Post on 17-Sep-2018
Integration von Risiken in das Business ProcessManagement
Dr.-Ing. Saskia Greiner
BPM-Symposium 2017, 28.09.2017, Hamburg
Inhalt
• Einführung
• Methodenbaukasten zum risikointegrierten Prozess Engineering
• Zusammenfassung
• Fazit und Ausblick
BPM-Symposium 2017, Saskia Greiner HSB 2
Offshore Windpark (OWP) im Betrieb (Auszug)
[Greiner et al. (2015)]
BPM-Symposium 2017, Saskia Greiner HSB 3
Prozesse im OWP-Betrieb (Auszug)
[Greiner et al. (2015)]
Mensch
Maschine
Material
Methode
Mitwelt
Management
„6M“
BPM-Symposium 2017, Saskia Greiner HSB 4
Prozesse im OWP-Betrieb (Auszug)
[Greiner et al. (2014), Greiner et al. (2015)]
Charakteristisch sind viele verschiedene Akteure
Prozesse geprägt durch Abbrüche, Verzögerungen und
Mehraufwände für Ressourcen
Schwachstellen, Störungen und Auswirkungen müssen analysiert
werden
Daten zur stochastischen Analyse liegen nicht ausreichend vor
6M
BPM-Symposium 2017, Saskia Greiner HSB 5
Motivation
• Betrachtung von Risiken in Prozessen ermöglicht Schwachstellen und Störungen zu identifizieren und zu bewerten [in Anl. an Schmelzer/Sesselmann (2004), Thies (2008)]
• DIN ISO 9001-2015 fordert zukünftig die Betrachtung von Risiken bei der Prozessoptimierung im Rahmen des Qualitätsmanagements
• Gestaltung von Prozessen aktuell kaum mit Risiken verknüpft [Greiner et al. (2014)]
– Methodische Vorteile insbesondere für unternehmensübergreifende Prozesse
– Erhebliche Optimierungspotenziale zu erwarten
– Nutzung von Synergien des Prozess- und Risikomanagements
Integration von Prozessrisiken in Prozess Engineering
BPM-Symposium 2017, Saskia Greiner HSB 6
Beschreibung von Prozessrisiken (Beispiel)
Prozessrisiko
Hinfahrt dauert länger
Ursache („6M“)
Schlechtes
Wetter
Auftritts-
wahrscheinlichkeit
20 pro 150
Einsatztage
Entdeckungs-
wahrscheinlichkeit
150 pro 150
Einsatztage
Ereignis
Hinfahrt
dauert
4 Stunden
Folge
Reparatur
24h später
abschließen
Schadensausmaß
11,4 T€
Prozessziel
Dauer der Hinfahrt: 2,5 Stunden
Risikomaß
1.500 € pro Jahr
Zeiten, Termine, Qualität,
Kosten, Einhaltung von
Regularien, etc.
Verzögerung, hohe
Fehlerrate, Vereinbarung nicht erfüllt,
zusätzliche Kosten, etc.
