Ineffiziente Prozesse kosten Unternehmen jährlich Milliarden. Laut einer McKinsey-Studie verbringen Wissensarbeiter durchschnittlich 28% ihrer Arbeitszeit mit E-Mail-Management und weitere 20% mit der Suche nach Informationen. Das bedeutet: Fast die Hälfte der bezahlten Arbeitszeit fließt in nicht-wertschöpfende Tätigkeiten.

Dieser Leitfaden zeigt Ihnen praxisnah, wie Sie Ihre Geschäftsprozesse analysieren, optimieren und automatisieren – gestützt auf aktuelle Forschung und bewährte Methoden.

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Die Kosten ineffizienter Prozesse: Was die Forschung sagt

Erschreckende Zahlen aus aktuellen Studien

Die wirtschaftlichen Auswirkungen ineffizienter Prozesse sind enorm. Hier die wichtigsten Erkenntnisse aus führenden Studien:

McKinsey Global Institute (2023):

• Unternehmen könnten durch Automatisierung 30% der Arbeitsaktivitäten einsparen
• Der potenzielle wirtschaftliche Wert liegt bei 6,7 Billionen USD weltweit
• 60% aller Berufe enthalten mindestens 30% automatisierbare Tätigkeiten

Gartner Research (2024):

• Unternehmen verlieren durchschnittlich 20-30% ihrer Produktivität durch ineffiziente Prozesse
• 69% der Routinearbeit von Managern wird bis 2025 automatisiert sein
• Nur 13% der RPA-Projekte scheitern – eine der höchsten Erfolgsquoten bei IT-Projekten

Forrester Research (2023):

• RPA liefert einen durchschnittlichen ROI von 250% innerhalb des ersten Jahres
• Die durchschnittliche Amortisationszeit beträgt weniger als 12 Monate
• Unternehmen berichten von 25-50% Kosteneinsparungen bei automatisierten Prozessen

IDC-Studie für Deutschland (2024):

• Deutsche Unternehmen verschwenden jährlich 130 Milliarden Euro durch ineffiziente Prozesse
• 42% der Mitarbeiter empfinden ihre Arbeitsprozesse als unnötig kompliziert
• Nur 23% der deutschen KMU nutzen systematische Prozessoptimierung

Die versteckten Kosten: Was oft übersehen wird

Neben den offensichtlichen Zeitverlusten entstehen weitere Kosten:

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Die ineffizientesten Prozesse in Unternehmen

Top 10 der größten Zeitfresser

Basierend auf einer Analyse von Celonis (Process Mining Leader) und ServiceNow sind dies die ineffizientesten Prozesse in deutschen Unternehmen:

1. Rechnungsverarbeitung (Accounts Payable)

Das Problem:

• Durchschnittlich 15 Tage von Rechnungseingang bis Zahlung
• 3,8% aller Rechnungen enthalten Fehler (IOFM-Studie)
• Manuelle Verarbeitung kostet 12-15€ pro Rechnung

Typische Ineffizienzen:

• Papierbasierte Rechnungen müssen gescannt werden
• Manuelle Zuordnung zu Bestellungen
• Mehrstufige Freigabeprozesse per E-Mail
• Keine automatische Dublettenprüfung

Automatisierungspotenzial: 80-90% der Vorgänge

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2. Bestellwesen und Einkauf (Procurement)

Das Problem:

• Maverick Buying (Einkauf ohne Genehmigung) betrifft 25-40% aller Bestellungen
• Durchschnittliche Bestelldurchlaufzeit: 8 Tage
• Lieferantenmanagement verteilt auf durchschnittlich 6 verschiedene Systeme

Typische Ineffizienzen:

• Keine zentrale Übersicht über Bestellungen
• Manuelle Preisvergleiche
• Fehlende Rahmenvertragsnutzung
• Doppelbestellungen durch mangelnde Transparenz

Automatisierungspotenzial: 70-85% der Vorgänge

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3. Kundenservice und Support

Das Problem:

