Top 18 Prozess-KPIs zur Überwachung der Prozessleistung

Prozess-KPIs (Key Performance Indicators) helfen, Prozesseffektivität, Effizienz, Zykluszeit und Compliance in einem Unternehmen zu bewerten. Um zu zeigen, welche dieser Kennzahlen in der Praxis am wichtigsten sind, haben wir 52 Process-Mining-Fallstudien überprüft und die in den Fällen genannten KPIs erfasst, wobei wir vermerkt haben, ob der Fall ein tatsächliches Ergebnis berichtete oder auf diesen KPI abzielte.

Das folgende Diagramm zeigt die 10 am häufigsten genannten Prozess-KPIs:

Wir haben eine Fallstudie einmal pro KPI gezählt, den sie erwähnt; daher kann ein Fall unter mehreren KPIs erscheinen. KPI-Erwähnungen werden wie folgt gezählt:

• Berichtet: Die Fallstudie gibt ein tatsächliches Ergebnis für diesen KPI an, z. B. einen Prozentsatz oder einen Vorher-Nachher-Wert.
• Angestrebt: Die Fallstudie zielt auf diesen KPI ab, nennt aber kein Ergebnis, sodass wir nicht wissen, ob er erreicht wurde.

Welche Prozess-KPI-Kategorien treten am häufigsten auf?

Das Diagramm zeigt, wie viele KPI-Erwähnungen aus den 52 Fallstudien in jede der vier Kategorien fallen (Effektivität, Effizienz, Zykluszeit und Compliance) und wie viele mit einem berichteten Ergebnis einhergingen:

Die drei Schaltflächen zeigen dieselben Daten auf unterschiedliche Weise:

• Gesamterwähnungen: alle KPI-Erwähnungen in dieser Kategorie, berichtete und angestrebte zusammen.
• Berichtete Ergebnisse: Die Erwähnungen mit einem tatsächlichen Ergebnis.
• Evidenzrate (%): berichtete Ergebnisse geteilt durch Gesamterwähnungen; eine höhere Rate bedeutet, dass mehr der Behauptungen in dieser Kategorie durch ein Ergebnis untermauert sind.

Siehe KPI-Verteilungsmethodik.

Prozesseffektivität

Prozesseffektivität ist die Bereitstellung einer qualifizierten Dienstleistung oder eines Produkts in einer Weise, die Kunden zufriedenstellt.

Einige Beispiele für Prozesseffektivitäts-KPIs sind:

1. Qualität: Das Ergebnis (Dienstleistung oder Produkt) erfüllt die Kundenstandards, die interne Qualitätssicherung und das Budget.
2. Fehlerquote: Die Anzahl der Einheiten, Produkte oder Dienstleistungen, die während des gesamten Prozesszyklus fehlgeschlagen sind.
3. Kundenzufriedenheit: Wie gut der Prozess die Erwartungen des Kunden erfüllt. Dieser KPI steht in Beziehung zu einem anderen KPI:
   • Wert: Ein Maß für die Kundenwahrnehmung hinsichtlich des Werts eines Produkts oder einer Dienstleistung.
4. Konversionsrate: Die Anzahl der Interessenten, mit denen das Unternehmen interagiert und die es überzeugt, Kunden zu werden (in einem kommerziellen Prozess).
5. Wettbewerbsfähigkeit: Sie ist der Marktanteil im Vergleich zu Wettbewerbern und eine strategische Kennzahl für die Marktpositionierung.
6. Rentabilität: Sie bezieht sich auf das Verhältnis zwischen Umsatz und Kosten und ist nützlich, um finanzielle Ergebnisse im Zusammenhang mit der Prozessleistung zu bewerten.

Beispielsweise in einem Fertigungsprozess:

• Prozentsatz der produzierten fehlerhaften Einheiten
• Grad der Kundenzufriedenheit (für das Endprodukt).