Mensch, Maschine, Methode,
Material, Mitwelt, Management
Einflussfaktoren
(6M)
Promotor
3 Tage
schlechtes
Wetter
Inhibitor
Genaue Wetter-
vorhersage
Wirkung auf
Auftrittswahrscheinlichkeit,
Entdeckungswahrscheinlichkeit,
Schadensausmaß
Prozessrisiko
Spezialist fällt aus
Risikobeziehungen
Risiko tritt ein
Wirkung auf
Auftrittswahrscheinlichkeit,
Aufdecken von
Schneeballeffekten
Auftrittswahrscheinlichkeit,
Entdeckungswahrscheinlichkeit,
Schadensausmaß
BPM-Symposium 2017, Saskia Greiner HSB 7
Risikointegriertes Prozessmanagement
[Greiner (2017)]
StrategischeAusrichtung
der Prozesse definieren
Prozesse erheben und
messen
Prozessrisiken erheben,
modellieren, bewerten und priorisieren
Gegenmaß-nahmen
entwickeln und
bewerten
Prozesse gestalten und
umsetzen
Prozesse und Risiken
überwachen und steuern
Prozesse optimieren
risikointegriertes
Prozess-
management
Unter-
nehmens-
ziele
Relevante
Prozessrisiken
Risikorelevante
Prozesse
Merkmale
• Nicht-dokumentierte Informationen
erheben und nutzen
• Prozesse und Risiken verständlich
visualisieren und beschreiben
• Laufende Prozesse und
Prozessalternativen bewerten und
vergleichen
BPM-Symposium 2017, Saskia Greiner HSB 8
Prozesse erheben und messen
• Syntaktisch korrekte und semantisch konsistente Prozessmodelle [Freund/Rücker (2012), S.147]
Abbildung von Risiken (Bedeutung, Verhalten und Auswirkung)
• Informationen über Eingangs- und Ausgangsbedingungen der Modellierungselemente (insbes. Aktivitäten und Nachrichtenereignisse)
Durchführung von Risikoanalysen und Integration von Risikoinformationen
• Präzise Prozessmodelle (z.B. wesentliche Aktivitäten mit hoher Fehleranfälligkeit)
Aufnahme notwendiger Risikoinformationen
BPM-Symposium 2017, Saskia Greiner HSB 9
Risikointegriertes Prozessmanagement
[Greiner (2017)]
StrategischeAusrichtung
der Prozesse definieren
Prozesse erheben und
messen
Prozessrisiken erheben,
modellieren, bewerten und priorisieren
Gegenmaß-nahmen
entwickeln und
bewerten
Prozesse gestalten und
umsetzen
Prozesse und Risiken
überwachen und steuern
Prozesse optimieren
risikointegriertes
Prozess-
management
Unter-
nehmens-
ziele
Relevante
Prozessrisiken
Risikorelevante
Prozesse
BPM-Symposium 2017, Saskia Greiner HSB 10
Merkmale
• Nicht-dokumentierte Informationen
erheben und nutzen
• Prozesse und Risiken verständlich
visualisieren und beschreiben
• Laufende Prozesse und
Prozessalternativen bewerten und
vergleichen
Risikorelevante Prozesse auswählen
Prozesseigenschaften zeigen Risikopotenzial
• Hohe Bedeutung für Geschäftszielerreichung (Wertschöpfung)
• Abläufe nicht detailliert beschrieben, immer unterschiedlicher Ablauf (Standardisierung)
• Qualifiziertes Personal und Problemlösungskompetenz (Wissensintensität)
• Wenig transparenter Prozess mit hohem Abstimmungsbedarf (Komplexität)
• Hohe Beteiligung verschiedener Unternehmen (unternehmensübergreifend)
• etc.
