> Continu verbeteren van processen > Salarisverwerking > ADP Workforce Now

Verbeter de salarisverwerking

Optimaliseer ADP Workforce Now met onze gids in 6 stappen
Verbeter de salarisverwerking
Salarisverwerking
ADP Workforce Now

Selecteer een proces

Kies een proces om verder te werken in de gekoppelde workspace.

Beschikbare processen
Beschikbare systemen
259 Processen
Uitdagingen (12) Doelen (12) 6 stappen Voorbeeld Resultaten Data Veelgestelde vragen (4)

Verbeter de salarisverwerking in ADP Workforce Now

Ons platform helpt je verborgen bottlenecks en handmatige omwegen op te sporen die je financiële cycli vertragen. Door de werkelijke workflows te analyseren, ontdek je de oorzaken van betalingsvertragingen en compliancerisico’s. Zo zie je waar gerichte verbeteringen de nauwkeurigheid en efficiëntie kunnen verhogen.

Download onze vooraf ingestelde datatemplate en pak veelvoorkomende uitdagingen aan om je efficiëntie-doelen te bereiken. Volg ons verbeterplan in zes stappen en raadpleeg de gids voor de datatemplate om je bedrijfsvoering te verbeteren.

Gedetailleerde beschrijving tonen

Waarom salarisverwerking verbeteren

Binnen HR en financiën is salarisverwerking een zichtbare graadmeter voor de bedrijfsvoering. Als alles goed gaat, merkt niemand het. Gaat er iets mis, dan heeft dat gevolgen voor de hele organisatie. In ADP Workforce Now moet je strakke deadlines combineren met complexe regels die per regio verschillen. Inefficiëntie leidt niet alleen tot te late betalingen. Ook handmatige gegevensinvoer kost tijd, fouten kunnen boetes opleveren en het vertrouwen van medewerkers kan afnemen. Het doel is niet alleen om sneller te werken. Je wilt een proces dat meegroeit zonder dat de werklast evenredig toeneemt. Met procesoptimalisatie verschuif je van fouten achteraf herstellen naar een proces dat vanaf het begin op nauwkeurigheid is ingericht.

Hoe process mining helpt in ADP Workforce Now

Bij traditionele controles wordt vaak alleen een momentopname van de salarisdata bekeken. Daardoor blijven patronen die vertraging veroorzaken buiten beeld. Process mining haalt de digitale sporen uit ADP Workforce Now op en brengt het werkelijke proces in kaart. Door timestamps te koppelen, van het indienen van een urenstaat tot de uiteindelijke belastingaangifte, zie je waar het proces blijft liggen. Je ziet welke afdelingen goedkeuringen vaak te laat geven en waar medewerkers handmatig moeten ingrijpen. In plaats van te gissen waarom een salarisronde vijf dagen duurt in plaats van drie, kun je de bottlenecks aanwijzen. Zo maak je onderscheid tussen problemen in de ADP-configuratie en problemen in de werkwijze van het team.

Belangrijke verbeterpunten voor salarisverwerking

De goedkeuringsketen verbeteren

Een veelvoorkomend verbeterpunt is de overgang van tijdregistratie naar de start van de salarisverwerking. Als urenstaten vaak worden afgewezen of handmatig moeten worden aangepast voordat het brutoloon wordt berekend, loopt het hele vervolgproces vertraging op. Process mining laat zien of correcties komen door gebruikersfouten, systeeminstellingen of onduidelijke regels. Je kunt vervolgens gerichte trainingen of procesaanpassingen inzetten bij de salarisgroepen of kostenplaatsen waar het meeste herstelwerk voorkomt.

Minder handmatige handelingen

Handmatige datacorrecties vergroten de kans op fouten in de salarisverwerking. Elke keer dat een specialist een berekening handmatig aanpast of gegevens uit een externe bron opnieuw invoert, neemt dat risico toe. Analyseer hoe vaak activiteiten als gegevenscorrectie of het importeren van bonusgegevens voorkomen. Zo ontdek je waar automatisering of een betere koppeling kan helpen. Minder handmatige stappen verkorten de doorlooptijd en geven het salaristeam meer ruimte voor rapportages en compliancecontroles.

Compliance en voorbereiding op controles verbeteren

De fase waarin uitzonderingen bij de controle worden afgehandeld, is vaak het meest stressvol. Analyseer hoe vaak uitzonderingen worden gemeld en hoelang het duurt om ze op te lossen. Zo kun je controles vóór de berekening aanpassen en fouten eerder opsporen. Dat vermindert de druk tijdens de laatste controle en beperkt dure betalingen buiten de normale salarisronde. Met een volledige, op data gebaseerde proceskaart heb je bovendien een duidelijk auditspoor voor elke salarisregistratie.

