KI-Engpasserkennung: So erkennen und beheben Sie Verzögerungen im Workflow

Wenn Sie viel zu tun haben, aber nur langsame Ergebnisse erzielen, haben Sie es in der Regel mit Engpässen im Workflow zu tun, die leicht zu übersehen sind.

Ein einziger Genehmigungsschritt, der sich in die Länge zieht, ein überlasteter Eigentümer oder eine chaotische Übergabe können zu Problemen führen, die sich auf die gesamte Zeitleiste des Projekts auswirken.

Der Wechsel zwischen verschiedenen Tools verschärft dieses Problem der Sichtbarkeit noch. Deloitte macht eine Notiz dazu, dass eine Studie besagt, dass ein durchschnittlicher Arbeitnehmer etwa 9 % seines Jahres (fast 200 Stunden) damit verbringt, zwischen verschiedenen Apps zu wechseln.

Hier hilft die KI-basierte Engpasserkennung. Anstatt sich auf eine wöchentliche Status-Überprüfung zu verlassen, kann die KI-gestützte Engpasserkennung Ereignisprotokolle und Betriebsdaten analysieren, um wiederkehrende Engpassmuster zu erkennen.

In diesem Leitfaden erfahren Sie, was die KI-gestützte Identifizierung von Engpässen so effektiv macht und wie Sie damit Engpässe im Workflow beheben können, bevor sie zu Verzögerungen bei Projekten führen.

Was ist Engpasserkennung?

Die Engpasserkennung ist der Prozess der Identifizierung des Punktes in einem Workflow, an dem die Nachfrage die Kapazität übersteigt, was zu einer Verlangsamung der Arbeit und zu Rückstaus hinter diesem Schritt führt.

Sobald diese Einschränkung entsteht, bewegt sich alles nachgelagert mit der Geschwindigkeit des Engpasses, auch wenn der Rest des Teams beschäftigt ist. Im realen Betrieb konzentriert sich die Engpasserkennung weitgehend darauf, Stellen zu finden, an denen der Flow unterbrochen wird, wie zum Beispiel:

Um Engpässe konsistent zu identifizieren, benötigen Sie wichtige Metriken, die den Ablauf und nicht nur den Aufwand beschreiben. Zykluszeit, Vorlaufzeit, Durchsatz und Arbeiten in Bearbeitung helfen Ihnen dabei, Metriken Woche für Woche zu vergleichen.

Das erleichtert Entscheidungen zur Ressourcenzuweisung, da Sie sehen können, wo die Ressourcennutzung tatsächlich zu Einschränkungen führt.

Was ist die KI-Engpasserkennung?

Mit der KI-Engpasserkennung können Sie mithilfe KI-gestützter Analysen Verzögerungen in der Arbeit Ihres Teams aufspüren.

Anstatt einmal pro Quartal einen Workshop zu veranstalten und zu hoffen, dass sich die Teilnehmer an das Gesagte erinnern, lassen Sie KI-Systeme die Signale lesen, die Ihre Workflows bereits generieren, und heben Sie Folgendes hervor:

Die meisten Teams verfügen bereits über die Daten, die KI benötigt. Sie haben historische Projektdaten in Ihren Projektmanagement-Tools und Betriebsdaten in Ereignis- und Systemprotokollen in allen IT-Systemen. Mit Process Mining können Sie den tatsächlichen Workflow aus diesen Protokollen rekonstruieren und erkennen, wo Übergaben, Genehmigungen oder Abhängigkeiten zu Prozessengpässen führen.

Von dort aus helfen Ihnen maschinelles Lernen und prädiktive Analysen dabei, von „was passiert ist“ zu „was wahrscheinlich als Nächstes passieren wird“ zu gelangen. Und wenn Engpässe mit unübersichtlichen Kommentaren und Notizen verbunden sind, kann die Verarbeitung natürlicher Sprache dabei helfen, Struktur aus diesem Text zu ziehen, sodass Sie die Verbindung zwischen dem „Warum“ und dem „Wo“ herstellen können.

Warum Engpässe auftreten (häufige Ursachen)

Die meisten Engpässe treten auf, wenn die Nachfrage die Kapazität in einem einzelnen Schritt übersteigt und alles dahinter in eine Warteschlange gerät. In der Regel spüren Sie dies als Verzögerungen bei Projekten, aber die eigentliche Ursache liegt oft weiter vorne im Flow, wo kleine Einschränkungen unbemerkt zu größeren Verzögerungen weiter unten führen.

Das Ziel der Engpasserkennung besteht darin, Einschränkungen frühzeitig zu erkennen und dann das System zu reparieren, anstatt nur die Symptome zu behandeln.

Ursache Nr. 1: Genehmigungs- und Entscheidungswarteschlangen, die langsamer sind als die Arbeit

Genehmigungen werden zu einem klassischen Engpass, wenn zu viele Elemente von zu wenigen Personen abgezeichnet werden müssen, insbesondere wenn die Kriterien unklar sind oder sich ständig ändern.