[basierend auf Allweyer (2010), Koch (2011), Allweyer (2005), Pescholl (2009), Fornefett (2014)]
BPM-Symposium 2017, Saskia Greiner HSB 11
Risikointegriertes Prozessmanagement
[Greiner (2017)]
StrategischeAusrichtung
der Prozesse definieren
Prozesse erheben und
messen
Prozessrisiken erheben,
modellieren, bewerten und priorisieren
Gegenmaß-nahmen
entwickeln und
bewerten
Prozesse gestalten und
umsetzen
Prozesse und Risiken
überwachen und steuern
Prozesse optimieren
risikointegriertes
Prozess-
management
Unter-
nehmens-
ziele
Relevante
Prozessrisiken
Risikorelevante
Prozesse
BPM-Symposium 2017, Saskia Greiner HSB 12
Merkmale
• Nicht-dokumentierte Informationen
erheben und nutzen
• Prozesse und Risiken verständlich
visualisieren und beschreiben
• Laufende Prozesse und
Prozessalternativen bewerten und
vergleichen
Analyse von Prozessrisiken
Prozessrisiko
Hinfahrt dauert länger
Ursache („6M“)
Schlechtes
Wetter
Auftritts-
wahrscheinlichkeit
20 pro 150
Einsatztage
Entdeckungs-
wahrscheinlichkeit
150 pro 150
Einsatztage
Ereignis
Hinfahrt
dauert
4 Stunden
Folge
Reparatur
24h später
abschließen
Schadensausmaß
11,4 T€
Prozessziel
Dauer der Hinfahrt: 2,5 Stunden
Risikomaß
1.500 € pro Jahr
Einflussfaktoren
(6M)
Promotor
3 Tage
schlechtes
Wetter
Inhibitor
Genaue Wetter-
vorhersage
Prozessrisiko
Spezialist fällt aus
Risikobeziehungen
Risiko tritt ein
BPM-Symposium 2017, Saskia Greiner HSB 13
Klassische Management-
methoden,
kennwertspezifische
Leistungsangabe
Bow-Tie-
Methode
Cross-Impact-Analyse
Fehlermöglichkeits- und
Einflussanalyse
(FMEA)
- Experten-gestützte
Methoden -
Risiko-ereignis
Ereignisursachen Folgen Eingeführte Maßnahme
Auftritts-wahrsch.
Ent-deckungs-wahrsch.
Eintritts-wahrsch.
Risiko-maß
Ursachen „6M“Kateg.
Zeitfenster zu gering festgelegt
Arbeitsauf-wand nicht bekannt
Mensch 1 – 3 Tage längere Stillstand-zeit
keine 5 / 100 Einsatz-tage
0 / 100 Einsatz-tage
80% 8 T€ / 100 Einsatz-tage
FMEA - Formular
Auswahl
relevanter
Risiken
Analyse von Prozessrisiken: FMEA
[DGQ (2012)]
[Greiner et al. (2015)]
Risiko-
bewertung
Risikoereignis-
analyse
System-
analyse
Erhobene Prozesse
und Parameter,
Beschreibung und
Modelle
Risikoereignisse,
Ursachen, Folgen und
bereits ergriffene
Maßnahmen ermitteln
Auftritts-, Entdeckungs- und
Eintrittswahrscheinlichkeit,
Schadensausmaß und
Risikomaß bestimmen
Kriterienbasierte Auswahl, z.B.
Risikomaß,
hohe Auftrittswahrscheinlichkeit mit
geringer Entdeckungswahrscheinlichkeit
BPM-Symposium 2017, Saskia Greiner HSB 14
Analyse von Einflussfaktoren: Bow-Tie-Methode
[in Anl. an DIN EN 31010, Preiss (2009)]
Ereignis
Hinfahrt
dauert
länger
Folge Ursache
schlechtes
Wetter
Reparatur 24h
später
abschließen
Schlechtwetter
Genaue Wetter-
vorhersage
Wirkung auf Auftritts- oder
Entdeckungswahrscheinlichkeit
Wirkung auf Schadenausmaß oder
Eintrittswahrscheinlichkeit
Promotor Inhibitor
Legende
BPM-Symposium 2017, Saskia Greiner HSB 15
Ereignis-ursache
Auftritts-wahrsch.
Schadens-ausmaß
Einflussfaktor ∆ Auftritts-wahrsch.
Neue Auftritts-wahrsch.
