Как менять бизнес-процессы компании в режиме реального времени?

По мере того как мы движемся в будущее, где бизнес управляется цепочкой создания ценности данных, которая поддерживает системы принятия решений, на первый план выходит полезность науки о данных в сочетании с управлением бизнес-процессами – Process Mining (Интеллектуальный анализ процессов).

Одна из проблем управления процессами связана с созданием «текущего состояния» действия – описания того, как оно выполняется сегодня. При реинжиниринге бизнес-процессов организации в первую очередь заинтересованы в улучшенном виде текущего процесса, поэтому зачастую они мало заинтересованы в изучении того, как он протекает в настоящее время. Другой общей проблемой является отсутствие связи между бизнес-процессами и корпоративными информационными системами организации.

Зачем и когда нужен Process Mining?

Интеллектуальный анализ процессов помогает предприятиям снизить затраты, увеличить прибыль и, что важно, повысить уровень удовлетворенности клиентов и сотрудников.

1. Обеспечить прозрачность. Инструменты и платформы интеллектуального анализа бизнес-процессов дают возможность поглощать тонны элементов данных и предоставлять их в удобном формате и с различной степенью детализации, позволяя владельцам бизнеса видеть весь ход и выявлять неэффективные элементы цепочки, а также определять места, подлежащие улучшению.

2. Оптимизировать процесс. Анализ первопричин на основе машинного обучения позволяет идентифицировать ненужные звенья, исключить блоки цепочки, вызывающих замедление, тем самым повышая общую эффективность процесса.
3. Создать экосистему. Доступ всех заинтересованных сторон процесса к данным и возможность выявлять и решать проблемы на начальных этапах позволит сократить трудозатраты и в конечном счете – повысить удовлетворенность сотрудников и клиентов.
4. Снизить затраты. Выявление скрытых слабых мест и определение участков цепочки процесса для автоматизации позволяют сократить нецелесообразные затраты и увеличить прибыль.

Четыре этапа эффективного майнинга на пути достижения бизнес-целей

1. Извлечение данных и управление. Чтобы получить полное представление о процессе, необходимо прежде всего извлечь максимально полный дата-сет. Самая важная часть — набор качественных данных с правильным определением типологии для бесшовной интеграции информации.
2. Подготовка данных. После того как необходимые данные определены, извлечены и стандартизированы, необходимо подготовить их для использования специалистами по обработке данных и лицами, принимающими решения, чтобы иметь возможность анализировать данные с помощью определенных ключевых показателей эффективности и переменных.
3. Визуальный анализ. На этом этапе элементы данных используются для визуальной интерпретации потоков процесса, определения базовых элементов, выявления узких мест, совпадений или повторяющихся шагов, которые замедляют процессы. Это важно для понимания процессов в состоянии «как есть» и в сравнении с эталонными показателями.
4. Оптимизация процессов. После того как подробное представление о внутренних и внешних зависимостях вместе с узкими местами сформировано, этот объем информации обеспечивает основу для определения мер оптимизации и расстановки приоритетов для улучшения бизнес-процессов.

Наличие одних только данных не является решением проблемы, но наличие надлежащих инструментов и платформ для извлечения и представления данных в правильном формате очень важно, чтобы выявить ценность информации.

Практика применения интеллектуального анализа процесса и экономический эффект

Process Mining эффективно используется для анализа текущего состояния производительности бизнес-процессов, выявления областей, требующих улучшения, и оценки результатов изменений. Это делает его эффективным партнером для таких инструментов, как автоматизация роботизированных процессов (RPA), поскольку он может сначала определить лучшие места для внедрения «ботов», а затем предоставить средства для расчета положительного воздействия внедрения RPA.

Например, британская телекоммуникационная группа Vodafone обнаружила низкие показатели автоматизированных транзакций и сосредоточилась на этой области, прибегнув к инструментам Process Mining. Использование RPA для улучшения процесса обработки заказов позволило компании снизить затраты на единичные технологические заказы с 3,22 до 2,85 долларов США.

Программное обеспечение для интеллектуального анализа процессов может помочь организациям легко собирать информацию из корпоративных систем и предоставлять подробную, управляемую данными, картину того, как выполняются ключевые процессы. Журналы событий создаются по мере выполнения работы: заказ получен, товар доставлен, произведена оплата, и позволяют запечатлеть «след» того, как проистекает процесс, включая данные об исполнителях, временных затратах, отклонениях от средних показателей. Аналитика этих процессов создает ключевые показатели эффективности, что позволяет компании сосредоточиться на приоритетных шагах для улучшения. Алгоритмы искусственного интеллекта могут обнаружить основные причины отклонений, например, указать на то, что каждый раз, когда новому клиенту требуется проверка кредитоспособности, процесс значительно замедляется.

Наглядным примером оптимизации процесса обработки заявок на получение кредитов с помощью Process Mining является опыт ВТБ. Банк интегрировал инструмент анализа процессов для оптимизации, в результате чего сократил время обработки на 30%, увеличил процент своевременно обслуживаемых счетов с 68% до 98%, повысив уровень удовлетворенности клиентов, а также дополнительно выявил потребность в обучении сотрудников.

Uber обеспечивает безупречное обслуживание клиентов в глобальном масштабе с помощью программного обеспечения Celonis, добиваясь повышения эффективности на 20 миллионов долларов за счет сокращения времени обработки обращений.

Deutsche Telekom сэкономила более 60 миллионов евро за счет оптимизации хода Procure-to-Pay – процесса покупки, объединяющего отделы закупок с отделом кредиторской задолженности, чтобы максимизировать экономию за счет устранения дублей платежей и сокращения потерь от дисконта.

Сервисная компания Schlumberger использовала Process Mining для миграции системы во время перехода на ERP, чтобы ускорить развертывание и повысить стабильность работы, сэкономив 40 миллионов долларов на затратах на миграцию SAP.

Process Mining – база для цифровой трансформации

Применение решений анализа данных в сочетании с управлением бизнес-процессами служит созданию базы для эффективной цифровой трансформации предприятий, обеспечивая прочную основу данных с гибким, эффективным жизненным циклом для управления оцифровкой процессов. Охватывая такие элементы трансформации как автоматизация процессов, управление рисками и улучшение операционных процессов, инструменты интеллектуального майнинга помогают компаниям стать более устойчивыми, масштабируемыми и готовыми к будущему.

Интеллектуальный анализ процессов представляет собой визуальную картину производительности процесса, основанную на данных. Это делает решение понятным не только для пользователей дата-сетов, но и в первую очередь для руководителей высшего звена предприятий, которые могут легко увидеть, где закопаны проблемы и скрыты возможности.

Хотите узнать больше о применении инновационных технологий в управлении предприятиями и корпорациями? Запросите доступ к видео мероприятию.