Verwachte resultaten van procesoptimalisatie

Een geslaagd verbetertraject voor salarisverwerking levert op meerdere punten resultaat op. Ten eerste wordt de doorlooptijd korter. Door de route van goedgekeurde urenstaat tot aangemaakt bankbestand te verbeteren, houd je meer tijd over voor complexe cases. Ten tweede neemt de nauwkeurigheid toe wanneer handmatige stappen worden vervangen door geautomatiseerde of gestandaardiseerde stappen. Dat leidt tot minder terugboekingen en correcties en draagt bij aan een hogere medewerkerstevredenheid. Tot slot wordt compliance onderdeel van het proces, in plaats van een haastklus aan het einde van de salarisronde. Doordat elke stap wordt vastgelegd en geanalyseerd, houd je een doorlopend auditspoor bij en kun je belastingaangiften en inhoudingen op uitkeringen correct verwerken.

Aan de slag met je data

Een efficiëntere salarisverwerking begint met de bereidheid om objectief naar de data te kijken. Met deze aanpak voor process mining in ADP Workforce Now baseer je verbeteringen op data in plaats van op losse ervaringen. De inzichten vormen de basis voor gerichte trainingen, aanpassingen aan het systeem of wijzigingen in beleid. Zo verbeter je hoe je organisatie medewerkers beloont. Breng eerst het huidige proces in kaart. Dan zie je al snel hoe je de salarisverwerking efficiënter, nauwkeuriger en beter in lijn met compliance-eisen maakt.

Salarisverwerking salarisadministratie tijdregistratie en aanwezigheid HR-bedrijfsvoering compliancecontroles salarisspecialist salarisbeheer efficiënte belastingaangifte Salarisverwerking Loonbeheer Medewerkersbeloning HR en financiën

Veelvoorkomende problemen en uitdagingen

Bekijk welke uitdagingen voor jou spelen

Als managers urenstaten laat goedkeuren, neemt de druk toe naarmate de deadline voor de salarisronde dichterbij komt. Salarisspecialisten moeten dan vaak de laatste controles overhaast uitvoeren, waardoor de kans op fouten in de brutoloonberekening of gemiste inhoudingen toeneemt. Organisaties hebben vaak moeite om te vinden waar de goedkeuringsketen vastloopt. Daardoor ervaart het hele team telkens weer stress op het laatste moment.

ProcessMind meet de tijd tussen het indienen en goedkeuren van urenstaten. Zo zie je welke afdelingen of managers voor vertraging zorgen. Breng deze bottlenecks in kaart en stel bijvoorbeeld automatische herinneringen in of wijs goedkeuringstaken opnieuw toe. Zo blijft ADP Workforce Now op schema. Met dit overzicht kun je de planning bijsturen voordat de uiteindelijke betaling vertraging oploopt.

Regelmatige handmatige correcties van salarisgegevens na de start van de verwerking wijzen op problemen met de datakwaliteit of op een gebrek aan training. Deze correcties kosten salarisspecialisten tijd en verstoren de normale stroom van geautomatiseerde berekeningen. Als een groot deel van de salarisronde opgaat aan het handmatig aanpassen van individuele registraties, neemt de kans op menselijke fouten en overtredingen van compliance-eisen flink toe.

Onze oplossing brengt elke datacorrectie in kaart die plaatsvindt nadat de salarisverwerking is gestart. Door de oorzaken van deze handmatige stappen te analyseren, kun je problemen in eerdere databronnen oplossen en het werk per salarisronde verminderen. Zo wordt het proces in ADP Workforce Now verder geautomatiseerd en betrouwbaarder.

Als bonus- en commissiegegevens laat in de cyclus worden geïmporteerd, moeten payrollteams met spoed herberekeningen uitvoeren. Dat vergroot het risico dat belastingberekeningen en inhoudingen voor secundaire arbeidsvoorwaarden niet goed zijn bijgewerkt voordat de betalingen definitief worden uitgevoerd. Late invoer omzeilt vaak de standaardcontroles. Daardoor kunnen medewerkers met hoge commissies een verkeerd nettoloon krijgen.

ProcessMind brengt in kaart wanneer bonusgegevens worden geïmporteerd ten opzichte van de volledige payrollplanning. Zo kan het management externe gegevensstromen afstemmen op de planning van ADP Workforce Now. Dat voorkomt stress op het laatste moment en zorgt ervoor dat alle onderdelen van de beloning worden meegenomen. Door vertragingen bij het importeren zichtbaar te maken, kun je strengere deadlines afspreken met leveranciers van brongegevens.

