Мультипроцессная аналитика в модной индустрии

Process Mining – незаменимый инструмент для компаний, стремящихся повысить свою эффективность. Однако классический PM имеет ряд ограничений, преодолеть которые способна мультипроцессная аналитика. МПА расширяет традиционные методы исследования процессов и позволяет изучать их не в вакууме, а с учётом взаимного влияния друг на друга. Объектно-ориентированный подход становится актуальным в контексте сложных БП и активно применяется в нестандартных сферах, к числу которых относится fashion-индустрия.

К примеру, на производстве в качестве объекта могут рассматриваться процессы сбора сырья, обработки заказов, эксплуатации станков и выпуска конечного продукта. Классический Process Mining анализирует их по отдельности, а МПА исследует комплексно, предоставляя более точные, быстрые и объективные результаты.

Глобальные fashion-бренды постоянно сталкиваются с проблемой сложноорганизованного производства. К примеру, одна часть фабрик может быть расположена в Юго-Восточной Азии, другая – в Западной Европе и так далее. Подобная конфигурация – высокорискованная, так как вероятность задержки поставок, проблем с контролем качества и коммуникациями ответственных команд значительно выше, чем в локализованных производствах. 

В таком случае одной из главных задач становится построение сквозных процессов и их последующий анализ, обеспечить который способны только инструменты МПА. В результате применения технологии будут значительно сокращены затраты на построение искусственных моделей БП и предварительную обработку данных, а компания получит максимально реалистичную картину текущего состояния дел. Среди возможных эффектов – кратное сокращение трудозатрат, оптимизация производственных линий и общий рост эффективности.  

Ещё одна типичная проблема индустрии моды – нестабильность поставок продукции в точки розничной реализации. Мультипроцессная аналитика позволяет составить полную, подробную и точную логистическую карту, внутри которой отражено влияние всех объектов процесса – поставщиков, складов, транспортных перевозчиков и так далее. Анализ взаимодействия этих элементов определяет, сколько и каких контрагентов следует отнести к ненадёжным и провоцирующим задержки. Полученная информация – источник трансформации партнёрского пула в сторону повышения эффективности взаимодействия. К тому же МПА развивает функционал классического Process Mining с точки зрения мониторинга в режиме реального времени, и реагировать на отклонения от регламента здесь и сейчас становится проще. 

Говоря о дополнительных выгодах, стоит выделить нижеследующие преимущества технологии:

  • улучшение клиентского сервиса: технология анализирует взаимодействие с клиентами и их предпочтения, обеспечивая индивидуальное обслуживание и повышая общее впечатление от товара в частности и от бренда в целом;
  • ESG-повестка: модная индустрия сталкивается с растущим давлением по обеспечению безотходного производства и сокращению углеродного следа. Использование МПА обеспечивает устойчивое сокращение отходов и становится источником информации для улучшения переработки продукции;
  • стратегическое понимание бизнеса: мультипроцессная аналитика – источник ценных данных для принятия быстрых и точных управленческих решений, ориентированных на долгосрочный рост компании. Детализированное понимание процессов и их обоюдного влияния позволяет зафиксировать в фокусе внимания ТОП-менеджмента возможности для повышения эффективности, которые могли остаться незамеченными при использовании классического Process Mining. 

По материалам LinkedIn

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