Исторически сложилось, что вопрос повышения эффективности бизнеса и государственных моделей лежит в необходимости роста производительности труда. Анализируя эту метрику, специалисты консалтинговой службы McKinsey сделали следующие выводы:
- в разрезе США средний показатель производительности труда с 2005 года был равен +1,5% ежегодно, хотя общемировой долгосрочный тренд – плюс 2,2%;
- повсеместное применение технологий анализа процессов способно выявить скрытые возможности развития, выраженные в увеличении ВВП на 10 триллионов долларов к 2030 году (+15 000 долларов на душу населения).
Важное уточнение: скачки производительности – не редкость. Пример: в период 1995-2000 показатель равнялся 1,6%, а в течение следующей пятилетки он вырос до 3%. Теперь необходимо подумать о том, насколько катастрофическим является разрыв между локальным и глобальным бизнесом, носящий кратный характер (5,4 раз). Такая конфигурация наталкивает на мысль, что именно в выравнивании разницы и находится окно возможностей.
По мнению McKinsey, новое поколение ПО даёт компаниям вариативность решения проблемы низкой производительности. К примеру, Process Mining позволяет изменить методы для всех сотрудников, что способствует росту эффективности.
Каждый консультант знает, что внедрение софта «в вакууме» не приведёт к мгновенным улучшениям, потому переход от теоретической трансформации бизнеса к реальной требует управления изменениями на всех этапах реализации проекта. Процесс подразумевает множество согласований и движение всех задействованных подразделений в одном направлении.
Практический пример
Один из ведущих производителей автомобилей из США поставил цель по снижению стоимости единицы продукции. На входе в проект возникли сложности: объёмные и разноплановые данные о процессах из различных информационных систем, а также широкий ассортимент предлагаемых транспортных средств.
Учитывая препятствия, аналитическая команда оцифровала производственные циклы 100 000 автомобилей с помощью Process Mining. Ключевой вывод: объём переделок измерялся тысячами часов. Далее были определены фундаментальные проблемы и этапы цикла, на которых они возникают. Удивительно, но многое упиралось в расположение цехов. Автомобиль, находящийся в сборке, перемещался из одного помещения во второе, получал надстройку в виде нужных деталей, а затем отправлялся на доработку в третье пространство, что значительно усложнило процесс, увеличив длительность его выполнения на 40%. Дополнительная неполадка возникала и при исследовании готовых транспортных средств. В ходе технической проверки обнаруживались брак и повреждения, потому готовая машина отправлялась на ремонт.
Важно: зрелость производственной культуры не вызывала больших вопросов, а руководство компании имело опыт. Тем не менее результаты исследования стали открытием, и топ-менеджмент приступил к устранению выявленных проблем, сделав это следующим образом:
- перестроили производственную цепочку, чтобы сократить количество перемещений между цехами;
- внедрили систему проверки, направленную на своевременное обнаружение ошибок и брака.
В результате использования Process Mining был обнаружен потенциал оптимизации производства на 20%, а также выявлена возможная экономия стоимости одного продукта на 15%. Учитывая текущий статус компании (высокотехнологичный лидер отрасли со зрелой процессной культурой), результат можно считать отличным.