Process Mining berechnet automatisch Durchsatzraten, Konversionsraten und Engpässe während der Prozessanalyse. Die Ergebnisse können mithilfe eines Konformitätschecks mit der Strategie, dem Geschäftsprozessmodell oder dem idealen Prozessmodell verglichen werden.

Praxisbeispiel

In einer Process-Mining-Fallstudie integrierte Von Ardenne, ein führender deutscher Anlagenlieferant, eine Process-Mining-Software, um die operative Effektivität zu steigern. Nach gründlicher Analyse richtete sich das Zulieferunternehmen an einigen der Key Performance Indicators (KPIs) aus, wie zum Beispiel:

• Effiziente Lieferung durch Erhöhung der Lieferzuverlässigkeit
• Reduzierung der Fehlerquote
• Kostensenkung durch verbesserte Planung und Analytik
• Verbesserte Kundenzufriedenheit durch Nachverfolgung des Workflows für den Customer Lifetime Value.

Prozesseffizienz

Prozesseffizienz misst Ressourcennutzungsraten, das Verhältnis der Anwendung von Mitarbeiterkompetenzen und den Anteil nicht wertschöpfender Aktivitäten im Verhältnis zur gesamten Prozesszeit. Einige Beispiele für operative Effizienz-KPIs sind:

1. Kosten: Die Ausgaben für die notwendigen Ressourcen zur Durchführung des Prozesses, einschließlich der Gehälter der Mitarbeiter.
2. Ressourceneffizienz: Die Kennzahl vergleicht den Gesamtwert des Endprozesses mit den verbrauchten Ressourcen unter Berücksichtigung der Umweltauswirkungen.
3. Return on Investment: Die Höhe des Gewinns, die erforderlich ist, um die Investition in eine bestimmte Kampagne oder einen bestimmten Prozess zu rechtfertigen.
4. Taktzeit: Zeit, um eine Einheit abzuschließen, bevor die nächste begonnen wird; dies hilft, die Konsistenz in der Einheitenproduktion zu bewerten.

Process Mining kann ermitteln, welche spezifischen Aktivitäten die meiste Wartezeit in Anspruch nehmen.

Prozesszykluszeit

Die Prozesszykluszeit misst die Dauer vom Beginn einer Aufgabe bis zu ihrem Abschluss und wird in der Regel als Durchschnitt über mehrere Instanzen berechnet. Zu den Zykluszeit-KPIs gehören:

1. Gesamtdurchlaufzeit/Durchsatzzeit: Die Zeit vom Beginn bis zum Ende des Prozesses, einschließlich jedes einzelnen Prozessschritts.
2. Wertschöpfungszeit: Die Zeit, die für die Erledigung einer einzelnen Aufgabe aufgewendet wird.
3. Durchlaufzeit: Die Durchlaufzeit bezeichnet die Zeit, die benötigt wird, um eine Kundenanfrage von der Bestellung bis zur Lieferung abzuschließen.

Logistikunternehmen priorisieren die Reduzierung der Durchlaufzeit, um die Kundenzufriedenheitswerte zu verbessern. Für Hersteller bewertet die Durchsatzzeit die gesamte Produktionspipeline von den Rohstoffen bis zu den Fertigerzeugnissen. Sie bewerten sämtliche Wartezeiten für Materialien, Maschinenstillstände oder Verzögerungen in jeder Phase, die Durchsatzzeit verlängern könnten.

Process Mining prognostiziert Verzögerungen, bevor sie sich auf Lieferpläne auswirken.

Prozess-Compliance

Interne Prozess-Compliance liefert Einblicke in mögliche Ursachen für nicht konforme Prozesse im Vergleich zu Standardarbeitsanweisungen und Best Practices, während externe Compliance die Nachverfolgung und Einhaltung relevanter staatlicher Vorschriften und Richtlinien sicherstellt. Infolgedessen schützt Prozess-Compliance Unternehmen vor Bußgeldern und trägt dazu bei, Risiken wie regulatorische Strafen im Finanzsektor zu mindern.