Als gemelde uitzonderingen bij een audit niet snel worden afgehandeld, loopt het hele goedkeuringsproces van de salarisadministratie vast. Een wisselende aanpak kan leiden tot overtredingen van belastingregels of intern beleid, met mogelijke boetes tot gevolg. Zonder duidelijk zicht op de afhandeling is het lastig om te controleren of elk payrollrecord vóór de definitieve verwerking aan de compliance-eisen voldoet.

We meten hoelang het duurt om auditmeldingen af te handelen, vanaf het moment dat ze verschijnen tot het payrollrecord is goedgekeurd. Dit overzicht helpt teams om hun werkwijze te standaardiseren en zorgt ervoor dat elke uitzondering volgens de compliance-eisen wordt behandeld. Door de afhandeltijd te meten, kun je de auditvoorbereiding verbeteren en de doorlooptijd voor complexe payrollgroepen verkorten.

Als je de payrollpreview meerdere keren uitvoert voor dezelfde groep medewerkers, wijst dat mogelijk op weinig vertrouwen in de onderliggende data. Deze herhaalde rondes verspillen systeembronnen en verlengen de totale tijd tot de betalingen definitief worden uitgevoerd. Vaak wordt de preview gebruikt om fouten op te sporen in plaats van als laatste controle. Dat kan erop wijzen dat de initiële gegevensinvoer niet het verwachte resultaat oplevert.

ProcessMind vindt records die vaak opnieuw worden bekeken zonder dat er veel verandert. Dat kan wijzen op inefficiënte controle. Door deze patronen zichtbaar te maken, kun je het beoordelingsproces vereenvoudigen en gerichter controleren. Minder previews betekent dat het team tijd kan besteden aan echte fouten in plaats van correcte data steeds opnieuw te controleren.

Als het definitieve bankbestand te laat wordt aangemaakt, kan de betaaldeadline worden gemist en ontvangen medewerkers hun loon later dan verwacht. Het niet nakomen van serviceafspraken schaadt het vertrouwen van medewerkers en leidt tot extra administratief herstelwerk. De vertraging ontstaat vaak bij de laatste goedkeuringsstap. Soms komt dat pas aan het licht als de deadline van de bank al niet meer haalbaar is.

Ons platform meet de tijd tussen de goedkeuring van de salarisadministratie en het aanmaken van het bankbestand in ADP Workforce Now. Door te laten zien welke stappen deze laatste overdracht vertragen, helpen we je de overgang van berekening naar uitbetaling te verbeteren. Zo worden betalingen op tijd uitgevoerd en blijven medewerkers tevreden en voldoet de organisatie aan de financiële compliance-eisen.

Correcties voor eerdere loonperioden nadat de huidige cyclus is afgesloten, leiden tot ingewikkelde afstemmingen van belastingen en secundaire arbeidsvoorwaarden. Zulke correcties achteraf komen vaak doordat wijzigingen in de status van medewerkers of overplaatsingen tussen afdelingen laat worden gemeld. Dit herstelwerk kost veel tijd en leidt geregeld tot verschillen in het grootboek en de belastingaangiften.

ProcessMind analyseert hoe vaak en wanneer correcties worden aangebracht in afgesloten loonperioden. Zo zie je welke afdelingen of groepen medewerkers wijzigingen niet op tijd doorgeven. Dat helpt om de communicatie te verbeteren en gegevens vanaf het begin nauwkeuriger te verwerken. Minder correcties maken de jaarafsluiting eenvoudiger en verbeteren de nauwkeurigheid van de financiële rapportage.

Als belastingaangiften niet snel na de betaling worden ingediend, loopt de organisatie het risico deadlines van belastinginstanties te missen. Vertragingen in deze fase blijven vaak buiten beeld bij het payrollteam, maar veroorzaken problemen bij de jaarafsluiting. Onvolledige aangiften kunnen leiden tot onverwachte boetes en rente van belastinginstanties.

We maken de fase na de betaling zichtbaar en volgen specifiek de voortgang tot de belastingaangiften zijn afgerond. Zo worden alle vereiste aangiften binnen de verwachte termijn ingediend en neemt het risico op boetes en compliance-audits af. Door deze activiteiten te volgen, kun je controleren of de gegevens uit ADP Workforce Now op tijd bij de juiste instanties terechtkomen.

