Funktionen
Unsere SaaS-Lösung liefert modernste datengetriebene Prozessanalysen auf Basis von Process Mining für mehr Transparenz, gezielte Prozessoptimierung und einen effizienteren Ressourceneinsatz
Unsere modulare Lösung besteht aus mehreren Komponenten, die sich individuell buchen lassen und an unterschiedliche Nutzergruppen gerichtet sind. Das Dashboard vermittelt schnelle Transparenz über die wichtigsten Kennzahlen und eignet sich als prozessbezogene Ergänzung zum Reporting. Der Analyzer ermöglicht mittels mehrerer Sichten und Darstellungsoptionen eine multidimensionale Prozessanalyse. Die Workbench gibt Datenexperten und Data Scientisten die Möglichkeit individuelle Analysen mittels einer Jupyter-Notebook-Oberfläche durchzuführen. Hierbei besteht ein direkter Zugang zum unterliegenden Data Lake der Prozessdaten.
Dashboard
Wie erhalte ich einen schnellen Überblick über den Prozess?
Das Dashboard vermittelt einen kompakten Echtzeit-Überblick über die Geschäftsprozesse, indem Kennzahlen wie Durchlaufzeiten, Automatisierungsrate, Compliance-Verstöße, Bündelungsverhalten, Prozesspfadvarianten, etc. angezeigt werden. Mittels Filteroptionen können die Anwender:innen ihre Analyse gezielt auf abgegrenzte Zeiträume, bestimmte Prozessaktivitäten, ausgewählte Varianten, spezifische Kunden und vieles mehr eingrenzen. Zudem lassen sich die Dashboard individuell gestaltet, indem einzelne Widgets auf dem Canvas nach Belieben platziert werden können. Das Dashboard schafft Transparenz und kann vorhandenes Reporting um die prozessbezogene Perspektive ergänzen, die klassische BI-Lösungen nicht bieten. Mehr zu beispielhaften Kennzahlen gibt es hier.
Adressierte Nutzer: Prozessmanager und höheres Management
Analyzer
Wie kann ich Prozesse optimieren, indem ich Flaschenhälse, Probleme, Komplexität, etc. aufdecke?
Der Analyzer ist das Herzstück unserer Lösung. Er bietet verschiedenste Analysesichten, mit denen Prozesse bis ins kleinste Detail analysiert werden können. Auch hier erlauben es Filter die Analyse detailliert einzugrenzen, um Prozessproblemen auf den Grund zu gehen. Über einen Dimensionswechsler lassen sich die Prozesse anhand unterschiedlicher Geschäftsobjekte nachverfolgen – es entsteht eine 360° Perspektive! Darstellungsoptionen erlauben wichtige Aspekte gezielt hervorzuheben oder zusätzliche Informationen einzublenden.
Adressierte Nutzer: Prozessanalyst und Process-Owner
Workbench
Wie kann ich mit Hilfe von ‘Advanced Analytics’ Problemursprünge aufdecken?
Die Workbench erlaubt es Datenexperten eigene Analysten mittels Python zu erstellen. Hierbei sind der Fantasie und Komplexität keine Grenzen gesetzt. Über eine direkte Datenanbindung auf die unterliegenden kausalen Prozessgraphen lassen sich anspruchsvolle Analytics Use Cases mit künstlicher Intelligenz, Machine-Learning oder herkömmlichen statistischen Analysen umsetzen. Die erstellten Skripte können abgespeichert und mit anderen Nutzern geteilt werden. Das zugehörige Interface basiert auf dem weitverbreiteten Industriestandard Jupyter Notebook.
Adressierte Nutzer: Prozessanalyst und Data Scientist
“A company’s ability to flexibly change its organizational processes indicates its readiness to undergo other radical reconfigurations.”
– Kim, Shin, Kim, and Lee (2011: 488)
Prozesskennzahlen (PPIs)
Mit welchen Kennzahlen kann ich meinen Prozess kontinuierlich überwachen und benchmarken?
Unser Tool ermöglicht die Berechnung zahlreicher PPIs, die zur Unterstützung des Managements oder eines Prozess-Owners verwendet werden können, um die Prozessausführung im Zeitablauf zu monitoren. PPIs eignen sich gerade für regelmäßiges Reporting, denn sie geben Aufschluss darüber, ob eine bestimmte Prozessoptimierungsinitiative zu positiven Veränderungen geführt hat oder welche Auswirkungen eingetretene Ereignisse auf die Prozessausführung hatten. Nachfolgend haben wir eine Auswahl wichtiger PPIs aus dem Order-to-Cash-Prozess beschrieben.
Avg. Throughput Time
Calculation of the average time it takes for a certain process from its first to its last activity. By using filter functions, it is possible to limit the calculation to just a customer, an order type, a single process instance, a region, etc.
Rework Rate
Uncover how many rework actions take place along a business process. This allows not only uncovering the additional costs necessary for manual work but also the intensity a customer or supplier changes its requests. Of course, there is the possibility to filter by customer, order type, resource, region, etc.
Activity Batching Factor
The batching factor calculates how intensive certain process activities bundle multiple business objects along the process. For instance, a delivery activity can encapsulate multiple orders for the same customer. From a cost perspective, it can be helpful to combine the delivery of multiple orders for the same customer in order to save money for transportation.
Number of Process Variants
The number of process variants is an indication of process complexity. We count one process variant as one individual process path taken. In reality, we often experience hundreds or thousands of individual process paths. Usually, the goal is to reduce the number of process variants in order to get closer to the standard process paths.
Number of Process Violations
A process violation occurs if one process activity is executed in a way that contradicts its initial definition. For instance, an process activity was executed in the wrong order, a four-eye-check was skipped or certain thresholds were exceeded.
Days Sales Outstanding (DSO)
Days sales outstanding indicates the average amount of time it takes between the invoice date and the actual payment of a customer. The number is highly important for assessing the liquidity and cash flow based on outstanding account receivables. The number helps optimize cash discount rates in order to nudge the customer towards an earlier payment. By using Noreja, it is possible to filter by certain business objects like customers, orders, order types, etc.
Cash Discount Received
The cash discount received is a measure of how intensive a customer uses a cash discount in exchange for early payments. A high number indicates that the cash discount is attractive for the customer and that the customer has good payment morale. A low cash discount received leaves room for maneuver during upcoming payment terms negotiations.
Hidden Credit Time
The hidden credit time is the average number of days between delivery and invoicing. It indicates how much time a seller grants credit for its customers, hence, is not paid for its services or products. By reducing the hidden credit line, the cash flow is optimized.
