Geschäftsprozesse (eBook)

Modell- und computergestützte Planung

Friedrich Rosenkranz (Autor)

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2005 | 2., verb. Aufl. 2006
XIII, 356 Seiten
Springer Berlin (Verlag)
978-3-540-28345-4 (ISBN)

Infos

Das Buch zeigt konkret und systematische wie Prozesse konzipiert, erfasst, geändert oder optimiert werden können. Einfache Beispiele und Übungen veranschaulichen die Ausführungen zum Thema. NEU in der zweiten Auflage: Neuere Abbildungen und Beispiele; weiterer Ausbau eines über eine Markov-Kette beschriebenen Kaufprozesses; verbesserte Übungsaufgaben.

Inhalt

Vorwort zur 2. Auflage 6
Vorwort zur 1. Auflage 7
Inhaltsverzeichnis 11
1 Einführung 14
1.1 Was sind Geschäftsprozesse (GP)? 16
1.2 Strategische Planung, Erfolgsfaktoren und Geschäftsprozesse 20
1.3 Strategische und operative GP 27
1.4 Ziele der GP-Modellierung 29
1.5 Standardisierung und Einmaligkeit 32
1.6 Darstellungselemente: Geschäftstransaktionen, Aktivitäten, Ereignisse und logische Operatoren 33
1.7 Organisationsstrukturen, Daten und Ressourcen 39
1.8 Ein Beispiel für die EPK-Darstellung 43
1.9 Andere Darstellungsmethoden und EPG-Darstellung 46
1.10 Übungsaufgaben 51
1.10.1 Aufgabe: Projektnetzwerk, Prozessnetzwerk 51
1.10.2 Aufgabe: Prozessketten 52
2 Strukturerfassung von GP 54
2.1 Generische Elemente der Darstellung 55
2.2 Kontrollflüsse 75
2.3 Leistungsflüsse 79
2.4 Informationsflüsse 84
2.5 Organisationsstruktur und Zuordnungen 87
2.6 Spezialfälle 89
2.6.1 Netzwerke der Projektplanung 89
2.6.2 Entscheidungsnetzwerke und Entscheidungsbäume 94
2.7 Istzustand vs Ideal, Referenzmodelle 99
2.8 Übungsaufgaben 101
3 Daten für die Beschreibung von GP 108
3.1 Organisation der Ermittlung 108
3.2 Datenermittlung, Interviews, Fragebögen 112
3.3 Schätzungen, Messungen 121
3.4 Objekte, Relationen, Prozess- und Datenmodelle 129
3.5 Übungsaufgaben 136
3.5.1 Aufgabe: 136
3.5.2 Aufgabe: 136
3.5.3 Aufgabe: 136
4 Modellierung von GP 138
4.1 Deterministische und stochastische Simulationen 140
4.2 Monte-Carlo-Methode 142
4.2.1 Einige statistische Ergänzungen 146
4.2.2 Der Gebrauch von Zufallszahlen 154
Praktische Anwendung 166
4.3 Methoden der Projektplanung (Netzplantechnik) 167
4.3.1 Vorgangspfeil- bzw. Ereignisknotennetzwerke (CPM, PERT) 170
4.3.2 Vorgangsknoten-Netzwerke (MPM) 178
4.3.3 Kostenplanung 184
4.3.4 Kapazitätsplanung 190
4.3.5 Zufällige Vorgangsdauern (PERT) 191
4.3.6 Konjunktive und nicht-konjunktive Knoten 195
4.4 Regeln für die Modellierung von EPG 195
4.4.1 Regeln für die Struktur von EPG 196
4.4.2 Pfadanalyse, Terminplanung, Durchlaufzeiten 198
4.4.3 Positive Zyklen in einem EPG 204
4.5 Auswertung von Modellrechnungen 206
4.5.1 Zeitanalyse 206
4.5.2 Kostenanalyse 209
4.5.3 Kapazitätsanalyse 212
4.6 Exkurs: Versuchsplanung und Auswertung 216
4.7 Übungsaufgaben 222
Aufgabe 4.7.1: 222
Aufgabe 4.7.2: 223
Aufgabe 4.7.3: 224
Aufgabe 4.7.4: 224
Aufgabe 4.7.5: 225
Aufgabe 4.7.6: 226
Aufgabe 4.7.7: 227
Aufgabe 4.7.8: 228
Aufgabe 4.7.9: 229
Aufgabe 4.7.10: 229
Aufgabe 4.7.11: 230
5 Engineering von Geschäftsprozessen 232
5.1 Vorgehensweise, Engineering Prozess 238
5.2 Aggregationsniveaus 240
5.3 Entwurf und Restrukturierung 241
5.4 Kreative Ideensuche 242
5.5 Benchmarking 252
5.6 Übungsaufgaben 258
6 Auswahl von GP über Kosten- und Nutzenbetrachtungen 260
6.1 Controlling von GP 263
6.2 Prozesskostenrechnung (PKR) 263
6.3 Investitionsrechnung 272
6.4 Wertanalyse, Nutzwertanalyse 275
6.4.1 Wertanalyse 275
6.4.2 Nutzwertanalyse (NWA) 276
6.5 AHP-Verfahren 282
6.6 Nutzenschätzung mit der Conjoint-Analyse (CA) 288
6.7 Übungsaufgaben 297
Aufgabe 6.7.1: 297
Aufgabe 6.7.2: 298
Aufgabe 6.7.3: 300
Aufgabe 6.7.4: 301
7 Literatur 302
8 Lösungen der Übungsaufgaben 308
9 Sachregister 366