Die Arbeit sieht „erledigt“ aus, aber sie bleibt liegen und wartet. Das erschwert die Erkennung von Engpässen, da die Verzögerung unsichtbar ist, bis jemand fragt, warum nichts ausgeliefert wurde.

✅ In der Regel können Sie Engpässe hier identifizieren, indem Sie auf Folgendes achten:

Ursache Nr. 2: Überlastung der Ressourcen und Qualifikationsungleichgewichte

Ein Engpass entsteht oft, wenn eine einzelne Person, Rolle oder ein spezielles Tool der einzige Weg zum Abschließen eines Projekts ist. Dies führt zu einer hohen Ressourcenauslastung und ständigen Umstellungen zwischen mehreren Projekten, selbst wenn andere Ressourcen verfügbar sind.

Hier kommt es auf die Ressourcenzuweisung an, denn die Einschränkung ist selten „zu viel Arbeit”. Häufiger ist es „Arbeit, die nur eine Person erledigen kann”, sowie Qualifikationslücken, die Übergaben ineffizient machen.

✅ Achten Sie auf Signale wie:

Ursache Nr. 3: Fragmentierung der tools und isolierte Daten

Wenn Updates, Dateien, Genehmigungen und Unterhaltungen über verschiedene tools verteilt sind, verlieren Sie die Sichtbarkeit zum Workflow.

Verschiedene Versionen werden von unterschiedlichen Personen geprüft, wodurch die Nachverfolgung von Übergaben schwer ist. Dies führt häufig zu Kommunikationslücken und Verzögerungen bei der Entscheidungsfindung, sodass es schwierig ist, Engpässe zu erkennen, bevor sie sich auf die Lieferung auswirken.

Außerdem geht Zeit verloren, die eigentlich für die Beseitigung von Engpässen genutzt werden sollte. Anstatt Leistungsdaten zur Erkennung von Engpässen zu nutzen, verbringen Teams Stunden damit, den Status zu verfolgen und den Kontext neu aufzubauen.

Ursache Nr. 4: Abhängigkeitsketten und zu viele Arbeiten, die in Bearbeitung sind

Abhängigkeiten führen zu einem natürlichen Engpass, wenn eine verzögerte Aufgabe mehrere nachgelagerte Aufgaben blockiert. Dies verschlimmert sich, wenn Teams immer wieder neue Arbeiten beginnen, anstatt bereits begonnene Arbeiten zu Ende zu führen.

Wenn der IB-Bestand (In Bearbeitung) wächst, verbringen Aufgaben mehr Zeit im System, auch wenn die Mitarbeiter beschäftigt sind. In der Praxis zeigt sich dies wie folgt:

Ursache Nr. 5: Qualitätsprobleme und Nachbesserungsschleifen

Nachbesserungen sind ein versteckter Engpass, da sie Kapazitäten für den weiteren Fortschritt beanspruchen. Ein Produkt besteht die Qualitätskontrolle nicht, wird zur Nachbesserung zurückgeschickt und konkurriert dann mit neuen Anfragen um dieselbe begrenzte Zeit und Aufmerksamkeit.

Mit der Zeit führt dieser Kreislauf zu wiederkehrenden Engpässen, bei denen sich alle beschäftigt fühlen, der Durchsatz jedoch gleich bleibt. Außerdem kommt es zu mehr Übergaben und Verzögerungen im weiteren Verlauf, da die Arbeit immer wieder zurückkommt, anstatt voranzukommen.

Vorteile der Verwendung von KI zur Identifizierung von Engpässen

Die KI-gestützte Engpasserkennung hilft Ihnen dabei, sich nicht mehr auf Ihr Bauchgefühl zu verlassen, sondern anhand der Signale zu arbeiten, die Ihre Workflows bereits liefern. Das bedeutet, dass Sie Leistungsdaten aus Ihren Projektmanagement-Tools abrufen und mit Ereignisprotokollen und anderen Datenquellen kombinieren.

Anschließend können Sie Process Mining und Predictive Analytics durchführen, um zu sehen, was tatsächlich im gesamten Prozess geschieht.

✅ Das verbessert sich in der Praxis:

Wie KI Engpässe erkennt

Die KI-Engpasserkennung funktioniert, weil Ihre Workflows bereits Spuren hinterlassen.

Im Vergleich zu herkömmlichen Tools können KI-Systeme diese Spuren über Aufgabenaktualisierungen, Genehmigungen, Abhängigkeiten und Systemaktivitäten hinweg lesen und sie dann in Signale umwandeln, mit denen Sie Engpässe schneller erkennen und intelligenter optimieren können.

✅ Hier sind einige Möglichkeiten, wie KI Engpässe in Ihrem Workflow erkennen kann:

Rekonstruieren Sie den tatsächlichen Workflow mit Process Mining.

Process Mining nutzt Ereignisprotokolle und Systemprotokolle, um den tatsächlichen Flow der Arbeit einschließlich Schleifen und Nachbearbeitungspfaden abzubilden. So lassen sich Prozessengpässe leicht erkennen, auch wenn sie in einem Meeting nicht auffallen.

