Business Case: Versteckte Kosten in einem „größtenteils automatisierten“ Maschinenbauer

Warum Prozessreibung trotz hoher Automatisierung weiterhin schmerzt

Viele Fertigungsunternehmen sprechen über Automatisierung als Reifeabzeichen – „wir laufen digital“, „wir haben den manuellen Aufwand um X % reduziert“ usw. Doch in der Praxis bestehen weiterhin erhebliche manuelle Schleifen, die still und leise Kosten erhöhen, den Cashflow verlangsamen und die Wettbewerbsfähigkeit erodieren. Globaler Wettbewerb, steigende Kundenerwartungen und Kostendruck verlangen, dass Unternehmen End-to-End-Flows optimieren – nicht nur Automationsinseln.

In unserem heutigen Fall glaubte ein großer internationaler Maschinenhersteller, bereits weit fortgeschritten zu sein: Mit einer Belegschaft von 5 000 Personen und einem jährlichen Auftragsvolumen von rund 800 Mio. € hatte das Unternehmen 60 % seines Order-to-Cash-(O2C)-Prozesses automatisiert. Aber „60 % Automatisierung“ bedeutete, dass 40 % der Aufträge weiterhin manuelle Korrekturen benötigten – verursacht durch zugrunde liegende Datenprobleme. Das Ergebnis: erhebliche, aber unbeleuchtete Kosten und Risiken. Das zeigt, dass Automatisierung allein nicht genügt – es sei denn, man behebt auch die Daten, Prozesse und Ausnahmen dahinter.

Business-Case-Beschreibung: Wenn 40 % von O2C von manuellen Fixes abhängen

Hier die Fakten des Szenarios:

• Unternehmensprofil: internationaler Maschinenbauer, ca. 5 000 Beschäftigte, jährliches Auftragsvolumen ca. 800 Mio. €.
• Prozessstatus: Der Order-to-Cash-(O2C)-Prozess hat ca. 60 % Automatisierung erreicht; die übrigen ca. 40 % der Aufträge erfordern manuelle Nachbearbeitung.
• Grundursache: unvollständige oder inkonsistente Stammdaten (Kunde, Produkt, Pricing, Kredit) verursachen Workflow-Unterbrechungen – und lösen menschliche Eingriffe aus.
• Quantifizierter Impact:
  • 150 000 Aufträge pro Jahr.
  • Für jene mit manueller Intervention: jeder fügt ca. 20 Minuten Zusatzarbeit hinzu.
  • Das entspricht 50 000 Stunden/Jahr (ca. 25 Vollzeitäquivalenten).
  • Kostenäquivalent ca. 2,5 Mio. € jährlich (unter Annahme von ca. 100 €/Stunde fully-loaded).

Effektiv, obwohl das Unternehmen in Automatisierung investierte, beruhte fast die Hälfte des Prozesses weiterhin auf manueller Arbeit – und diese Restlast ist groß, sichtbar und teuer.

Der Kaskadeneffekt schlechter Stammdaten

Schlechte oder fehlende Stammdaten in O2C erzeugen nicht nur eine einmalige manuelle Aufgabe – sie lösen eine Kaskade operativer, finanzieller, kundenbezogener und strategischer Folgen aus:

Operational

• Auftragsbestätigungen verzögern sich, während Daten bereinigt werden.
• Rechnungsstellung und Zahlungseingang verlangsamen sich, weil Billing-Systeme auf korrigierte Daten warten.
• Manuelle Nacharbeit fügt Non-Value-Zeit hinzu und lenkt Mitarbeitende von höherwertigen Aufgaben ab.

Financial

• Die ca. 25 FTE-Kosten (ca. 2,5 Mio. €) sind direkter Arbeitskostenverlust.
• ROI der Automatisierung wird verwässert, da der „automatisierte“ Flow dennoch manuelle Arbeit auslöst.
• Cash-Conversion-Cycle verschlechtert sich (Rechnungsverzögerungen → langsamere Zahlung).
• Opportunitätskosten: Wenn diese FTE für Wachstumsinitiativen oder strategische Aufgaben eingesetzt würden, ginge entsprechender Nutzen verloren.

Customer

• Durchlaufzeiten werden länger oder weniger vorhersehbar.
• Fehlerraten steigen: falsche Rechnungen, falsche Produktdaten, inkorrekte Konditionen.
• Kundenzufriedenheitsrisiko steigt – was Bindung oder Marge gefährden kann.

Strategic

• Skalierbarkeit leidet: Wenn das Volumen steigt (z. B. +20 %), wächst die manuelle Last mit, sofern man die Ursachen nicht behebt.
• Abhängigkeit von spezialisierten Mitarbeitenden steigt (jene, die wissen, wie man Datenfehler „zurückdreht“).
• Wettbewerbsnachteil: Wettbewerber mit saubereren Daten + höherer Automatisierung laufen schneller und schlanker.

Kurz: Stammdatenprobleme sind kein „Backoffice-Ärgernis“ – sie sind ein strategisches Bremsklotz für die O2C-Automationsambition.

Lösungswege: Drei praktische Hebel zur Reduzierung von Verschwendung in O2C

 Um das Problem anzugehen, sollte das Unternehmen drei ineinandergreifende Hebel anwenden – jeder verstärkt die anderen.

 Data-Quality-Remediation

• Zentrale Datenverantwortung definieren (wer besitzt Kunden-/Produkt-/Pricing-Stammdaten).
• Automatische Validierung bei Eingabe einführen (z. B. Pflichtfelder, Formatchecks, Dublettenprüfung).
• Plan zur Abarbeitung des Cleanup-Backlogs umsetzen (alle problematischen Datensätze identifizieren, nach Volumen oder Kostenwirkung priorisieren, bereinigen).

