Leseprobe
Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
1 Einleitung
2 Methodik
3 Abgrenzungen und terminologische Bestimmungen
3.1 Abgrenzung Digitalisierung und digitale Transformation
3.2 Industrie
3.3 CorporateGovernance (Kodex)
3.4 GRC-Managementsysteme
3.5 Business Process Management
3.6 Process Mining
4 Untersuchung der BPM- und GRC-Methodik
4.1 Ansätze und Methoden von digitalem Business Process Management
4.1.1 Prozessdokumentation
4.1.2 Prozessanalyse
4.1.3 Prozesstransformation
4.1.4 Prozesscontrolling
4.1.5 Prozessautomatisierung
4.2 Ansätze und Methoden von digitalem Governance-, Risk- und Compliance-Managemen
4.2.1 RisikoManagement
4.2.2 Interne Kontrolle und Revision
4.2.3 Compliance
4.3 Kombination von BPM und GRC
4.4 Process Mining im GRC-Management
5 Process Mining im GRC-Management - SWOT-Analyse
5.1 Stärken und Schwächen
5.1.1 Stärken
5.1.2 Schwächen
5.2 ChancenundGefahren
5.2.1 Chancen
5.2.2 Gefahren
5.3 Strategische SWOT-Matrix
6 Fazit
Literaturverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1: SWOT-Matrix
Abkürzungsverzeichnis
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
1 Einleitung
In unserer schnelllebigen Geschäftswelt gibt es eine Konstante: Jedes Unternehmen benötigt ein zuverlässiges, unternehmensweites Governance,- Risiko- und ComplianceManagement (GRC). Durch scheinbar endlose wirtschaftskriminelle Skandale und Organisationen die nicht kalkulierte und ruinöse Risiken eingehen, sind die eng zusammenhängenden GRC-Themen bzw. die Corporate Governance zu unausweichlichen Themen in der Wirtschaftswelt geworden. GRC wurde früher häufig nur als zusätzlicher Kostenfaktor betrachtet. Heute ist es eine unverzichtbare Investition, denn in Zeiten des digitalen Wandels und von wandelnden Regulationen, dynamischer Märkte und veränderter Kundenanforderungen kann ein professionelles Risk- und Compliance-Management über den Erfolg eines Unternehmens entscheiden. Hinzu kommt der Druck der Digitalisierung und die damit verbundene Revolution „Industrie 4.0“, welche ein Risiko darstellt, sofern man sich den Herausforderungen der digitalen Transformation nicht stellt und so seine Wettbewerbsfähigkeit sicherstellt. Die Herausforderungen digitaler Disruption und neuer Technologien werden somit eine starke Auswirkung auf Unternehmen inklusiver Corporate Governance haben, da es innerhalb der Organisationen immer wieder zu Änderungen und Anpassungen kommen wird und im selben Zuge auch neue Spielregeln sowie Risiken gehandhabt werden müssen. Da jedes Digitalisierungsprojekt zugleich auch ein Projekt zur Gestaltung und Implementierung von Geschäftsprozessen ist und GRC-Management auf prozessorientierten Regeln und Risiken basiert, liegt es nahe Methoden und Ansätze aus dem modernen und digitalen Geschäftsprozessmanagement mit der Corporate Governance zu vereinen. Dies setzt voraus, dass beispielsweise die aktuellen Regulationen mit den einzelnen Arbeitsschritten aller Mitarbeitenden harmonisiert werden und hieraus Risiken und Kontrollen abgeleitet und verwaltet werden. Unternehmen müssen aus diesem Grund die Voraussetzungen schaffen, verteiltes Wissen effektiv zusammenzuführen, bestenfalls als Prozess zu formen und auf Basis dessen zu analysieren und optimieren zu können. Die Industrie bietet hierfür eine neuartige Technologie, welche auch als BPM-Ansatz verwendet werden kann. „Process Mining“ - ein Ansatz welcher sich auf Prozesswissen und IT-Daten spezialisiert. Es werden also Live-Daten aus IT-Systemen (bspw. SAP) entlang von dokumentierten Prozessen visualisiert und ausgewertet. Dementsprechend können robuste Prozesse analysiert werden, fraglich ist nur welche Möglichkeiten es hier weitergehend für die Transformation der Corporate Governance und dessen GRC-Management gibt.