Wenn Sie beispielsweise ClickUp Mindmaps für die Prozessabbildung verwenden, beginnen Sie damit, den Flow im Blank-Modus darzustellen: Legen Sie den Stammknoten als Ihr Ergebnis fest (z. B. „Blogbeitrag veröffentlichen“) und fügen Sie dann untergeordnete Knoten für jede wichtige Phase und gleichrangige Knoten für die einzelnen Schritte innerhalb jeder Phase hinzu.

Während Sie Brainstorming betreiben, kann die Karte schnell unübersichtlich werden, insbesondere nachdem Sie Bereiche verschoben haben. Eine hilfreiche Bereinigungsfunktion ist die Option Re-Layout im Menü Anpassen, die Ihre Knoten automatisch neu anordnet, sodass die Reihenfolge wieder klar erkennbar ist und der Prozess auf einen Blick „geordnet“ erscheint. Auf diese einfache Weise können Sie Ihre Prozesskarte übersichtlich halten, bevor Sie die Knoten in Aufgaben umwandeln oder die Karte mit Ihren Teamkollegen freigeben.

Messen Sie anhand von Metriken, wo sich Zeitverluste ansammeln.

Sobald der Ablauf sichtbar ist, vergleicht die KI Leistungskennzahlen wie Zykluszeit, Vorlaufzeit, Durchsatz und Arbeiten in Bearbeitung, um die Phase zu identifizieren, die Einschränkungen verursacht. Hier kommen wichtige Leistungskennzahlen ins Spiel: Sie zeigen, wohin die Zeit fließt, und nicht nur, was die Mitarbeiter getan haben.

Erkennen Sie Anomalien und aufkommende Engpässe durch Echtzeitüberwachung.

Mithilfe von Echtzeitüberwachung überwacht die KI Veränderungen in den Leistungsdaten, wie z. B. plötzlich länger dauernde Phasen der Überprüfung oder ständig wachsende Warteschlangen. So können Sie aufkommende Engpässe frühzeitig erkennen, bevor sie zu Auslösern für Verzögerungen in nachgelagerten Prozessen werden.

Prognostizieren Sie zukünftige Engpässe mit prädiktiven Analysen.

Anhand historischer Projektdaten hilft Ihnen die prädiktive Analyse dabei, vorherzusagen, wo es am ehesten zu Verzögerungen kommen könnte. Dies ist besonders wichtig, wenn Sie mehrere Projekte gleichzeitig durchführen und eine proaktive Optimierung benötigen.

Nutzen Sie natürliche Sprachverarbeitung, um die Gründe für die Verzögerung zu erklären.

Nicht jeder Engpass lässt sich eindeutig anhand von Zeitstempeln erkennen. Mithilfe natürlicher Sprachverarbeitung analysiert die KI Tickets und Notizen, sodass Sie Verzögerungen mit Ursachen wie unklaren Anforderungen, Kommunikationslücken, wiederholten Auslösern für Nachbesserungen oder fehlenden Eingaben in Verbindung bringen können.

Reale Beispiele für die Identifizierung von Engpässen mit KI

Sobald Sie mit der KI-gestützten Engpasserkennung beginnen, lassen sich schnell Muster erkennen, da Ihre Workflows zuverlässige Leistungsdaten in Ihren Projektmanagement-Tools hinterlassen.

Anstatt zu raten, wo die Arbeit verlangsamt wird, können Sie Engpässe identifizieren, indem Sie die tatsächlichen Wartezeiten und wiederkehrende Engpassmuster über die gesamte Zeitleiste des Projekts analysieren.

Beispiel 1: Marketingfreigaben dauern zu lange

Sie versenden viel im Marketing, aber die Markteinführungen verzögern sich dennoch, weil die Genehmigungen nur langsam vorankommen. Ein Briefing liegt zur Überprüfung bereit, das Feedback kommt zu spät und die Zeitleiste wird am Ende immer enger. Genau deshalb ist die Identifizierung von Engpässen so wichtig, denn eine einzige Entscheidungswarteschlange kann zu Einschränkungen führen, die Auslöser für Verzögerungen im gesamten Prozess sind.

Mit der KI-Engpasserkennung können Sie mithilfe von Process Mining und historischen Projektdaten genau feststellen, wo sich Wartezeiten ansammeln, und dann verhindern, dass sich diese wiederholen. So können Sie das umsetzen:

Beispiel 2: Verzögerungen bei der Nachverfolgung von Verkäufen

Vertriebsnachfassaktionen geraten ins Stocken, wenn Aufgaben zwischen Meetings und CRM-Aktualisierungen verloren gehen. Es scheint nichts im Weg zu stehen, aber Geschäfte kommen zum Stillstand, weil potenzielle Kunden zu lange auf den nächsten Kontakt warten.

