Top 18 Prozess KPIs zur Überwachung der Prozessleistung

Die Festlegung realistischer Prozess KPIs (Key Performance Indicators) ist zeitaufwendig und fehleranfällig, und Analysten haben oft Schwierigkeiten, die Vorteile ihrer Verbesserungen zu quantifizieren.

Entdecken Sie 18 Prozessleistungsmetriken und wie Process Mining hilft, realistische und effektive Indikatoren zu etablieren, um die Prozesseffektivität, Effizienz, Zykluszeit und Compliance in Ihrer Organisation zu bewerten. 

Prozesseffektivität

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

Einige Beispiele für Prozesseffektivitäts- KPIs sind: 

1. Qualität: Das Ergebnis (Dienstleistung oder Produkt) erfüllt die Kundenstandards, interne QA und das Budget.
2. Fehlerrate: Die Anzahl der Einheiten, Produkte oder Dienstleistungen, die während des gesamten Prozesszyklus fehlschlugen.
3. Kundenzufriedenheit: Wie gut der Prozess die Erwartungen des Kunden erfüllt. Dieser KPI ist mit einem anderen KPI verbunden:
   • Wert: Ein Maß für die Kundenwahrnehmung bezüglich des Wertes eines Produkts oder einer Dienstleistung.
4. Konversionsrate: Die Anzahl der Prospekte, mit denen das Unternehmen interagiert und die davon überzeugt werden, Kunden zu werden (in einem kommerziellen Prozess).
5. Wettbewerbsfähigkeit: Es ist der Marktanteil im Vergleich zu Wettbewerbern, was ein strategisches Maß für die Marktpositionierung ist.
6. Rentabilität: Es bezieht sich auf das Verhältnis zwischen Umsatz und Kosten, was nützlich ist, um finanzielle Ergebnisse im Zusammenhang mit der Prozessleistung zu bewerten.

Beispielsweise kann das Unternehmen diese messen, um die Prozesseffektivität zu messen:

• In einem Fertigungsprozess:
  • Prozentsatz der produzierten nicht konformen Einheiten
  • Das Niveau der Kundenzufriedenheit (für das Endprodukt).

Andererseits werden Konversionsratenmetriken von IT-, Verkaufs- und Marketingteams verwendet, um die Effektivität ihrer Anzeigen, Kampagnen oder Banner zu messen.

Process Mining kann automatisch Faktoren während der Prozessanalyse schätzen und liefern. Die Ergebnisse aus der Prozessentdeckungsphase können mit der Strategie, dem Geschäftsprozessmodell oder dem idealen Prozessmodell unter Verwendung des Konformitätschecks verglichen werden. Der Unterschied zwischen dem idealen und dem tatsächlichen Modell hebt die Effektivität des Prozesses hervor.

Beispiel aus der Praxis

In einer Process-Mining-Fallstudie integrierte Von Ardenne, ein führender deutscher Ausrüstungslieferant, eine Process-Mining-Software, um die operative Effektivität zu steigern. Eine gründliche Analyse der Geschäftsprozesse enthüllte versteckte Schwachstellen und Kostentreiber und bot Echtzeit-Transparenz. Abgestimmt auf Key Performance Indicators (KPIs) wie:

• Effiziente Lieferung durch Erhöhung der Liefertreue
• Reduzierung der Fehlerrate
• Kostenreduzierung durch Verbesserung der Planung und Analyse
• Verbesserte Kundenzufriedenheit durch Verfolgung des Workflows für den Customer Lifetime Value

KPI-Dashboards sorgen für eine kontinuierliche Leistungsmessung und fördern das Engagement für kontinuierliche Verbesserung und operative Exzellenz.

Prozesseffizienz

Prozesseffizienz misst die Zuweisung und Nutzung von Ressourcen, die Fähigkeiten der Mitarbeiter, den Anteil nicht wertschöpfender Aktivitäten und Verzögerungszeiten. 

 Einige Beispiele für operative Effizienz- KPIs sind:

1. Kosten: Die Ausgaben für die notwendigen Ressourcen, um den Prozess abzuschließen, einschließlich der Gehälter der Arbeitnehmer.
2. Ressourceneffizienz: Die Metriken vergleichen 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 bestimmten Prozess zu rechtfertigen.
4. Taktzeit: Zeit, die benötigt wird, um eine Einheit abzuschließen, bevor eine andere begonnen wird, was bei der Bewertung der Konsistenz in der Einheitenproduktion hilft.