• 67% der Kunden bevorzugen Self-Service (Zendesk-Studie)
• Durchschnittliche Bearbeitungszeit pro Ticket: 24,2 Stunden
• 35% aller Anfragen sind wiederkehrende Standardfragen

Typische Ineffizienzen:

• Keine Wissensdatenbank für häufige Fragen
• Manuelle Ticket-Zuweisung
• Fehlende Priorisierung
• Medienbrüche zwischen Kanälen (E-Mail, Telefon, Chat)

Automatisierungspotenzial: 40-60% der Anfragen

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4. HR-Prozesse und Onboarding

Das Problem:

• Onboarding dauert durchschnittlich 90 Tage bis zur vollen Produktivität
• 20% der Fluktuation passiert in den ersten 45 Tagen
• HR-Abteilungen verbringen 40% ihrer Zeit mit administrativen Aufgaben

Typische Ineffizienzen:

• Manuelle Erstellung von Arbeitsverträgen
• Keine automatisierte IT-Provisionierung
• Papierbbasierte Formulare
• Fehlende Checklisten und Workflows

Automatisierungspotenzial: 65-80% der Vorgänge

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5. Reporting und Berichtswesen

Das Problem:

• Manager verbringen 8 Stunden pro Woche mit Reporting (CFO-Studie)
• 60% der Reports werden nie oder nur einmal gelesen
• Datenqualitätsprobleme in 88% der Unternehmen

Typische Ineffizienzen:

• Manuelle Datensammlung aus verschiedenen Systemen
• Excel-basierte Konsolidierung
• Keine Echtzeit-Daten
• Inkonsistente Definitionen von KPIs

Automatisierungspotenzial: 75-90% der Vorgänge

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Branchenspezifische Problemfelder

Fertigung & Industrie

Finanzdienstleistungen

Gesundheitswesen

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Was ist Prozessoptimierung?

Prozessoptimierung bezeichnet die systematische Verbesserung von Geschäftsabläufen mit dem Ziel, Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und die Qualität zu erhöhen. Anders als bei radikalen Umstrukturierungen geht es um kontinuierliche, messbare Verbesserungen bestehender Prozesse.

Die drei Säulen der Prozessoptimierung

1. Transparenz schaffen: Prozesse visualisieren und verstehen
2. Schwachstellen identifizieren: Engpässe, Redundanzen und Fehlerquellen erkennen
3. Maßnahmen umsetzen: Gezielte Verbesserungen implementieren und messen

Wissenschaftliche Grundlagen

Die Prozessoptimierung basiert auf etablierten Managementtheorien:

Lean Management (Toyota Production System): Entwickelt von Taiichi Ohno bei Toyota in den 1950er Jahren. Fokus auf die Eliminierung von 7 Arten der Verschwendung:

1. Überproduktion
2. Wartezeiten
3. Transport
4. Überbearbeitung
5. Bestände
6. Bewegung
7. Fehler/Nacharbeit

Six Sigma (Motorola/General Electric): Entwickelt 1986 bei Motorola, populär gemacht durch Jack Welch bei GE. Ziel: Maximale 3,4 Fehler pro Million Möglichkeiten. Nutzt den DMAIC-Zyklus:

• Define (Definieren)
• Measure (Messen)
• Analyze (Analysieren)
• Improve (Verbessern)
• Control (Steuern)

Theory of Constraints (Eliyahu Goldratt): Jedes System hat einen Engpass, der die Gesamtleistung bestimmt. Die Optimierung muss am Engpass ansetzen.

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Was ist Prozessautomatisierung?

Prozessautomatisierung geht einen Schritt weiter: Hier werden manuelle Tätigkeiten durch technische Lösungen ersetzt. Das Spektrum reicht von einfachen Makros bis hin zu komplexen KI-gesteuerten Systemen.

Die Automatisierungspyramide

Automatisierungsstufen im Überblick

Die Evolution der Automatisierung

Gartner's Hyperautomation Framework: Laut Gartner ist Hyperautomation – die Kombination von RPA, KI, ML und Process Mining – einer der Top-Technologietrends. Bis 2025 werden Unternehmen mit Hyperautomation ihre Betriebskosten um 30% senken.