Vor diesem Hintergrund soll in dieser wissenschaftlichen Arbeit mittels einer Literaturanalyse geprüft werden, welche Rolle Process Mining (als BPM-Ansatz) innerhalb einer digitalen Business- bzw. Corporate Governance-Transformation spielt und auch in Zukunft spielen kann. Hierzu werden die Methoden und Ansätze von GRC und BPM inklusive der Technologie Process Mining betrachtet, um nach Szenarien zu forschen in denen datenbasiertes Prozessmanagement die digitale Transformation von Unternehmen und deren Governance effizienter oder effektiver gestalten kann. Zusätzlich wird Process Mining genauer erforscht und gemäß einer SWOT-Analyse untersucht. Hierzu soll folgende Frage am Ende der Arbeit beantwortet werden: Ist Process Mining als BPM- Ansatz eine wesentliche Voraussetzung, um die digitale Transformation von Unternehmen und deren Corporate Governance zielgenauer bzw. effektiver zu gestalten?
2 Methodik
Um Process Mining und die verknüpften Eigenschaften hinsichtlich der digitalen Transformation von Unternehmen und deren Corporate Governance aufschlüsseln zu können wird in dieser wissenschaftlichen Arbeit auf die SWOT-Analyse als methodisches Vorgehen zurückgegriffen. Die SWOT-Analyse ist ein Instrument im Rahmen des strategischen Managements. Der Begriff SWOT steht hierbei für Stärken (Strengths), Schwächen (Weaknesses), Chancen (Opportunities) und Gefahren (Threats). Prinzipiell gewährt die SWOT-Analyse einen vollständigen Überblick über die auf internen Ressourcen und Strukturen basierenden Stärken und Schwächen eines Unternehmens und gleichzeitig die Möglichkeiten und Gefahren, mit denen das Unternehmen auf den Märkten konfrontiert wird (Behnam et al., 2018, S. 259ff.). Die SWOT-Analyse wird in dieser wissenschaftlichen Arbeit deshalb angewandt, um die Technologie „Process Mining“ als digitales Tool im GRC-Management genauer einschätzen und bewerten zu können.
3 Abgrenzungen und terminologische Bestimmungen
Die Begriffe „Digitalisierung“ oder „digitale Transformation“, welche häufig als Synonym verwendet werden, sind der breiten Öffentlichkeit bekannt und auch Top-Gesprächsthema in Zeiten der COVID19 Pandemie, da viele Unternehmen und öffentliche Einrichtungen auf digitale Lösungen ausweichen mussten, um Ihren operativen Arbeitsalltag weiterhin gestalten zu können. Oftmals werden die beiden Begriffe trotzdem verwechselt. Deshalb wird nun im folgenden Abschnitt 3.1 eine klare Abgrenzung dieser Begriffe charakterisiert. Daraus ableitend wird im Anschluss auf den Begriff „Industrie 4.0“ eingegangen und definitorisch beschrieben. Im Abschnitt 3.3 f wird auf den Governance Kodex sowie die daraus abgeleiteten GRC-Managementsysteme eingegangen, welche anhand Ihrer strategischen und unternehmerischen Nutzung beschrieben werden. Nach der Definition von Prozessmanagement (3.5.) wird in dessen Ansätze eingeleitet.
3.1 Abgrenzung Digitalisierung und digitale Transformation
Der Begriff der digitalen Transformation findet sich heutzutage in aller Munde. Damit gemeint ist im Wesentlichen die Neuausrichtung von Produkten, Dienstleistungen, Prozessen und Geschäftsmodellen etablierter Unternehmen, anhand der Bedingungen einer zunehmend digitaler werdenden Welt (Kreutzer et al., 2016, S. 1.). Die digitale Transformation beschreibt demzufolge wie Unternehmen Technologien einsetzen, um Kunden- oder Partnererfahrungen um eine digitale Dimension zu erweitern. Dadurch verändert sich die Arbeitsweise von Mitarbeitern oder neue digitale, als auch datenbasierte Geschäftsbereiche machen sich auf.
