Vorwort | 6 |
Inhaltsverzeichnis | 10 |
Von der Prozessdokumentation zum Corporate Performance Management | 13 |
1 Historie des Business Process Management | 14 |
2 Geschäftsprozesse als Verbindung zwischen IT und Organisation | 15 |
3 Design, Implementierung und Controlling als Basis des Erfolgs | 15 |
4 Mehr Flexibilität dank service-orientierten Architekturen | 16 |
5 Process Performance Controlling | 17 |
6 Flexible Softwareplattform als Basis für Corporate Performance Management | 18 |
Von der Unternehmensstrategie zur Prozess-Performance – Was kommt nach Business Intelligence? | 19 |
1 Von Unternehmensstrategie zum Prozessmanagement | 20 |
2 Monitoring, Analyse und Optimierung von Prozessen | 22 |
2.1 Corporate Performance Management löst Business Intelligence ab | 22 |
2.2 Corporate Governance und Corporate Performance Management | 25 |
2.3 Management-orientierte Analyse der Prozess-Performance | 26 |
2.4 Six Sigma auf dem Weg zu Business Excellence | 28 |
2.5 Outsouring und Service Level Agreements | 28 |
2.6 Auf dem Weg zur prozessorientierten Organisation | 29 |
3 Trends beim Corporate Performance Management | 32 |
3.1 Process Mining zur automatisierten Schwachstellenanalyse | 32 |
3.2 Proaktiv statt reaktiv: Right-Time-Monitoring | 33 |
4 Integration in Geschäftsprozessportalen | 39 |
5 Literatur | 41 |
Management von Prozesskennzahlen im Rahmen der ARIS-Methodik | 43 |
1 Einführung | 44 |
1.1 Prozessorientiertes Kennzahlensystem | 45 |
2 Ziele und Aufgaben des prozessorientierten Kennzahlen-Managements | 46 |
2.1 Begrifflichkeiten | 46 |
2.2 Messpunkt | 47 |
2.3 Kennzahl (KPI, Key Performance Indicator) | 47 |
2.4 Auswertung oder Analysen | 47 |
3 Beschreibung von Kennzahlen | 47 |
3.1 Kennzahlenbaum | 48 |
3.2 Kennzahlenzuordnungsdiagramm | 48 |
3.3 Modelltechnische Darstellung in ARIS | 50 |
4 Einordnung des KPI-Managements in den Kreislauf des Prozessmanagement | 52 |
5 Aufgaben und Verantwortlichkeiten im Rahmen des KPI-Mamagement | 53 |
5.1 Management (Mmgt) | 54 |
5.2 KPI-Manager (KPI-Mgr) | 54 |
5.3 Prozessverantwortliche | 55 |
5.4 Fachbereiche | 55 |
5.5 IT-System-Verantwortliche bzw. Anforderungsmanagement | 55 |
5.6 Nutzung des Kennzahlensystems | 56 |
Operatives, toolgestütztes Corporate Performance Management mit dem ARIS Process Performance Manager | 57 |
1 Auf dem Weg zum Corporate Performance Management | 58 |
1.1 Anforderungen an das Prozesscontrolling | 58 |
2 Process Performance Management mit ARIS PPM | 59 |
2.1 Visualisierung der tatsächlichen Prozessstruktur | 59 |
2.2 Kennzahlenberechnungen und -analysen | 62 |
2.3 Dokumentation | 64 |
2.4 Schwachstellenanalyse | 65 |
2.5 Process Mining: Automatisierte Schwachstellenanalyse | 67 |
2.6 Management-Views | 69 |
2.7 Offline-Reports | 70 |
3 Technische Aspekte | 71 |
3.1 Prozesserzeugung | 71 |
3.2 Systemarchitektur | 73 |
3.3 Skalierbarkeit | 74 |
Erfolgreiches Prozess- und Performancecontrolling in der Versorgungsindustrie bei SÜWAG Energie | 76 |
1 Einleitung | 77 |
2 Neugestaltung von Prozessen und IT | 77 |
2.1 Prozesscontrolling als Absicherung von Investitionen | 78 |
3 Prozesscontrolling bei der Süwag Energie AG | 80 |
3.1 Ziele des Prozesscontrollings | 80 |
3.2 Projektinhalt | 81 |
4 Einsatzbeispiele | 83 |
Fazit und Ausblick | 86 |
Keine Business Intelligence ohne Process Intelligence | 89 |
1 Herausforderung: Informationen gezielt zur Steigerung der betrieblichen Leistungsfähigkeit nutzen! | 90 |