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Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Prozessoptimierung

Schritt 1: Prozesse identifizieren und priorisieren

Nicht jeder Prozess eignet sich gleichermaßen für Optimierung. Beginnen Sie mit einer Bestandsaufnahme:

Kriterien für die Priorisierung:

• Häufigkeit: Wie oft wird der Prozess durchgeführt?
• Zeitaufwand: Wie viel Zeit bindet der Prozess?
• Fehleranfälligkeit: Wie oft treten Fehler auf?
• Geschäftskritisch: Welche Auswirkungen haben Verzögerungen?
• Kundenkontakt: Beeinflusst der Prozess die Kundenzufriedenheit?

Praxis-Tipp: Erstellen Sie eine Matrix mit diesen Kriterien und bewerten Sie jeden Prozess von 1-5. Prozesse mit der höchsten Gesamtpunktzahl haben das größte Optimierungspotenzial.

Schritt 2: Ist-Zustand dokumentieren

Bevor Sie optimieren können, müssen Sie den aktuellen Zustand verstehen. Nutzen Sie dafür:

Process Mapping Methoden:

1. Flussdiagramme: Visualisieren Sie den Ablauf mit Symbolen für Start, Ende, Entscheidungen und Aktivitäten
2. Swimlane-Diagramme: Zeigen Sie Verantwortlichkeiten verschiedener Abteilungen
3. Wertstromanalyse (Value Stream Mapping): Unterscheiden Sie wertschöpfende von nicht-wertschöpfenden Aktivitäten

Wichtige Fragen bei der Dokumentation:

• Wer ist für jeden Schritt verantwortlich?
• Welche Systeme und Tools werden verwendet?
• Wie lange dauert jeder Schritt?
• Wo entstehen Wartezeiten?
• Welche Daten werden übertragen?

Schritt 3: Schwachstellen analysieren

Mit dem dokumentierten Ist-Zustand können Sie nun systematisch Probleme identifizieren:

Die 8 Verschwendungsarten (Muda) nach Lean:

Typische Schwachstellen:

*Prozentsatz der Unternehmen, die dieses Problem berichten (Quelle: Process Excellence Network Survey 2023)

Schritt 4: Soll-Zustand definieren

Basierend auf der Analyse entwickeln Sie den optimierten Prozess:

Das ECRS-Prinzip:

Optimierungsprinzipien:

1. Eliminieren: Nicht-wertschöpfende Schritte entfernen
2. Kombinieren: Zusammengehörige Schritte zusammenfassen
3. Parallelisieren: Unabhängige Schritte gleichzeitig durchführen
4. Automatisieren: Repetitive Schritte durch Technik ersetzen
5. Standardisieren: Einheitliche Vorgehensweisen etablieren

Schritt 5: Maßnahmen umsetzen

Die Umsetzung erfolgt idealerweise in Phasen:

Phase 1 - Quick Wins:

• Sofort umsetzbare Verbesserungen
• Kein oder minimales Budget erforderlich
• Beispiel: Vorlagen erstellen, Checklisten einführen

Phase 2 - Prozessänderungen:

• Anpassung von Abläufen und Verantwortlichkeiten
• Schulung der Mitarbeiter
• Beispiel: Neue Freigabeprozesse, geänderte Zuständigkeiten

Phase 3 - Technische Lösungen:

• Implementierung von Software und Automatisierung
• Integration in bestehende Systeme
• Beispiel: Workflow-Tools, RPA-Bots

Schritt 6: Erfolg messen und optimieren

Ohne Messung keine Verbesserung. Definieren Sie KPIs vor der Umsetzung:

Wichtige Kennzahlen:

• Durchlaufzeit: Zeit von Start bis Ende des Prozesses
• Bearbeitungszeit: Reine Arbeitszeit ohne Wartezeiten
• Fehlerquote: Anteil fehlerhafter Durchläufe
• Kosten pro Vorgang: Gesamtkosten eines Prozessdurchlaufs
• Mitarbeiterzufriedenheit: Bewertung durch die Beteiligten

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Vergleich der wichtigsten Automatisierungstools