Die KI-gestützte Engpasserkennung hilft Ihnen, indem sie Aktivitätszeiten, Eigentümerschaft und Übergaben miteinander verbindet, sodass Sie Verzögerungen früher erkennen können. Anschließend können Sie Folgendes zu erledigen haben:

Beispiel 3: Verzögerung des Engineering-Sprints aufgrund eines überlasteten Entwicklers

Der Sprint-Plan sieht gut aus, aber ein Entwickler ist für ein kritisches Modul oder die Code-Review-Warteschlange verantwortlich. Hinter dieser Abhängigkeit stapeln sich die Aufgaben, und die Sprint-Ziele geraten ins Hintertreffen, obwohl der Rest des Teams fleißig arbeitet.

Dies ist eine klassische Engpasserkennung, da eine einzige Einschränkung zu Projektverzögerungen über mehrere Zyklen hinweg führt. Hier können Sie eine KI-Analyse durchführen, um die tatsächlichen Einschränkungen zu bestätigen und zu beheben:

Hier ist ein Beispiel-Workflow für den KI-Superagenten von ClickUp, der Aufgaben triagiert, indem er proaktiv Engpässe beseitigt:

Beispiel 4: Verzögerungen bei der Reaktion des Kundensupports

Die Reaktionszeiten des Supports verschlechtern sich, wenn das Volumen sprunghaft ansteigt oder sich Eskalationen für einen einzelnen Spezialisten häufen. Möglicherweise erfüllen Sie in manchen Wochen die allgemeinen SLAs (Service Level Agreements), aber die Kunden spüren dennoch die Verzögerung, da die langsamste Warteschlange den Ton für das gesamte Erlebnis angibt.

Die KI-Engpasserkennung hilft Ihnen, Engpässe zu erkennen, an denen sich Zeitverluste ansammeln, und die zugrunde liegenden Routing- und Probleme mit der Kapazität zu beheben. So können Sie dies aktivieren:

Tools für die KI-Engpasserkennung

Selbst wenn Sie Workshops zur Identifizierung von Engpässen durchführen, kann es vorkommen, dass Sie die Ursachen für Verzögerungen übersehen, insbesondere wenn Aufgaben, Genehmigungen und Übergaben über mehrere Systeme verteilt sind.

Die richtigen KI-Tools machen die Erkennung von Engpässen konsistenter, indem sie auf Ihre vorhandenen Datenquellen zurückgreifen und Metriken in klare Maßnahmen umsetzen.

Im Folgenden finden Sie einige Tools, die Teams zur Identifizierung von Engpässen mithilfe von KI verwenden, beginnend mit ClickUp Brain.

1. ClickUp Brain (Ideal, um alltägliche Arbeitssignale in schnellere Engpassbehebungen umzuwandeln)

Wenn sich die Lieferung verzögert, erkennen Sie die tatsächliche Ursache meist nicht sofort. Sie sehen, dass Zeitleisten für Projekte verpasst werden und Führungskräfte nach Updates fragen, für deren Zusammenstellung niemand Zeit hat.

ClickUp Brain hilft Ihnen dabei, schneller von „Was ist das Problem?“ zu „Was sollten wir als Nächstes beheben?“ zu gelangen, indem es den Kontext Ihres ClickUp-Workspaces und die Effizienz der KI von ClickUp nutzt.

Anstatt Threads und Status-Pings zu durchsuchen, können Sie Zusammenfassungen und Updates erstellen, die auf den bereits erfassten Aufgaben, Eigentümern, Fälligkeitsdaten, Statusänderungen und Unterhaltungen basieren. Dadurch bleibt die Identifizierung von Engpässen näher an der Arbeit und es wird viel einfacher, diese rechtzeitig zu beheben.

Die besten Features von ClickUp Brain

Einschränkungen von ClickUp Brain

Preise für ClickUp Brain

ClickUp Brain Bewertungen und Rezensionen

Was Benutzer über ClickUp Brain sagen:

Ein Redditor sagte:

„Assimiliert alle Aktualisierungen der Aufgaben (ich verwende Brain, um Aufgabenkommentare und Channel-Beiträge als Aktualisierungen der Aufgaben zu versenden) aus all diesen Quellen. Bietet mir einen hervorragenden Überblick darüber, wie ich meine Woche verbracht habe und woran ich gearbeitet habe.“

2. Celonis (Am besten geeignet für Process Mining in Enterprise-Workflows)

Wenn die Arbeit über Dutzende von Systemen läuft, können Sie Verzögerungen nicht durch die Forderung nach „besseren Updates” beheben. Sie benötigen eine Ansicht darüber, wie der Prozess tatsächlich über Tools und Übergaben hinweg abläuft.

Celonis unterstützt Sie dabei, indem es mit seinem Process Intelligence Graph einen lebendigen „digitalen Zwilling” Ihrer Abläufe erstellt, der Daten aus Ihren Systemen und Anwendungen mit geschäftlichen Kontextinformationen wie Regeln, KPIs und Benchmarks kombiniert.