Neues Schadens-ausmaß
Schlechtes Wetter
20 / 150 Einsatztage
11,4 T€ Schlechtwetter (P) keine 20 / 150 Einsatztage
40 T€
genaue Wettervorhersage (I)
-10 / 150 Einsatztage
10 / 150 Einsatztage
11,4 T€
Analyse von Einflussfaktoren: Bow Tie Methode
[Greiner et al. (2015a)]
Auftrittsw
ahrs
chein
lichkeit
[pro
100 E
insatz
tage]
Schadenausmaß [T€]
Schlechtwetter
Genaue Wettervorhersage
Hinfahrt dauert
länger
Unterstützt die Entwicklung
von Gegenmaßnahmen
BPM-Symposium 2017, Saskia Greiner HSB 16
Analyse von Risikobeziehungen: Cross-Impact-AnalyseInformationserfassung
Rel. Wirk-stärke
Wirkung auf Auftrittswahrscheinlichkeit (AW)
3 Eintritt wirkt stark steigernd bis Ereignis tritt ein
2 Eintritt wirkt steigernd
1 Eintritt wirkt tendenziell steigernd
0 Eintritt hat keinen Einfluss
-1 Eintritt wirkt tendenziell verringernd
-2 Eintritt wirkt verringernd
-3 Eintritt wirkt stark verringernd bis Eintritt wird verhindert
Pro
zessri
sik
o 1
Pro
zessri
sik
o 2
Pro
zessri
sik
o 3
Pro
zessri
sik
o 4
Pro
zessri
sik
o 5
ab
so
lute
Akti
vsu
mm
e (
AS
)
Prozessrisiko 1 -3 1 0 2 6
Prozessrisiko 2 -3 0 0 0 3
Prozessrisiko 3 0 0 2 0 2
Prozessrisiko 4 -3 -1 0 0 4
Prozessrisiko 5 -3 -3 0 0 6
absolute
Passivsumme (PS)9 7 1 2 2
beeinflusst
[Greiner et al. (2015a)]
BPM-Symposium 2017, Saskia Greiner HSB 17
Pro
zessri
sik
o P
1
Pro
zessri
sik
o P
2
Pro
zessri
sik
o P
3
Pro
zessri
sik
o P
4
Pro
zessri
sik
o P
5
ab
so
lute
Akti
vsu
mm
e (
AS
)
Prozessrisiko P1 -3 1 0 2 6
Prozessrisiko P2 -3 0 0 0 3
Prozessrisiko P3 0 0 2 0 2
Prozessrisiko P4 -3 -1 0 0 4
Prozessrisiko P5 -3 -3 0 0 6
absolute
Passivsumme (PS)9 7 1 2 2
Legende:
Bewertungsskala: (AW = Auftrittswahrscheinlichkeit)
3 AW stark steigernd, 2 AW steigernd, 1 AW tendenziell steigernd,
0 kein Einfluss,
-1 AW tendenziell verringernd, -2 AW verringernd, -3 stark verringernd
beeinflusst
Analyse von Risikobeziehungen: Cross-Impact-Analyse
Visualisierung der Ergebnisse
[in Anl. an Vester (2004)]
0
2
4
6
8
10
0 2 4 6 8 10
absolu
te A
ktiv
sum
me
absolute Passivsumme
Prozessrisiko P1
Prozessrisiko P2
Prozessrisiko P3
Prozessrisiko P4
Prozessrisiko P5
passiv
aktiv kritisch
puffernd
Grid
Wirksame Risiken,
Stabilisierung des
Systems
Risiken mit
vielfältigem
Systemverhalten
Reaktive Risiken,
Indikatoren für
Änderungen
Risiken mit
indirektem Einfluss
auf Gesamtsystem
BPM-Symposium 2017, Saskia Greiner HSB 18
Analyse von Prozessrisiken: RisikobeziehungenAbsolute Änderung der Auftrittswahrscheinlichkeiten (AW)
Rel. Wirk-stärke
Wirkung auf AW Änderung der AW des beeinflussten Risikoereignisses
3 Eintritt wirkt stark steigernd bis Ereignis tritt ein
AW = 100%
2 Eintritt wirkt steigernd 50% höhere AW
1 Eintritt wirkt tendenziell steigernd 10% höhere AW
0 Eintritt hat keinen Einfluss Unverändert
-1 Eintritt wirkt tendenziell verringernd 10% geringere AW
-2 Eintritt wirkt verringernd 50% geringere AW
-3 Eintritt wirkt stark verringernd bis Eintritt wird verhindert
AW = 0%
BPM-Symposium 2017, Saskia Greiner HSB 19
Bewertete Prozessrisiken modellieren
Prozessrisiko
Hinfahrt dauert länger
Ursache („6M“)
Schlechtes
Wetter
Auftritts-