Der Begriff der Digitalisierung wird im gängigen Sprachgebrauch häufig mit dem sogenannten „papierlosen Büro“ verbunden. Hinter der Digitalisierung verbirgt sich jedoch weit mehr als diese Äußerung. Grundsätzlich gesprochen bezeichnet der Begriff der Digitalisierung den Wandel von neuartigen, häufig disruptiven Geschäftsmodellen mittels Informations- und Kommunikationstechnik. Analoge Daten werden in digitale umgewandelt, Geschäftsprozesse flexibilisiert und automatisiert sowie Technik, Informationen, Dinge und Menschen vernetzt. Der Kunde und dessen Bedürfnisse stehen im Mittelpunkt und durch Effizienz muss Freiraum für Innovation geschaffen werden (Hanschke, 2018, S. 3.). Beispiele für die Digitalisierung sind das digitale Erfassen und Speichern von Daten und Informationen. Was einst mittels Papier (analog) verarbeitet wurde, kann in gleicher Form auch digitalisiert werden. Wenn man über Digitalisierung von mittelständischen Unternehmen redet, dann heißt dies meist ein Abbilden der jetzigen Organisation in Unterstützung von digitalen Mitteln. Dabei nimmt man beispielsweise die bestehenden Abläufe inklusive Dokumente, Ressourcen, Verantwortlichkeiten, Kommunikationswege, Notizen als auch weitere Informationen und versucht mit Hilfe von digitalen Mitteln diese als Prozess abzubilden.
3.2 Industrie 4.0
Die Digitalisierung der Industrie ändert sich dramatisch, wie wir produzieren, wirtschaften und arbeiten. Durch neue Innovationen und Technologien verändert sich die Art und Weise, wie wir Güter produzieren: Dies passiert zum einen stetig, manchmal aber auch sehr sprunghaft, was als Revolution bezeichnet wird. Heute stehen wir an der Schwelle zur nächsten, der vierten industriellen Revolution (Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, o. D.).
Wenn Bauteile eigenständig mit der Produktionsanlage kommunizieren und bei Bedarf selbst eine Reparatur veranlassen oder Material nachbestellen, wenn sich Menschen, Maschinen und industrielle Prozesse intelligent vernetzen, dann sprechen wir von Industrie 4.0. Dies ist eine gedankliche Definition des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (o.D.), da der Begriff „Industrie 4.0“ aufgrund einer Strategie der Bundesregierung ins Leben gerufen wurde. Dieser bedeutet im Grunde die Nutzung intelligenter Fabriken (Smart Factories) durch digital vernetzte, intelligente Systeme, um eine effiziente und flexible Produktion zu ermöglichen, wie auch die damit verbundenen Produkte maßgeschneidert an den Kunden zu bringen (Sachs, 2020, S. 1f.). Industrie 4.0 betrifft bei Weitem nicht nur klassische Industriebereiche wie den Maschinenbau oder die Elektroindustrie. Überall dort, wo industrielle Prozesse durch digitale Technologien "intelligenter" gemacht werden können, wirkt sich Industrie 4.0 aus. Software-Kompetenz und Wissen über digitale Technologien entscheiden in den heutigen Zeiten mehr über den Unternehmenserfolg als in früheren. Die intelligente Erfassung und Auswertung von Daten, bieten Unternehmen neue Möglichkeiten, auf individuelle Kundenwünsche zugeschnittene Produkte anzubieten - dem Start-up ebenso wie kleinen und mittleren Unternehmen oder großen Konzernen. Möglich werden aber auch intelligente Anwendungen, wie etwa neue Produktentwicklungen, die auf Informationen beruhen, die ein smartes Produkt im Laufe seines Lebens sammelt. Mit der zunehmenden Vernetzung und dem Austausch großer Datenmengen in der Industrie 4.0 steigen auch die Sicherheitsanforderungen. IT- Sicherheit muss von Anfang an mitgedacht werden. Anlagen und Produkte, aber auch Daten und Know-how müssen verlässlich vor unbefugtem Zugriff und Missbrauch geschützt werden. Einheitliche Normen und Standards sind daher entscheidend für Industrie 4.0. um bspw. Datenschutz, IT-Sicherheit oder Veränderungen der Arbeitsorganisation ordnungsgemäß zu managen (Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, o. D.).
3.3 Corporate Governance (Kodex)
Der Deutsche Corporate Governance Kodex (der „Kodex“) stellt wesentliche gesetzliche Vorschriften zur Leitung und Überwachung deutscher börsennotierter Gesellschaften (Unternehmensführung) dar und enthält international und national anerkannte Standards guter und verantwortungsvoller Unternehmensführung. Der Kodex soll das deutsche Corporate Governance System transparent und nachvollziehbar machen. Er will das Vertrauen der internationalen und nationalen Anleger, der Kunden, der Mitarbeiter und der Öffentlichkeit in die Leitung und Überwachung deutscher börsennotierter Aktiengesellschaften fördern. Außerdem verdeutlicht er die Rechte der Aktionäre, die der Gesellschaft das erforderliche Eigenkapital zur Verfügung stellen und das unternehmerische Risiko tragen. Der Kodex richtet sich in erster Linie an börsennotierte Unternehmen. Auch nicht börsennotierten Gesellschaften wird die Beachtung des Kodex empfohlen. In der Regel wird dieser einmal jährlich vor dem Hintergrund nationaler und internationaler Entwicklungen überprüft und bei Bedarf angepasst (Präambel - Deutsche Corporate Governance Kodex - deutsch, 2021).
