В текущей рыночной конъюнктуре бизнес стремится использовать максимум возможностей для повышения своей конкурентоспособности. Часть компаний переводит задачи на аутсорсинг, другие – оптимизируют управленческие модели, ликвидируют устаревшее ПО и внедряют RPA.

Важно понимать: трансформация не проходит мгновенно – это продолжительный и трудоёмкий процесс, где каждая ошибка может привести к финансовым и временным потерям. В связи с этим напрашивается вывод: управление изменениями невозможно без понимания фактического состояния компании и особенностей её реального функционирования. 

Александр Бочкин, создатель Proceset, рассказывает, что наиболее удобным решением по обеспечению объективного анализа процессов и операций может стать внедрение связки технологий Task Mining (TM) и Process Mining (PM). 

Связка PM + TM: сходства и различия технологий

Аналитика процессов и аналитика операций имеют много общего, но результаты их функционирования и источники данных отличаются. Process Mining восстанавливает фактический ход процесса, учитывая все этапы его протекания. Task Mining обогащает общую картину бизнес-действиями пользователей, что детализирует процесс и делает его максимально прозрачным и понятным. Подобная технологическая конструкция даёт возможность корректно оценить текущую работу компании и в дальнейшем провести качественный анализ и оптимизацию на нескольких уровнях. 

Акцент на мелочах

Контролировать абсолютно все рабочие моменты невозможно, а концентрация на мелочах в какой-то момент обязательно приведёт к убыткам из-за большого количества возникающих и повторяющихся ошибок. Например:

• пропущенные и (или) упущенные шаги;
• необязательные или лишние согласования;
• ошибочная последовательность исполнения операции;
• постоянный пинг-понг задачами между сотрудниками.

Например: регламентированный тайминг некоего банковского процесса – час. Представим, что сотрудник не кликнул вовремя на нужную кнопку. Казалось бы,  мелочи. Но они накапливаются и образуют временной лаг, увеличивая длительность операции в 1,5-2 раза. 

Выявить такие мелочи собственными усилиями трудно, ведь операций в процессе может быть очень много, а общая картина будет хаотична. Здесь возможности связки Process Mining и Task Mining раскроются в полном объёме. Она «вскроет» все «узкие места» и различные отклонения, ведущие к бессмысленным тратам времени и увеличению убытков. 

Прозрачность процессов как инструмент получения выгоды

Крупная компания – это проблемы с прозрачностью процессов из-за гигантского  количества сотрудников, множества используемых программных инструментов и бизнес-процессов с неясным алгоритмом исполнения. Самостоятельно проверить правильность выполнения той или иной операции невозможно, а внедрение даже малейших изменений затруднительно. Повышение понятности процессов позволяет бизнесу: 

• определить фактическое выполнение процессов и операций – как они выполняются на самом деле и сколько времени занимают;
• увеличить уровень согласованности действий с клиентами, партнёрами и собственным штатом;
• оптимизировать БП и увеличить их эффективность. 

Минимум 20% операций – точки роста компании, которые могут быть усовершенствованы (аутсорс, роботизация, ликвидация), а полученные от этого выгоды измеряются миллионами. 

Потенциал внедрения RPA 

Интеграция роботов в процессы и операции приносит бизнесу: 

• экономический эффект;
• рост скорости работы и её прозрачности;
• развитие навыков у команды;
• возможность автоматизировать рутинные задачи, направив силы сотрудников на  более важные стратегические вопросы.

Александр Бочкин приводит пример: один из кейсов компании касался учёта авансовых отчётов. В ходе исследования выявили интересный факт – применение RPA к одной операции позволило бы сэкономить 5 миллионов рублей, а масштабирование эффекта на всю компанию увеличило бы объём выгоды до 75 миллионов. 

Однако не стоит забывать о некорректных внедрениях, которые приводят к увеличению расходов, так как: 

• команде, реализующей проект, не хватает специальных навыков;
• инструменты RPA выбраны ошибочно;
• отсутствует чёткий образ будущих результатов;
• выбранные процессы или операции некорректны.

О последнем пункте – подробнее: один банк разработал собственный софт для сканирования документов. Последующий анализ показал, что проект не оправдал вложенных средств и сил, так как «аналоговый» способ быстрее и эффективнее. Если бы банк оценил потенциал роботизации перед внедрением, то исключил бы понесённые убытки. Использование связки PM + TM даёт реальное понимание процессов и операций, а также оценку рисков от потенциальных внедрений. 

Обновление действующего ПО

Снова банковский кейс: были внедрены инструменты электронной подписи документов. Впоследствии процесс был изучен, а итоговый вывод получился интересным – несовершенство применяемого ПО снизило эффективность на 24%. 

Связка TM + PM даёт возможность построения дашбордов на основе реальных данных, не подверженных влиянию человеческого фактора. Их нельзя подделать или повернуть в свою пользу. В конечном счёте, все «неидеальные» моменты будут подсвечены и впоследствие устранены, что качественно повысит эффективность бизнеса и даст толчок развитию корпоративных технологий. 

Влияние человеческого фактора

Люди – не роботы, потому ошибки – абсолютная норма, но ровно до момента, когда цена единичной оплошности будет измеряться миллионами. Пример: логистическая компания несла убытки, но поиск причин не давал результатов. Внедрение Process Mining выявило факт начала морских поставок до заключения договора и определения конечной стоимости груза. Подход не позволял учитывать дополнительные издержки. 

Самостоятельное обнаружение практически невозможно, потому решить проблему можно, используя связку Task Mining и Process Mining, которая будет считывать, фиксировать и визуализировать все малейшие детали и отклонения.

Вместо итогов

Стремление бизнеса к прогрессу – похвальная история, но важно понимать, что адекватное внедрение возможно только при полном понимании текущей ситуации и объективных фактов о работе компании. Старт трансформации может начаться с внедрения Process Mining и Task Mining – как в связке, так и обособленно друг от друга. 

По материалам ITWeek