können.

Wo liegen die Grenzen? Eine einzelne Fragenkette kann ein Problem mit mehreren Ursachen zu stark vereinfachen. Die Antworten können außerdem auf Annahmen statt auf Belegen beruhen. Nutzen Sie die Diskussion bei komplexen Problemen, um Hypothesen aufzustellen und diese anhand von Daten zu prüfen.

Welche Daten werden benötigt? Sie benötigen eine klar definierte Problemstellung und Zugang zu Personen, die mit der Arbeit vertraut sind. Vorfallsberichte, Timestamps und Prozessbelege helfen dabei, die Erklärung des Teams zu bestätigen oder zu hinterfragen.

11. Process Mining

Process Mining analysiert Ereignisdaten aus IT-Systemen und zeigt, wie Cases einen Prozess durchlaufen. So lassen sich Prozessvarianten, Nacharbeit, Verzögerungen und Übergaben erkennen, die in einer Arbeitsanweisung oder einer gemeinsam erstellten Prozessübersicht möglicherweise nicht auftauchen.

Typische Anwendungsbereiche sind:

• Prozessentdeckung: Prozessabläufe anhand von Ereignisdaten rekonstruieren.
• Konformitätsprüfung: Das tatsächliche Prozessverhalten mit einem festgelegten Modell oder einer Regel vergleichen.
• Leistungsanalyse: Zykluszeiten, Verzögerungen und Engpässe untersuchen.
• Ursachenanalyse: Faktoren untersuchen, die mit Prozessergebnissen zusammenhängen.
• Laufende Überwachung: Prozesskennzahlen über einen längeren Zeitraum verfolgen.

Wann ist die Methode sinnvoll? Setzen Sie Process Mining ein, wenn die Arbeit digitale Spuren hinterlässt und Sie nachvollziehen möchten, wie der Prozess über verschiedene Cases hinweg abläuft. Die Methode eignet sich beispielsweise zur Analyse transaktionaler Prozesse wie Purchase-to-Pay, Order-to-Cash und Vorfallmanagement.

Wo liegen die Grenzen? Process Mining entscheidet nicht für Sie, welche Änderung sinnvoll ist, und setzt sie auch nicht um. Die Analyse hängt davon ab, ob die Ereignisdaten den Prozess angemessen abbilden. Fehlende Timestamps, uneinheitliche Aktivitätsnamen oder unklare Case-IDs können die möglichen Erkenntnisse einschränken.

Welche Daten werden benötigt? Ein typisches Event Log enthält eine Case-ID, eine Aktivität und einen Timestamp. Je nach Fragestellung benötigen Sie möglicherweise weitere Attribute wie Team, Standort, Produkt oder Ergebnis. Die Aufbereitung und Validierung der Daten gehören ebenfalls zur Arbeit.

Process Mining kann andere Methoden unterstützen, ohne sie zu ersetzen. Damit können Sie Verschwendung für Lean aufspüren, eine Ausgangsbasis für DMAIC schaffen, die Auswirkungen einer PDCA-Änderung auf die Leistung prüfen oder den Ort eines Engpasses untersuchen. Ihr Team legt weiterhin das Verbesserungsziel fest und entscheidet, was geändert wird.

Weitere Informationen finden Sie unter Was Process Mining ist, wie Sie einen Prozess analysieren und häufige Herausforderungen und bewährte Vorgehensweisen bei Process Mining.

12. Prozesssimulation

Bei der Prozesssimulation wird anhand eines Modells untersucht, wie sich ein Prozess unter verschiedenen Bedingungen verhalten könnte. Sie können Szenarien vergleichen, etwa Änderungen an Kapazitäten oder Weiterleitungen, bevor Sie entscheiden, ob Sie den realen Prozess anpassen.

Wann ist die Methode sinnvoll? Verwenden Sie Simulationen, wenn Sie Optionen vergleichen, Kapazitäten bewerten oder mögliche Auswirkungen einer geplanten Änderung vor ihrer Umsetzung untersuchen möchten.

Wo liegen die Grenzen? Eine Simulation garantiert nicht, dass ein bestimmtes Ergebnis tatsächlich eintritt. Die Resultate hängen vom Modell und seinen Annahmen ab. Entsprechen Bearbeitungszeiten, Ankunftsraten, Ressourcenverfügbarkeit oder Prozesslogik nicht der Realität, kann der Vergleich in die Irre führen.

Welche Daten werden benötigt? Sie benötigen ein Prozessmodell und realistische Eingaben zu Zeit, Volumen, Ressourcen und relevanten Schwankungen. Wenn Prozessdaten vorliegen, können Sie diese verwenden, um die Eingaben zu kalibrieren.