Sobald der Workflow sichtbar ist, sorgt Celonis auf zwei nützliche Arten für mehr Tiefe. Erstens kann es Betriebsdaten mit KI-basierten Anmerkungen anreichern, beispielsweise durch die Klassifizierung von E-Mails oder Service-Tickets, sodass Sie unstrukturierte Eingaben mit bestimmten Prozessschritten verknüpfen können. Zweitens unterstützt es „Act on it”-Workflows durch Funktionen der Automatisierung wie Trigger und Action Flows, mit denen Sie Bedingungen erkennen und Auslöser in verbundenen Systemen auslösen können.

Die besten Features von Celonis

Limitierungen von Celonis

Preise von Celonis

Bewertungen und Rezensionen zu Celonis

Was Benutzer über Celonis sagen

Ein G2-Rezensent sagte:

„Celonis bietet einen breiten Bereich leistungsstarker Features, wobei die KI-Fähigkeiten besonders beeindruckend sind. Mit Tools wie Copilot, Insight Explorer und Annotation Builder können Benutzer Eingabeaufforderungen definieren und automatisch Erkenntnisse auf der Grundlage von Prozessdaten generieren. “

3. UiPath Process Mining (am besten geeignet, um die Erkennung von Engpässen mit der Automatisierung zu verbinden)

Wenn sich Engpässe in ERP-Systemen (Enterprise Resource Planning), Ticket-Tools und Tabellenkalkulationen verstecken, können Sie nicht mit bloßem Auge erkennen, was den gesamten Prozess verlangsamt.

UiPath Process Mining nutzt die digitalen Fußabdrücke in Ihren Systemen und Anwendungen, um automatisch End-to-End-Prozesse zu erkennen und aufzuzeigen, wo Automatisierung den größten Wert bringt. Dies ist besonders nützlich, wenn Sie Engpässe identifizieren möchten, um diese direkt in die Planung der Automatisierung einfließen zu lassen, damit der Aufwand für Optimierungen nicht bei der Erkenntnisgewinnung enden.

Für die Governance unterstützt es Anonymisierung und rollenbasierte Zugriffskontrolle sowie mehrere Bereitstellungsoptionen.

Die besten Features von UiPath Process Mining

Limitierungen von UiPath Process Mining

Preise für UiPath Process Mining

Bewertungen und Rezensionen zu UiPath Process Mining

Was Benutzer über UiPath Process Mining sagen

Ein G2-Rezensent sagte:

„Einer der Vorteile von UiPath Process Mining besteht darin, dass Unternehmen ihre Prozesse auf intuitive Weise visualisieren können, wodurch Teams Engpässe und Ineffizienzen leichter erkennen können.“

4. SAP Signavio (am besten geeignet für Process Mining in SAP-lastigen Abläufen)

In SAP-lastigen Umgebungen (Systems, Applications & Products in Data Processing) sind Verzögerungen oft auf kleine Probleme zurückzuführen, die sich summieren: lange Genehmigungszyklen oder Compliance-Schritte, die zu Wartezeiten führen.

SAP Signavio Process Intelligence hilft Ihnen dabei, Probleme im Prozess zu identifizieren, die sich auf die Gesamtleistung auswirken, wie z. B. Engpässe, Ausreißer und Compliance-Verstöße. Es unterstützt Sie dabei, Erkenntnisse in Maßnahmen umzusetzen, dank Workflow-Funktionen und Integrationen mit Plattformen der Automatisierung.

Für Teams, die mehr als einen einmaligen Bericht benötigen, unterstützt Signavio auch umfassendere Transformationsarbeiten durch die Integration mit der SAP Signavio Process Transformation Suite, die Live-Einblicke in Prozessmodelle und Simulationen bietet.

Die besten Features von SAP Signavio

Einschränkungen von SAP Signavio

Preise für SAP Signavio

Bewertungen und Rezensionen zu SAP Signavio

Was Benutzer über SAP Signavio sagen

Ein Redditor sagte:

„Signavio wird in erster Linie für die Prozessabbildung (Ist- und Soll-Zustand) und zu Dokumentationszwecken eingesetzt. Dies hilft Unternehmen, ihre eigenen Prozesse besser zu verstehen.“

So implementieren Sie die KI-Engpasserkennung in Ihrem Team

Wenn die Arbeit über zu viele Projektmanagement-Tools, Posteingänge, Tabellenkalkulationen und Chat-Threads verteilt ist, wird die Identifizierung von Engpässen schwieriger als nötig. Anstatt Leistungsdaten zur Identifizierung von Engpässen zu nutzen, verbringen Teams Zeit damit, den Kontext zu recherchieren und Updates zusammenzufügen. Das ist Arbeitsausbreitung.

Die Ausbreitung von KI fügt eine weitere Ebene hinzu. Verschiedene Teams beginnen, unterschiedliche KI-Tools für verschiedene Datenquellen zu verwenden, sodass Erkenntnisse nicht aufeinander abgestimmt sind und Maßnahmen nicht konsequent umgesetzt werden.

