Analyse und Simulation von Geschftsprozessen Analyse und Optimierung

Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen

Analyse und Optimierung von Geschäftsprozessen n Erkennung von Verbesserungspotentialen w Analyse w Simulation n Testen von Prozessvarianten vor der Einführung w Ablauf w Organisationsstruktur w Informationstechnologie Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 2

Verfahren zur Ablaufanalyse und Leistungsbewertung n Validierung w Ist das Modell richtig bzgl. der Realität / Zielsetzung, z. B. Sind alle Aktivitäten und Kundenbezüge berücksichtigt, gibt es Medien- oder Organisationsbrüche? n Rechnerische Auswertung w Leistungsbewertung durch statische Auswertung, z. B. durchschnittliche Prozess-/Aktivitätszeiten und -kosten, Grössenordnung des Personalbedarfs n Simulation w Ablaufanalyse: Nachweis des korrekten Ablaufs (Prozessstruktur), z. B. Deadlocks oder nie ausgeführte Aktivitäten? w Leistungsbewertung durch dynamische Analyse, z. B. bzgl. Zeit: Verhältnis Durchlaufs- und Bearbeitungszeit Kosten: Personalkosten Auslastung von Ressourcen und Personen Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 3

Leistungsbewertung in ADONIS: Relevante Attribute zu Aktivitäten Zeiten Kosten Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 4

Rechnerische Auswertung: Relevante Attribute der Klasse Aktivität Bearbeitungszeit Zeit, welche direkt für die Bearbeitung der Aktivität benötigt wird. Wartezeit Zeit zwischen möglichem und tatsächlichem Bearbeitungsbeginn der Aktivität. Liegezeit Zeit zwischen dem Bearbeitungsende der Aktivität und dem Transport zur nach -folgenden Aktivität. Transportzeit Zeit, welche für den Transport zur nachfolgenden Aktivität benötigt wird. Kosten für die Verrichtung der Aktivität. Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 5

Rechnerische Auswertung Resultate Anfrage Berechnungen Modelldaten Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 6

Rechnerische Auswertung: Prinzip n Ziel: durchschnittliche Zeiten und Kosten pro Prozess w Bearbeitungs-, Warte-, Liege-, Transportzeiten w Durchlaufzeit (durch Wahrscheinlichkeiten gewichtete Summe aller Zeiten) w Kosten einzelner Pfade n Relevante Informationen w Zeiten und Kosten der einzelnen Aktivitäten è sind im Prozessmodell zu hinterlegen w Häufigkeit des Auftretens der Aktivitäten è Ergeben sich aus der Wahrscheinlichkeit für das Eintreten von Entscheidungen Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 7

Rechnerische Auswertung: Übergangswahrscheinlichkeiten (obligatorisch) n Für die rechnerische Auswertung muss man die Wahrscheinlichkeit wissen, mit der ein Pfad durchlaufen wird. n Zu allen Entscheidungen müssen die Übergangswahrscheinlichkeiten bekannt sein! n Daraus ergibt sich die Auftrittswahrscheinlichkeit der Aktivitäten Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 8

Rechnerische Auswertung: Beispiel n Aufsummieren der quantitativen Parameter pro Pfad w Bearbeitungs-, Liege-, Warte- und Transportzeiten sowie Kosten n Gewichtung jedes Pfades mit seiner Wahrscheinlichkeit n Aufsummieren der gewichteten Pfadparameter n Beispiel (3 mögliche Pfade): 5 min 70 min 1 3 10 min Durchschnittliche Bearbeitungszeit BZ errechnet sich wie folgt: BZ = (BZ 1 + BZ 2) * 0. 8 + (BZ 1 + BZ 3 + BZ 4 + BZ 2) * (0. 2 * 0. 7) + (BZ 1 + BZ 3 + BZ 5) * (0. 2 * 0. 3) Prof. Dr. Knut Hinkelmann 30 min 2 Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 4 15 min 5 9