Als afdelingen of kostencentra hun payrolltaken heel verschillend uitvoeren, is de werkdruk voor het centrale payrollkantoor moeilijk te voorspellen. Sommige afdelingen leveren gegevens steeds te laat aan, waardoor de hele organisatie moet wachten op de laatste berekening. Door het gebrek aan een vaste werkwijze wordt het lastiger om de payrollprocessen mee te laten groeien met het bedrijf.

ProcessMind vergelijkt de verwerkingsprestaties van verschillende groepen medewerkers en afdelingen. Je ziet welke onderdelen goed presteren en waar vertragingen ontstaan. Vervolgens kun je gerichte training aanbieden of deadlines aanpassen voor een beter voorspelbare payrollcyclus. Deze vergelijking helpt om goede werkwijzen in de hele organisatie toe te passen en het payrollteam efficiënter te laten werken.

Handmatige aanpassingen van inhoudingen voor bepaalde groepen medewerkers leiden vaak tot fouten en vertragingen. Deze stappen omzeilen geregeld de geautomatiseerde regels, waardoor het lastig is om een duidelijk auditspoor bij te houden voor verzekeraars of pensioenfondsen. Als inhoudingen niet op een vaste manier worden verwerkt, kunnen er geschillen ontstaan over het nettoloon of de dekking van secundaire arbeidsvoorwaarden.

Onze oplossing signaleert elke keer dat inhoudingen voor secundaire arbeidsvoorwaarden handmatig worden toegepast of aangepast in plaats van via geautomatiseerde regels. Zo kun je hiaten in de systeemconfiguratie vinden en complexe inhoudingen automatiseren om de nauwkeurigheid te verbeteren. Minder handmatige ingrepen zorgen ervoor dat elk payrollrecord de juiste keuzes van de medewerker weerspiegelt.

Als er veel tijd zit tussen de betaling en de publicatie van de loonstrook, weten medewerkers niet precies hoe hun beloning is opgebouwd. Daardoor krijgt de HR-afdeling meer vragen en neemt de werkdruk voor administratief personeel toe. De vertraging ontstaat vaak doordat de publicatie na de overboeking geen prioriteit krijgt.

ProcessMind meet per medewerker de tijd tussen de bankoverschrijving en de publicatie van de loonstrook. Door deze tijd te verkorten, geef je medewerkers sneller duidelijkheid en neemt het aantal vragen over de salarisadministratie af. Deze automatische meting helpt om de laatste stap in de medewerkerservaring net zo efficiënt af te handelen als de berekening.

Als een payrollrecord vanuit de preview- of goedkeuringsfase teruggaat naar de beginfase, wijst dat op problemen met de eerste gegevensverzameling. Dit herstelwerk is een van de grootste verborgen kosten in het payrollproces: één record kost zo twee keer zoveel werk. Vaak komt dit doordat ontbrekende gegevens pas laat in de cyclus worden ontdekt, waarna het proces voor die medewerker opnieuw moet beginnen.

We brengen in ADP Workforce Now in beeld wanneer records naar eerdere processtappen worden teruggestuurd. Door de impact van deze rondes te meten, kun je zien welke datavelden of gegevens het vaakst tot terugstappen leiden. Zo kun je gericht verbeteringen doorvoeren. Door deze rondes te voorkomen, verkort je de totale tijd die nodig is om de payrollcyclus af te sluiten.

Veelvoorkomende doelen

Bepaal hoe succes eruitziet

Snellere goedkeuringen zorgen ervoor dat de payrollberekeningen op tijd beginnen. Zo voorkom je haastwerk op het laatste moment en overwerkkosten. Een stabiele planning vergroot het vertrouwen van medewerkers, omdat alle gewerkte uren in elke cyclus correct worden geregistreerd en uitbetaald. ProcessMind meet in ADP Workforce Now de tijd tussen indienen en goedkeuren en laat zien welke managers of afdelingen vertraging veroorzaken. Met die informatie kunnen organisaties gerichte training geven of automatische herinneringen instellen, zodat het payrollproces op schema blijft.

Minder handmatige ingrepen verkleinen de kans op menselijke fouten. Payrollspecialisten houden daardoor meer tijd over voor analyses die waarde toevoegen, in plaats van typefouten te herstellen. Correcte gegevensinvoer bij de bron leidt tot een soepelere payrollverwerking en minder geschillen na de betaling. Ons platform analyseert hoe vaak en waar de activiteit Data Correction Performed voorkomt, zodat je ziet waar structurele fouten ontstaan. Door de oorzaken van herstelwerk te vinden, kunnen teams invoercontroles verbeteren en de gegevensverzameling in ADP efficiënter inrichten.

