Prozesscontrolling

Prozesscontrolling ist ein entscheidender Bestandteil des Unternehmensmanagements, der sich darauf konzentriert, durch die Überwachung, Analyse und Optimierung von Geschäftsprozessen die Effizienz und Effektivität zu steigern. Es hilft Dir, Schwachstellen zu identifizieren, Ressourcen besser zu nutzen und kontinuierliche Verbesserungen zu erzielen. Ein systematisches Prozesscontrolling sorgt dafür, dass Unternehmensziele durch gezielte Steuerungsmaßnahmen effizient erreicht werden.

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      Prozesscontrolling einfach erklärt

      Prozesscontrolling ist ein wesentlicher Bestandteil der Ingenieurwissenschaften. Es handelt sich um die systematische Steuerung und Überwachung von Prozessen, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Dabei kommen Messungen, Analysen und Anpassungen zum Einsatz, um sicherzustellen, dass die definierten Ziele effizient erreicht werden. Im Prozesscontrolling spielen präzise Messungen und Berechnungen eine entscheidende Rolle. Mit mathematischen Formeln lassen sich verschiedenste Variablen und Parameter berechnen, um die Effektivität eines Prozesses sicherzustellen. Die Fähigkeit, mathematische Gleichungen anzuwenden und zu verstehen, ist daher unerlässlich.

      Grundlagen des Prozesscontrollings

      Im Prozesscontrolling werden Prozesse systematisch geplant, gesteuert und überwacht. Es umfasst die Untersuchung der Input- und Output-Variablen sowie der Ressourcenverbräuche. Zu den Aufgaben gehören:

      • Identifikation von Schlüsselprozessen
      • Definition von Messkriterien
      • Überwachung und Anpassung der Prozesse
      • Analyse der Prozessleistung
      Ein grundlegendes mathematisches Konzept im Prozesscontrolling ist die Prozesskennzahl, die oft als Verhältnis von Output zu Input definiert wird. Dies lässt sich mit folgender Formel darstellen: \[\text{Prozesskennzahl} = \frac{\text{Output}}{\text{Input}}\] Diese Kennzahl hilft dabei, die Effizienz eines Prozesses zu messen und zu analysieren. Je höher der Wert, desto effizienter ist der Prozess.

      Prozesscontrolling bezeichnet die Steuerung und Überwachung von Prozessen, mit dem Ziel, diese effizient und zielgerichtet zu gestalten. Es ist eine Kernaufgabe in der Wirtschaft und Technologie.

      Stell Dir vor, Du leitest ein kleines Unternehmen, das T-Shirts produziert. Im Prozesscontrolling würdest Du den Produktionsablauf analysieren, um den Stoffverbrauch (Input) zu minimieren und die Anzahl der fertigen T-Shirts (Output) zu maximieren. Ein höheres Output-Input-Verhältnis zeigt hier eine gute Prozessleistung an.

      Ein wichtiger Aspekt des Prozesscontrollings ist die Anpassungsfähigkeit. Prozesse müssen bei Bedarf schnell an veränderte Rahmenbedingungen oder neue Ziele angepasst werden können.

      Ein spannender Aspekt des Prozesscontrollings ist die Anwendung von Regelkreisen zur Prozesssteuerung. Hierbei wird die Ausgangsgröße eines Prozesses regelmäßig gemessen und mit einem Sollwert verglichen. Bei Abweichungen können Anpassungen vorgenommen werden, um den Prozess zurück auf den richtigen Kurs zu bringen. Ein weiteres fortgeschrittenes Konzept ist die Stochastische Prozesskontrolle, die den Einsatz statistischer Methoden zur Überwachung von Prozessen umfasst. Eine typische Anwendung ist der Einsatz der statistischen Prozesskontrolle (SPC), bei der Qualitätsschwankungen erkannt werden, bevor sie zu ernsthaften Problemen führen. Diese Methoden nutzen statistische Verteilungen und Wahrscheinlichkeiten zur Analyse, wie das Zentralteiltheorem, welches bei großen Stichproben die Normalverteilung der Ergebnisse annäherungsweise beschreibt. Wenn ein Prozess beispielsweise durchschnittlich eine fehlerhafte Einheit von 100 vorweisen kann, kann durch den Einsatz statistischer Methoden der Zeitpunkt identifiziert werden, an dem der Prozess eine signifikante Abweichung vom Mittelwert zeigt. Die Anwendung eines festen Kontrollgrenzen über der normalen Schwankungsbreite kann dabei helfen, rechtzeitig Korrekturmaßnahmen einzuleiten.