Process-Mining-Tools können Analysten auch dabei helfen, Effizienz zu erreichen, indem sie Ressourcen und Zeitverschwendung im Prozess aufzeigen. 

Prozesszykluszeit

Die Prozesszykluszeit misst, wie lange es dauert, eine gegebene Aufgabe abzuschließen. Infolgedessen zeigt die Zykluszeit die Ineffizienzen im Prozessfluss auf, die die Lieferung der Dienstleistung oder des Produkts verlangsamen.

Zu den Zykluszeit- KPIs gehören:

1. Gesamtvorlaufzeit/Durchlaufzeit: Die Zeit vom Start bis zum Ende des Prozesses, einschließlich jedes Schritts, den der Prozess enthält
2. Wertschöpfungszeit: Es ist die Zeit, die für die Erledigung einer einzelnen Aufgabe aufgewendet wird
3. Durchlaufzeit: ​​Die Durchlaufzeit bezieht sich auf die Zeit, die benötigt wird, um eine Kundenanfrage von der Bestellung bis zur Lieferung abzuschließen

Für ein Logistikunternehmen ist die Durchlaufzeit wichtig, wenn die Zeit gemessen wird, die das Unternehmen verkürzen sollte, um die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. 

Für einen Hersteller ist die Durchlaufzeit eine Möglichkeit, die Leistung für die gesamte Produktionsreise zu bewerten. Produzenten sammeln Rohmaterialien, bringen sie in die Produktionslinie, fertigen sie an und liefern sie dann an den Kunden oder das Logistikunternehmen, um die Lieferung abzuschließen. Sie bewerten alle Wartezeiten für Materialien, Maschinenausfallzeiten oder Verzögerungen, die in jedem Stadium auftreten und die Durchlaufzeit verlängern könnten. 

Process Mining kann Analysten ermöglichen, potenzielle Probleme wie Verzögerungen vorherzusagen, die sich negativ auf die Prozessleistung auswirken könnten.

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 Einhaltung relevanter gesetzlicher Vorschriften und Richtlinien sicherstellt. Infolgedessen schützt die Prozess-Compliance Organisationen vor Geldstrafen und hilft, Risiken zu mindern. 

Einige KPIs, die für die Compliance verwendet werden:

1. Risikominderungszeitraum: Es dient dazu, die Zeit zwischen dem Risiko, das nach der implementierten Änderung auftritt, und der Entdeckung dieses Risikos zu messen
2. Mittlere Zeit bis zur Problemlösung: Es ist die Zeit, die benötigt wird, um ein Problem zu lösen, nachdem es identifiziert wurde
3. ESG-Leistung: Umwelt-, Sozial- und Governance-Berichterstattung zeigt die nicht-finanziellen Auswirkungen und das Compliance-Niveau mit Standardverfahren und Regeln in den Regionen, in denen das Unternehmen tätig ist, durch mehrere Metriken.
4. Kapazität: Es ist die maximale Produktionskapazität unter optimalen Bedingungen. Dieser KPI hilft, das Produktionspotenzial zusammen mit der Durchlaufzeit zu messen.

Diese KPIs sind für Vorstände hilfreich, um sich auf externe Compliance-Prüfungen vorzubereiten und relevante Abteilungen bei Operationen zu leiten, die nicht der Strategie oder Standardverfahren folgen. 

Compliance ist ein wichtiger Anwendungsfall für Process Mining, da es gesamte Prozesse abbildet und Compliance-Probleme durch Entdeckung und Konformitätsprüfungen erkennt. Viele Anbieter bieten Ursachenanalysen an, um die Teams, Parteien oder Stufen zu identifizieren, die für nicht konforme Ausgaben verantwortlich sind, und helfen so, Operationen zu verbessern.

Beispiel aus der Praxis

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

Hier ist eine vollständige Liste aller Prozess KPIs:

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 sich negativ auf die Prozessleistung auswirken können.
• Den Prozessfluss verbessern und die Zykluszeit verkürzen.
• Compliance sicherstellen, indem Abweichungen von Vorschriften und Standards identifiziert werden.
• Verantwortliche Teams oder Stufen für nicht konforme Ausgaben pinpointen und Korrekturmaßnahmen mit Ursachenanalyse ermöglichen.

