Wie können Unternehmen praktische Ideen zur Prozessverbesserung automatisch direkt aus ihren operativen Workflow-Daten ableiten?

Host: Willkommen zu einer neuen Ausgabe von A.I.S. Insights — powered by Living Knowledge. Mein Name ist Anna Ivy Summers, und heute werfen wir einen Blick auf eine hochinteressante Studie mit dem Titel: Die FLAC-Methode: Datengestützte Entdeckung von Optionen zur Geschäftsprozessverbesserung. In dieser Studie geht es im Kern darum, wie Unternehmen bewährte, aber oft abstrakte Best Practices zur Prozessoptimierung in automatisierte, programmierbare Regelsätze verwandeln können. Bei mir im Studio ist unser Analyst Alex Ian Sutherland. Schön, dass du da bist, Alex!

Expert: Hallo Anna, ich freue mich auf unser Gespräch!

Host: Alex, lass uns direkt mit dem eigentlichen Problem starten. Nahezu jedes Unternehmen spricht über Prozessoptimierung, aber in der Praxis ist das oft ein steiniger Weg. Wo genau hakt es bisher?

Expert: Das Problem ist zweigeteilt. Einerseits war die klassische Geschäftsprozessverbesserung bisher extrem expertenabhängig und teuer. Man engagiert Berater, führt unzählige Interviews und zeichnet Prozessmodelle auf Whiteboards. Bis diese Modelle fertig sind, sind sie oft schon wieder veraltet. Andererseits nutzen heute viele Firmen zwar Process Mining, um riesige Mengen an Event-Logs und Echtdaten aus Systemen wie SAP auszulesen. Aber diese Daten zeigen uns primär nur den Ist-Zustand. Was bisher völlig fehlte, war eine systematische, skalierbare Methode, um aus diesen Daten automatisch fundierte Empfehlungen für eine Neugestaltung des Prozesses abzuleiten.

Host: Man wusste also dank der Daten, wo es brennt, hatte aber kein automatisiertes Werkzeug, um den besten Weg zur Besserung zu finden. Genau hier setzt die FLAC-Methode an. Was steckt hinter diesem Ansatz?

Expert: Die Autoren der Studie haben eine Brücke zwischen Prozessdaten und bewährten Redesign-Heuristiken gebaut. Statt jedes Mal das Rad neu zu erfinden, formalisiert die FLAC-Methode Optimierungsregeln über vier klare Dimensionen: Fitness, Location, Attribute und Constraints. Auf Deutsch: Eignung, Ort, Attribut und Einschränkung.

Host: Das klingt nach einem sehr strukturierten Schema. Kannst du uns diese vier Bausteine kurz aufschlüsseln?

Expert: Sehr gerne. Fitness prüft anhand der Daten, ob ein bestimmtes Optimierungsmuster überhaupt für den Prozess geeignet ist. Location identifiziert den exakten Ort im Ablauf, an dem eine Änderung Sinn macht – also eine spezifische Aktivität oder Schnittstelle. Attribute messen quantitativ die Eigenschaften, etwa Durchlaufzeiten oder Kosten vor und nach einer potenziellen Änderung. Und Constraints sind die Einschränkungen: Sie stellen sicher, dass Sicherheitsregeln, Compliance-Vorgaben oder das Vier-Augen-Prinzip trotz Optimierung nicht verletzt werden.

Host: Das bedeutet, abstrakte Ideen wie „Aufgaben parallelisieren“ oder „Kontrollschritte reduzieren“ werden in messbare Wenn-Dann-Regeln übersetzt. Was sind denn die zentralen Erkenntnisse und Ergebnisse aus der Studie?

Expert: Der größte Durchbruch liegt in der Trennung von zwei Phasen: Die einmalige, expertenintensive Formulierung dieser FLAC-Regeln wird entkoppelt von deren wiederholbarer, vollautomatisierter Anwendung. In der Studie wurde ein Software-Prototyp entwickelt und auf einen klassischen Purchase-to-Pay-Prozess angewendet, also die Beschaffung von der Bestellung bis zur Bezahlung. Das System hat eigenständig vier Redesign-Muster durchgespielt, konkrete Verbesserungsoptionen generiert und diese direkt nach Nutzen priorisiert.

Host: Und wie wurde das Ganze in der Praxis bewertet? Wurde das von echten Praktikern geprüft?

Expert: Ja, das war ein entscheidender Schritt der Studie. Führende Experten für Geschäftsprozessmanagement haben den Prototyp und die Ergebnisse evaluiert. Ihr Urteil war eindeutig: Der automatisierte Ansatz lieferte Vorschläge von bemerkenswert hoher Qualität, die denen erfahrener Berater in nichts nachstanden. Vor allem aber reduzierte das Tool den manuellen Analyseaufwand und die Zeit bis zur Erkenntnis drastisch. Statt wochenlanger Workshops gab es datengestützte Resultate auf Knopfdruck.

Host: Damit kommen wir zum wichtigsten Aspekt für unsere Zuhörer: Warum ist das für Führungskräfte und Unternehmen so bedeutend? Was ist der geschäftliche Hebel?

Expert: Der entscheidende Hebel ist Skalierbarkeit und Agilität. Bisher konnten sich Unternehmen tiefgreifendes Business Process Redesign nur selten und für ausgewählte Kernprozesse leisten, weil es so ressourcenintensiv war. Mit der FLAC-Methode wird die Suche nach Optimierungspotenzialen kontinuierlich und wiederholbar. Führungskräfte müssen sich nicht mehr auf subjektive Bauchgefühle oder Momentaufnahmen verlassen, sondern erhalten datenbasierte, priorisierte Handlungsoptionen direkt aus ihren laufenden Systemen. Das spart enorme Beratungskosten und beschleunigt Transformationsprojekte erheblich.

Host: Ein echter Meilenstein, um von der reinen Prozessbeobachtung endlich zur automatisierten Optimierung zu kommen. Zusammenfassend zeigt diese Studie eindrucksvoll, wie die FLAC-Methode die Lücke zwischen Process Mining und praktischer Prozessverbesserung schließt – durch smarte, wiederverwendbare Regeln, die Zeit sparen und messbare Mehrwerte schaffen. Alex, ganz herzlichen Dank für diese klaren und spannenden Einblicke!

Expert: Sehr gerne, Anna!

Host: Und Ihnen vielen Dank fürs Zuhören bei A.I.S. Insights — powered by Living Knowledge. Wenn Sie mehr über zukunftsweisende Technologien und Geschäftsstrategien erfahren möchten, abonnieren Sie unseren Kanal. Bis zum nächsten Mal!