      Prozesscontrolling einfach erklärt

      Prozesscontrolling ist ein wesentlicher Bestandteil der Ingenieurwissenschaften. Es handelt sich um die systematische Steuerung und Überwachung von Prozessen, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Dabei kommen Messungen, Analysen und Anpassungen zum Einsatz, um sicherzustellen, dass die definierten Ziele effizient erreicht werden. Im Prozesscontrolling spielen präzise Messungen und Berechnungen eine entscheidende Rolle. Mit mathematischen Formeln lassen sich verschiedenste Variablen und Parameter berechnen, um die Effektivität eines Prozesses sicherzustellen. Die Fähigkeit, mathematische Gleichungen anzuwenden und zu verstehen, ist daher unerlässlich.

      Prozesscontrolling bezeichnet die Steuerung und Überwachung von Prozessen, mit dem Ziel, diese effizient und zielgerichtet zu gestalten. Es ist eine Kernaufgabe in der Wirtschaft und Technologie.

      Grundlagen des Prozesscontrollings

      Im Prozesscontrolling werden Prozesse systematisch geplant, gesteuert und überwacht. Es umfasst die Untersuchung der Input- und Output-Variablen sowie der Ressourcenverbräuche. Zu den Aufgaben gehören:

      • Identifikation von Schlüsselprozessen
      • Definition von Messkriterien
      • Überwachung und Anpassung der Prozesse
      • Analyse der Prozessleistung
      Ein grundlegendes mathematisches Konzept im Prozesscontrolling ist die Prozesskennzahl, die oft als Verhältnis von Output zu Input definiert wird. Dies lässt sich mit folgender Formel darstellen: \[\text{Prozesskennzahl} = \frac{\text{Output}}{\text{Input}}\] Diese Kennzahl hilft dabei, die Effizienz eines Prozesses zu messen und zu analysieren. Je höher der Wert, desto effizienter ist der Prozess.

      Stell Dir vor, Du leitest ein kleines Unternehmen, das T-Shirts produziert. Im Prozesscontrolling würdest Du den Produktionsablauf analysieren, um den Stoffverbrauch (Input) zu minimieren und die Anzahl der fertigen T-Shirts (Output) zu maximieren. Ein höheres Output-Input-Verhältnis zeigt hier eine gute Prozessleistung an.

      Ein wichtiger Aspekt des Prozesscontrollings ist die Anpassungsfähigkeit. Prozesse müssen bei Bedarf schnell an veränderte Rahmenbedingungen oder neue Ziele angepasst werden können.

      Ein spannender Aspekt des Prozesscontrollings ist die Anwendung von Regelkreisen zur Prozesssteuerung. Hierbei wird die Ausgangsgröße eines Prozesses regelmäßig gemessen und mit einem Sollwert verglichen. Bei Abweichungen können Anpassungen vorgenommen werden, um den Prozess zurück auf den richtigen Kurs zu bringen. Ein weiteres fortgeschrittenes Konzept ist die Stochastische Prozesskontrolle, die den Einsatz statistischer Methoden zur Überwachung von Prozessen umfasst. Eine typische Anwendung ist der Einsatz der statistischen Prozesskontrolle (SPC), bei der Qualitätsschwankungen erkannt werden, bevor sie zu ernsthaften Problemen führen. Diese Methoden nutzen statistische Verteilungen und Wahrscheinlichkeiten zur Analyse, wie das Zentralteiltheorem, welches bei großen Stichproben die Normalverteilung der Ergebnisse annäherungsweise beschreibt. Wenn ein Prozess beispielsweise durchschnittlich eine fehlerhafte Einheit von 100 vorweisen kann, kann durch den Einsatz statistischer Methoden der Zeitpunkt identifiziert werden, an dem der Prozess eine signifikante Abweichung vom Mittelwert zeigt. Die Anwendung eines festen Kontrollgrenzen über der normalen Schwankungsbreite kann dabei helfen, rechtzeitig Korrekturmaßnahmen einzuleiten.

