In 5 Schritten zu Prozessintelligenz in der Supply Chain

Daten sind unerlässlich, wenn es darum geht, Prozesse zu optimieren. Das gilt insbesondere für Abläufe, an denen viele verschiedene Akteure beteiligt sind – wie etwa Lieferketten. Um die Daten zu sammeln und nutzbar zu machen, eignen sich Process Mining und Prozessintelligenz.

Process Mining ist eine Technologie, die Geschäftsprozesse visualisiert, analysiert und optimiert. Zu diesem Zweck führt sie Daten aus verschiedenen Quellsystemen (z. B. ERP, WMS oder CRM) zusammen und reichert sie mit zusätzlichen internen und externen Daten an. Dies schafft eine objektive Sicht darauf, wie Prozesse tatsächlich ablaufen, und macht Ineffizienzen sowie deren Ursachen sichtbar.

Prozessintelligenz verknüpft die Ergebnisse des Process Minings mit bereits vorhandenen Erfahrungswerten und Kontextdaten. So fungiert sie auch als “Enabler” für geschäftliche KI-Tools. Denn: Im Gegensatz zu KI-Anwendungen für den privaten Gebrauch fehlt diesen oft der Kontext, um richtige, relevante und hilfreiche Ergebnisse zu liefern. Prozessintelligenz versorgt KI-Anwendungen mit genau diesem fehlenden Kontext. Dadurch können KI-gestützte Anwendungen Geschäftsprozesse verstehen und genaue, aktuelle Optimierungsvorschläge machen. Um dies mit Blick auf die eigene Supply Chain umzusetzen, empfiehlt sich folgendes Vorgehen:

Schritt 1: Überblick über die (Prozess-)Landschaft gewinnen

Gerade Unternehmen, die als Teil einer Supply Chain sowohl mit Kunden als auch Lieferanten interagieren, sind oft überregional und cross-funktional tätig. Ihre Prozesse unterscheiden sich häufig von Abteilung zu Abteilung. Das führt zu komplizierten Abläufen, die es erst einmal zu verstehen gilt.

Vor der Einführung von Process-Intelligence-Lösungen sollten Unternehmen daher überlegen, wo deren Einsatz am effektivsten wäre. Anschließend sollten sie identifizieren, welche Prozesse in diesem Bereich bereits digitalisiert genug sind, um sie zu analysieren und zu verbessern.

Hilfreich ist, nicht mit dem komplexesten Prozess zu starten, auch wenn dort oft das größte Optimierungspotenzial liegt. Gerade wenn Process Mining für das Team neu ist, bietet es sich an, mit einem Prozess zu beginnen, der leicht verfügbare Daten liefert und wenig externen Einflüssen ausgesetzt ist. So lassen sich einfache und schnelle Verbesserungen erzielen – beispielsweise im Finanzwesen oder der Auftragsverwaltung.

Schritt 2: Das Team ins Boot holen

Darüber hinaus sollten Unternehmen sicherstellen, ihre Teams bei dieser Thematik abzuholen: Jeder sollte wissen, was es mit Prozessintelligenz auf sich hat, und bereit sein, die Anwendung zu erlernen. Dazu sollten Teams zunächst im richtigen Umgang mit Process-Mining-Software geschult werden. Die meisten Unternehmen fangen mit einem kleinen Team an, um beispielsweise schnell und risikolos erste Erfahrungen zu sammeln und anschließend den Einsatz schrittweise auszuweiten. 

Zudem ist es wichtig, dass auch die Geschäftsleitung die Potenziale von Prozessintelligenz versteht. Nur wenn auch sie von der Sinnhaftigkeit des Projekts überzeugt ist, kann dieses langfristig erfolgreich sein.

Schritt 3: Den richtigen Ausgangspunkt finden

Für viele Logistikunternehmen bietet die Auftragsverwaltung den idealen Startpunkt für Process-Intelligence-Initiativen. Oft ist diese besonders problemanfällig und führt z. B. durch ineffiziente Abläufe in Priorisierung und Versand zu verspäteten Lieferungen und Kundenbeschwerden. Als Teil des übergeordneten Order-to-Cash-Prozesses ist das Auftragsmanagement ein wichtiger Umsatztreiber. Hinzu kommt, dass es eng mit vielen anderen Unternehmensbereichen vernetzt ist. Wird ein Prozess hier optimiert, hat dies daher schnell einen positiven Effekt auf andere Segmente. Eine verbesserte Validierung von Adressdaten kann beispielsweise Zahlungsfristen in der Debitorenbuchhaltung verkürzen.

Schritt 4: Anwendungspraxis mit Center of Excellence (CoE) stärken

Ein Center of Excellence (CoE) kann die Dinge auf eine Art und Weise vorantreiben, wie es lose verbundene, temporäre Teams nicht können. Gemeint ist ein fest installiertes Projektteam, das sich federführend mit Process Mining und Prozessintelligenz beschäftigt, die technische Umsetzung vorantreibt und als Ansprechpartner für alle im Unternehmen zur Verfügung steht. Nach der erfolgreichen Implementierung in erste Prozesse kann ein CoE beispielsweise eine Bestandsaufnahme durchführen und die Ausweitung der Process-Intelligence-Initiative auf weitere Teile der Lieferkette leiten, basierend auf den Erkenntnissen aus dem ersten Durchgang. Dabei können die CoE-Experten Chancen für das nächste Projekt aufzeigen und das Vorgehen so anpassen, dass es den Arbeitsstilen und Charakteristika des Unternehmens und seiner Teams entspricht.

CoEs können auch dazu beitragen, Prozessintelligenz im gesamten Unternehmen bekannt zu machen, neue Unterstützer zu gewinnen und eine Kultur der kontinuierlichen Optimierung zu schaffen. Je größer die Sichtbarkeit der Thematik, desto größer die Chance, eine wirklich prozessorientierte Organisation zu fördern.

Schritt 5: Partner mit einbeziehen

Um Lieferketten resilienter und stabiler zu machen, sollten Unternehmen Prozessoptimierung als Chance nutzen, enger mit Kunden und Lieferanten zusammenzuarbeiten. So profitieren alle von den Vorteilen. Wenn möglich, sollten alle an einem Lieferkettenprozess beteiligten Parteien relevante Prozessdaten miteinander teilen. Zudem bietet es sich an, gemeinsame Richtlinien für die Gestaltung oder Änderung von Prozessen, die Integration neuer Technologien oder Partner und die Überprüfung und Optimierung bestehender Schritte festzulegen. Dadurch lässt sich die End-to-End-Transparenz über die gesamte Lieferkette hinweg erhöhen. Wenn Unternehmen in der Lage sind, Prozesse über mehrere Stufen der Lieferkette hinweg zu überblicken, und zwar auch außerhalb der eigenen Organisation, kann dies sowohl ihnen als auch anderen Unternehmen helfen, schneller, effizienter und nachhaltiger zu arbeiten.