+ Möglicher Nutzen im Beispiel
Testfälle nicht mehr manuell erstellen + 253.000 €
Fallschmiede übernimmt die Vorbereitung der Testfälle. Für die dadurch entfallende manuelle Erstellung setzen wir im Beispiel 1,5 Personentage je Prozessbearbeitung und 450 € je Personentag an. Die fachliche Prüfung bleibt beim Team und ist auf der Kostenseite berücksichtigt.
374,9 Prozessbearbeitungen × 1,5 Tage × 450 € = 253.057,50 €.
Weniger Nacharbeit durch bessere Qualität + 100.000–206.000 €
Bessere Prozessmodelle und klar strukturierte Testfälle können die Nacharbeit im Projekt reduzieren. Drei Beiträge fließen in diese Spanne ein: frühere Korrektur der Modelle, weniger Nacharbeit an den Testfällen und weniger Suchaufwand in den Apps. Den eingesparten Aufwand bewerten wir mit 450 € je Personentag. Im zweiten Jahr rechnen wir mit 15 % neuen oder geänderten Prozessen.
1. Prozessmodelle früher verbessern
Im Beispiel benötigen 31,7 % der Prozessmodelle eine Überarbeitung. Werden die Lücken vor dem Test erkannt und behoben, nehmen wir eine Nettoersparnis von 1,5 Personentagen je betroffenem Prozess an. Daraus ergeben sich 326 Prozesse × 31,7 % × 1,5 Personentage × 450 € = 69.755,85 € Potenzial im ersten Jahr. Die Spanne berücksichtigt 50–100 % dieses Potenzials. Einschließlich der 15 % neuen oder geänderten Prozesse im zweiten Jahr ergibt das 40.110–80.219 € über die Laufzeit.
2. Weniger Testfälle nacharbeiten
Einheitliche Testfälle sollen Rückfragen und Korrekturen reduzieren. Im Beispiel müssen 20–40 % der manuell erstellten Testfälle nachgearbeitet werden, mit Fallschmiede 5 %. Pro nachzuarbeitendem Testfall rechnen wir mit zwei Stunden, also 0,25 Personentagen.
950 Testfälle × (20–40 % − 5 %) × 0,25 Tage × 450 € × 1,15 = 18.436–43.017 €.
3. Weniger Such- und Bedienaufwand
Die passende Fiori-App direkt im Testfall zu finden, spart Such- und Bedienaufwand. Für die 950 Testfälle nehmen wir je eine halbe Stunde Recherche, zwei Ausführungen pro Testzyklus und drei Testzyklen über zwei Jahre an. Hinzu kommen fünf Minuten Navigation je Ausführung und eine angenommene Quote von 8 % Fehlausführungen. Die Spanne berücksichtigt 50–100 % des errechneten Potenzials.
Die Modellrechnung ergibt dafür 26.452–52.903 € im ersten Jahr und 15.096–30.192 € im zweiten Jahr, zusammen 41.548–83.095 €. In Jahr zwei fällt Recherche nur für 15 % neue oder geänderte Testfälle an; die Ausführungseffekte gelten auch für die bestehenden Tests.
Qualitätsnutzen gesamt
Modellqualität: 40.110–80.219 €
Testfallqualität: 18.436–43.017 €
Fiori-App-Wissen: 41.548–83.095 €
Summe aus ungerundeten Werten: 100.093–206.332 €.
Die Spanne zeigt, wie sich unterschiedliche Annahmen zur Qualitätsverbesserung im Beispiel auswirken. Der Beitrag des Fiori-App-Wissens setzt dessen Nutzung in der Testvorbereitung voraus.
Zeitgewinn im Projekt + 367.000 €
Wenn Tests früher vorbereitet sind, kann das Projekt schneller vorankommen. Das Modell vergleicht zwei Alternativen: den späteren Teststart hinnehmen oder die manuelle Erstellung durch zusätzliche Berater beschleunigen. Bewertet wird nur der kleinere Betrag.
Alternative 1: Verzugskosten
Im Beispiel betreut ein für den Teststart entscheidender Key User 25 Prozesse. Neben dem Tagesgeschäft steht ihm ein Arbeitstag pro Woche für das Projekt zur Verfügung – das entspricht 20 % seiner Arbeitszeit.
Manuell: 25 × 1,5 Tage ÷ 1 Tag pro Woche = 37,5 Wochen.
Mit Tool: 25 × 0,2 Tage Prüfung ÷ 1 Tag pro Woche = 5 Wochen.
Differenz: 32,5 Wochen ÷ 4,33 Wochen pro Monat × 300.000 € Projektkosten pro Monat = rund 2,25 Mio. € mögliche Verzugskosten.
Alternative 2: Erstellung durch Berater
326 Prozesse × 1,5 Personentage = 489 Personentage manuelle Erstellung.
Berater: 489 × 1.200 € = 586.800 €.
Interne Erstellung: 489 × 450 € = 220.050 €.
Zusätzliche Beraterkosten: 586.800 € − 220.050 € = 366.750 €.
Das ist der kleinere der beiden Beträge und damit der angesetzte Zeitnutzen: gerundet 367.000 €, einmalig im ersten Jahr.
Damit derselbe Aufwand nicht doppelt zählt, wird hier nur der Aufpreis gegenüber der internen Erstellung angesetzt. Das Beispiel setzt voraus, dass die begrenzte Key-User-Kapazität den Teststart verzögert und zusätzliche Berater diesen Engpass auflösen könnten.