2 Business Intelligence als Basis für die zielgerichtete Informationsversorgung | 91 |
3 Zielgerichtete Optimierung der Geschäftsprozesse über Business Intelligence | 95 |
4 Lösungsansätze zur Steigerung der betrieblichen Leistungsfähigkeit über Business Intelligence in der Praxis | 104 |
5 Fazit | 108 |
6 Literatur | 109 |
Kennzahlenbasiertes Process Monitoring im Vertriebsservice der E.ON Bayern AG | 111 |
1 Projektnotwendigkeit | 112 |
1.1 Das Unternehmen | 112 |
1.2 Geschäftsauftrag Vertriebsservice | 114 |
1.3 Situation vor Beginn des Projektes | 115 |
2 Projektbeschreibung | 117 |
2.1 Projektauftrag | 117 |
2.2 Vorgehen in Phasen | 120 |
3 Ergebnisse und Erfahrungen | 126 |
4 Nutzendarstellung (Benefit) | 131 |
5 Lessons Learned | 132 |
6 Erfolgskritische Faktoren | 133 |
6.1 Einbindung aller Beteiligten von Anfang an | 134 |
6.2 Interdisziplinäres Zusammenarbeiten | 134 |
6.3 Exakte Aufgaben- und Rollenverteilung zwischen den Dienstleistern | 135 |
6.4 Projektmarketing | 135 |
6.5 „Pragmatismus“ | 135 |
Performance Management auf ITIL-Basis im Customer Interaction Center (CIC) der IDS Scheer AG | 137 |
1 Umfeld | 138 |
2 Problemstellung | 139 |
3 Vorgehen | 139 |
4 Lösung | 141 |
5 Ergebnis | 144 |
6 Fazit | 146 |
Process Performance Management in Securities Operations at CREDIT SUISSE | 147 |
1 Motivation and Approach | 148 |
2 Process Control and Modularization of Applications | 151 |
3 Derivation of a Master Plan through Application Assessments | 152 |
4 Architectural Setup | 153 |
5 Examples and Business Benefits | 154 |
6 Process Mining for Identification of Performance Shaping Factors | 162 |
7 Lessons Learned | 163 |
8 Summary and Outlook | 164 |
Closing the Cycle – Prozesse, Performance und Abläufe in der Versicherungsbranche messen, analysieren und nachhaltig verbessern | 165 |
1 Projektüberblick | 166 |
1.1 Umfeld | 166 |
1.2 Die Problemstellung | 168 |
1.3 Das Vorgehen | 169 |
1.4 Die Lösung | 170 |
2 Fazit | 171 |
Performance Management in KraftwerkenopenJET, openBMS und ARIS PPM im Einsatz | 173 |
1 Ausgangssituation | 174 |
2 Betriebsführung | 174 |
3 Prozessorientierung in der Betriebsführung | 177 |
3.1 Meldung und Erfassung von Störmeldungen | 177 |
3.2 Sichtung durch den Schichtleiter | 177 |
3.3 Übernahme durch einen Sachbearbeiter | 178 |
3.4 Abschluss einer Störmeldung durch den zuständigen Sachbearbeiter | 178 |
4 Prozessanalyse im ARIS PPM | 178 |
5 Geschäftsprozessoptimierung im openJET | 181 |
5.1 Architektur des openJET | 181 |
5.2 Konfigurationsmanagement – Schichtenmodell des openJET | 183 |
5.3 Geschäftsprozessmodellierung im openJET | 184 |
5.4 Geschäftsprozessausführung im openBMS | 186 |
5.5 Schnittstelle openBMS ARIS PPM | 187 |
6 Fazit | 189 |
More than Figures – Performance Management of HR - Processes at Vodafone Greece | 191 |
1 About Vodafone Greece | 192 |
1.1 About the IDS Scheer Partner SPIRIT | 193 |
1.2 The History of ARIS at Vodafone | 193 |
1.3 The Environment | 194 |
1.4 The Approach | 195 |
2 Achieved Results | 199 |
3 Resume and Outlook | 202 |
Corporate Performance Management in Logistik und Beschaffung - Mit Supply Chain Controlling gezielt Schwachstellen aufdecken | 203 |
1 Warum braucht man Supply Chain Controlling in der Logistik? | 204 |
2 Was haben Unternehmen von einem prozessorientierten Lösungsansatz? | 205 |
3 Wie sieht hierfür eine wirksame und integrierte Gesamtlösung aus? | 207 |
4 Was bietet CPM im Logistikumfeld in der Praxis? | 209 |
4.1 WAS - Bestimmung des Einkaufsstatus | 209 |