Process Mining hilft Ihnen, den aktuellen Prozess zu verstehen. Mit Simulationen können Sie dagegen ein mögliches Zukunftsszenario untersuchen. Beide Methoden beantworten unterschiedliche Fragen: Was geschieht derzeit, und was könnte sich bei einer geplanten Änderung ergeben? Weitere Informationen finden Sie unter Prozesssimulation.

13. Prozessmodellierung (BPMN)

Business Process Model and Notation (BPMN) ist eine standardisierte visuelle Notation zur Darstellung von Prozessabläufen. Ein BPMN-Modell hilft Teams, Schritte, Entscheidungen, Ereignisse und Zuständigkeiten einheitlich zu beschreiben.

Wann ist die Methode sinnvoll? Modellieren Sie Prozesse, wenn Sie eine gemeinsame Sicht auf einen Prozess benötigen, den Ist- oder Sollprozess dokumentieren möchten oder eine klare Grundlage für Arbeitsanweisungen und Prozessbesprechungen brauchen.

Wo liegen die Grenzen? Ein Modell beschreibt, wie ein Prozess verstanden oder gestaltet wird. Es belegt nicht, dass der Prozess tatsächlich so abläuft. Wenn sich die Arbeit verändert, muss auch das Modell aktualisiert werden. Ein Diagramm ist dann hilfreich, wenn es eine Entscheidung oder Handlung unterstützt, nicht als Selbstzweck.

Welche Daten werden benötigt? Sie können ein Modell anhand von Interviews, Arbeitsanweisungen und Beobachtungen erstellen. Der Vergleich mit Ereignisdaten kann Unterschiede zwischen dem dokumentierten Ablauf und dem in den Systemen erfassten Prozess aufzeigen.

Erfahren Sie mehr über BPMN und darüber, wie Prozessmodellierung und Process Mining zusammenwirken.

14. Automatisierung

Bei der Automatisierung übernehmen Technologien wie RPA, Workflow-Tools oder APIs klar definierte Aufgaben und verringern den manuellen Aufwand. Sie kann Verbesserungen unterstützen, wenn sich die Arbeit wiederholt, die Regeln eindeutig und Ausnahmen bekannt sind.

Wann ist die Methode sinnvoll? Automatisierung bietet sich für stabile Aufgaben mit hohem Volumen sowie gleichbleibenden Ein- und Ausgaben an, etwa für die routinemäßige Dateneingabe oder die Erstellung von Berichten.

Wo liegen die Grenzen? Wird ein fehlerhafter Prozess automatisiert, können unnötige Schritte bestehen bleiben und Ausnahmen schwieriger zu bearbeiten sein. Ändern sich Systeme, Regeln oder Eingaben, muss auch die Automatisierung angepasst werden. Prüfen Sie zunächst, ob sich die Aufgabe eignet und ob die geplante Änderung ein tatsächliches Problem löst.

Welche Daten werden benötigt? Prüfen Sie Aufgabenvolumen, Bearbeitungszeiten, Fehlerquoten, Ausnahmemuster und die angewandten Regeln. Prozessbelege helfen Ihnen, geeignete Aufgaben zu finden und deren Umfeld zu verstehen.

Nutzen Sie Process Mining, um Automatisierungspotenziale zu finden, statt Aufgaben allein aufgrund von Annahmen auszuwählen.

Methoden kombinieren

Sie müssen sich nicht für jeden Teil eines Verbesserungsprojekts auf eine einzige Methode festlegen. Eine sinnvolle Kombination weist jedem Ansatz eine klare Aufgabe zu: Eine Methode hilft Ihnen, das Problem zu verstehen, eine andere unterstützt die Gestaltung oder Prüfung einer Änderung, und eine Kennzahl zeigt, ob sie gewirkt hat.

Lean und Six Sigma

Lean hilft Ihnen, unnötige Arbeit zu erkennen und den Prozessfluss zu verbessern. DMAIC bietet einen strukturierten Ansatz, um Fehler zu messen, Ursachen zu untersuchen und Ergebnisse zu sichern. Kombinieren Sie beide Methoden, wenn Verzögerungen und Qualitätsprobleme zusammenhängen. Richten Sie das Projekt am Problem aus, statt nur für die Einhaltung eines Rahmenwerks zusätzliche Schritte einzuführen.

Lean und Value Stream Mapping

Value Stream Mapping (VSM) verschafft dem Team einen visuellen Überblick über den durchgängigen Prozessfluss. Lean-Prinzipien helfen Ihnen zu beurteilen, an welchen Stellen Arbeit einen Mehrwert schafft und wo sich Verzögerungen oder Übergaben reduzieren lassen. Prüfen Sie anhand von Prozessbelegen, ob die Darstellung die Bandbreite tatsächlicher Cases abbildet und nicht nur den vorgesehenen Ablauf.