Als commissie- en bonusgegevens op tijd binnenkomen voor de reguliere payrollrun, zijn aparte betalingen buiten de cyclus niet nodig. Dat scheelt administratief werk en zorgt ervoor dat medewerkers hun volledige beloning in één voorspelbare betaling ontvangen. ProcessMind brengt de import van bonusgegevens in kaart ten opzichte van de stap Payroll Record Initialized en maakt zo vertragingen zichtbaar. Het management kan vervolgens deadlines voor leveranciers of interne rapportages aanpassen, zodat alle variabele beloningen beschikbaar zijn voordat de brutoloonberekening begint.

Een vaste werkwijze voor gemelde uitzonderingen helpt om aan de compliance-eisen te voldoen en voorkomt dat ernstige fouten de laatste betaalstap bereiken. Door de afhandeling te standaardiseren, verkort je de tijd in de status Audit Exception Flagged en ontstaat er een duidelijk auditspoor voor interne en externe auditors. ProcessMind volgt de routes waarmee verschillende payrolluitzonderingen worden afgehandeld en signaleert afwijkende of trage routes. Organisaties gebruiken deze inzichten om goede workflows op te zetten waarmee problemen in ADP snel en op dezelfde manier worden opgelost.

Als een payrollresultaat vóór goedkeuring minder vaak wordt bekeken, wijst dat erop dat de gegevens in één keer goed worden ingevoerd. Minder herhalingen verkorten de doorlooptijden en belasten systeembronnen minder tijdens drukke verwerkingsperioden. Onze analysetools tellen hoe vaak previews en correcties elkaar in elke loonperiode opvolgen. Door de oorzaken van herhaling zichtbaar te maken, kunnen bedrijven problemen met de datakwaliteit aanpakken en vaker rechtstreeks van berekening naar goedkeuring gaan.

Als het bankbestand snel na de goedkeuring van de salarisadministratie wordt aangemaakt, hebben financiële instellingen meer tijd om betalingen te verwerken. Dat helpt om SLA-deadlines te halen en ervoor te zorgen dat medewerkers op de afgesproken betaaldag over hun geld beschikken. ProcessMind meet de tijd tussen de activiteit Payroll Record Approved en het moment waarop het bankbestand is aangemaakt. Door vertragingen in deze laatste fase op te sporen en weg te nemen, kunnen payrollafdelingen hun afspraken beter nakomen.

Minder correcties met terugwerkende kracht houden het financiële grootboek stabiel en maken de jaarafsluiting eenvoudiger. Als wijzigingen in de huidige cyclus worden verwerkt, hoeft het payrollteam later minder tijd te besteden aan te hoge betalingen en belastingcorrecties. ProcessMind laat zien welke groepen medewerkers of regio’s na het afsluiten van een cyclus vaak correcties achteraf nodig hebben. Zo kan het bedrijf strengere deadlines instellen of managers extra training geven over deadlines voor urenregistratie in ADP Workforce Now.

Door belastingaangiften steeds op tijd in te dienen, voorkom je hoge boetes en behoud je een goede reputatie bij overheidsinstanties. Tijdige aangiften zorgen ervoor dat alle verplichtingen correct worden afgehandeld en dat de jaarafsluiting voor het financiële team voorspelbaar verloopt. Ons platform meet de tijd tussen de betaling en het afronden van de aangifte en signaleert cycli die de compliance-deadline naderen. Met dit overzicht kunnen payrollverantwoordelijken middelen inzetten waar dat nodig is, zodat aan alle belastingverplichtingen wordt voldaan binnen ADP.

Als afdelingen hun payrolltaken ongeveer even snel uitvoeren, verloopt de cyclus consistenter en houdt één afdeling niet de rest op. Vaste prestatieniveaus binnen het bedrijf maken het makkelijker om de verwerkingstijd te voorspellen en de wereldwijde kasstromen te plannen. ProcessMind vergelijkt de verwerkingssnelheid van afdelingen en laat zien welke teams goede werkwijzen hebben die elders kunnen worden overgenomen. Minder verschillen helpen de organisatie de totale payrollplanning te verbeteren en het werk tot aan de afronding te beperken.

Door bijdragen van medewerkers en werkgevers automatisch te controleren, neemt de kans op fouten bij handmatige audits af en ontvangen aanbieders van secundaire arbeidsvoorwaarden de juiste bedragen. Dat beperkt de financiële risico’s voor het bedrijf en zorgt ervoor dat medewerkers de volledige waarde van hun gekozen regeling krijgen. Onze process mining-oplossing volgt het proces vanaf het toepassen van de inhouding tot de laatste controle. Zo worden stappen zichtbaar waarin handmatige controles overbodig zijn of vaak misgaan. Door deze controles te verbeteren, kan de payrollafdeling nauwkeuriger werken en minder tijd besteden aan handmatig toezicht.