      Prozesscontrolling Aufgaben

      Prozesscontrolling Aufgaben sind entscheidend für die effiziente Gestaltung von Betriebsabläufen. Diese Aufgaben sorgen dafür, dass Ressourcen optimal eingesetzt werden und Unternehmensziele effizient erreicht werden können. Es ist ein dynamischer und kontinuierlicher Prozess, der eine Vielzahl von Aktivitäten umfasst.

      Typische Aufgaben im Prozesscontrolling

      Zu den typischen Aufgaben im Prozesscontrolling gehören mehrere wesentliche Schritte, die sicherstellen, dass die Prozesse eines Unternehmens reibungslos ablaufen. Hier einige der Kernaufgaben:

      • Identifikation von Schlüsselprozessen: Prozesse werden analysiert, um die entscheidenden Abläufe zu identifizieren, die den größten Einfluss auf das Unternehmensergebnis haben.
      • Definition von Messkriterien: Ein wichtiger Bestandteil ist die Festlegung von Standards und Kennzahlen, um die Leistung des Prozesses zu überwachen und zu bewerten.
      • Datenerfassung und -analyse: Daten werden gesammelt und analysiert, um die Effektivität der Prozesse zu bewerten. Mathematische Modelle und Tools werden zur Unterstützung dieser Analysen verwendet.
      Die mathematische Unterstützung dieser Aufgaben kann durch spezifische Formeln erfolgen. Eine Formel zur Berechnung der Prozessauslastung ist: \[\text{Prozessauslastung} = \frac{\text{Tatsächliche Outputmenge}}{\text{Maximale Outputkapazität}} \] Diese Formel hilft, die Effizienz eines Prozesses in Bezug auf seine Kapazität zu bewerten.

      Betrachte einen Produktionsprozess in einem Fertigungsunternehmen. Der Produktionsleiter nutzt Prozesscontrolling, um sicherzustellen, dass die Outputmenge möglichst nahe an der maximalen Kapazität liegt, ohne die Ressourcen zu überlasten. Mithilfe der oben genannten Formel kann der Prozessleiter identifizieren, ob der Prozess effizient oder unternehmensertragsmindernd arbeitet.

      Die Definition von spezifischen, messbaren Kriterien erleichtert die Erkennung von Schwachstellen und fördert gezielte Verbesserungen im Prozessablauf.

      Die mathematischen Grundlagen des Prozesscontrollings können tiefgehender analysiert werden, indem fortgeschrittene statistische Methoden wie die Six Sigma-Methode angewandt werden. Six Sigma ist eine datengesteuerte Methode zur Prozessverbesserung, die statistische Methoden zur Identifikation und Beseitigung von Fehlern in einem Prozess nutzt. Eine Schlüsselgröße innerhalb von Six Sigma ist der Defects per Million Opportunities (DPMO), der die prozessinterne Fehlerrate misst. Angenommen, Du hast einen Prozess mit einer Fehlerrate, dann kann diese durch folgende Formel dargestellt werden: \[\text{DPMO} = \left(\frac{\text{Anzahl der Fehler}}{\text{Anzahl der Möglichkeiten pro Produkteinheit} \times \text{Anzahl der Produkteinheiten}}\right) \times 1.000.000 \] Diese Berechnung hilft dabei, präzise die Fehler zur Optimierung von Prozessen zu identifizieren. Der Vorteil von Six Sigma liegt in der systematischen Vorgehensweise zur Problembehebung.

      Beispiele für Prozesscontrolling Aufgaben

      Prozesscontrolling Aufgaben reichen von der strategischen Planung bis zur operativen Umsetzung. Einige konkrete Beispiele, die verdeutlichen, wie vielfältig die Aufgaben im Prozesscontrolling sind, werden nachfolgend erläutert:

      • Kostenüberwachung: Kontrolle und Analyse der Kostenstruktur eines Prozesses, um Kostenersparnisse zu identifizieren und umzusetzen.
      • Qualitätsmanagement: Implementierung von Qualitätssicherungsmaßnahmen, um die Produktionsqualität kontinuierlich zu überwachen und zu verbessern.
      • Ressourcenallokation: Zuweisung von Ressourcen (z.B. Personal, Material) auf Grundlage von Prozessprioritäten, um Engpässe zu vermeiden.
      Mathematische Modelle und Simulationen spielen eine entscheidende Rolle bei der Durchführung dieser Aufgaben. Ein Beispiel hierfür kann die lineare Programmierung sein, die zur Optimierung der Ressourcennutzung und zur Maximierung des Gewinns eingesetzt wird, wobei folgende Zielfunktion aufgestellt werden könnte: \[\text{Maximiere} \ Z = c_1x_1 + c_2x_2 + \ldots + c_nx_n \] wobei \(x_i\) die Menge der zu produzierenden oder verwendenden Ressourcen darstellt und \(c_i\) den Beitrag jeder Ressource zum Gesamtgewinn zeigt.