ClickUp hilft Ihnen dabei, diese Fragmentierung zu reduzieren, indem es Aufgaben, Dokumente und Workflow-Daten in einem einzigen, konvergenten KI-Arbeitsbereich mit integrierten KI-Features zusammenfasst. So erhalten Sie einen übersichtlichen Überblick über Ihre Betriebsdaten, wodurch die KI-gestützte Engpasserkennung präzise und wiederholbar wird.

Hier ist ein kurzer Flow darüber, wie ClickUp Ihnen helfen kann, die richtige KI-Engpasserkennung effektiv zu implementieren:

1. Erfassen Sie Ihre Workflows

Wenn Sie eine zuverlässige Engpasserkennung wünschen, sollten Sie zunächst die Workflows aus den Köpfen der Mitarbeiter herausholen und auf einer Karte darstellen. Sie suchen nach dem gesamten Weg, den eine Arbeit von der Anfrage bis zur Lieferung zurücklegt, einschließlich Genehmigungen, Übergaben, Abhängigkeiten und Stellen, an denen die Arbeit ins Stocken gerät.

ClickUp Whiteboards macht das oben beschriebene Verfahren praktikabel, indem es die Karte mit der tatsächlichen Ausführung verknüpft. Sie können Aufgaben und Dokumente direkt auf einem Whiteboard hinzufügen, sie bearbeiten, ohne die Arbeitsfläche zu verlassen, und sogar Formen oder Textfelder in Aufgaben umwandeln, sodass der „Prozess“ zu einer realen Arbeit wird, die Ihr Team ausführen kann.

Hier ist ein einfacher Mapping-Durchlauf, der für Sie funktionieren kann:

📽️ Video ansehen: Wenn fehlerhafte Übergaben, versäumte Freigaben und sich wiederholende Aufgaben Ihre Arbeit immer wieder verlangsamen, sehen Sie sich das folgende Video an. Es führt Sie durch praktische Schritte zur Abbildung und Neugestaltung von Workflows mit KI, zeigt, wie Sie Engpässe erkennen können, und erklärt, wo KI Zeit sparen und Burnout verhindern kann:

2. Zentralisieren Sie Daten auf einer Plattform

Sobald Sie den Workflow abgebildet haben, stellt sich die Frage, wo sich die Signale befinden. Wenn Aktualisierungen im Chat, Genehmigungen in E-Mails und Dateien auf einem Laufwerk gespeichert sind, ist eine ganzheitliche Analyse nicht möglich. Außerdem können Sie keine kontinuierliche Überwachung durchführen, da Ihre Datenquellen fragmentiert sind.

Hier helfen ClickUp Docs und der Docs Hub. Der Docs Hub bietet Ihnen einen zentralen Ort zum Organisieren, Suchen und Erstellen von Dokumenten und Wikis, sodass Sie SOPs, Genehmigungsregeln, Notizen zu Meetings und Entscheidungshistorien leichter neben den Arbeiten aufbewahren können, für die sie gelten.

Wenn Sie eine „Quelle der Wahrheit“ für wiederholbare Workflows benötigen, verwandeln Sie Dokumente in Wikis. Mit ClickUp können Sie Wikis in Docs Hub erstellen und verwalten, und ClickUp AI priorisiert diese bei der Beantwortung von Fragen, sodass Ihr Team im Laufe des Prozesses konsistente Antworten erhält.

Ein weiterer praktischer Vorteil: Sie können Aufgaben direkt aus dem Text in einem Dokument oder Wiki erstellen, wodurch Kommunikationslücken bei Übergaben reduziert werden.

💡 Profi-Tipp: Benutzerdefinierte Felder in ClickUp-Aufgaben bieten Ihnen den größten Nutzen bei der Identifizierung von Engpässen, da sie die Daten standardisieren, die Sie benötigen, um Muster über Aufgaben hinweg zu erkennen. Sie können Felder wie „Genehmigungstyp“, „Übergabe-Eigentümer“, „Anforderungsquelle“ und „SLA-Einzelziel“ hinzufügen und dann die Arbeit filtern und gruppieren, um zu sehen, wo sich Verzögerungen wiederholen und welche Warteschlange den Projektzeitplan immer wieder verlangsamt.

3. Nutzen Sie KI, um die Dauer und Abhängigkeiten von Aufgaben zu analysieren

Sobald Arbeit und Kontext an einem Ort zusammengeführt sind, lässt sich die Identifizierung von Engpässen messen. Die Lösung besteht darin, zwei Dinge zu kombinieren: saubere zeitbasierte Signale aus Ihrem Workflow und KI, die zusammenfassen kann, was bei Aufgaben, Eigentümern und Abhängigkeiten geschieht, ohne dass Sie jede Woche einen Bericht erstellen müssen.

Beginnen Sie damit, zuverlässige Zeitsignale in ClickUp zu erfassen, und nutzen Sie dann ClickUp-Dashboards und ClickUp AI-Karten, um diese Daten in eine Engpasserkennung umzuwandeln, die Sie in wenigen Minuten überprüfen können.

