Актуальные средства и методы анализа процессов в 2023 году 

 
Одни из наиболее важных задач для любой компании – регулярная оценка собственных процессов (БП) и понимание того, как их можно улучшить. Анализ БП (BPA, Business Process Analysis) позволяет получить информацию об их текущем состоянии, выявить неэффективности и «узкие места». 

Однако, согласно результатам исследований в области BPM (Business Process Management), в среднем лишь 15% процессов компаний должным образом анализируются и контролируются. Одна из причин таких низких показателей – отсутствие соответствующего опыта и инструментов. 

Далее рассказываем об актуальных инструментах и методах анализа процессов в 2023 году. 

Средства для изучения процессов  

Инструменты для анализа процессов включают в себя различные технологии. Как правило, они могут быть использованы для сбора, изучения и моделирования данных о БП: 

  • Process mining (PM) – технология, позволяющая определять, контролировать и оптимизировать процессы на основе данных из журналов событий, записывающих выполнение БП в корпоративных системах. Процессная аналитика помогает выявлять проблемы в процессах и находить пути их решения, тем самым повышая эффективность бизнеса. 
  • Task mining (TM) – технология, помогающая отслеживать, фиксировать и анализировать действия сотрудников, выполняемые за рабочим компьютером. Обычно данная технология применяется в связке с процессной аналитикой, благодаря чему можно получить наиболее полное представление о процессах, включая все этапы, которые происходят вне основных систем. 
  • Digital Twin of Organization (DTO) – цифровой двойник организации, виртуальная модель процессов, которая позволяет анализировать и контролировать, а также прогнозировать деятельность компании. 
  • Process mapping (картирование процессов) – формирование единого представления о всех участниках процесса, их взаимодействии, эффективности совместной работы, каждой выполненной ими операции, а также об основных этапах БП.  

Методы анализа процессов 

Существуют различные методы, которые применяются для анализа данных о процессе. К наиболее эффективным относятся:  

1. Анализ пробелов – позволяет аналитикам увидеть разницу между целевыми показателями процесса и достигнутыми, выявить дублирование операций, действий и пропущенные этапы БП. 

2. Анализ добавленной стоимости – помогает оценить, насколько каждый этап процесса соответствует потребностям бизнеса или клиента, и повысить уровень соответствия за счет: 

  • выявления этапов с реальной добавленной стоимостью (RVA); 
  • фиксации действий, не добавляющих ценности (NVA); 
  • внесения необходимых изменений. 

3. Анализ первопричин – позволяет выяснить основные причины обнаруженных проблем путем прогнозирования вероятности потенциальных ошибок. 

4. Предиктивный анализ (имитационный анализ) – это метод прогнозирования влияния изменений на эффективность процесса. Способствует разработке и определению приоритетности стратегий оптимизации БП. 

5. Анализ последствий отказов (FMEA) – метод систематического анализа системы для идентификации видов потенциальных отказов, их причин, последствий, а также влияния отказов на работу всей системы (или ее компонентов и процессов). 

6. Анализ наблюдений – указывает на пропущенные (недостающие) этапы и действия в бизнес-процессах. При проведении наблюдательного анализа обычно требуется сбор данных на основе интервью сотрудников, составление карт процессов. Это необходимо для пассивного наблюдения за БП.  

По материалам AI Multiple

0 0 Голоса
Рейтинг статьи
0 Комментарий
Межтекстовые Отзывы
Посмотреть все комментарии