4.2 WO - Messung der Leistungsfähigkeit | 210 |
4.3 WARUM - Verifizierung von Potenzialen | 211 |
4.4 WIE - Begleitung von Verbesserungen | 212 |
5 Welchen konkreten Nutzen bringt ein CPM-System im Einkauf? | 213 |
Kontinuierliche Messung und Analyse von Betriebsführungsprozessen – ARIS PPM bei der E.ON Kernkraft GmbH | 215 |
1 Kurzvorstellung der E.ON Kernkraft - Kernkraftwerk Unterweser (KKU) | 216 |
1.1 Technische Daten: | 217 |
2 Ausgangssituation | 217 |
3 Integration des Process Performance Managers (ARIS PPM) | 218 |
3.1 IT-Integration | 218 |
3.2 Organisatorische Integration | 220 |
4 Prozessanalyse mit dem Process Performance Manager (ARIS PPM) | 222 |
4.1 Analyse der „Terminverfolgung von Stör- und Mängelmeldungen (STM)“ | 222 |
4.2 Analyse der Dringlichkeit von Stör- und Mängelmeldungen | 226 |
4.3 Analyse der offenen Stör- und Mängelmeldungen | 227 |
5 Zusammenfassung | 229 |
Analyse und Optimierung des Kreditantragsprozesses bei der DaimlerChrysler Bank | 231 |
1 Vorstellung DaimlerChrysler Bank | 232 |
2 Process Performance Management bei der DaimlerChrysler Bank | 233 |
2.1 Ausgangslage | 233 |
2.2 Verfolgte Ziele | 234 |
3 Umsetzung mit ARIS PPM – der Pilotprozess easyline | 234 |
3.1 Prozessbeschreibung | 234 |
3.2 Technische Architektur | 236 |
3.3 Messgrößen und Dimensionen | 237 |
3.4 Zeitlicher Projektverlauf | 240 |
3.5 Organisatorisch Beteiligte | 240 |
4 Erste Erkenntnisse und Maßnahmen | 242 |
4.1 Erfahrungen aus der Projektarbeit | 242 |
4.2 Ablösung bisheriger Reports | 243 |
4.3 Identifikation von Optimierungspotentialen | 243 |
5 Fazit / Ausblick / Weiterentwicklung | 244 |
Literatur | 245 |
Increasing Customer Satisfaction with Visualized Root-Cause Analysis – CPM Success in the Mass Market at British Telecom | 247 |
1 Project Review | 248 |
1.1 About British Telecom | 248 |
1.2 Project Background | 248 |
2 Project Objective | 249 |
3 Project Approach | 250 |
3.1 Project Structure | 250 |
3.2 Workshop | 250 |
3.3 Project Schedule | 251 |
3.4 Hardware | 252 |
3.5 Data Retrieval | 252 |
3.6 Training | 253 |
3.7 Testing, Issues and Corrective Action | 253 |
4 Going Live, Issues and Corrective Action | 254 |
5 User Acceptance Criteria | 256 |
5.1 User Testimonials | 258 |
6 Benefits | 259 |
Performance Management im Gesundheitswesen monetär bewerten - Prozesskostenanalyse im Marienhospital Herne | 261 |
1 Warum Prozesskostenrechnung im Krankenhaus? | 262 |
1.1 Umfeld Krankenhaus | 262 |
1.2 Prozess- & Performanceorientierung im Krankenhaus | 263 |
2 Grundlagen der Prozesskostenrechnung | 264 |
3 Pilotprojekt Prozesskostenrechnung im Marienhospital | 266 |
3.1 Rahmenbedingungen Marienhospital | 266 |
3.2 Vorgehen | 267 |
3.3 Softwareunterstützung durch den ARIS Process Cost Analyzer | 270 |
4 Ergebnisse | 273 |
5 Fazit | 274 |
Literatur | 275 |
Performance Monitoring von ITIL-Prozessen bei der DAB Bank | 277 |
1 Arbeit einer Service-Abteilung nach ITIL | 278 |
2 Einführung von ITIL-Prozessen in der DAB Bank | 278 |
2.1 Konzeption | 278 |
2.2 Incident Management – Meldung von Problemen und Engpässen | 280 |
2.3 Problem Management – Spurensuche nach den Hintergründen | 282 |
2.4 Change Management | 282 |
3 Process Performance Management im IT-Service | 283 |
3.1 Key Performance Indikatoren im Service | 283 |
3.2 Ursachenforschung mittels ProcessMining | 284 |
3.3 Ideale Entscheidungs- und Planungsgrundlagen | 285 |
4 Fazit und Ausblick | 286 |
Anhang: Die Autoren | 287 |