wahrscheinlichkeit
20 pro 150
Einsatztage
Entdeckungs-
wahrscheinlichkeit
150 pro 150
Einsatztage
Ereignis
Hinfahrt
dauert
4 Stunden
Folge
Reparatur
24h später
abschließen
Schadensausmaß
11,4 T€
Prozessziel
Dauer der Hinfahrt: 2,5 Stunden
Risikomaß
1.500 € pro Jahr
Einflussfaktoren
(6M)
Promotor
3 Tage
schlechtes
Wetter
Inhibitor
Genaue Wetter-
vorhersage
Prozessrisiko
Spezialist fällt aus
Risikobeziehungen
Risiko tritt ein
BPM-Symposium 2017, Saskia Greiner HSB 20
Klassische Management-
methoden,
kennwertspezifische
Leistungsangabe
Bow-Tie-
Methode
Cross-Impact-Analyse
Fehlermöglichkeits- und
Einflussanalyse
(FMEA)
- Experten-gestützte
Methoden -
BPMN 2.0: Eine geeignete Modellierungssprache.
Vorteile der BPMN 2.0
• Wesentliche Prozessinformationen zur Risikomodellierung
• Verbreitete Anwendung in der Praxis [Palleduhn/Neuendorf (2012)]
• Erweiterbarkeit [ISO/IEC 19510 (2013)]
• Überführbarkeit in andere Sprachen, z.B. in BPEL [Kotsev et al. (2011); van Lessen et al. (2011)]
• Interaktionen zwischen Unternehmen transparent abbildbar
• Modellierung von Ausnahmesituationen
[erstellt mit IYOPRO, Greiner et al. (2015)]
BPM-Symposium 2017, Saskia Greiner HSB 21
Herausforderung der Prozessrisikomodellierung in BPMN 2.0
Widerspiegeln der Wirkung von Prozessrisiken
• Ursache verändert Bedingungen am Prozessstart, bei
der Ausführung von Aktivitäten und Nachrichten-
ereignissen
• Ereignisse führen zu Verzögerungen und Abbrüchen
[erstellt mit IYOPRO, Greiner et al. (2015)]
BPM-Symposium 2017, Saskia Greiner HSB 22
BPMN-Konformität [ISO/IEC 19510 (2013)]
• Einhalten der Modellierungsregeln
• Einhalten der Erweiterungsmöglichkeiten, z. B.
o Einführen neuer Piktogramme
o Definition neuer Artefakte
o Nicht-Verwechslungsgebot
Matrix auslösendes Prozessrisiko
beeinflusstes Prozessrisiko
beeinflusstes Prozessrisiko
Auftritts-wahrscheinlichkeit
bei Eintritt der Risikobeziehung
PAW**
Risikomaß bei Eintritt der
Risikobeziehung
Risikobereich bei Eintritt der
Risikobeziehung
a Zeitfenster wird zu gering festgelegt wg. Nichtkenntnis des tatsächlichen Arbeitsaufwands
Zeitfenster wird zu groß festgelegt wg. Nichtkenntnis des tatsächlichen Arbeitsaufwands
0 pro 100 Einsatztage
0 T€ pro 100 Einsatztage
hoch
Cross
Impact
FMEA
Ereignis-
ursache
Auftrittswahr-
scheinlichkeit mit
Einflussfaktor
Schadensausma
ß mit
Einflussfaktor
AWEf PAW* S*
instabile
WetterlageP
15 pro 100
Einsatztag
e
14 pro 100
Einsatztage53,8 T€
7,5 T€/100
Einsatztagehoch
in der Auswertung
meteorologischer
Daten qualifizierte
Techniker
I
50 pro 100
Einsatztag
e
2 pro 100
Einsatztage53,8 T€
1,1 T€/100
Einsatztagemoderat
schlechte Wetter-
bedingungen über
einen langen Zeit-
raum
P
10 pro 100
Einsatztag
e
9 pro 100
Einsatztage155,8 T€
14 T€/100
Einsatztagehoch
schnelle Unter-
stützung im OWPI
75 pro 100
einsatztag
e
9 pro 100
Einsatztage44,7 T€
4 T€/100
Einsatztagewesentlich
fehlerhafte
Wetter-
prognose
Einflussfaktor
(Inhibitor I / Promotor P) RisikobereichRisikomaß mit
Einflussfaktor
Bow-Tie
Modellierung von Prozessrisiken in BPMN 2.0 Beispiel „Aktivität“
Risikobeziehung mit neuer Auftrittswahrscheinlichkeit
!!