Die nützlichsten KI-Karten für die KI-Engpasserkennung sind:

Beginnen Sie mit ClickUp „Gesamtzeit im Status”. Diese Funktion zeigt an, wie lange eine Aufgabe in einem bestimmten Status war, und hilft Ihnen, Aufgaben, die unter alten Kommentaren verborgen sind, schnell zu finden. Sie können diese Daten in der Listenansicht, innerhalb von Aufgaben und auf Dashboards anzeigen, was ideal ist, wenn Sie Engpässe im Workflow über mehrere Projekte hinweg überprüfen.

Hier sind zwei Möglichkeiten, wie Sie diese Funktion zur Erkennung von Engpässen nutzen können:

Sobald Sie Daten zur Verweildauer in einer Phase haben, können Sie diese mit ClickUp Dashboards für mehrere Projekte nutzen. ClickUp Dashboards unterstützen auch kartenbasierte Berichte und Aktualisierungssteuerungen, sodass Sie Metriken auf dem neuesten Stand halten und regelmäßig überprüfen können, ohne Berichte von Grund auf neu erstellen zu müssen.

4. Richten Sie Echtzeit-Warnmeldungen für Verzögerungen ein

Sie können Engpässe im Workflow im Nachhinein erkennen und dennoch die Woche verlieren, weil niemand die Verlangsamung bemerkt, bis eine Frist verstreicht. Hier kommt die kontinuierliche Überwachung ins Spiel.

ClickUp Automatisierungen hilft Ihnen dabei, indem es Ihnen ermöglicht, Auslöser für Aktionen zu aktivieren, wenn wichtige Workflow-Ereignisse eintreten, z. B. wenn sich ein Status, ein Fälligkeitsdatum oder ein Kommentar ändert oder wenn ein Startdatum erreicht ist. So erhalten Sie eine Echtzeitüberwachung, ohne dass Manager zu menschlichen Benachrichtigungsmaschinen werden müssen.

Nutzen Sie ClickUp Automatisierungen, um die üblichen „stillen Verzögerungen” abzudecken:

Sie können auch Bedingungen stapeln, sodass Warnmeldungen nur dann ausgelöst werden, wenn sie relevant sind, z. B. durch Anwenden einer Automatisierung auf Aufgaben mit einem bestimmten Mitarbeiter oder anderen Kriterien.

5. Eigentümer zuweisen und wiederholende Aufgaben automatisieren

Die meisten Engpässe im Workflow bestehen fort, weil die Eigentümerschaft unklar ist. Eine Aufgabe durchläuft verschiedene Phasen, aber niemand ist für den nächsten Schritt verantwortlich, sodass sie liegen bleibt, bis jemand darauf aufmerksam wird.

ClickUp Super Agents hilft Ihnen dabei, diesen Prozess zu automatisieren, sodass Sie nicht mehr von einer Abhängigkeit von jemandem betroffen sind, der daran denkt, ihn zu verfolgen. Sie können Agenten so einrichten, dass sie bei Statusänderungen von Aufgaben Eigentümer zuweisen, die richtige Person bei fehlenden Details benachrichtigen und kurze Zusammenfassungen erstellen, damit bei Übergaben keine Informationen verloren gehen.

Sie können auch Routineaufgaben wie Triage und Erinnerungen übernehmen, wodurch die Ressourcennutzung auf die eigentliche Arbeit konzentriert bleibt und wiederkehrende Engpassmuster im Verlauf der Projekte reduziert werden.

Errichten Sie mit ClickUp Brain MAX ein Command-Center zur Beseitigung von Engpässen.

Sobald Sie Eigentümer zugewiesen und wiederholende Aufgaben durch Automatisierung automatisiert haben, besteht das nächste Risiko darin, dass es zwar weiterhin zu Verzögerungen kommt, deren Ursachen jedoch in Kommentaren, Notizen zu Meetings und verstreuten Entscheidungen untergehen. ClickUp Brain MAX hilft Ihnen dabei, diese unübersichtlichen Spuren in klare Signale umzuwandeln, sodass Sie auch bei steigendem Arbeitsaufkommen Engpässe zuverlässig identifizieren können.

• Erfassen Sie schnell den Kontext mit Talk to Text: Protokollieren Sie Hindernisse, Risiken und Notizen zur Übergabe sofort, sobald sie auftreten, mit Talk to Text. So erhält Ihr Team klarere Betriebsdaten für die laufende Nachverfolgung, insbesondere wenn Sie schnell mehrere Projekte gleichzeitig bearbeiten.
• Stellen Sie Fragen, die Muster aufzeigen, nicht nur den Status: Stellen Sie eine Abfrage an das Tool mit Eingabeaufforderungen wie „Welche Genehmigungen verursachen die meisten Projektverzögerungen?“ oder „Wo bleiben Aufgaben am längsten hängen?“ So können Sie anhand der bereits in Ihrer Workspace erfassten Informationen wiederkehrende Engpassmuster erkennen.
• Finden Sie die Ursachen mit Enterprise Search: Verwenden Sie Enterprise Search, um Aufgaben, Dokumente und Kommentare nach Begriffen wie „Warten auf Rechtsabteilung“, „Muss überprüft werden“ oder „Übergabe“ zu durchsuchen, damit Sie Kommunikationslücken lokalisieren und versteckte Engpässe aufdecken können.
• Wählen Sie das richtige Modell für die jeweilige Arbeit: Verwenden Sie verschiedene Modelle für unterschiedliche Arbeiten, z. B. kurze Zusammenfassungen für die tägliche Ausführung, tiefergehende Analysen für die Überprüfung von Engpässen oder strukturiertere Berichte für Führungskräfte.