KI-Fähigkeiten für das Prozess KPI-Tracking

1. Benutzerfreundliche Workflow-Automatisierung: Natürliche Sprache Workflow-Schnittstellen ermöglichen es Geschäftsanwendern, Automatisierungen mit Prompts in einfacher Sprache zu definieren, wodurch die Notwendigkeit für Entwickler entfällt, Code zu schreiben.
2. Autonome KI-Agenten: Organisationen, die autonome KI-Agenten pilotieren, berichten von einer Reduzierung der Routinegenehmigungen, die menschliches Eingreifen erfordern, um ca. 65 %, da KI einfache Entscheidungen trifft.²
3. Prädiktive Analytik: Prädiktive Prozessanalyse kann die Prozesszykluszeiten um 20–30 % reduzieren, indem Engpässe identifiziert werden, bevor sie auftreten.³
4. Generative KI: Generative KI wird auf Process Mining angewendet, um Prozessvarianten automatisch abzubilden und Anomalien mit Konfidenzwerten zu markieren.

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Was sind Prozessindikatoren?

Prozessindikatoren sind Prozessmetriken, die bestimmte Teile davon messen, wie ein Prozess läuft, wie z. B. Eingaben, Aktivitäten und Ausgaben. Diese Key Performance Indicators (KPIs) helfen, die operative Leistung zu verfolgen und zu zeigen, ob ein Prozess seine gewünschten Ergebnisse erreicht.

Durch die Verwendung von KPI-Daten aus verschiedenen Datenquellen können Organisationen Trends identifizieren, versteckte Ineffizienzen aufdecken und bessere Entscheidungsfindung treffen, die mit Geschäftszielen übereinstimmt. Regelmäßiges Prozessmonitoring mit Berichterstattungstools oder einer Balanced Scorecard hilft Teams, Fortschritte zu verfolgen, Qualitätsstandards einzuhalten und laufende Prozessverbesserungsbemühungen zu unterstützen.

Was sind die Prozessleistungsindikatoren?

Prozessleistungsindikatoren sind Prozessmetriken, die verwendet werden, um den Erfolg bei der Erreichung der operativen Effizienz und der Erfüllung von Geschäftszielen zu messen. Sie umfassen sowohl führende als auch nachlaufende Indikatoren wie durchschnittliche Antwortzeit, Mitarbeiterzufriedenheit oder Gesamtumsatz. Diese Indikatoren sammeln Daten aus mehreren Datenquellen und liefern Kontext für die Entscheidungsfindung, helfen dabei, Trends zu identifizieren und versteckte Ineffizienzen aufzudecken.

Was sind 5 der häufigsten KPIs?

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

1. Umsatzwachstum – Misst die Steigerung des Umsatzes eines Unternehmens über einen Zeitraum.
2. Umsatz pro Kunde – Bewertet, wie viel Einnahmen von jedem Kunden generiert werden.
3. Gewinnmarge – Zeigt an, wie viel Gewinn ein Unternehmen im Verhältnis zu seinem Gesamtumsatz erzielt.
4. Kundenbindungsrate – Verfolgt den Prozentsatz der Kunden, die beim Unternehmen bleiben.
5. Kundenzufriedenheit – Misst, wie zufrieden Kunden mit den Produkten oder Dienstleistungen des Unternehmens sind. Diese KPIs sind wesentlich für die Bewertung der allgemeinen Geschäftsleistung und die Steuerung der Strategie.

Was ist ein Beispiel für einen Prozess KPI?

Ein leicht verständliches Beispiel für einen Prozess KPI ist die durchschnittliche Antwortzeit, die die Zeitspanne ist, die benötigt wird, um auf einen Kunden zu reagieren oder eine Aufgabe abzuschließen. Dieser KPI hilft, Fortschritte in Richtung operativer Effizienz zu verfolgen und zeigt, ob Prozessverbesserungsbemühungen funktionieren.

Durch das Sammeln von KPI-Daten über einen festgelegten Zeitraum können Organisationen den Erfolg messen, Verbesserungsbereiche identifizieren und bessere Geschäftsentscheidungen treffen, indem sie Tools wie Berichterstattungstools oder eine Balanced Scorecard verwenden.

FAQs

Weiterführende Literatur

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

• SAP Process Orchestration: Top Lösungen, Funktionen, Integrationen
• Top 50 Process Mining Real-Life Use Cases & Anwendungen

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Referenzlinks

1.

Logistics case study

2.

7 AI Workflow Automation Trends in 2026: IT Leader Guide

3.

7 AI Workflow Automation Trends in 2026: IT Leader Guide

Hazal Şimşek

Branchenanalyst

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Hazal ist Branchenanalystin bei AIMultiple und spezialisiert auf Prozessanalyse und IT-Automatisierung.

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