!!
BPM-Symposium 2017, Saskia Greiner HSB 23
Prozessrisiken
Einflussfaktoren mit Änderungen von Wahrscheinlichkeiten oder Schadensausmaß
Risikoereignisse mit geringem bis hohemRisikopotenzial
Prozessmodell „Hinfahrt“ ohne Risiken
[erstellt mit IYOPRO]
BPM-Symposium 2017, Saskia Greiner HSB 24
!In
! !
!
!
!
!!
!
! !In
!
!
In
Risikointegriertes Prozessmodell „Hinfahrt“
zusätzliche
Risikoinformation an
einer Aktivität
[erstellt mit IYOPRO]
BPM-Symposium 2017, Saskia Greiner HSB 25
Prozessrisiken erheben, bewerten, priorisieren
FMEAEreignis-
ursache
Auftrittswahr-
scheinlichkeit mit
Einflussfaktor
Schadensausma
ß mit
Einflussfaktor
AWEf PAW* S*
instabile
WetterlageP
15 pro 100
Einsatztag
e
14 pro 100
Einsatztage53,8 T€
7,5 T€/100
Einsatztagehoch
in der Auswertung
meteorologischer
Daten qualifizierte
Techniker
I
50 pro 100
Einsatztag
e
2 pro 100
Einsatztage53,8 T€
1,1 T€/100
Einsatztagemoderat
schlechte Wetter-
bedingungen über
einen langen Zeit-
raum
P
10 pro 100
Einsatztag
e
9 pro 100
Einsatztage155,8 T€
14 T€/100
Einsatztagehoch
schnelle Unter-
stützung im OWPI
75 pro 100
einsatztag
e
9 pro 100
Einsatztage44,7 T€
4 T€/100
Einsatztagewesentlich
fehlerhafte
Wetter-
prognose
Einflussfaktor
(Inhibitor I / Promotor P) RisikobereichRisikomaß mit
Einflussfaktor
Bow-Tie
Matrix auslösendes Prozessrisiko
beeinflusstes Prozessrisiko
beeinflusstes Prozessrisiko
Auftritts-wahrscheinlichkeit
bei Eintritt der Risikobeziehung
PAW**
Risikomaß bei Eintritt der
Risikobeziehung
Risikobereich bei Eintritt der
Risikobeziehung
a Zeitfenster wird zu gering festgelegt wg. Nichtkenntnis des tatsächlichen Arbeitsaufwands
Zeitfenster wird zu groß festgelegt wg. Nichtkenntnis des tatsächlichen Arbeitsaufwands
0 pro 100 Einsatztage
0 T€ pro 100 Einsatztage
hoch
Cross
Impact
!In
! !
!
!
!
!!
!
! !In
!
!
