Top 18 Prozess-KPIs zur Überwachung der Prozessleistung

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

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

Wir haben jede Fallstudie einmal für jeden von ihr genannten KPI gezählt, sodass ein Fall unter mehreren KPIs erscheinen kann. Die KPI-Nennungen werden wie folgt gezählt:

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

Welche Prozess-KPI-Kategorien erscheinen am häufigsten?

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

Die drei Schaltflächen zeigen dieselben Daten auf unterschiedliche Weise an:

• Gesamtnennungen: alle KPI-Nennungen in dieser Kategorie, berichtet und angestrebt zusammen.
• Berichtete Ergebnisse: nur die Nennungen mit einem tatsächlichen Ergebnis.
• Evidenzrate (%): berichtete Ergebnisse geteilt durch Gesamtnennungen, sodass eine höhere Rate bedeutet, dass mehr Behauptungen in dieser Kategorie durch ein Ergebnis gestützt werden.

Sehen Sie sich die KPI-Verteilungsmethodik an.

Prozesseffektivität

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

Einige Beispiele für Prozesseffektivitäts-KPIs sind:

1. Qualität: Das Ergebnis (Dienstleistung oder Produkt) entspricht den Kundenstandards, der internen QA und dem Budget.
2. Fehlerquote: Die Anzahl der Einheiten, Produkte oder Dienstleistungen, die während des gesamten Prozesszyklus ausgefallen sind.
3. Kundenzufriedenheit: Wie gut der Prozess die Erwartungen des Kunden erfüllt. Dieser KPI hängt mit einem weiteren KPI zusammen:
   • 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: Es handelt sich um den Marktanteil im Vergleich zu Wettbewerbern, was ein strategisches Maß für die Marktpositionierung ist.
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.

Zum Beispiel in einem Fertigungsprozess:

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

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

Praxisbeispiel

In einer Process-Mining-Fallstudie integrierte Von Ardenne, ein führender deutscher Ausrüstungslieferant, eine Process-Mining-Software, um die betriebliche Effektivität zu steigern. Nach gründlicher Analyse richtete das Lieferantenunternehmen einige der Key Performance Indicators (KPIs) aus, wie z. B.:

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

Prozesseffizienz

Prozesseffizienz misst Ressourcennutzungsraten, Mitarbeiter-Kompetenzanwendungsverhältnisse 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 Metrik vergleicht den Gesamtwert des Endprozesses mit den verbrauchten Ressourcen unter Berücksichtigung der Umweltauswirkungen
3. Return on Investment: Der Gewinnbetrag, der erforderlich ist, um die Investition in eine bestimmte Kampagne oder einen Prozess zu rechtfertigen.
4. Taktzeit: Zeit, um eine Einheit fertigzustellen, bevor mit der nächsten begonnen wird, was hilft, die Konsistenz in der Einheitenproduktion zu bewerten.

Process Mining kann identifizieren, welche spezifischen Aktivitäten die meiste Wartezeit verbrauchen.

Prozesszykluszeit

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

1. Gesamtdurchlaufzeit/Durchsatzzeit: Die Zeit vom Anfang bis zum Ende des Prozesses, einschließlich jedes Schrittes, den der Prozess enthält
2. Wertschöpfende Zeit: Es ist die Zeit, die für die Erledigung einer einzelnen Aufgabe aufgewendet wird
3. Turnaround-Zeit: ​Die Turnaround-Zeit bezieht sich auf die Zeit, die benötigt wird, um eine Kundenanfrage von der Bestellung bis zur Lieferung abzuschließen

Logistikunternehmen priorisieren die Reduzierung der Turnaround-Zeit, um die Kundenzufriedenheitswerte zu verbessern. Für Hersteller bewertet die Durchlaufzeit die gesamte Produktionspipeline von Rohstoffen bis zu Fertigwaren. Sie bewerten die gesamte Wartezeit für Materialien, Maschinenstillstandszeiten oder Verzögerungen in jeder Phase, die Durchlaufzeit 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 Verfolgung und Einhaltung relevanter staatlicher Vorschriften und Richtlinien sicherstellt. Infolgedessen schützt Prozess-Compliance Organisationen vor Bußgeldern und hilft, Risiken wie regulatorische Strafen im Finanzsektor zu mindern.

Einige für die Compliance verwendete KPIs:

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

Diese KPIs ermöglichen es den Vorständen, Compliance gegenüber Prüfern anhand von Prozessprotokollen mit Zeitstempel 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 eine automatisierte Ursachenanalyse durch, um spezifische Workflow-Stufen zu identifizieren, die nicht konforme Ergebnisse erzeugen.

Praxisbeispiel

Zum Beispiel nutzte ein Logistikunternehmen Process Mining und entdeckte rund 70% Compliance-Risiken in seinem Kredit- und Forderungsmanagementprozess.¹

Prozess-KPIs & Process Mining

Process-Mining-Tools können helfen, relevante Prozessleistungsmetriken zu verfolgen, indem sie quantitative Prozessleistungsmetriken 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.
• Prozessablauf verbessern und Zykluszeit reduzieren.
• Compliance sicherstellen, indem Abweichungen von Vorschriften und Standards identifiziert werden.
• Verantwortliche Teams oder Stufen für nicht konforme Ergebnisse identifizieren und Korrekturmaßnahmen mit Ursachenanalyse ermöglichen.