Textauszug

4 Modellierung von GP (S.125)

Die vorangegangenen Abschnitte haben sich mit der Strukturerfassung und Datensammlung für GP befasst. Die Sammlung der qualitativen Daten erlaubt die Erfassung und Dokumentation von GP-Strukturen. Viele Unternehmen beschränken sich auf diese Planungstätigkeiten, obwohl die verfügbare Software auch eine quantitative Modellierung der GP unterstützen würde. Die Hauptgründe hierfür sind:

- Wesentliche Prozessinnovationen folgten und folgen häufig aus der strukturellen Modellierung, d.h. auf der grafisch dargestellten Struktur eines GP aufbauend, werden Aktivitäten zusammengefasst, parallelisiert, automatisiert, hinzugefügt oder eliminiert. Ihre Anordnungsbeziehungen folgen aus einer neuen Geschäftsidee oder einem neuen Geschäftsmodell der Leistungserstellung und nicht extrapolativ aus dem Ist-Prozess oder durch quantitative Simulationen inkrementaler Ablaufverbesserungen. Zweifellos wird diese Art der qualitativen und strukturellen Modellierung auch künftig eine entscheidende Rolle spielen. EPG, Netzpläne und Entscheidungsnetzwerke sind in diesem Zusammenhang also als visuelle Hilfsmittel im kreativen Ideenfindungsprozess zu verstehen.

- Mit Recht weisen verschiedene Autoren (vgl. Porter [1996]: Wettbewerbsvorteile ..., Scheer [1998]: ARIS – Vom Geschäftsprozess ..., Kaplan, Norton [2001]: The Strategy Focused ...) darauf hin, dass die GP eines Unternehmens einen wesentlichen Teil der speziellen Kenntnisse und des Wettbewerbsvorteils eines Unternehmens ausmachen. Das Know-how der GP ist u.U. mit anderen streng zu schützenden Informationen, wie Produktions-Rezepturen, eingereichten Patentschriften, Kostenstrukturen usw., zu vergleichen. Vielfach genügt den Unternehmen eine qualitativ neue GP-Struktur, die es zunächst zu erproben gilt, ehe gemessen, modelliert und kontrolliert wird.

- Die qualitative Modellierung erfasst und beschreibt, wie Leistungen erbracht werden. Die quantitative Modellierung von GP erfasst, beschreibt und erklärt, wie gut Prozesse ablaufen. Die quantitative Analyse baut in der Regel auf der qualitativen Analyse auf. Ohne die geeigneten GP-Daten ist sie nicht sehr hilfreich; es besteht sogar die Gefahr, dass mit schlecht schätzbaren oder gar erfundenen Prozessdaten für neu zu konzipierende Prozesse in aufwändigen Rechnungen nur die eigene Unkenntnis simuliert wird.

Vielfach fehlt heute in den Unternehmungen noch das Know-how für quantitative Auswertungen und Simulationen, obwohl die Daten dafür entweder schon vorhanden sind oder geschätzt werden könnten. Dieser Zustand wird sich über konkrete Ausbildungs- und Schulungsmassnahmen bei den Mitarbeitern verbessern. Folgende Vorteile können sich daraus ergeben (vgl. Fishman [2001]: Discrete Event ..., S. 23):

– Die theoretischen Überlegungen und Ideen zur Wirkungsweise von GP können besser mit den Resultaten empirisch ermittelter Daten und Modellrechnungen verglichen werden.
– Die Modellierung verleiht generell ein besseres Verständnis der Prozesse.
– Oft lässt sich der Gegensatz von detaillierter und eventuell aufwändiger Modellierung und der Relevanz der daraus gewonnenen Ergebnisse durch die quantitative Modellierung besser verstehen.
– Mit der heute verfügbaren GP-Software kann man Prozesse schnell und preiswert modellieren. – Die Auswirkungen von Prozessänderungen lassen sich leicht durchspielen, wesentliche Einflussgrössen auf die Prozesseffizienz leichter als auf anderen Wegen identifizieren. Dies kann teure und langwierige Experimente mit realen Prozessen ersparen. Die Simulation kann hierbei auch als disziplinierte und transparente Methode der Hypothensenprüfung verstanden werden.

Produkt-Details

• Erscheint lt. Verlag: 27.12.2005
• Zusatzinfo: XIII, 356 S. 193 Abb.
• Verlagsort: Berlin
• Sprache: deutsch
• Themenwelt: Mathematik / Informatik ► Informatik
• Themenwelt: Wirtschaft ► Allgemeines / Lexika
• Themenwelt: Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management ► Planung / Organisation
• Themenwelt: Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management ► Unternehmensführung / Management
• Schlagworte: Geschäftsprozess • Geschäftsprozesse • Modellierung • Planung • Process Engineering • Prozessgraphen • Quantitative Modellierung
• ISBN-10: 3-540-28345-5 / 3540283455
• ISBN-13: 978-3-540-28345-4 / 9783540283454