In
Standard-
Prozessrisikoinformation
Risikobeziehung
Hohes Risikomaß
Hohe Auftrittswahrscheinlichkeit
Auslösende Prozessrisiken mit
signifikanter Erhöhung der
Auftrittswahrscheinlichkeit
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200
Au
ftri
tts
wa
hrs
ch
ein
lic
hk
eit
[pro
10
0 E
ins
atz
tag
e]
Schadensmaß [T€]
Risikoportfolio
BPM-Symposium 2017, Saskia Greiner HSB 26
Risikointegriertes Prozessmanagement
[Greiner (2017)]
StrategischeAusrichtung
der Prozesse definieren
Prozesse erheben und
messen
Prozessrisiken erheben,
modellieren, bewerten und priorisieren
Gegenmaß-nahmen
entwickeln und
bewerten
Prozesse gestalten und
umsetzen
Prozesse und Risiken
überwachen und steuern
Prozesse optimieren
risikointegriertes
Prozess-
management
Unter-
nehmens-
ziele
Relevante
Prozessrisiken
Risikorelevante
Prozesse
BPM-Symposium 2017, Saskia Greiner HSB 27
Merkmale
• Nicht-dokumentierte Informationen
erheben und nutzen
• Prozesse und Risiken verständlich
visualisieren und beschreiben
• Laufende Prozesse und
Prozessalternativen bewerten und
vergleichen
Risiken auswählen, Gegenmaßnahmen entwickeln und bewerten
Ziel
Risiko- und Nutzen-bewertete Verhinderungs-, Entdeckungs-und Verminderungsmaßnahmen
Methode
• Identifikation und Bewertung durch Expertenteam
• Berücksichtigung von Einflussfaktoren
Ergebnisse
• Veränderte Eingangsbedingungen am Prozessstart
• Veränderte Ausführungsbedingungen der Aktivitäten
• Neue logische Abfolge von Aktivitäten
• etc.
BPM-Symposium 2017, Saskia Greiner HSB 28
Zusammenfassung
Methodenbaukasten zum risikointegrierten Prozess Engineering
• Beschreibung und Bewertung von Prozessrisiken, die sich auf andere Prozessziele übertragen lässt, z. B. Umweltziele
• Risikoanalysemethoden inkl. Identifikation und Bewertung von Einflussfaktoren und Risikobeziehungen
• Risikomodellierungselemente für Modellierungssprache BPMN 2.0
• Anwendungsorientiertes Verfahren zur Gestaltung komplexer Prozesse verschiedener Branchen
BPM-Symposium 2017, Saskia Greiner HSB 29
Fazit und Ausblick
Experten-gestützte Analyseverfahren binden Prozessbeteiligte frühzeitig in Änderungsprozesse ein und heben nicht-dokumentierte Informationen
Dauerhafte Dokumentation von bewerteten Schwachstellen und Gegenmaßnahmen in Prozessmodellen erfüllt Nachweispflichten
Simulationsfähige Risikomodellierung für Simulationen von Prozessen unter Risikoeinfluss
Implementation von Prozessrisiken in bestehende BPMN-Modellierungssoftwareund deren Simulation soll in einem Forschungsprojekt umgesetzt werden
Anwendung in Pilotprozessen zum Aufzeigen von Verbesserungspotenzialen muss erfolgen
Handlungsanweisungen und eine Assistenzsoftware zum risikointegrierten Prozess Engineering fehlen noch
BPM-Symposium 2017, Saskia Greiner HSB 30
Literatur • Allweyer, T. (2005): Geschäftsprozessmanagement – Strategie, Entwurf, Implementierung, Controlling, Herdecke / Witten: W3L
• Allweyer, T. (2010): Geschäftsprozessmanagement – Strategie, Entwurf, Implementierung, Controlling, Herdecke / Witten: W3L
• DIN ISO 9001: Qualitätsmanagementsysteme – Anforderungen, 2015