      Prozesscontrolling Methoden und Techniken

      Prozesscontrolling ist eine komplexe Disziplin, die verschiedene Methoden und Techniken umfasst, um die Effizienz und Effektivität von Prozessen zu steigern. Diese Methoden helfen dabei, Prozesse zu planen, überwachen und zu optimieren, um bestmögliche Ergebnisse zu erzielen.

      Beliebte Methoden im Prozesscontrolling

      Es gibt mehrere Methoden, die im Prozesscontrolling häufig angewandt werden, um die Zielvorgaben eines Unternehmens zu erreichen. Hier sind einige der meistgenutzten Methoden:

      • Benchmarking: Diese Methode vergleicht die eigenen Prozesse mit den Best Practices der Branche, um Verbesserungen zu identifizieren.
      • Balanced Scorecard: Ein strategisches Planungstool, das die Leistung eines Unternehmens aus mehreren Perspektiven bewertet.
      • Key Performance Indicators (KPIs): Kennzahlen, die den Fortschritt gegenüber den gesetzten Zielen messen.
      Eine mathematische Methode, die oft im Prozesscontrolling angewendet wird, ist die Regressionsanalyse, mit der Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen analysiert werden können. Zum Beispiel kann eine einfache lineare Regression wie folgt definiert werden: \[ y = \beta_0 + \beta_1 x + \epsilon \] wobei \( \beta_0 \) der y-Achsenabschnitt ist, \( \beta_1 \) die Steigung der Regression und \( \epsilon \) der zufällige Fehlerterm.

      Stell Dir vor, Du arbeitest für ein Produktionsunternehmen, das die Anzahl der produzierten Einheiten pro Stunde maximieren möchte. Eine Anwendung der Regressionsanalyse könnte dabei helfen, den Einfluss von Maschinenlaufzeiten auf die Produktionsmenge zu verstehen.

      Das Benchmarking ist besonders effektiv, wenn es regelmäßig durchgeführt wird, um kontinuierliche Verbesserungsmöglichkeiten zu erkennen.

      Ein weiteres spannendes Beispiel für eine Methode im Prozesscontrolling ist die Six Sigma-Methode. Diese Methode zielt auf die Reduzierung von Fehler und die Verbesserung der Prozessqualität durch den Einsatz von statistischen Werkzeugen. Ein grundlegender Bestandteil von Six Sigma ist der DMAIC-Zyklus (Define, Measure, Analyze, Improve, Control). Jedes dieser Phasen wird präzise mit statistischen Methoden unterstützt. Zum Beispiel wird in der Measure-Phase die Prozessfähigkeit mittels des Indexes \( C_{pk} \) bewertet: \[ C_{pk} = \min \left(\frac{USL - \mu}{3\sigma}, \frac{\mu - LSL}{3\sigma}\right) \] wobei \( USL \) und \( LSL \) die oberen und unteren Spezifikationsgrenzen darstellen, \( \mu \) den Mittelwert des Prozesses und \( \sigma \) die Standardabweichung repräsentieren.Diese mathematischen Berechnungen sind entscheidend, um die Prozessvarianz zu minimieren und die Qualität stetig zu verbessern.

      Effektive Techniken im Prozesscontrolling

      Zur Unterstützung der Methoden gibt es im Prozesscontrolling verschiedene Techniken, die zur Effizienzsteigerung genutzt werden. Hierbei handelt es sich oft um spezifische Werkzeuge und Softwarelösungen:

      • Process Mapping: Visualisierungstechniken, die dazu dienen, die einzelnen Schritte eines Prozesses detailliert zu beschreiben.
      • Simulation: Einsatz von Softwaretools zur Nachbildung von Prozessen und zur Vorhersage von Ergebnissen bei bestimmten Änderungen.
      • Workflow-Management-Systeme: IT-Systeme zur Automatisierung und Optimierung von Arbeitsabläufen.
      Eine besonders effektive Technik ist die Verwendung von Fishbone-Diagrammen oder auch Ursache-Wirkungs-Diagrammen, um die potenziellen Ursachen von Problemen innerhalb eines Prozesses zu identifizieren. Auf mathematischer Basis kann die Wahrscheinlichkeit von Fehlern durch Wahrscheinlichkeitsverteilungen beschrieben werden. Die Exponentialverteilung wird oft verwendet, um die Zeit bis zum Auftreten eines Fehlers zu modellieren, die Formel hierfür lautet: \[ f(x;\lambda) = \lambda e^{-\lambda x} \], wobei \( \lambda \) die Rate des Fehlers darstellt und \( x \) die Zeit bis zum Fehler ist.

      Prozesscontrolling Kennzahlen

      Im Prozesscontrolling spielen Kennzahlen eine essenzielle Rolle. Sie dienen dazu, die Effizienz und Effektivität von Prozessen zu messen und zu überwachen. Durch die Anwendung spezifischer Kennzahlen können entscheidende Informationen gewonnen werden, die zur Verbesserung von Prozessen beitragen.

      Wichtige Kennzahlen im Überblick

      Kennzahlen im Prozesscontrolling unterscheiden sich je nach Fokus und Zielsetzung des Unternehmens. Hier sind einige der wichtigsten Arten von Kennzahlen im Überblick:

      • Effizienzkennzahlen: Messen das Verhältnis von Output zu Input, um die Produktivität eines Prozesses zu bewerten. Beispiel: \[ \text{Effizienz} = \frac{\text{Output}}{\text{Input}} \]
      • Qualitätskennzahlen: Bewerten die Produkt- oder Dienstleistungsqualität und die Einhaltung von Standards. Beispiel: Fehlerquote Prozentanteil \[ \text{Fehlerquote} = \left( \frac{\text{Anzahl der Fehler}}{\text{Gesamtanzahl}} \right) \times 100 \]
      • Kostenkennzahlen: Analysieren die Kosten eines bestimmten Prozesses, um Kosteneffizienz sicherzustellen.
      Diese Kennzahlen ermöglichen es, Schwachstellen zu identifizieren und Verbesserungsstrategien zu entwickeln, die das Gesamtprozessergebnis optimieren.

      Stell Dir vor, Du betreibst ein Fertigungsunternehmen, das Laptops herstellt. Die Effizienzkennzahl würde hier genutzt, um zu bewerten, wie viele Laptops pro Stunde produziert werden im Vergleich zu den eingesetzten Ressourcen wie Arbeitskraft, Energie und Material.

      Effizienzkennzahlen erzeugen am meisten Nutzen, wenn sie regelmäßig überwacht und mit historischen Daten verglichen werden.

      Ein besonders tiefer Einblick in die Welt der Prozesscontrolling-Kennzahlen liefert die Overall Equipment Effectiveness (OEE). Sie setzt sich aus der Multiplikation von Verfügbarkeits-, Leistungs- und Qualitätsrate zusammen:

      Verfügbarkeitsrate\( = \frac{\text{Laufzeit}}{\text{Geplante Produktionszeit}} \)
      Leistungsrate\( = \frac{\text{Tatsächliche Outputmenge}}{\text{Maximale Produktionsmenge}} \)
      Qualitätsrate\( = \frac{\text{Gute Teile}}{\text{Gesamtzahl der Teile}} \)
      Der kombinierte OEE-Wert ist ein Maß für die Gesamteffektivität eines Produktionsprozesses und hilft dabei, versteckte Verluste und Verbesserungspotentiale aufzuspüren.

      Kennzahlen zur Bewertung von Prozessen

      Um die Prozesse effektiv zu bewerten, sind spezifische Kennzahlen unerlässlich. Diese Kennzahlen spezialisieren sich auf die umfassende Beurteilung der verschiedenen Aspekte von Prozessen, wie Zeit, Kosten und Qualität.