Als loonstroken sneller na goedkeuring van de salarisadministratie worden gepubliceerd, weten medewerkers al wat ze kunnen verwachten voordat het geld op hun rekening staat. Dat vermindert het aantal vragen aan de HR-helpdesk, zodat medewerkers zich kunnen richten op complexere payrollkwesties. ProcessMind analyseert de tijd tussen Payment Executed en Pay Slip Published om vertragingen in het proces te vinden. Door deze laatste stap te verbeteren, krijgen medewerkers meteen toegang tot hun digitale loonstrook. Dat voorkomt onduidelijkheid en vermindert het aantal vragen.

Als records niet steeds opnieuw worden geopend voor correcties, verloopt de payrollrun stabieler en is de kans kleiner dat belangrijke deadlines worden gemist. Minder herhalingen betekenen dat het payrollteam minder tijd kwijt is aan administratief herstelwerk en meer tijd heeft voor controles van de gegevens. Onze software brengt de routes van payrollrecords in beeld en vindt terugkerend herstelwerk door fouten in eerdere processtappen. Met deze patronen kan het bedrijf betere controles bij de invoer instellen, zodat records zonder terugstappen worden afgerond.

Het verbetertraject voor payroll in 6 stappen

1

Download de template
2

Exporteer de data
3

Upload de dataset
4

Analyseer het proces
5

Voer verbeteringen door
6

Volg het proces
1

Download de template

Wat je moet doen

Download de speciale Excel-template voor payrollrecords in ADP Workforce Now. Zo sluit de structuur van je data aan op de vereiste indeling voor process mining.

Handleiding voor de datatemplate bekijken Template downloaden
Waarom dit belangrijk is

Met een vaste structuur voorkom je fouten bij datamapping en zet je ruwe payrollgegevens sneller om in bruikbare proceskaarten.

Verwacht resultaat

Een kant-en-klare datatemplate voor payrollgegevens uit ADP.

INZICHT IN SALARISVERWERKING

Krijg volledig zicht op workflows voor salarisverwerking

Breng elke interactie in ADP Workforce Now in kaart en zie waar handmatige correcties plaatsvinden. Je ziet precies hoe data van urenregistraties naar definitieve bankbestanden gaat, zodat je fouten kunt voorkomen.
  • Breng het volledige proces voor salarisverwerking in kaart
  • Spoor specifieke oorzaken van betalingsvertragingen op
  • Vind handmatige omwegen en datafouten
  • Meet de prestaties af tegen de beoogde deadlines
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

BEWEZEN RESULTATEN

Betere payrollprestaties in ADP Workforce Now

Onze process mining-analyse vindt verborgen inefficiënties in ADP Workforce Now. Financiële teams kunnen zo payrollrecords beter controleren en minder handmatig herstelwerk uitvoeren. Deze cijfers geven de efficiëntieverbeteringen weer die organisaties doorgaans behalen met procesoptimalisatie op basis van data.

0 %
Snellere goedkeuring van urenstaten

Kortere goedkeuringstijd

Een vlottere goedkeuringsroute tussen indienen en goedkeuren voorkomt bottlenecks in latere stappen en zorgt ervoor dat betalingen op schema worden verwerkt.
+ 0 %
Meer records in één keer goed

Meer records zonder handmatige ingrepen

Als handmatige gegevenscorrecties en audituitzonderingen afnemen, kunnen meer payrollrecords zonder menselijke ingreep worden verwerkt.
0 days faster
Betere naleving van belastingregels

Belastingaangiften sneller afronden

Door de tijd tussen de betaling en de wettelijke aangifte te verkorten, voorkom je boetes en voldoe je betrouwbaar aan de regelgeving.
0 % fewer loops
Minder berekeningsrondes

Minder previews

Minder herhaalde previews van payrollresultaten schelen administratief werk en voorkomen vertragingen door late wijzigingen in de data.
0 hours
Sneller toegang tot loonstroken

Kortere tijd tot publicatie

Als loonstroken sneller na de betaling beschikbaar zijn, weten medewerkers beter waar ze aan toe zijn en krijgt de HR-afdeling minder vragen.
0 % reduction
Minder herstelwerk

Minder correcties

Betere controles van de eerste gegevensinvoer verminderen correcties achteraf en besparen payrollspecialisten veel tijd in volgende loonperioden.