Best Practices zur Vermeidung künftiger Engpässe

Ein Engpass einmal zu beheben ist hilfreich. Wenn Sie jedoch verhindern, dass er erneut auftritt, werden Sie feststellen, dass mehrere Projekte reibungsloser ablaufen und Ressourcen besser genutzt werden.

Hier sind einige Best Practices, mit denen Sie sich kontinuierlich verbessern können, ohne dass Ihre Woche zu einem einzigen Feuerwehreinsatz wird.

✅️ Verfolgen Sie wöchentlich eine kleine Auswahl wichtiger Leistungskennzahlen: Wählen Sie einige wichtige Kennzahlen aus, die den Flow widerspiegeln, wie z. B. Zykluszeit pro Phase, Vorlaufzeit, Durchsatz und In Bearbeitung befindliche Arbeiten. Wenn Sie Woche für Woche dieselben Leistungskennzahlen überprüfen, können Sie Prozessengpässe frühzeitig erkennen, anstatt auf einen Fehler zu warten, der eine Bereinigung erforderlich macht.

✅️ Integrieren Sie eine kontinuierliche Überwachung in den Workflow: Verlassen Sie sich nicht darauf, dass jemand ein Problem mit der Wartezeit bemerkt. Verwenden Sie Echtzeit-Auslöser wie „zu lange Verweildauer im Status“ oder „Abhängigkeit seit mehr als X Stunden blockiert“, damit Sie Engpässe erkennen, solange sie noch klein sind, und nicht erst, wenn sie zu Verzögerungen in nachgelagerten Prozessen führen.

✅️ Schützen Sie die Einschränkung durch intelligentere Ressourcenzuweisung: Wenn eine Rolle oder Warteschlange die Arbeit immer wieder verlangsamt, behandeln Sie sie wie ein gemeinsames Team-Asset und nicht wie eine Nebensache. Planen Sie die Kapazität um diese Einschränkung herum und machen Sie die Neuzuweisung von Ressourcen bei Nachfragespitzen zur Normalität, damit Sie die gleichen wiederkehrenden Engpassmuster vermeiden.

✅️ Verwenden Sie Verlaufsdaten, um wiederholte Verlangsamungen zu vermeiden: Sehen Sie sich Verlaufsdaten zum Projekt an, um festzustellen, wo es wiederholt zu Verzögerungen kommt, z. B. bei Genehmigungen am Monatsende oder Code-Reviews am Ende eines Sprints. Wenn Sie anhand von Verlaufsdaten wiederkehrende Engpassmuster identifizieren, können Sie diese proaktiv planen, anstatt jedes Mal zu reagieren.

✅️ Reduzieren Sie Reibungsverluste bei der Übergabe durch klarere Eigentümerschaften und sauberere Eingaben: Die meisten Engpässe verschlimmern sich, wenn niemand für den nächsten Schritt verantwortlich ist oder die Aufgabe ohne Kontext beginnt. Legen Sie bei jeder Übergabe Eigentümer fest und halten Sie die Betriebsdaten in der Nähe der Arbeit, damit KI-Systeme und menschliches Fachwissen schneller reagieren können, wenn Entscheidungen wichtig sind.

Identifizieren und beheben Sie Ihre KI-Engpässe mit ClickUp

Die Identifizierung von Engpässen wird einfacher, wenn Sie Verzögerungen nicht mehr als Rätsel betrachten, sondern als Muster. Wenn Sie Workflows abbilden, einige wichtige Metriken verfolgen und eine kontinuierliche Überwachung durchführen, können Sie Engpässe im Workflow frühzeitig erkennen. Auf diese Weise können Sie diese auch beheben, bevor sie zu Projektverzögerungen führen.

Die KI-Engpasserkennung verbessert den Prozess, indem sie Leistungsdaten und Verlaufsdaten nutzt, um wiederkehrende Engpassmuster aufzudecken, die bei einer wöchentlichen Überprüfung möglicherweise übersehen werden.

Mit ClickUp können Sie endlich Erkenntnisse und Maßnahmen an einem Ort miteinander verbinden, sei es durch die Neuzuweisung von Eigentümern oder die Automatisierung von Routineaufgaben, die alle ausbremsen.

Probieren Sie es noch heute aus und sehen Sie selbst, wie KI die Erkennung von Engpässen verbessern und Workflows optimieren kann.