KI-Fähigkeiten für die Prozess-KPI-Verfolgung

1. Benutzerfreundliche Workflow-Automatisierung: Natural Language-Workflow-Schnittstellen ermöglichen es Geschäftsanwendern, Automatisierungen mit leicht verständlichen Prompts zu definieren, sodass Entwickler keinen Code mehr schreiben müssen.
2. Autonome KI-Agenten: Organisationen, die autonome KI-Agenten pilotieren, berichten von einer Reduzierung der Routinegenehmigungen, die menschliches Eingreifen erfordern, um ~65%, da die KI einfache Entscheidungen übernimmt.²
3. Prädiktive Analyse: Die prädiktive Prozessanalyse kann die Prozesszykluszeiten um 20–30% reduzieren, indem sie Engpässe erkennt, bevor sie auftreten.³
4. Generative KI: Generative KI wird auf Process Mining angewendet, um automatisch Prozessvarianten abzubilden und Anomalien mit Konfidenzwerten zu kennzeichnen.

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Prozess-KPI-Methodik

Wir verwendeten die Fallstudien und Anwendungsfälle, die in unserem Artikel zu Process-Mining-Anwendungsfällen aufgeführt sind, insgesamt 50, plus 2 Beispiele aus diesem Artikel, was 52 Fälle ergibt. Für jeden Fall haben wir den gesamten Eintrag gelesen, nicht nur die Ergebnisse, und jeden KPI markiert, den er adressierte:

• Berichtet: der Fall gibt ein tatsächliches Ergebnis für diesen KPI an, z. B. „35 Minuten auf 5 Minuten“ oder „67% weniger Doppelzahlungen“.
• Angestrebt: der Fall nennt oder impliziert den KPI eindeutig in seiner Beschreibung oder Zusammenfassung, berichtet jedoch kein Ergebnis.

Anschließend ordneten wir jeden KPI einer der vier Kategorien zu, zählten, wie oft jeder vorkam, und berechneten die Evidenzrate pro Kategorie. Ein Fall kann mehrere KPIs adressieren, sodass 52 Fälle 141 KPI-Nennungen ergaben.

Was sind Prozessleistungsindikatoren und Beispiele?

Prozessleistungsindikatoren (PPIs) messen die Effizienz und Gesundheit eines Workflows. Während übergeordnete KPIs sich auf allgemeine Geschäftsziele konzentrieren, betrachten PPIs genau die Mechanik, wie Arbeit erledigt wird, und konzentrieren sich auf Inputs, Schrittdauern und Outputs. Prozessindikatoren lassen sich im Allgemeinen in zwei Kategorien einteilen:

• Führende Indikatoren (prädiktiv): Sie verfolgen aktive Schritte, um die zukünftige Leistung vorherzusagen und Probleme frühzeitig zu kennzeichnen.
  • Durchschnittliche Reaktions-/Zykluszeit
  • Qualität der Rohstoffeingabe
  • Aufgabendauer.
• Nachlaufende Indikatoren (historisch): Sie messen die Endergebnisse eines abgeschlossenen Workflows, um zu sehen, ob Ziele erreicht wurden.
  • Generierte Gesamtverkäufe
  • Kunden- oder Mitarbeiterzufriedenheitswerte
  • Endgültige Ausstoß-/Fehlerraten

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. Gewinnmarge: Zeigt den Gewinnbetrag, den ein Unternehmen im Verhältnis zu seinem Gesamtumsatz erwirtschaftet.
4. Kundenbindungsrate: Verfolgt den Prozentsatz der Kunden, die dem Unternehmen treu bleiben.
5. Kundenzufriedenheit: Misst, wie zufrieden Kunden mit den Produkten oder Dienstleistungen des Unternehmens sind. Diese KPIs sind entscheidend für die Bewertung der gesamten Geschäftsleistung und die Steuerung der Strategie.

Weiterführende Literatur

Fühlen Sie sich kostenlos, unsere Artikel zur Prozessverbesserung zu lesen:

• SAP Process Orchestration: Top Solutions, Features, Integrations
• Top 50 Process-Mining-Anwendungsfälle & Anwendungen aus der Praxis

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  author = {Şimşek, Hazal},
  title  = {{Top 18 Prozess-KPIs zur Überwachung der Prozessleistung}},
  year   = {2026},
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  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/process-kpis}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 14. Juli 2026}
}

Referenzlinks

1.

Logistics case study

2.

7 AI Workflow Automation Trends in 2026: IT Leader Guide

Kissflow

3.

7 AI Workflow Automation Trends in 2026: IT Leader Guide

Kissflow

Hazal Şimşek

Branchenanalystin

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Hazal ist Branchenanalystin bei AIMultiple und konzentriert sich auf Process Mining und IT-Automatisierung.

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