Anwendung: Personalbedarfsrechnung auf Basis der rechnerischen Auswertung n Für einen Geschäftsprozess kann die Grössenordnung des Personalbedarfs aus der durchschnittlichen Bearbeitungszeit errechnet werden: Personalbedarf pro Jahr(Prozess) = Menge pro Jahr(Prozess)* Bearbeitungszeit(Prozess) Arbeitszeit eines Mitarbeiters pro Jahr n Noch keine Aufsplittung nach Mitarbeiterprofil (wieviel Mitarbeiter welcher Qualifikation, Abteilungszugehörigkeit usw. ) Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 10

Rechnerische Auswertung: Berechnung der Ergebnisse Basis für Berechnung Menge Filterung der Ergebnisse Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 11

Rechnerische Auswertung: Ergebnisse Rechnerische Auswertung für den GP Adressänderung 2. 0 (inkl. SP Korrespondenz Polizzenschreibung) ohne Liegeund Transportzeiten auf Basis „ 170 Tage pro Jahr, 8 Std. pro Arbeitstag und 5 Prozesse pro Tag“ Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 12

Problem: Abhängige Wahrscheinlichkeiten w w Die Auswertung muss berücksichtigen, dass für einen Fall die Entscheidungen konsistent sind. In der Realität gibt es daher im folgenden Prozess zwei Pfade: den Fall „Vermittler“ und den Fall „Makler“ Die rechnerische Auswertung betrachtet nur Wahrscheinlichkeiten und kann deshalb die Abhängigkeiten nicht berücksichtigen: Für die rechnerische Auswertung hätte der 1 min Prozess vier Pfade. 1 min 2 min 4 min 1 min 3 min Angegeben sind jeweils die Bearbeitungszeiten Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 13

Rechnerische Auswertung: Probleme n Keine konkreten Durchlaufzeiten (nur Durchschnittswerte, Varianz für einzelne Pfade wird nicht erkannt) n Keine personen- oder rollenbezogene Analyse von Personalbedarf bzw. Auslastung („Sachbearbeiter der Schadensabteilung reichen nicht aus“) n Inkonsistenzen bei abhängigen Wahrscheinlichkeiten Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 14

Simulation von Prozessmodellen n Vereinfachte Modellierung von Prozessvarianten Eingangsgrössen Resultate Simulation/Auswertung Modelldaten w relevante Merkmale (Kapazitäten, Bearbeitungszeiten usw. ) n Simulation: Probebetrieb der Prozessmodelle w Vorgabe von Eingangsgrössen w Berechnung von Ausgangsgrössen Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 15

Simulation ist die Nachahmung eines dynamischen Prozesses in einem Modell, um zu Erkenntnissen zu gelangen, die auf die Wirklichkeit übertragbar sind. (VDI-Richtlinie 3633) Realität Modellbildung Simulations. Modell Experimente Anwendung Ergebnisse Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 16

Einsatzbereiche der Simulation Prozessoptimierung Workflow. Management Prof. Dr. Knut Hinkelmann Überprüfung des korrekten Ablaufs von Prozessen (vgl. Simulation von Workflow-Modellen in Xpert. Ivy Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 17

Simulation: Einsatzszenarien in der Prozessoptimierung n Ermittlung von mengen-, zeit- und kostenabhängigen Ergebnissen w Aufdecken von kritischen/toten Prozesspfaden w Budget- und Kostenstellenplanung n Ressourcen- und Kapazitätsplanung w Ermittlung von Prozessdurchlaufzeiten in Abhängigkeit von eingesetzten Sachmitteln und Akteuren w Personalbedarfsrechnung n Prozess- und Arbeitsumgebungsoptimierung w Gegenüberstellung von IST- und SOLL-Geschäftsprozessen w Identifikation von technischen und organisatorischen Optimierungsmöglichkeiten Simulation wird eingesetzt, wenn Experimente in realen Systemen unwirtschaftlich oder unmöglich ist. Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 18