Process Mining und DMAIC

Process Mining hilft dabei, eine Ausgangsbasis zu schaffen und aufzuzeigen, wo Cases voneinander abweichen, warten oder zur Nacharbeit zurückkehren. DMAIC gibt dem Team eine Projektstruktur, um das Problem zu definieren, die Leistung zu messen, Ursachen zu analysieren, Verbesserungen zu testen und Ergebnisse dauerhaft zu sichern. Die Daten unterstützen die Analyse, ersetzen aber weder das Urteilsvermögen des Teams noch die statistische Arbeit.

Process Mining und PDCA

Process Mining kann die Prozessleistung vor und nach einer Änderung sichtbar machen. PDCA bietet einen Zyklus, um einen Test zu planen, das Ergebnis zu prüfen und die nächsten Schritte festzulegen. Wählen Sie Kennzahlen, die zur Änderung passen, und berücksichtigen Sie, ob andere Faktoren die Unterschiede erklären könnten.

Prozessmodellierung und Simulation

Ein Prozessmodell macht den geplanten Ablauf konkret. Mithilfe einer Simulation können Sie Szenarien auf Basis dieses Modells und seiner Eingaben vergleichen. Bevor Sie sich auf die Ergebnisse stützen, prüfen Sie, ob das Modell und seine Annahmen den Prozess für Ihre Fragestellung ausreichend genau abbilden.

Häufige Fehler

Eine Methode auswählen, bevor das Problem definiert ist

Eine Methodik ist kein Ziel. Halten Sie fest, welches Symptom auftritt, wen es betrifft und welches Ergebnis Sie verändern möchten. Wählen Sie anschließend einen Ansatz, der Sie bei der Untersuchung unterstützt.

Eine Prozessübersicht oder ein Modell als Beleg für die tatsächliche Leistung behandeln

Eine in einem Workshop erstellte Prozessübersicht oder ein BPMN-Diagramm kann verdeutlichen, wie Mitarbeitende den Prozess verstehen oder wie er ablaufen soll. Möglicherweise bildet beides nicht alle Varianten und Ausnahmen ab. Vergleichen Sie die Dokumentation nach Möglichkeit mit Belegen aus dem laufenden Betrieb.

Automatisieren, bevor Sie die Arbeit verstehen

Automatisierung kann den manuellen Aufwand verringern, aber auch unnötige Schritte beibehalten oder den Umgang mit Ausnahmen erschweren. Verstehen Sie den Prozess und seine Varianten, bevor Sie entscheiden, was automatisiert werden soll.

Erst nach der Änderung messen

Ohne Ausgangsbasis ist ein aussagekräftiger Vorher-nachher-Vergleich nicht möglich. Legen Sie vor dem Start fest, was Sie messen möchten, und prüfen Sie, ob die Daten für den Vergleich ausreichend einheitlich sind.

Zu breit anfangen

Ein Programm, das alles gleichzeitig verbessern soll, verteilt die Aufmerksamkeit zu stark. Beginnen Sie mit einem konkreten Prozess, einem klar definierten Problem und einem Umfang, den Ihr Team bewältigen kann. Erweitern Sie das Vorhaben, sobald Sie wissen, was funktioniert.

Die Methodik als Ersatz für konsequentes Nachfassen behandeln

Ein Workshop, ein Modell oder eine Analyse sichert eine Verbesserung nicht von selbst. Legen Sie Zuständigkeiten fest, überprüfen Sie die Ergebnisse und nehmen Sie den Prozess erneut in den Blick, wenn sich Leistung oder Rahmenbedingungen ändern.

Von der Realität ausgehen

Welche Methode zur Prozessverbesserung am besten geeignet ist, hängt vom Problem ab, das Sie lösen möchten. Lean hilft Ihnen, Verschwendung und Prozessfluss zu untersuchen. Six Sigma strukturiert die Arbeit an Schwankungen und Fehlern. PDCA unterstützt kleine Tests. Process Mining zeigt, was Ereignisdaten über das tatsächliche Prozessverhalten aussagen. Mit Simulationen können Sie mögliche Änderungen vergleichen.

Legen Sie zunächst fest, welches Ergebnis Sie verbessern möchten und welche Belege Sie dafür benötigen. Läuft Ihr Prozess über Systeme, die Ereignisse erfassen, hilft Process Mining dabei, eine Ausgangsbasis zu schaffen und Untersuchungsbereiche zu identifizieren. Ihr Team wählt anschließend die Methode und entscheidet, was geändert wird.

Im Leitfaden zur Prozessgesundheit erfahren Sie, welche Messgrößen Sie nach der Einführung einer Methode verfolgen können.

Testen Sie die Methode an einem realen Prozess: Starten Sie eine kostenlose Testphase und verwenden Sie Ihre eigenen Prozessdaten, um eine Ausgangsbasis für Ihre Verbesserungsarbeit zu schaffen.

Wie es weitergeht

• Ermitteln Sie anhand Ihrer Ereignisdaten eine Ausgangsbasis
• Sichern Sie die Verbesserungen auch nach Projektabschluss