• DIN ISO 31010: Risikomanagement – Verfahren zur Risikobeurteilung, November 2010
• Fischermanns, G. (2012):Praxishandbuch Prozessmanagement, ibo Schriftenreihe, Band 9, Gießen: Verlag Dr. Götz Schmidt
• Fornefett, A. (2014): Höhere Resilienz eines Unternehmens – Risikomanagement komplexer Systeme, RiskNet, 05.08.2014, http://www.risknet.de/themen/risknews/risikomanagement-komplexer-systeme/4544a1f8a2b3d7eb8f763dc2aa933f0d/, Zugriff: 05.09.2014
• Freund,J., Rücker,B. (2012): Praxishandbuch BPMN 2.0, München Wien: Hanser Verlag
• Greiner, S., Marx Gómez. J., Albers, H. (2014): Prozessrisiken bei der Instandhaltung von Offshore Windparks, 6. BUIS-Tage, Berlin,24.-25.4.2014, S.121-134
• Greiner, S., Appel, S., Albers, H., Joschko, P., Renz, T. (2015): German Offshore Wind Operation Guide (GOWOG) - Ein Handlungsleitfaden für den Praktiker, Abschlussbericht des Forschungsprojektes SystOp Offshore Wind, Laufzeit: 01.04.2011 – 31.10.2014, Förderkennzeichen 0325283
• Greiner,S., Schäkel,M., Gloede,S., Albers,H. (2015a): Definition, identification and assessment of process risk information as a foundation for their integration in process models, RIMMA 2014, Berlin, 17.-18.11.2014, S. 155-166
• Greiner,S. (2017): Risikointegriertes Prozess Engineering am Beispiel Offshore Windpark, Dissertation, Carl-von-Ossietzky-Universität Oldenburg, Aachen: Shaker
• ISO/IEC 19510 (2013): Information technology - Object Mangement Group Business Process Model and Notation
• Koch,S. (2011): Einführung in das Management von Geschäftsprozessen – Six Sigma, Kaizen und TQM, Berlin u.a.: Springer KonTraG (1998): Gesetz zur Kontrolle und Transparenz in Unternehmen
• Kotsev, V., Stanev, I., Grigorova, K. (2011): BPMN-EPC-BPMN-Converter, http://conf.uni-ruse.bg/bg/docs/cp11/6.1/6.1-10.pdf , Zugriff: 05.04.2016
• Palleduhn, D. U., Neuendorf, H. (2013): Geschäftsprozessmanagement und Integrierte Informations-verarbeitung, München: Oldenbourg Verlag
• Pescholl, A. (2009): Unternehmensübergreifende Geschäftsprozessmodellierung – Logistische Nutzenaspekte von Rationalisierungspotenzialen aus Sicht des Geschäftsprozessmanagement, Controller Magazin, Jan./Feb. 2009, S.26-31
• Schmelzer, H. J., Sesselmann, W. (2004): Geschäftsprozessmanagement in der Praxis – Produktivität steigern, Wert erhöhen, Kunden zufrieden stellen, München/Wien: Carl Hanser Verlag
• Thies, K. W. (2008): Management operationaler und IT- und Prozess-Risiken, Berlin: Springer Verlag
• van der Aalst, W., Adams, M., ter Hofstede, A., Russel, N. (2010): Modern Business Process Automation - YAWL and its Support Environment, Heidelberg u.a.: Springer
• van Lessen, T., Lübke, D., Nitzsche, L. (2011): Geschäftsprozesse automatisieren mit BPEL, Heidelberg: dpunkt
• Vester,F. (2004): Die Kunst vernetzt zu denken – Ideen und Werkzeuge für einen neuen Umgang mit Komplexität, München: dtv
BPM-Symposium 2017, Saskia Greiner HSB 31
Vielen Dank.
Dr.-Ing. Saskia Greinersaskia.greiner@hs-bremen.de
Hochschule Bremen, Neustadtswall 30, 28199 Bremen