Analysegrössen Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 19

Durchführung einer Simulationsuntersuchung 1. Zielsetzung festlegen Beispiel: Minimierung Durchlaufzeit in der Motorenmontage durch Auswahl geeigneter Prioritätsregeln, z. B. "First Come First Served", "Last In First Out" 2. Informationsbeschaffung Beispiel: Bearbeitungs- und Montagezeiten, Kapazitäten der Montagestationen, Ausfallzeiten, geplante Mengen 3. Modellbildung Beispiel: Bearbeitungsreihenfolge, Prioritätsregeln 4. Implementierung des Modells 5. Überprüfung des Modells (Validierung) Beispiel: Vorab-Simulationsläufe und Vergleich mit bekannten Ergebnissen (z. B. Daten des Vorjahres) 6. Experimentieren mit dem Modell (Simulation) Beispiel: Durchführung mehrerer Simulationsläufe mit unterschiedlichen Kapazitäten (Voll- oder Teilauslastung), Pufferkapazitäten (z. B. Zwischenlager) etc. 7. Ergebnisanalyse und Bewertung Beispiel: graphische Darstellung der Ergebnisse Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 20

Simulation: Voraussetzung zur Modellierung Notwendige Angaben in Prozessmodellen für die Simulation: w Angaben über Häufigkeit von Prozessausführungen Prozessmengen Prozesskalender Bearbeiterkalender w Leistungsrelevante Daten (Führungsgrössen) Erfassung von Zeiten und Kosten Bearbeiterzuordnung w Auswertbarkeit von Entscheidungen Variablenwerte (konkret oder statistische Verteilung) Übergangsbedingungen Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 21

Beispiel: Angaben von Prozessmengen in ADONIS Prozessstartsymbol Menge Zeitraum Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 22

Variablenwerte: Eingangsgrössen der Simulation Zwei Möglichkeiten, Variablenwerte zu bestimmen: n Reale Prozessdaten w z. B. Daten einer grossen Zahl realer Schadensfälle n Angabe einer statistischen Verteilung w Für jede Variable wird angegeben, mit welcher Wahrscheinlichkeit die möglichen Werte auftreten Ø Verteilungsfunktion für Variablen w Konkrete Variablenwerte werden entsprechend der Verteilung vom Simulationsalgorithmus berechnet Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 23

Beispiel: Variablen und Übergangsbedingungen in ADONIS Variablenname Variablenwerte (Verteilung) Übergangsbedingung (bezieht sich auf Variable) Übergangsbedingungen lösen das Problem abhängiger Wahrscheinlichkeiten Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 24

Übergangsbedingungen n Übergangsbedingungen beziehen sich auf Variablen, die vorher in einer Aktivität festgelegt wurden n Übergangsbedingungen werden an den Konnektoren festgelegt (Beziehung Nachfolger) w Übergangsbedingungen referenzieren bestimmte Variablen und deren Ausprägungen w Sie haben die Form <Variablenname> <Vergleichsoperator> ‘<Wert>‘ w Logische Verknüpfungen sind möglich n Beispiele für Übergangsbedingungen: w Änderung = ‘Vertrag‘ w Schadenshöhe > ‘ 500‘ w NICHT (Schadenshöhe > ‘ 500‘ ) Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 25

Modellierung von Variablen in ADONIS Variablen und Verteilung Typ (obligatorisch) In Übereinstimmung mit dem Wertebereich der Variablenbelegung Geltungsbereich der Variablen (obligatorisch) Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 26

Modellierung von Variabeln in ADONIS: Verteilungen Wertebereich der Variablenbelegung Ein konkreter Wert wird im Zuge des Simulationslaufes ermittelt Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 27

ADONIS: Eingangsgrössen sind Variablen Die möglichen Werte einer Variablen werden durch Verteilungsfunktionen definiert. Eine Verteilung gibt die Wahrscheinlichkeit für alle möglichen Ausprägungen eines Merkmals an. Beispiele: diskrete Verteilung: Feste Menge möglicher Werte mit bekannten Auftrittswahrscheinlichkeiten Gleichverteilung: Alle Werte eines Intervalls haben gleiche Auftrittswahrscheinlichkeit Normalverteilung: Gleichmässige Abweichung eines Wertes von einem Erwartungswert Exponentialverteilung: Exponentielle Abweichung von einem Erwartungswert Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 28

Statistische Grundlagen: Diskrete Verteilung w Bekannte Menge möglicher Werte w Für jeden Wert ist die Wahrscheinlichkeit seines Auftretens bekannt w Beispiel: Die Variable x kann drei mögliche Werte annehmen, wobei der Wert „rot“ in 40% und die Werte „gelb“ und „grün“ in je 30% aller Fälle auftreten. Wahrscheinlichkeit 0, 4 0, 2 rot Prof. Dr. Knut Hinkelmann gelb grün Variable x Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 29