De resultaten verschillen per procescomplexiteit en datakwaliteit. Deze cijfers geven verbeteringen weer die doorgaans zijn waargenomen bij verschillende payrollimplementaties.

Aanbevolen data

Begin je analyse met deze belangrijke datapunten en krijg meteen zicht op het proces.
Nieuw met event logs? Lees hoe je een event log voor process mining maakt.

Attributen

Belangrijke datapunten voor de analyse

Unieke identificatie van de combinatie van medewerker en salarisperiode.

Waarom dit belangrijk is

Dit is de verplichte case-sleutel die alle gebeurtenisgegevens aan elkaar koppelt, zodat het proces kan worden gereconstrueerd.

De naam van de processtap of gebeurtenis die heeft plaatsgevonden.

Waarom dit belangrijk is

Dit attribuut beschrijft wat er in het proces gebeurt en maakt processtromen en varianten zichtbaar.

De exacte datum en tijd waarop de activiteit plaatsvond.

Waarom dit belangrijk is

Dit attribuut levert de tijdsdimensie die nodig is voor analyses van doorlooptijden en prestaties.

De gebruiker of systeemaccount die verantwoordelijk is voor de activiteit.

Waarom dit belangrijk is

Maakt bronanalyse, een evenwichtige werkverdeling en controle op functiescheiding mogelijk.

De afdeling of het kostenplaatsnummer van de medewerker.

Waarom dit belangrijk is

Belangrijk om prestaties tussen verschillende organisatorische eenheden te vergelijken.

Identificeert de specifieke salariscyclus of -groep, bijvoorbeeld tweewekelijkse betaling in de VS.

Waarom dit belangrijk is

Maakt het mogelijk het proces op betaalfrequentie en type medewerker uit te splitsen.

Het berekende brutoloon voor het record, vóór inhoudingen.

Waarom dit belangrijk is

Geeft financiële context en de omvang van het salarisrecord weer.

De specifieke regio- of staatcode voor belastingaangiften.

Waarom dit belangrijk is

Essentieel voor compliancemonitoring en analyses van regionale prestaties.

Markering die aangeeft of bij de activiteit handmatige gegevensinvoer of correctie nodig was.

Waarom dit belangrijk is

Ondersteunt rechtstreeks de analyse van automatiseringspercentages en procesefficiëntie.

Markering die aangeeft of dit salarisrecord een correctie voor een eerdere periode is.

Waarom dit belangrijk is

Maakt onderscheid tussen standaardverwerking en herstel- of correctierondes.

Activiteiten

Processtappen om te volgen en te optimaliseren

Dit is het moment waarop een medewerker of manager de uren- en aanwezigheidsgegevens voor de loonperiode indient. De gebeurtenis wordt rechtstreeks vastgelegd in de auditlogs van de module Time & Attendance in ADP Workforce Now.

Waarom dit belangrijk is

Hier begint de klok voor de doorlooptijd van de payrollcyclus. Vertragingen in deze stap werken door in de rest van het proces en laten payrollspecialisten minder tijd om de gegevens te controleren.

Dit is de goedkeuring van de urenstaat door de manager, waarmee de uren worden vrijgegeven voor payrollverwerking. Deze belangrijke controle stap verplaatst de gegevens van T&A naar de Payroll-module.

Waarom dit belangrijk is

Nodig voor het dashboard 'Doorlooptijden van goedkeuring van urenstaten'. Hiermee worden knelpunten bij managers zichtbaar die de verwerkingsplanning in gevaar brengen.

Dit gebeurt wanneer de payrollbatch voor de cyclus wordt aangemaakt of geopend. Daarmee wordt het payrollrecord voor de medewerker gestart. Dit wordt afgeleid uit de aanmaaktimestamp van het Paydata-record in de actieve batch.

Waarom dit belangrijk is

Bepaalt het begin van de berekeningsperiode voor de payroll. Door dit te vergelijken met de timestamps van gegevensimports, meet je de vertraging bij het verwerken van bonusgegevens.

Het systeem berekent het loon door de uren met de tarieven te vermenigvuldigen en aanvullende inkomsten toe te voegen. Dit wordt afgeleid uit de voltooiingstimestamp van het batchproces 'Calculate Payroll'.

Waarom dit belangrijk is

Centrale verwerkingsstap. Meerdere uitvoeringen wijzen op herstelrondes, die meestal zichtbaar worden in de analyse 'Payroll Preview Loop Analysis'.

Geeft aan dat het systeem tijdens de berekening een overtreding van validatieregels heeft vastgesteld, bijvoorbeeld een negatief nettoloon of een ontbrekend belastinggebied. Dit wordt vastgelegd wanneer er foutmeldingen in de berekeningsuitvoer worden gegenereerd.