Corporate Governance beschreibt also den Ordnungsrahmen für eine zielorientierte, verantwortungsvolle und ethische Verwaltung und eine geregelte Kontrolle von Organisationen in Übereinstimmung mit dem geltenden Recht. Corporate Governance umfasst daher auch die Beziehungen mit Stakeholdern und das Management der Unternehmens- und Führungsziele. Viel interessanter ist es jedoch, wie ein Unternehmen die Corporate Governance konkret anhand des GRC-Managements ausübt (Hahn & Taylor, 2006, S. 511 f.).
3.4 GRC-Managementsysteme
Nach Betrachtung des Corporate Governance Kodexes ist nun zu verstehen, dass Unternehmen heutzutage expliziten und impliziten normativen Vorgaben unterliegen, welche die Aufgaben, Rollen und Verantwortlichkeiten von Vorstand, Aufsichtsrat und Aktionärsversammlung präzisieren und Informations-, Offenlegungs-, und Kontrollmöglichkeiten konkretisieren sowie stabilitätsfördernde Mechanismen einfordern. Hierunter wird das effektive und effiziente Zusammenwirken von interner Revision, Risikomanagement und Compliance Management in Form eines integrierten Governance, Risk & Compliance (GRC-Konzepts) verstanden (Otremba, 2016, S. 1-3).
Governance, Risk & Compliance (GRC) bezeichnet demzufolge im Allgemeinen die kontinuierliche gesamthafte Betrachtung aller Funktionen einer Organisation, um rechtliche, finanzielle und Reputationsrisiken effektiv und effizient zu steuern. Durch die funktionsübergreifende Betrachtung von Risikomanagement, Compliance sowie Interner Revision und das gezielte Einbeziehen weiterer relevanter Unternehmensfunktionen (IKS, Controlling, Rechtsbereich u.ä.), werden Synergiepotenziale genutzt (horizontale Integration) und die Einbindung von GRC in bestehende Geschäftsprozesse sichergestellt (vertikale Integration). Die Corporate Governance des Unternehmens ist daher das Fundament und Bezugspunkt des GRC-Managements. Es ist Bestandteil des strategischen und operativen Managements und dient der Verwirklichung des Unternehmensinteresses (Otremba, 2016, S. 1-3). Um diese Funktionen optimal zu handhaben, werden meist Wirtschaftsprüfer und -berater von Unternehmen hinzugezogen, um die internen Controlling- und Revisionsfunktionen ohne Interessenkonflikt ausführen zu können.
3.5 Business Process Management
Um das Thema Business Process Management (BPM) bzw. Geschäftsprozessmanagement oder einfach Prozessmanagement verstehen zu können, sollte vorerst eine klare Definition verdeutlichen was ein Prozess ist und daraus das Prozessmanagement abgeleitet werden. BPM wird von zahlreichen Autoren und Experten unterschiedlich definiert. Eine Gemeinsamkeit einiger Definitionen beinhaltet die Definition der European Association of BPM (EABPM), die in der deutschen Fassung ihres Referenzwerkes ”BPM Common Body of Knowledge“ schreibt: Als Prozess wird eine Reihe von festgelegten Tätigkeiten (Aktivitäten, Aufgaben) verstanden, die von Menschen oder Maschinen ausgeführtwerden, um ein oder mehrere Ziele zu erreichen (Freund & Rücker, 2014, S. 1 ff.). Business Process Management (BPM) ist demnach ein systematischer Ansatz, um sowohl automatisierte als auch nicht-automatisierte Prozesse zu erfassen, zu gestalten, auszuführen, zu dokumentieren, zu messen, zu überwachen und zu steuern und damit nachhaltig die mit der Unternehmensstrategie abgestimmten Ziele nachhaltig zu erreichen. BPM umfasst die bewusste und zunehmend IT-unterstützte Bestimmung, Verbesserung, Innovation und Erhaltung von End-to-end-Prozessen (Freund & Rücker, 2014, S. 1 ff.). Dementsprechend beschäftigt sich das BPM mit der Modellierung, der Ausführung und der Überwachung dieser Geschäftsprozesse. BPM ermöglicht Organisationen die kontinuierliche Kontrolle überwertschöpfende Prozesse und deren Weiterentwicklung sowie einen Hebel zur Steuerung und Optimierung von Unternehmen (Prilla, 2010, S. 88.).
