Четко сформулированное техническое задание – первый шаг к внедрению программного обеспечения для анализа процессов в компании. Бизнес-кейс – это четко сформулированный пример, как надо презентовать необходимость подобного проекта как с финансовой точки зрения, так и с точки зрения человеческих ресурсов.

При внедрении новой технологии в сложную сеть журналов событий, ИТ-систем и рабочих процессов необходимо обеспечить взаимное понимание конечных целей, вариантов использования и рентабельности инвестиций.

Составляющие сильного кейса

Экономическое обоснование должно быть подробным, чтобы предотвратить риски, укрепить доверие к проекту и предоставить финансовый прогноз, который позволит оценить стоимость реализации по сравнению с потенциальной экономией затрат или ростом доходов. В то же время бизнес-кейс должен включать убедительное «резюме», в котором четко указывается, почему проект достоин продолжения и, собственно, самого внедрения в компанию.

Если не получается просто и четко сформулировать, как и почему технология process mining будет полезна для оптимизации процессов или нивелирования операционных недостатков – это провал. Подробные аспекты бизнес-кейса следует рассматривать как навигационный инструмент на протяжении всего проекта, но прямой ответ на вопрос «Зачем нужна процессная аналитика?» должен быть сразу.

Представление вариантов использования

Прежде, чем приступать к формированию какого-либо шаблона, нужно внимательно рассмотреть все варианты использования процессной аналитики в компании. Самые частые варианты – обнаружение процессов, проверка соответствия, оптимизация ресурсов и времени цикла.

Важность определения варианта использования заключается не в том, чтобы остановиться на одном, а в том, чтобы заранее понять область применения. Например, обнаружение процессов (Process Discovery) может быть основным вариантом использования. При таком раскладе проверка соответствия или оптимизация процесса могут стать второстепенными вариантами. К этому нужно быть готовым.

• Обнаружение процесса (Process Discovery)
  Этот вариант использования полезен, когда процессы неизвестны или отличаются от исходной архитектуры. Process Discovery возвращает контроль в руки пользователей и позволяет ЛПР перепроектировать неэффективные или устаревшие процессы. Обнаружение процессов также помогает определить вероятность маршрутизации, распределение путей и точки принятия решений. Чтобы понять первопричину результатов процесса, надо изучить исторические данные, влияющие на принятие решений.
  
• Проверка соответствия (Conformance checking)

Правила и регламенты оказывают различное влияние в зависимости от того, в какой отрасли работает организация – от GDPR до законов о безопасности пищевых продуктов, установленных FDA или EMA. И процессы должны соответствовать этим правилам.

Проверка соответствия – это один из основных вариантов использования интеллектуального анализа процессов, который сравнивает выполнение процесса с идеальной моделью. В какой степени процессы соответствуют саморегулирующимся правилам и юридически обязывающим нормам? Существуют ли отклонения в процессе, и как они возникают?

Ведь часто несоблюдение правил и регламентов может привести к потере клиентов, серьезным штрафам или вовсе закрытию бизнеса.

• Оптимизация ресурсов (Resource optimization)

Оптимизация ресурсов посредством интеллектуального анализа процессов помогает ЛПР понять реальное распределение ресурсов по задачам. Выявление того, как ресурсы используются в процессе, дает возможность лучше понять качество выходных данных и время цикла. Этот вариант использования может выявить наиболее эффективных сотрудников, высокоэффективные процессы и способы, которыми ресурсы поглощаются с небольшими результатами.

• Оптимизация времени цикла (Cycle time optimization)

Оптимизация времени цикла отличается от ресурсов тем, что основное внимание здесь уделяется сокращению времени. Оптимизация ресурсов больше направлена ​​на переподготовку персонала или внедрение более эффективных методов работы, в то время как Cycle time optimization  – ​​​​на сокращение простоев без ущерба для качества продукта/услуги.

Шаблон кейса

Любой шаблон следует формировать от общего к частному – от общих задач к конкретным деталям, касающимся предыстории проекта, целей, варианта использования, ограничений, объема и финансовых последствий. Что должен содержать сильный кейс?

• Основной блок
  • Краткий ответ на вопрос «Зачем именно компании нужна процессная аналитика?».
  • Резюме для обоснования интеллектуального анализа процессов.

• Бэкграунд
  • Почему сейчас решили внедрить технологию? Что случилось, что возникла такая потребность?
  • Был ли значительный разрыв процесса?
  • Работают ли конкуренты с процессной аналитикой? Вы хотите внедрить ради «тренда» или получения реальной выгоды?

• Желаемые результаты
  • Какова конечная цель внедрения process mining?
  • Улучшить качество обслуживания клиентов?
  • Избежать штрафов?
  • Привлечь новых поставщиков или партнеров?
  • Снизить эксплуатационные расходы?
  • Воспользоваться новыми возможностями?

• Вариант использования
  • Для каких целей будет использоваться процессная аналитика?
  • Обнаружение процесса?
  • Проверка соответствия?
  • Оптимизация ресурсов?
  • Оптимизация времени цикла?

• Оценка технологии
  • Чем инструменты process mining отличаются от других решений?
  • Возможна ли ручная/нетехническая оптимизация процесса?

• Команда и её участники
  • Кто участвует?
  • Кто будет связан с проектом?
  • Какие конкретные элементы бизнеса или отделы будут затронуты?
  • Как изменится повседневная деятельность?
  • Кто будет решать, как будут распределяться внутренние ресурсы на этот проект?

• Хронология
  • Наметить реализацию проекта (все этапы должны быть привязаны ко времени!).
  • Кто что делает, когда и как?

• Риски
  • Что произойдет, если случится провал?
  • Что произойдет, если ничего не делать?
  • Что произойдет, если регламенты изменятся?

• Финансовая оценка
  • Как  предлагаемое программное обеспечение поможет сэкономить деньги?
  • Как можно просчитать экономическую выгоду от RPA, выявленную с помощью интеллектуального анализа процессов?
  • Какова стоимость внедрения process mining?
    • Это единоразово или есть постоянные расходы?
    • Какова стратегия покупки?
    • Мы владеем технологией или сдаем ее в аренду?
  • Какова стоимость человеческих ресурсов?
  • Можем ли мы внедрить эту технологию своими силами или нам нужны консультанты?
  • Какова цена отказа от покупки?

По материалам Minit