Die Wahl des richtigen Tools hängt von Ihren spezifischen Anforderungen ab. Hier ein Überblick der führenden Lösungen:

RPA-Tools (Robotic Process Automation)

UiPath

Stärken:

• Umfangreiche Funktionsbibliothek
• Starke Community und Marketplace
• Gute KI-Integration

Schwächen:

• Höhere Lizenzkosten
• Komplexe Einrichtung

Geeignet für: Große Unternehmen mit komplexen Automatisierungsanforderungen

Preismodell: Ab ca. 420€/Monat pro Bot

Marktposition: Gartner Magic Quadrant Leader seit 2019

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Automation Anywhere

Stärken:

• Cloud-native Architektur
• Gute Skalierbarkeit
• Starke Analytics-Funktionen

Schwächen:

• Steilere Lernkurve
• Weniger Community-Ressourcen

Geeignet für: Unternehmen mit Cloud-First-Strategie

Preismodell: Auf Anfrage, typisch ab 500€/Monat

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Microsoft Power Automate

Stärken:

• Native Microsoft 365 Integration
• Niedrige Einstiegshürde
• Enthält in vielen Microsoft-Lizenzen

Schwächen:

• Begrenzte Funktionen außerhalb Microsoft-Ökosystem
• Weniger geeignet für komplexe Szenarien

Geeignet für: KMU mit Microsoft-Infrastruktur

Preismodell: Ab 13,70€/Nutzer/Monat (oft in M365 enthalten)

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Workflow-Automatisierung

Zapier

Stärken:

• Über 6.000 App-Integrationen
• Sehr einfache Bedienung
• Schnelle Einrichtung

Schwächen:

• Begrenzte Komplexität
• Kosten skalieren mit Nutzung

Geeignet für: Kleine Teams, einfache Integrationen

Preismodell: Kostenlos bis 750 Tasks/Monat, ab 19€/Monat für mehr

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Make (ehemals Integromat)

Stärken:

• Visuelle Workflow-Erstellung
• Gutes Preis-Leistungs-Verhältnis
• Komplexe Logik möglich

Schwächen:

• Weniger Integrationen als Zapier
• Steilere Lernkurve

Geeignet für: Technisch versierte Nutzer, komplexere Workflows

Preismodell: Kostenlos bis 1.000 Operationen, ab 9€/Monat

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n8n

Stärken:

• Open Source (Self-Hosted möglich)
• Keine Limitierung der Workflows
• Volle Datenkontrolle

Schwächen:

• Technisches Know-how für Setup
• Weniger polierte Oberfläche

Geeignet für: Datenschutzbewusste Unternehmen, Entwickler-Teams

Preismodell: Self-Hosted kostenlos, Cloud ab 20€/Monat

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Tool-Vergleich auf einen Blick

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Fallstudien: Erfolgreiche Prozessoptimierung in der Praxis

Fallstudie 1: Mittelständischer Maschinenbauer

Unternehmen: Anonymisiert, 150 Mitarbeiter, Umsatz 45 Mio. €

Ausgangssituation: Ein Maschinenbauer kämpfte mit ineffizienten Angebotsprozessen. Die Erstellung eines Angebots dauerte durchschnittlich 5 Tage.

Identifizierte Probleme:

• Manuelle Datenübertragung zwischen CRM und ERP
• Fehlende Vorlagen für Standardkomponenten
• Unklare Zuständigkeiten bei technischen Rückfragen
• Keine Statusverfolgung möglich

Umgesetzte Maßnahmen:

1. Integration von CRM und ERP über Schnittstelle
2. Erstellung einer Produktkonfiguration mit Standardbausteinen
3. Einführung eines Workflow-Tools für Freigaben
4. Implementierung eines Dashboards für Statusübersicht

Ergebnisse nach 6 Monaten:

• Durchlaufzeit reduziert von 5 auf 1,5 Tage (70% Verbesserung)
• Fehlerquote gesunken um 85%
• Kundenzufriedenheit gestiegen um 40%
• ROI der Investition: 8 Monate
• Jährliche Einsparung: 180.000€

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Fallstudie 2: E-Commerce Unternehmen

Unternehmen: Anonymisiert, 80 Mitarbeiter, 50.000 Bestellungen/Monat

Ausgangssituation: Ein Online-Händler hatte Probleme mit der Retourenabwicklung. Die durchschnittliche Bearbeitungszeit betrug 12 Tage.