3.6 Process Mining
Process Mining ermöglicht es die automatisch gesammelten Daten aus Unternehmen und deren IT-Systemen im Prozessmanagement in Form von Visualisierung und Darstellung zu nutzen (Peters & Nauroth, 2018, S. 3). Dabei ist Process Mining als ein interdisziplinärer Ansatz aus Data Mining, Business Intelligence und Process Science zu verstehen.
Unter Data Mining versteht man die systematische Anwendung computergestützter Methoden, um in vorhandenen Datenbeständen Muster, Trends oder Zusammenhänge zu finden. Zur Wissensentdeckung eingesetzte Algorithmen basieren unter anderem auf statistischen Methoden (Luber, 2019).
Business Intelligence (BI) ist ein technologiegetriebener Prozess zur Analyse von Daten und zur Präsentation bzw. Visualisierung verwertbarer Informationen. Basierend darauf ist es möglich fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen (Tableau, o. D.).
Process Science beinhaltet nicht nur Business Process Management sondern auch Organisation, Change- und Lean Management.
Process Mining verbindet dabei das Geschäftsprozessmanagement und die Modellierung von Prozessen aus Daten (Data-Mining). Dessen Methoden werden genutzt, um die vorhandenen Datenbestände an Transaktions- und Vorgangsdaten des Unternehmens auszuwerten. Process Mining gewinnt das Datenwissen grundsätzlich aus EventLogs, um auf Basis tatsächlicher Vorgänge und Transaktionen aus der elektronischen Aufzeichnung in IT-Systemen, Prozesse zu automatisiert zu erkennen, zu prüfen und schlussendlich auch zu verbessern. Damit können Unternehmen durch diese tiefgehende Transparenz eigene Prozesse besser verstehen, da Plan-Prozesse mit RealitätProzesse (Daten) verglichen werden kann und damit Prozesse besser optimiert werden können (vgl. Peters & Nauroth, 2018, S. 3).
4 Untersuchung der BPM- und GRC-Methodik
Bietet das Thema „Digitales Prozessmanagement“ die Chance Governance, Risk und Compliance in einem ganz neuen Licht zu betrachten? Es gibt tatsächlich viele Gemeinsamkeiten zwischen Corporate Governance und digitalem Geschäftsprozessmanagement, welche im folgenden Abschnitt näher beleuchtet werden sollen.
4.1 Ansätze und Methoden von digitalem Business ProcessManagement
Prozessmanagement bietet Organisationen aller Größen und Branchen eine prozessorientierte Managementperspektive auf die eigenen End-to-End-Prozesse. Dabei handelt es sich um verschiedenste Abläufe, wie Order-to-Cash- oder Procure-to-Pay. Gleichzeitig steht der Begriff „Prozessmanagement“ bzw. „Business Process Management (BPM)“ für verschiedene Technologien und Softwaresysteme, die zur technischen Umsetzung von Geschäftsprozessen eingesetzt werden. Gestützt auf solchen Technologien kann das Prozessmanagement verschiedenste Ansätze verfolgen, welche in den folgenden Abschnitten dargelegt werden.
4.1.1 Prozessdokumentation
Ein entscheidender Schritt im Rahmen der Prozessdokumentation ist die formale Modellierung der betrachteten betrieblichen Abläufe. Sie bildet die Basis für die anschließende Prozessanalyse und -Verbesserung. Dabei werden bestimmte Modellierungsmethoden zugrunde gelegt und mittels geeigneter IT-Werkzeuge umgesetzt (Hippner et al., 2011, S. 1 ff.). Bereits einfache Unternehmensprozesse umfassen eine Vielzahl von Aufgaben bzw. Aktivitäten, Humanressourcen, Sachmittel, Informationen und Beziehungen zwischen diesen Objekten. Da diese Komplexität in der Regel das menschliche Erfassungsvermögen übersteigt, bietet es sich an, die Prozesse eines Unternehmens grafisch abzubilden, um so die Komplexität durch Verknüpfungen zu reduzieren, die Verständlichkeit zu erleichtern und die Vergleichbarkeit verschiedener Prozesse zu gewährleisten (Seel et al. 2000, S. 2). Modellierungswerkzeuge sind demnach Prozesssprachen bzw. Notationen. Die meist genutzte Notation für Geschäftsprozesse ist die „Business Process Modelling Notation 2.0“, kurz BPMN 2.0. Dieser Standard wird nicht nur zur Prozessdokumentation genutzt, sondern für die Analyse und Verbesserung von Prozessen sowie für die Prozessautomatisierung.