Beispiel: Diskrete Verteilung in ADONIS Die möglichen Werte und ihre Wahrscheinlichkeiten werden explizit angegeben, z. B. Diskret(ja 0, 8; nein 0, 2) n Für jeden möglichen Wert eine Wahrscheinlichkeit "Die Variable kann die Werte ja oder nein annehmen, wobei durchschnittlich in 80% aller Fälle der Wert "ja" und in 20% der Fälle der Wert "nein" ist. " n Summe der Wahr- scheinlichkeiten ist 1 Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 30

Statistische Grundlagen: Gleichverteilung Alle Werte eines Intervalls kommen mit der gleichen Wahrscheinlichkeit vor. Anzugeben sind untere und obere Grenze des Intervalls: Wahrscheinlichkeit Gleich(<untere Grenze>; <obere Grenze>) 1 / (b-a) Variable x a Prof. Dr. Knut Hinkelmann b Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 31

Gleichverteilung: Beispiel Bsp. : Angenommen eine Versicherung verkauft ein Produkt, bei dem ab einer Versicherungssumme von 200. 000, -- zusätzliche Aktivitäten durchgeführt werden müssen. Das Produkt hat ein mögliches Versicherungsvolumen von 10. 000, -- bis 500. 000, -- Versicherungssumme. Die Summen der 32 Verträge aus dem Bestand der Versicherung verteilen sich etwa gleich auf das o. a. Intervall. xxxxxx xx xxxx 10000 Variable: Variablenbelegung: Übergangsbedingungen: 500000 Versicherungssumme Gleich(10000; 500000) 2 Varianten. . . 1. 2. Prof. Dr. Knut Hinkelmann unter 200000 keine weiteren Aktivitäten: Versicherungssumme < 200000 >= 200000 zusätzliche Aktivitäten: Versicherungssumme >= 200000 Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 32

Statistische Grundlagen: Normalverteilung w Gleichmässige Abweichung der Werte von einem Erwartungswert (Zentrum der Glocke) w Beispiel: Der erwartete Umsatz liegt bei ca. 5 Mio, kann aber nach unten oder oben abweichen w Anzugeben sind w Erwartungswert a w Standardabweichung s Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 33

Statistische Grundlagen: Exponentialverteilung w Exponentiell abfallende Wahrscheinlichkeit mit Entfernung von Erwartungswert w Dichtefunktion: Quelle: Wikipedia Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 34

Beispiel für Algorithmen der Simulation von Geschäftsprozessen n Pfadanalyse - Simulation ohne Berücksichtigung der Arbeitsumgebung w w w Erwartungswerte von Zeiten und Kosten des Geschäftsprozesses Bewertung durchlaufener Pfade anhand ihrer Auftrittswahrscheinlichkeiten sowie Zeit- und Kostenkriterien Grössenordnung des Personalbedarfs n Belastungsanalyse - Simulation mit Zuordnung der Aktivitäten an Bearbeiter w w prozess- und stellenbezogene Auslastung (Personalbedarfsplanung) Einbezug der Personalkosten n Auslastungsanalyse - Simulation mit Berechnung von Wartezeiten (Warteschlangenmodell) w w 1) Warte- und Durchlaufzeiten von Prozessen und Aktivitäten Kapazitätsplanung mittels Prozess- und Personenkalender vgl. ADONIS Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 35

Pfadanalyse: Überblick “Simulation ohne Berücksichtigung der Arbeitsumgebung“ Geschäftsprozessmodell (incl. Subprozessen) Input - Zeiten (WZ, BZ, LZ, TZ, DZ) und Kosten für einzelne Pfade Output - Erwartete Zeiten und Kosten für den Prozess Resul tat - Ermittlung von "kritischen Pfaden“/“toten Pfaden“ - Ermittlung der Grössenordnung des Personalbedarfs Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 36

Pfadanalyse: Prinzip des Algorithmus 0 Prof. Dr. Knut Hinkelmann Pfad 1 1 = 0 + 1. 1 Pfad 2 2 = 0 + Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 37