 Process-Redesign & Guardrails

• Pflichtfelder im O2C-Workflow vor der Eingabe einführen (First-time-right zum Standard machen).
• Variantenkomplexität reduzieren (wie viele Sonderpreise, Produktvarianten, Ausnahmen – weniger = weniger Fehler).
• First-time-right-Incentives implementieren (Teams für minimale Nacharbeit belohnen, Rework-Raten tracken).

 Automation Upgrade

• Machine-Learning-basierte Datenvervollständigung einsetzen (z. B. fehlende Attribute vorhersagen oder Dubletten matchen).
• Regelbasierte Auflösung häufiger Inkonsistenzen einführen (wenn Produkttyp = X und Kundensegment = Y, dann gilt Default-Pricing).
• Echtzeit-Exception-Dashboards aufbauen (zeigen, wie viele Aufträge in die manuelle Schleife fallen, Trends über Zeit, Root-Cause-Kategorien).

Erwarteter Impact: konservativ geschätzt 20–40 % weniger manuelle Nacharbeit im ersten Jahr. Das könnte ca. 10 000–20 000 eingesparte Stunden bedeuten (≈ 5–10 FTE) und 1–2 Mio. € vermiedene Kosten. Über Zeit verbessern sich Skalierung und Wachstumseffekte weiter.

Food for Thought: Was, wenn dein Prozess nur so gut ist wie dein schlechtestes Feld?

Hier ein paar Fragen zur Reflexion im eigenen Unternehmen:

• Wie viel deiner „Automatisierung“ ist wirklich automatisiert – welcher Prozentsatz löst weiterhin manuelle Intervention aus?
• Wo brechen O2C oder andere End-to-End-Kernprozesse weiterhin, und warum?
• Welche spezifischen Stammdatenfelder oder -attribute (Kunde, Produkt, Pricing, Kredit) erzeugen den meisten Downstream-Friction?
• Wie hoch sind die Opportunitätskosten, diese Punkte nicht anzugehen? (Beispiel: „Wenn wir 5 FTE auf Wachstumsinitiativen umlenken könnten – was wäre möglich?“)
• Wenn die manuelle Last mit Volumen wächst – seid ihr wirklich skalierbar oder fügt ihr nur Headcount hinzu?
• Wenn Wettbewerber ihre Daten bereinigen und schlanker laufen – wird euer höherer Kostenblock zum Wettbewerbsnachteil? 

Fazit: Automatisierung ohne Datenqualität ist nur teures Theater

Mehr Automatisierung in deinem O2C-Prozess ist ein notwendiger Schritt – aber kein ausreichender. Wenn Stammdaten, Prozessdesign und Exception-Mechanismen nicht ausgerichtet sind, bleibt trotz Automatisierung eine schwere manuelle Restlast. In unserem Beispiel sah sich das Unternehmen ca. 2,5 Mio. € pro Jahr an vermeidbaren Kosten gegenüber – verursacht durch eben diese Restlast.

Stammdaten sollten als strategisches Asset betrachtet werden, nicht als Backoffice-Pflicht. Einige Fragen für Business Leader:

• Wie hoch ist euer aktueller Baseline-Wert an manueller Nacharbeit (Stunden, FTE, Kosten) in zentralen End-to-End-Prozessen?
• Wie schnell könnt ihr diesen Baseline-Wert reduzieren, indem ihr Daten, Prozesse oder Automatisierung verbessert?
• Was ermöglicht die freigewordene Kapazität – Wachstum, bessere Margen oder Wettbewerbsvorteile? 

In einer Welt, in der Geschwindigkeit, Genauigkeit und Flexibilität differenzieren, sind persistierende manuelle Schleifen schlicht zu teuer. Automatisierung funktioniert nur, wenn die zugrunde liegenden Daten- und Prozessfundamente solide sind. Zeit, die manuelle Restlast zu messen, die Ursachen zu beheben – und echten Wert zurückzuholen.

FAQ

Was verursacht Ineffizienzen im Order-to-Cash-Prozess?

Ineffizienzen im Order-to-Cash-Prozess entstehen häufig durch nicht synchronisierte Daten zwischen ERP- und Produktionssystemen. Das führt zu manuellen Nacharbeiten, verspäteten Rechnungen und verzögerten Zahlungseingängen.

Wie verbessert ERP-Integration die Unternehmensleistung?

Durch ERP-Integration werden operative und finanzielle Daten vereinheitlicht. Das reduziert manuelle Korrekturen, beschleunigt Rechnungsprozesse und ermöglicht fundiertere Entscheidungen.

Welche Rolle spielt Business Process Management (BPM) bei der ERP-Integration?

BPM fungiert als Integrationsschicht zwischen Systemen, automatisiert Datenabgleiche und schafft transparente, standardisierte Prozessabläufe — für mehr Effizienz und Genauigkeit.

Wie viel können Unternehmen durch optimierte O2C-Prozesse einsparen?

Unternehmen können jährlich mehrere Hunderttausend Euro einsparen, indem sie Nacharbeiten reduzieren, Rechnungsprozesse beschleunigen und den Cashflow verbessern.

Welche ersten Schritte führen zu mehr Prozesseffizienz?

Analysieren Sie bestehende Abläufe, identifizieren Sie Datenbrüche und definieren Sie klare Datenverantwortlichkeiten. Anschließend helfen BPM- oder Process-Mining-Tools, Prozesse zu überwachen und gezielt zu optimieren.