4.1.2 Prozessanalyse
Bei der Prozessanalyse werden die Geschäftsprozesse mittels einer BPM-Software untersucht und in der Form von Prozessmodellen nach bspw. BPMN abgebildet. Am Anfang einer jeden Prozessanalyse steht die Dokumentation des Ist-Zustandes. Mit Hilfe von Finanz-Kennzahlen werden z.B. Durchlaufzeiten, Ressourcen und Kosten simuliert und minimiert, sowie Qualitätsstandards eingehalten und so die Wettbewerbsfähigkeit durch Effizienz gesteigert. Daher sollte ein professionelles Business Process Analysis Tool (BPA) einen Schritt über die reine Modellierung hinausgehen, etwa durch eine Analyse- oder Simulationsfunktionen für Prozesse und einen visuellen Modellvergleich für verschiedene Modellversionen und Reporting-Funktionen (Signavio GmbH, 2019).
Ein aktuelles Trendthema der Prozessanalyse ist das Process Mining. Dabei werden Datenspuren aus verschiedenen IT-Systemen zusammengeführt, um den Verlauf von Geschäftsprozessen auszuwerten. Das Ergebnis der Prozessanalyse gibt dementsprechend die Prozessmodelle in verschiedenen Detailgraden aus, welche Statistiken oder genau analysierte KPIs und Widgets darstellen. So können Soll-Prozesse mit den Ist- Prozessen gegenübergelegt und durch das Business Process Management abgestimmt werden. Die verantwortlichen Führungskräfte im Unternehmen können sich dadurch zu der Veränderung bekennen und anhand der Prozesse und deren Dokumentation Maßnahmen umsetzen (Signavio GmbH, 2019).
4.1.3 Prozesstransformation
Nun folgt der Ansatz der Prozesstransformation, in der mittels einer BPM-Software die definierten Prozessveränderungen (aus Soll-Ist Abgleich) in die Tat umgesetzt werden. Dies kann entweder rein auf fachlich organisatorischer Ebene oder durch eine geeignete IT-Unterstützung erfolgen. Auf fachlicher Ebene werden Verantwortlichkeiten angepasst, Stellenprofile überarbeitet oder Arbeitsanweisungen für einzelne Schritte verändert. Change-Management heißt in diesem Zusammenhang vor allem, die Mitarbeiter auf die „Reise der Veränderung” mitzunehmen und dabei die Sorgen und Bedürfnisse der Prozessbeteiligten aufzugreifen. Dies wird häufig auch als “Prozesstransformation” bezeichnet (Signavio GmbH, 2019). Auf der technischen Seite steht neben der Anpassung („Customizing) der Standardsoftware (z. B. ERP, CRM, ECM) eine ganze Reihe von prozessorientierten Plattformen zur Verfügung. Solche “Process Engines” werden durch technische Prozessmodelle (Technical Workflow) angesteuert. Unter Human Workflow versteht man dabei Prozesse, die durch eine Vielzahl von Formularen charakterisiert sind. System Workflows dagegen haben einen eher integrativen Charakter: hier werden verschiedene Systeme, sogenannte „Enterprise Application Integrations“, angebunden (Signavio GmbH, 2019).
4.1.4 Prozesscontrolling
Wurden die Prozesse mit einem BPM-Tool aufgenommen und fachlich sowie technisch umgesetzt, steht die Überwachung des Prozesses im Vordergrund. Dabei wird geprüft, ob die bei der Prozessoptimierung angestrebten Ziele auch tatsächlich erreicht werden. Zu diesem Zweck bieten BPM-Tools spezielle Reporting-Funktionen, die alle relevanten Prozesskennzahlen in einer zentralen Übersicht zusammenfassen. Dabei werden entweder Trendentwicklungen in abgeschlossenen Prozessinstanzen oder der aktuelle Status laufender Instanzen untersucht. Letzteres wird meist als Business Activity Monitoring bezeichnet (Signavio GmbH, 2019).
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