Pfadanalyse: Gesamtergebnis Beispiel aus ADONIS Erwartungswerte für Zeiten und Kosten des gesamten Prozesses Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 38

Pfadanalyse: Detailergebnis Beispiel aus ADONIS Detailinformation über ausgewählten Pfad: Sortierkriterien: • Durchlaufzeit • Liegezeit • Transportzeit • Kosten • Wahrscheinlichkeit Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 39

Simulation mit Prozess-Struktur Vorteile gegenüber rechnerischer Auswertung n Auch sehr komplexe Prozesse auswertbar w Die zu bewertenden Modelle können einen komplexen Kontrollfluss enthalten (Parallelitäten und Verzweigungen) w Durch begrenzte Prozessläufe treten nicht alle Varianten auf, sondern nur die real wahrscheinlichsten n Berücksichtigung abhängiger Wahrscheinlichkeiten w Wahrscheinlichkeiten die innerhalb des Prozesses abhängig sind („Vermittler-Makler-Problem“) werden korrekt bearbeitet. Die Fachlichkeit wird sichergestellt. n Durchlaufzeit ermittelbar w Auf Grund der vorhandenen Prozess-Struktur kann die Prozessdurchlaufzeit berechnet werden. Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 40

Simulation mit Prozess-Struktur Nachteile n Ergebnisse schwanken w Aufgrund der stochastischen Verteilung bei der Belegung von Variablen kann es zu Schwankungen der Ergebnisse kommen n Statistische Grundlagen bei Anwender nicht immer vorhanden w Um die Simulation adäquat einsetzen zu können, bedarf es gewisser statistischer Grundkenntnisse beim Anwender (Verteilungen). Sind diese Kenntnisse vorhanden, kann der Anwender seine Modelle richtig modellieren und simulieren. Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 41

Pfadanalyse: Anzahl der Simulationsläufe Gütekriterium Variablenbelegung Simulationsergebnis 90% z. B. : Anzahl = 1 100% 0% 10% 90% z. B. : Anzahl = 2 100% 0% 10% 89% 90% z. B. : Anzahl = 1000 Prof. Dr. Knut Hinkelmann 11% 10% Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 42

Belastungsanalyse: Überblick "Zuordnung von Aktivitäten zu Bearbeitern" Input Output Resul tat Prof. Dr. Knut Hinkelmann 1 Arbeitsumgebungsmodell mind. 1 Geschäftsprozessmodell - Belastungen - Kosten von Aktivitäten und Prozessen - BZ, LZ, TZ, WZ, DZ von Prozessen - Genauere Ermittlung des Personalbedarfs (Kapazitätsplanung) - Einbezug der Personalkosten Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 43

Belastungsanalyse n Die Belastungsanalyse simuliert Geschäftsprozesse unter Berücksichtigung der zugehörigen Arbeitsumgebung. n Bei Durchführung der Belastungsanalyse werden die Aktivitäten der simulierten Geschäftsprozesse von den ihnen zugeordneten Bearbeitern "ausgeführt". Gegebenenfalls werden für die Bearbeitung Ressourcen benutzt. n Dadurch können prozess- und periodenbezogene Aussagen bezüglich prozess- und stellenbezogener Belastungen gemacht werden. n Auf Basis der Ergebnisse der Belastungsanalyse kann man eine Personalbedarfsplanung durchführen. Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 44

Belastungsanalyse: Prinzip des Algorithmus Müller 0 Der Algorithmus ordnet einen Bearbeiter zu Pfad 1 Pfad 2 Prof. Dr. Knut Hinkelmann Sommer Winter 1 = 0 + 1. 1 2 = 0 + Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 45

Anwendungsmodelle n Belastungsanalyse in ADONIS arbeitet auf Anwendungsmodellen n Ein Anwendungsmodell besteht aus: w mindestens einem Geschäftsprozessmodell w einem Arbeitsumgebungsmodell Anwendungsmodell 1. . . n GP-Modelle Geschäftsprozessmodelle Prof. Dr. Knut Hinkelmann 1 AU-Modell Arbeitsumgebungsmodelle Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 46

Belastungsanalyse: Ergebnisse (tabellarisch) Beispiel aus ADONIS Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 47