Einige für die Compliance verwendete KPIs:

1. Zeitrahmen für die Risikominderung: Gemessen wird die Zeit zwischen dem nach der umgesetzten Änderung auftretenden Risiko und der Entdeckung dieses Risikos.
2. Mittlere Zeit bis zur Problemlösung: Die Zeit, die benötigt wird, um ein Problem zu lösen, nachdem es erkannt wurde.
3. ESG-Leistung: Umwelt-, Sozial- und Governance-Berichterstattung zeigt die nichtfinanziellen Auswirkungen und das Compliance-Niveau in Bezug auf Standardverfahren und -regeln in den Regionen, in denen das Unternehmen tätig ist, anhand mehrerer Kennzahlen.
4. Kapazität: Sie ist die maximale Produktionsfähigkeit unter optimalen Bedingungen. Dieser KPI hilft, das Produktionspotenzial zusammen mit der Durchsatzzeit zu messen.

Diese KPIs ermöglichen es den Geschäftsleitungen, Compliance gegenüber Prüfern anhand von Prozessprotokollen mit Zeitstempeln nachzuweisen.

Compliance ist ein wichtiger Anwendungsfall für Process Mining, da es gesamte Prozesse abbildet und Compliance-Probleme durch Discovery- und Konformitätsprüfungen erkennt. Process-Mining-Tools führen automatisierte Ursachenanalysen durch, um bestimmte Workflow-Phasen zu identifizieren, die nicht konforme Ergebnisse erzeugen.

Praxisbeispiel

Beispielsweise nutzte ein Logistikunternehmen Process Mining und erkannte rund 70 % Compliance-Risiken in seinem Kredit- und Forderungsmanagementprozess.¹

Prozess-KPIs & Process Mining

Process-Mining-Tools können helfen, relevante Prozessleistungskennzahlen zu verfolgen, indem sie quantitative Prozessleistungskennzahlen aus Systemdaten ableiten.

Mit Process Mining können Benutzer:

• Den entdeckten Prozess mit dem idealen Modell vergleichen und seine Effektivität bestimmen.
• Ressourcen- und Zeitverschwendung identifizieren, um die Effizienz zu verbessern.
• Potenzielle Probleme wie Verzögerungen vorhersagen, die Prozessleistung negativ beeinflussen können.
• Den Prozessablauf verbessern und die Zykluszeit verkürzen.
• Compliance sicherstellen, indem Abweichungen von Vorschriften und Standards erkannt werden.
• Verantwortliche Teams oder Phasen für nicht konforme Ergebnisse identifizieren und Korrekturmaßnahmen durch Ursachenanalyse ermöglichen.

KI-Funktionen für die Verfolgung von Prozess-KPIs

1. Benutzerfreundliche Workflow-Automatisierung:Natürlichsprachliche Workflow-Schnittstellen ermöglichen es Geschäftsanwendern, Automatisierungen mithilfe von Prompts in einfacher Sprache zu definieren, ohne dass Entwickler Code schreiben müssen.
2. Autonome KI-Agenten: Organisationen, die autonome KI-Agenten pilotieren, berichten von einer Verringerung der Routinegenehmigungen, die menschliche Eingriffe erfordern, um ~65 %, da die KI einfache Entscheidungen übernimmt.²
3. Predictive Analytics: Die prädiktive Prozessanalyse kann die Prozesszykluszeiten um 20–30 % senken, indem sie Engpässe erkennt, bevor sie auftreten.²
4. Generative KI: Generative KI wird auf Process Mining angewendet, um Prozessvarianten automatisch abzubilden und Anomalien mit Konfidenzwerten zu kennzeichnen.

