Seminar BIC Process Design – Prozessanalyse, Kennzahlen und Simulation

Dieses Seminar zeigt, wie gepflegte Prozessmodelle in BIC Process Design für quantitative und qualitative Analysen genutzt werden. Zeiten, Kosten, Mengen, Ressourcen, Verantwortungen und Qualitätsmerkmale werden zu Basisszenarien, Simulationen und priorisierten Verbesserungsmaßnahmen verbunden.

Inhaltsübersicht

1. Seminarprofil
2. Zielgruppe
3. Voraussetzungen
4. Lernziele
5. Seminarinhalte
6. Praxisübungen
7. Arbeitsweise
8. Module
   1. Analyseauftrag und Kennzahlensystem
   2. Datengrundlage im Prozessmodell
   3. Standardanalysen und alternative Ansichten
   4. Prozesskosten und Basissimulation
   5. Optimierungsszenarien entwickeln
   6. Wirtschaftlichkeit und Risiko
   7. Maßnahmenplan und Controlling

Seminarprofil

Die dreitägige Dauer ist notwendig, weil belastbare Analysen zunächst eine geprüfte Datengrundlage erfordern. Erst danach werden Berichte interpretiert, Szenarien verglichen und Maßnahmen wirtschaftlich bewertet.

Zielgruppe

Prozessanalysten, Process Owner, Operational-Excellence-Teams, Controlling, Qualitätsmanagement und BPM-Berater.

Voraussetzungen

Sichere Grundkenntnisse der Prozessmodellierung. Ein vorhandenes Prozessmodell mit Tätigkeiten und Verantwortlichkeiten wird benötigt.

Lernziele

• Eine konkrete Analysefrage und geeignete Kennzahlen definieren.
• Zeit-, Kosten-, Mengen- und Ressourcenattribute plausibel pflegen.
• Prozesskosten- und Simulationsberichte korrekt erzeugen und interpretieren.
• Engpässe, Wartezeiten, Medienbrüche und Verantwortungslücken identifizieren.
• Basisszenario und Optimierungsvarianten methodisch vergleichen.
• Verbesserungsmaßnahmen priorisieren und mit messbaren Zielwerten versehen.

Seminarinhalte

Modul 1: Analyseauftrag und Kennzahlensystem

Eine Analyse beginnt mit einer klaren Entscheidungsfrage statt mit beliebigen Datenfeldern.

1. Schritt 1: Problem, Ziel und betrachteter Prozessumfang werden festgelegt.
2. Schritt 2: Durchlaufzeit, Bearbeitungszeit, Kosten, Kapazität und Qualität werden als mögliche Größen bewertet.
3. Schritt 3: Messgröße, Einheit, Datenherkunft und Verantwortlicher werden je Kennzahl dokumentiert.
4. Schritt 4: Ein Basisszenario und ein gewünschter Zielzustand werden beschrieben.

Modul 2: Datengrundlage im Prozessmodell

Das Modell wird auf Vollständigkeit und Plausibilität der Analyseattribute geprüft.

1. Schritt 1: Relevante Aktivitäten und Ressourcen werden identifiziert.
2. Schritt 2: Bearbeitungs-, Warte- und Transportzeiten werden getrennt gepflegt.
3. Schritt 3: Kosten- und Mengengerüste werden mit Annahmen und Gültigkeit ergänzt.
4. Schritt 4: Schätzwerte und gemessene Werte werden eindeutig unterschieden.

Modul 3: Standardanalysen und alternative Ansichten

Mehrere Sichten werden kombiniert, um strukturelle Schwächen zu erkennen.

1. Schritt 1: Prozessmatrix und RACI-orientierte Ansicht werden geöffnet.
2. Schritt 2: Rollenhäufungen, fehlende Verantwortungen und unnötige Übergaben werden markiert.
3. Schritt 3: Anwendungen, Dokumente und Geschäftsobjekte werden auf Medienbrüche geprüft.
4. Schritt 4: Auffälligkeiten werden als Hypothesen für die Simulation dokumentiert.

Modul 4: Prozesskosten und Basissimulation

Der aktuelle Zustand wird als nachvollziehbares Vergleichsszenario berechnet.

1. Schritt 1: Der Prozesskosten- beziehungsweise Simulationsbericht wird erzeugt.
2. Schritt 2: Gesamtkosten, Durchlaufzeiten und Auslastungen werden auf Plausibilität geprüft.
3. Schritt 3: Hauptkostentreiber und Engpässe werden bis zu den verursachenden Aktivitäten zurückverfolgt.
4. Schritt 4: Fehlerhafte Daten werden im Modell korrigiert und der Bericht erneut erzeugt.

Modul 5: Optimierungsszenarien entwickeln

Verbesserungsideen werden in überprüfbare Szenarien übersetzt.

1. Schritt 1: Nicht wertschöpfende Schritte werden reduziert oder entfernt.
2. Schritt 2: Parallelisierung, Automatisierung und Verantwortungsänderung werden getrennt bewertet.
3. Schritt 3: Zeit-, Kosten- und Mengenannahmen werden je Szenario angepasst.
4. Schritt 4: Mindestens zwei Varianten werden mit identischen Kennzahlen verglichen.

Modul 6: Wirtschaftlichkeit und Risiko

Ein gutes Simulationsergebnis wird um Aufwand und Risiko der Umsetzung ergänzt.

1. Schritt 1: Erwarteter Nutzen wird in Zeit, Kosten, Qualität oder Kapazität quantifiziert.
2. Schritt 2: Einführungsaufwand, Abhängigkeiten und Betriebsrisiken werden erfasst.
3. Schritt 3: Sensitivitäten für unsichere Annahmen werden geprüft.
4. Schritt 4: Maßnahmen werden nach Nutzen, Aufwand, Risiko und Realisierbarkeit priorisiert.

Modul 7: Maßnahmenplan und Controlling

Die Analyse wird in einen steuerbaren Verbesserungszyklus überführt.

1. Schritt 1: Jede Maßnahme erhält Verantwortlichkeit, Termin und Zielkennzahl.
2. Schritt 2: Der Sollprozess wird als freigabefähiger Modellstand vorbereitet.
3. Schritt 3: Messzeitpunkte für Vorher-Nachher-Vergleiche werden festgelegt.
4. Schritt 4: Abweichungen und Lernerfahrungen werden in die nächste Modell- und Analyseschleife aufgenommen.

Praxisübungen

• Aufbau eines Kennzahlensystems für einen ausgewählten End-to-End-Prozess.
• Erzeugung und Plausibilitätsprüfung eines Prozesskosten- beziehungsweise Simulationsberichts.
• Vergleich eines Basisszenarios mit mindestens zwei Optimierungsvarianten.

Arbeitsweise

Fachvortrag, Datenqualitätsprüfung, Berichtsanalyse, Szenarioworkshop, Wirtschaftlichkeitsbewertung und Maßnahmenplanung.