Belastungsanalyse: Ergebnisse (grafisch) Beispiel aus ADONIS Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 48

Auslastungsanalyse: Überblick Simulation mit Berücksichtigung der Zeitachse (Warteschlangenmodell) Input Output tat Resul Prof. Dr. Knut Hinkelmann 1 Arbeitsumgebungsmodell mind. 1 Geschäftsprozessmodell - Wartezeiten Auslastungen Kosten von Aktivitäten und Prozessen WZ, LZ, TZ, BZ, DZ von Prozessen - Dynamische Kapazitätsplanung - Kosten Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 49

Auslastungsanalyse n Die Auslastungsanalyse unterstützt die Analyse des dynamischen Verhaltens einer Organisation. n Wartezeiten werden bei Aktivitäten nicht mehr vorgegeben, sondern durch die Simulation auf Basis eines Warteschlangenmodells ermittelt. n In Abhängigkeit von der Prozesshäufigkeit und der Zuordnung der Bearbeiter zu den Objekten der Klasse "Aktivität" können Auslastungsprofile von Organisationseinheiten und Stellen ermittelt sowie Engpässe und Leerzeiten erkannt. Man erhält prozessund periodenbezogene Ergebnisse. Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 50

Auslastungsanalyse: stationär und nicht-stationär n Der Unterschied zwischen der stationären und der nichtstationären Betrachtung bei der Auslastungsanalyse kann folgendermaßen charakterisiert werden: w Bei der stationären Betrachtung wird eine feste Anzahl von Prozessdurchläufen simuliert, unabhängig davon, welchen Zeitraum die Durchführung der Prozesse umfasst. Als Ergebnisse werden Mittelwerte - bezogen auf einen Prozessdurchlauf - berechnet. w Bei der nichtstationären Betrachtung wird eine vorgegebene Zeitperiode simuliert, unabhängig davon, wieviele Prozesse innerhalb dieser Periode ausgeführt werden. Die Ergebnisse beziehen sich auf die vorgegebene Ergebnismessungsphase. Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 51

Auslastungsanalyse: Prinzip des Algorithmus n Kapazitätsplanung mittels Prozess- und Personenkalender n Simuliert Zeitachse im Gegensatz zu Pfad- und Belastungsanalyse n Dynamisch ermittelte Wartezeiten n Benötigt Einschwingphasen (um die Auslastung der Personen auf einen Normalzustand zu bringen, z. B. „haben ständig ca. 20 Aufträge auf dem Schreibtisch“) l s u A Prozess 1 Prozess 2 Prof. Dr. Knut Hinkelmann g n u ast Prozess 3 Zeit Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 52

Auslastungsanalyse in ADONIS: Durchführung Anzahl (stationär) (Gütekriterium) Einschwingphasen Anwendungsmodell Startdatum der Simulation Parameter (Sim-Mapping) Animation der Arbeitsumgebung Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 53

Auslastungsanalyse in ADONIS: Durchführung (nicht-stationär) n Messungsbeginn und -ende frei wählbar n Zeitraumbezogene Ergebnisse Simulationsstart Messungsbeginn Messungsende Auslastung Prozess 1 Prozess 2 Prozess 3 Zeit MESSUNG Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 54

Auslastungsanalyse: Ergebnisse (Animation) Animation der Arbeitsumgebung ONLINE Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 55

Auslastungsanalyse: Ergebnisse (tabellarisch) Ermittelte Wartezeiten Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 56

Auswertung und Simulation von Prozessmodellen Rechnerische Auswertung: Simulation: (statische Bewertung der GP) (dynamische Bewertung der GP) + Durchschnittliche Zeiten und Kosten + Genaue Ermittlung der w Aktivitäts- und Prozesszeiten w Aktivitäts- und Prozesskosten + Ermittlung der Grössenordnung des Personalbedarfs + Einbeziehung der Personalkosten + Ermittlung kritischer Pfade + Genaue Ermittlung des Personalbedarfs + Kapazitätsplanung mittels Prozessund Personenkalender + Auslastung von Bearbeitern Prof. Dr. Knut Hinkelmann Analyse und Simulation von Geschäftsprozessen 57