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Prozess-KPI-Methodik

Wir haben die in unserem Artikel zu Process-Mining-Anwendungsfällen aufgeführten Fallstudien und Anwendungsfälle verwendet, insgesamt 50, plus 2 Beispiele aus dem Artikel, was 52 Fälle ergibt. Für jeden Fall haben wir den vollständigen Eintrag gelesen und jeden darin behandelten KPI markiert:

• Berichtet: Der Fall gibt ein tatsächliches Ergebnis für diesen KPI an, z. B. „35 Minuten auf 5 Minuten“ oder „67 % weniger doppelte Zahlungen“.
• Angestrebt: Der Fall benennt den KPI oder deutet ihn in seiner Beschreibung oder Zusammenfassung klar an, berichtet aber kein Ergebnis.

Anschließend ordneten wir jeden KPI einer der vier Kategorien zu, zählten, wie oft jeder auftrat, und berechneten die Evidenzrate pro Kategorie. Da ein Fall mehrere KPIs behandeln kann, ergaben 52 Fälle 141 KPI-Erwähnungen.

Was sind die Prozessleistungsindikatoren und Beispiele?

Prozessleistungsindikatoren (PPIs) messen die Effizienz und den Zustand eines Workflows. Während sich übergeordnete KPIs auf die allgemeinen Geschäftsziele konzentrieren, betrachten PPIs die Mechanismen der Arbeitsausführung im Detail und konzentrieren sich auf Inputs, Schrittdauern und Outputs. Prozessindikatoren lassen sich in zwei Kategorien einteilen:

• Frühindikatoren (prädiktiv): Sie überwachen aktive Schritte, um die zukünftige Leistung zu prognostizieren und Probleme frühzeitig zu kennzeichnen.
  • Durchschnittliche Reaktions-/Zykluszeit
  • Qualität des Rohstoff-Inputs
  • Aufgabendauer.
• Spätindikatoren (historisch): Sie messen die Endergebnisse eines abgeschlossenen Workflows, um zu sehen, ob die Ziele erreicht wurden.
  • Gesamtumsatz generiert
  • Kunden- oder Mitarbeiterzufriedenheitswerte
  • Endgültige Output-/Fehlerquoten

Was sind 5 der häufigsten KPIs?

KPIs können je nach Unternehmen variieren, aber fünf häufig verwendete sind:

1. Umsatzwachstum: Misst den Anstieg der Verkäufe eines Unternehmens über einen Zeitraum.
2. Umsatz pro Kunde: Bewertet die Rate, mit der Einnahmen von jedem Kunden generiert werden.
3. Gewinnspanne: Gibt den Gewinn eines Unternehmens im Verhältnis zu seinem Gesamtumsatz an.
4. Kundenbindungsrate: Verfolgt den Prozentsatz der Kunden, die dem Unternehmen erhalten bleiben.
5. Kundenzufriedenheit: Misst, wie zufrieden Kunden mit den Produkten oder Dienstleistungen des Unternehmens sind. Diese KPIs sind entscheidend für die Bewertung der allgemeinen Unternehmensleistung und die Steuerung der Strategie.

Weiterführende Literatur

Fühlen Sie sich kostenlos, Prozessverbesserungsartikel zu lesen:

• SAP Process Orchestration: Top-Lösungen, Funktionen, Integrationen
• Top Process-Mining-Anwendungsfälle aus der Praxis & Anwendungen

Diese Forschung zitieren

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Änderungsprotokoll

2 Aktualisierungen

1. 202229. Aug

   IBM Process Mining zur Einleitung hinzugefügt.

2. 22. Aug

   Der Abschnitt „Prozesseffektivität“ wurde um neue KPI-Beispiele und Details erweitert.

Referenzlinks

1.

Logistik-Fallstudie

2.

7 AI Workflow Automation Trends in 2026: IT Leader Guide

Kissflow

Hazal Şimşek

Branchenanalystin

Folgen auf

Hazal ist Branchenanalystin bei AIMultiple und konzentriert sich auf Prozessintelligenz (einschließlich Process Mining) und Unternehmensautomatisierung (einschließlich IT-Automatisierung und Low-Code-/No-Code-Automatisierung).

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