Waarom dit belangrijk is

Basis voor de ‘Audit Exception Resolution Monitor’. Een groot aantal meldingen wijst op problemen met de datakwaliteit in eerdere stappen.

De formele goedkeuring van de salarisbatch. Hiermee wordt de batch vergrendeld, zodat er geen wijzigingen meer mogelijk zijn, en wordt de betaling geautoriseerd. Dit is de stap ‘Finalize’ in ADP WFN.

Waarom dit belangrijk is

De definitieve mijlpaal die de verwerkingsfase afsluit en de uitbetalingsfase start.

Het technisch aanmaken van het NACHA/ACH-bestand voor automatische stortingen. Dit gebeurt meestal direct nadat de stap ‘Finalize’ is afgerond.

Waarom dit belangrijk is

Houdt de ‘Tijd tot het genereren van het bankoverschrijvingsbestand’ bij om te voorkomen dat technische overdrachten betalingen vertragen.

De datum waarop het geld beschikbaar wordt gesteld aan medewerkers. Dit is vaak een berekende gebeurtenis op basis van de betaaldatum in de salarisbatch.

Waarom dit belangrijk is

Het belangrijkste resultaat van het proces. Essentieel voor het berekenen van de ‘Doorlooptijd tot naleving van belastingaangifteverplichtingen’.

De digitale loonstrook is beschikbaar voor de medewerker via het self-serviceportaal (iPay). Dit wordt meestal gepland ten opzichte van de betaaldatum.

Waarom dit belangrijk is

Ondersteunt de analyse van de ‘Doorlooptijd tot publicatie van loonstroken’ en medewerkerstevredenheid.

Veelgestelde vragen

Veelgestelde vragen

Process mining analyseert de event logs in ADP Workforce Now en brengt elke stap van de payrollcyclus in kaart. Je ziet waar bottlenecks ontstaan, bijvoorbeeld bij trage goedkeuringen van urenstaten of herhaalde previews. Zo kun je gericht kiezen voor automatisering of wijzigingen in het beleid.

Je hebt event logs nodig met een uniek Payroll Record ID, timestamps van activiteiten en de uitgevoerde acties. Meestal betekent dit dat je verbinding maakt met de ADP API of systeemlogs exporteert. Die logs leggen statuswijzigingen vast vanaf het indienen van een urenstaat tot het aanmaken van het definitieve bankbestand.

Ja. De technologie volgt de gebeurtenissen die aan correcties voorafgaan en vindt patronen of invoerpunten waar fouten vaak ontstaan. Door deze rondes van herstelwerk zichtbaar te maken, kunnen teams de afhandeling van auditmeldingen standaardiseren en bonusgegevens eerder in het proces verwerken.

Veel organisaties beginnen met een terugblik op eerdere cycli, maar je kunt ook doorlopende monitoring instellen via API-koppelingen. Zo krijg je een melding als een afdeling achterloopt of als er vóór de afronding van de payroll opvallend veel handmatige ingrepen zijn.

Je beschermt de privacy door gevoelige datavelden, zoals burgerservicenummers en individuele loontarieven, te pseudonimiseren voordat de data wordt geanalyseerd. Process mining richt zich op timestamps en statuswijzigingen van het payrollrecord, niet op persoonlijke gegevens van medewerkers.

De meeste organisaties kunnen binnen twee tot vier weken na een geslaagde datakoppeling een eerste proceskaart verwachten. Zodra de uitgangssituatie is vastgesteld, worden kansen om handmatig herstelwerk te verminderen en bankbestanden sneller aan te maken meteen zichtbaar.

Nee. Process mining leest de bestaande auditsporen en logs die ADP Workforce Now al aanmaakt. Je hoeft de werkwijze van het payrollteam niet te veranderen om met de analyse te beginnen. Op basis van de resultaten kun je later wel besluiten de configuratie aan te passen.

Process mining geeft een volledig en transparant overzicht van alle acties in een payrollcyclus en vormt zo een digitaal auditspoor. Je kunt controleren of audituitzonderingen volgens de afgesproken werkwijze zijn afgehandeld en aantonen dat belastingaangiften en controles van inhoudingen voor secundaire arbeidsvoorwaarden aan de eisen voldoen.

Los vertragingen in de salarisverwerking van ADP Workforce Now vandaag nog op

Verkort de doorlooptijd met 30% en voorkom handmatige datacorrecties

Start je gratis proefperiode

Geen creditcard nodig. De installatie duurt enkele minuten.