      • Durchlaufzeit: Ein wichtiger Indikator zur Messung der Zeit, die ein Prozess von Anfang bis Ende benötigt. Die verkürzte Durchlaufzeit wird oft angestrebt, um schneller auf Kundenbedürfnisse reagieren zu können.
      • Kosten pro Einheit: Bewertung der Kosten, die pro gefertigte Einheit entstanden sind, um die Rentabilität von Prozessschritten zu analysieren.
      • Fehlerkosten: Direkte Kosten, die mit der Behebung von Fehlern im Prozess verbunden sind, und ein entscheidender Faktor zur Bewertung der Prozessqualität.
      Eine umfassende Analyse der genannten Kennzahlen ermöglicht es nicht nur, die Leistung eines Prozesses zu bewerten, sondern auch fundamentale Einblicke in die Optimierungspotentiale zu gewinnen, die den Gesamtprozess signifikant verbessern können.

      Durchlaufzeit bezeichnet die gesamte Zeitspanne, die ein Prozess von Beginn bis Abschließen in Anspruch nimmt.

      Prozesscontrolling - Das Wichtigste

      • Prozesscontrolling Definition: Systematische Steuerung und Überwachung von Prozessen zur Erzielung optimaler Ergebnisse.
      • Prozesscontrolling Aufgaben: Identifikation von Schlüsselprozessen, Definition von Messkriterien, Überwachung, Anpassung und Analyse der Prozessleistung.
      • Prozesscontrolling Methoden: Regelkreise, stochastische Prozesskontrolle und statistische Methoden zur Überwachung von Prozessen.
      • Prozesscontrolling Kennzahlen: Verhältnis von Output zu Input, Effizienz, Qualität und Kostenkennzahlen für die Überwachung und Analyse der Prozessleistung.
      • Prozesscontrolling einfach erklärt: Nutzung von Messungen, Analysen und Anpassungen zur effizienten Zielerreichung in Prozessen.
      • Prozesscontrolling Techniken: Benchmarking, Balanced Scorecard, KPIs, Regressionsanalyse, Process Mapping, Simulation und Workflow-Management-Systeme.
      Häufig gestellte Fragen zum Thema Prozesscontrolling
      Welche Aufgaben umfasst das Prozesscontrolling in einem Unternehmen?
      Das Prozesscontrolling umfasst die Überwachung, Steuerung und Optimierung betrieblicher Prozesse. Es analysiert Prozesskennzahlen, identifiziert Verbesserungspotenziale und sorgt für Kosteneffizienz sowie Qualitätssicherung. Zudem unterstützt es strategische Entscheidungen durch Bereitstellung relevanter Prozessdaten.
      Welche Instrumente werden im Prozesscontrolling eingesetzt?
      Im Prozesscontrolling werden Instrumente wie Kennzahlensysteme, Prozesskostenrechnung, Balanced Scorecard, Benchmarking und Prozesssimulation eingesetzt, um die Effizienz und Effektivität von Prozessen zu überwachen und zu verbessern. Diese Instrumente helfen bei der Planung, Steuerung und Kontrolle von Unternehmensprozessen.
      Wie trägt das Prozesscontrolling zur Effizienzsteigerung in Unternehmen bei?
      Prozesscontrolling steigert die Effizienz in Unternehmen, indem es Abläufe durch kontinuierliches Monitoring und Analyse optimiert. Engpässe werden identifiziert und beseitigt, Prozesse werden transparent gestaltet und verbessert. So wird die Ressourcennutzung maximiert und die Kostenreduzierung gefördert, was die Gesamtleistung des Unternehmens erhöht.
      Welche Rolle spielt das Prozesscontrolling bei der Risikominimierung in Projekten?
      Prozesscontrolling spielt eine entscheidende Rolle bei der Risikominimierung in Projekten, indem es kontinuierlich Leistungsdaten überwacht, Abweichungen identifiziert und frühzeitige Korrekturmaßnahmen ermöglicht. Es schafft Transparenz über den Projektfortschritt und hilft, potenzielle Risiken sowie Engpässe frühzeitig zu erkennen und zu adressieren.
      Wie kann das Prozesscontrolling zur Kostenreduktion in einem Unternehmen beitragen?
      Das Prozesscontrolling hilft durch Identifikation ineffizienter Abläufe und Ressourcenverschwendung, optimalere Prozesse zu entwickeln. Es ermöglicht eine gezielte Überwachung und Steuerung von Kostenstellen, fördert die kontinuierliche Verbesserung und trägt zur Senkung der Gesamtkosten bei, indem es Engpässe und Überflüssigkeiten rechtzeitig erkennt und beseitigt.
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