Identifizierte Probleme:

• Manuelle Erfassung jeder Retoure
• Keine automatische Zuordnung zu Originalbestellung
• Prüfung der Ware ohne standardisierten Prozess
• Rückerstattung erforderte manuelle Freigabe

Umgesetzte Maßnahmen:

1. RPA-Bot für automatische Retourenerfassung
2. Barcode-Scanner für sofortige Bestellzuordnung
3. Digitale Checkliste für Warenprüfung
4. Automatische Rückerstattung bei Standardfällen

Ergebnisse nach 3 Monaten:

• Bearbeitungszeit reduziert auf 3 Tage (75% Verbesserung)
• 80% der Retouren vollautomatisch abgewickelt
• Personalkosten reduziert um 60%
• Kundenbeschwerden gesunken um 90%
• Jährliche Einsparung: 320.000€

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Fallstudie 3: Steuerberatungskanzlei

Unternehmen: Anonymisiert, 20 Mitarbeiter

Ausgangssituation: Eine Kanzlei verbrachte zu viel Zeit mit administrativen Aufgaben statt Mandantenberatung.

Identifizierte Probleme:

• Belege wurden manuell sortiert und erfasst
• Terminvereinbarungen per Telefon zeitaufwändig
• Statusabfragen von Mandanten banden Kapazitäten
• Dokumentenablage uneinheitlich

Umgesetzte Maßnahmen:

1. Einführung einer Belegerfassung per App mit OCR
2. Online-Terminbuchung für Mandanten
3. Mandantenportal mit Statusübersicht
4. Einheitliches DMS mit automatischer Verschlagwortung

Ergebnisse nach 12 Monaten:

• 15 Stunden pro Woche eingespart pro Mitarbeiter
• Mandantenzufriedenheit gestiegen um 55%
• Neue Mandantengewinnung um 30% gesteigert
• Überstunden reduziert um 70%
• Jährliche Einsparung: 95.000€

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Häufige Fehler bei der Prozessoptimierung – und wie Sie sie vermeiden

Fehler 1: Optimierung ohne klare Ziele

Das Problem: Viele Unternehmen starten Optimierungsprojekte ohne definierte Erfolgskriterien. Das Ergebnis: Niemand weiß, ob das Projekt erfolgreich war.

Statistik: Laut PMI scheitern 37% aller Projekte an unklaren Zielen.

Die Lösung: Definieren Sie vor Projektstart messbare Ziele. Nutzen Sie die SMART-Formel:

• Spezifisch: Was genau soll verbessert werden?
• Messbar: Wie wird der Erfolg gemessen?
• Attraktiv: Warum ist das Ziel wichtig?
• Realistisch: Ist das Ziel erreichbar?
• Terminiert: Bis wann soll es erreicht sein?

Fehler 2: Mitarbeiter nicht einbeziehen

Das Problem: Optimierungen werden "von oben" verordnet, ohne die Prozessexperten – die Mitarbeiter – einzubeziehen.

Statistik: Change-Projekte mit Mitarbeiterbeteiligung haben eine 6x höhere Erfolgsquote (McKinsey).

Die Lösung:

• Binden Sie Mitarbeiter von Anfang an ein
• Nutzen Sie deren Prozesswissen
• Kommunizieren Sie transparent über Ziele und Fortschritte
• Feiern Sie gemeinsam Erfolge

Fehler 3: Technologie vor Prozess

Das Problem: Ein neues Tool wird eingeführt, ohne den zugrundeliegenden Prozess zu überdenken. Das Ergebnis: Der ineffiziente Prozess wird nur digitalisiert.

Statistik: 70% der Digitalisierungsprojekte scheitern an mangelnder Prozessanalyse (Gartner).

