Digitale Spuren

INSPIRATION: Big Data-Analysen helfen uns, Geschäftsprozesse zu optimieren, weil vor allem dort, wo viele Daten vorliegen, die Algorithmen mehr erkennen. Und vor allem viel schneller sind als der Mensch. Hier kommt ein weiteres Beispiel für die Macht der vielen Daten. Wobei der Satz nicht ganz so ernst gemeint ist.

Ich lese in der Tat nach wie vor gerne Beiträge über Big Data, weil ich auf ein Beispiel hoffe, bei dem dieses mächtige Werkzeug wirklich großartigen Nutzen stiftet. Hier also ein neuer Versuch (Geschäftsprozesse mithilfe von Big Data optimieren). Wenn Sie jetzt bestimmte Geschäftsprozesse vor Augen haben, wird Sie der weitere Verlauf wundern. Gemeint ist der Prozess, Patienten in einem Krankenhaus rechtzeitig im Operationssaal abzuliefern, damit zwischen den Operationen nicht zu viel Zeit verloren geht – hier genannt: „Teilprozess Patientenbereitstellung für den OP.“

Wo bleibt die/der Teilprozess:in

Kann man sich gut vorstellen, oder? Der Chirurg hat seine OP beendet, der Saal wird für die nächste Operation vorbereitet, alles steht Gewehr bei Fuß, nur der Patient fehlt. Weil der hausinterne Transportdienst diesen Prozess nicht im Griff hat. Wie hätte man das Problem früher gelöst? Na ja, vielleicht mal nachgefragt: „Der Patient sollte um 15.00 Uhr spätestens hier eintreffen, kam aber erst um 15:10 Uhr. Woran hat es gelegen?“ Vermutlich könnte der Transportdienst dann solche Antworten bieten wie: „Ich hab zu lange am Aufzug gewartet …“ Oder: „Ich hatte gleich vier Transporte zu bewältigen und war der einzige diensthabende Transporteur …“ Auch möglich: „Ich war rechtzeitig auf der Station, aber der Patient war noch nicht vorbereitet …“ Was auch immer – mehrere solcher Nachfragen hätten vielleicht ein Muster ergeben.

Dank Big Data ist das heute viel einfacher. Erst wird definiert, wie der Prozess optimal abläuft: Wenn der Chirurg weiß, wann er mit dem Nähen beginnt, weist er sein Team darauf hin, ein Mitglied fordert elektronisch den nächsten Patienten an. Der Transportdienst quittiert den Auftrag elektronisch auf seinem Smartphone, begibt sich zur Station, bestätigt per Smartphone, wenn er dort angekommen ist. Ebenso gibt er ein, wenn er sich mit dem Patienten auf den Weg macht, und es wird quittiert, wenn er an der OP-Schleuse ankommt.

Viele Datenspuren ergeben …?

Auf diese Weise hinterlässt der Transporteur viele digitale Spuren, die Menge der Daten wird ausgewertet und visualisiert. Und nun raten Sie mal, was man dann feststellen kann? Vor allem an Vormittagen und am Dienstag und Donnerstag kamen Patienten häufiger als zu anderen Zeiten zu spät an der Schleuse an. Was wiederum mit einer höheren Arbeitsbelastung des Transportdienstes zu diesen Zeiten zusammen hing. Warum im Laufe eines Jahres die Pünktlichkeit nachließ, konnte die Analyse nicht klären.

Die empfohlenen Maßnahmen: Umstellung der Dienstpläne und eine Personalaufstockung beim Transportdienst. Ob das in diesem Fall tatsächlich umgesetzt wurde, geht aus dem Beitrag nicht hervor. Aber sehr überraschend: Allein die Tatsache, dass man mit den Betroffenen über die Ergebnisse gesprochen und auf die Wichtigkeit des pünktlichen Abrufes hingewiesen hat, hat einen positiven Einfluss auf die Pünktlichkeit. Fazit: Oft reicht es schon aus, mit den Mitarbeitern die Auswertung gemeinsam zu besprechen.

Ist das tatsächlich der große Nutzen von Big Data? Ich warte weiter auf überzeugende Beispiele. Und denke, dass auch ohne Big Data ein Gespräch über die Bedeutung eines reibungslosen Ablaufes stattfinden kann, dass es aber deutlich schicker ist, wenn man dabei schöne Grafiken vorweisen kann …