Die Lösung: Folgen Sie dem Prinzip "Erst optimieren, dann automatisieren". Ein schlechter Prozess bleibt auch automatisiert ein schlechter Prozess.

Fehler 4: Zu viel auf einmal

Das Problem: Das Unternehmen versucht, alle Prozesse gleichzeitig zu optimieren. Ressourcen werden verzettelt, kein Projekt wird richtig abgeschlossen.

Die Lösung: Priorisieren Sie konsequent. Starten Sie mit einem Pilotprojekt, sammeln Sie Erfahrungen, und skalieren Sie dann.

Fehler 5: Fehlende Nachhaltigkeit

Das Problem: Nach dem Projekt kehren alle zur alten Arbeitsweise zurück. Die Verbesserungen versanden.

Statistik: 60% der Prozessverbesserungen werden innerhalb von 2 Jahren rückgängig gemacht (Lean Enterprise Institute).

Die Lösung:

• Dokumentieren Sie neue Prozesse verbindlich
• Schulen Sie alle Beteiligten
• Etablieren Sie regelmäßige Reviews
• Benennen Sie Prozessverantwortliche

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Checkliste: Ist Ihr Prozess reif für Automatisierung?

Prüfen Sie anhand dieser Kriterien, ob sich ein Prozess für Automatisierung eignet:

Hohe Eignung (je mehr Punkte, desto besser):

• Der Prozess ist regelbasiert und folgt klaren Wenn-Dann-Logiken
• Der Prozess wird häufig durchgeführt (täglich/wöchentlich)
• Die Eingabedaten sind strukturiert und digital verfügbar
• Der Prozess ist stabil und ändert sich selten
• Mehrere Systeme sind beteiligt (Medienbrüche)
• Die Fehlerquote bei manueller Bearbeitung ist hoch
• Der Prozess bindet signifikante Personalressourcen

Niedrige Eignung:

• Der Prozess erfordert viel menschliches Urteilsvermögen
• Jeder Fall ist anders und erfordert individuelle Entscheidungen
• Der Prozess ändert sich häufig
• Die Eingabedaten sind unstrukturiert (z.B. Freitext-E-Mails)
• Der Prozess kommt selten vor (weniger als monatlich)

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Fazit und nächste Schritte

Prozessoptimierung und Automatisierung sind keine einmaligen Projekte, sondern eine kontinuierliche Reise. Die Zahlen sprechen für sich: Unternehmen, die systematisch optimieren, sparen durchschnittlich 20-30% ihrer Prozesskosten und steigern die Mitarbeiterzufriedenheit erheblich.

Die 5 wichtigsten Erkenntnisse:

1. Starten Sie klein: Wählen Sie einen überschaubaren Prozess als Pilotprojekt
2. Messen Sie konsequent: Ohne Zahlen keine Verbesserung
3. Beziehen Sie Mitarbeiter ein: Sie sind die Prozessexperten
4. Erst optimieren, dann automatisieren: Reihenfolge einhalten
5. Bleiben Sie dran: Kontinuierliche Verbesserung statt Einmal-Aktion

Der beste Zeitpunkt, mit Prozessoptimierung zu beginnen, war gestern. Der zweitbeste ist heute.

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Quellen und weiterführende Literatur

Studien und Reports

• McKinsey Global Institute: "A future that works: Automation, employment, and productivity" (2023)
• Gartner: "Magic Quadrant for Robotic Process Automation" (2024)
• Forrester: "The Total Economic Impact of RPA" (2023)
• IDC: "Prozessautomatisierung in deutschen Unternehmen" (2024)
• Celonis: "State of Process Excellence" (2024)

Fachbücher

• Ohno, Taiichi: "Das Toyota-Produktionssystem"
• Goldratt, Eliyahu: "Das Ziel"
• Hammer, Michael: "Business Process Reengineering"
• Womack, James: "Lean Thinking"

Methodiken

• Lean Management: Methodik zur Verschwendungsreduzierung
• Six Sigma: Datengetriebene Prozessverbesserung
• BPMN 2.0: Standard für Prozessmodellierung
• Process Mining: Automatische Prozessanalyse aus IT-Systemen

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