Alors que nous développons un lieu de travail de plus en plus numérique, il est essentiel de comprendre et d'utiliser les outils à notre disposition pour maximiser l'efficacité et la productivité.
L'une de ces technologies est l'Automated Process Discovery (APD), un vaste ensemble d'outils et de méthodes qui peuvent révolutionner le mode de fonctionnement des entreprises. Voyons ce qu'ils sont, comment ils fonctionnent et quels sont les meilleurs conseils pour commencer.
Qu'est-ce que l'automatisation process discovery?
Automated process discovery (APD) est un vaste domaine au sein de le Gestion des Processus Métier (BPM) qui couvre tous les outils ou méthodes d'automatisation qui vous aident à découvrir l'état "en l'état" des processus d'entreprise afin de les améliorer.
La méthode automatisée process discovery permet d'améliorer bon nombre des limites de la méthode manuelle process discovery. Dans le passé, l'activité process discovery était menée soit par l'observation directe du travail, soit par le biais d'ateliers process discovery ou d'entretiens avec les principales parties prenantes. Dans tous les cas, il s'agissait d'un exercice fastidieux qui nécessitait des efforts considérables et aboutissait souvent à des conclusions subjectives ou erronées.
Aujourd'hui, il existe plus de 20 outils automatisés process discovery différents sur le marché. Parmi les outils APD les plus courants, citons les logicielsprocess mining , les outilstask mining et les outils d' analyse de processus auto-construits utilisant des plates-formes de veille stratégique.
Les outils APD utilisent souvent des algorithmes d' apprentissage automatique (ML) et process mining pour identifier, analyser et visualiser les processus d'entreprise. Cette technologie trace et cartographie automatiquement les empreintes numériques laissées par les différentes activités au sein d'un système, créant ainsi une image précise et en temps réel des opérations de l'entreprise.
Principales étapes du site process discovery pouvant être automatisées
L'entreprise process discovery peut être entièrement automatisée ou utiliser l'automatisation à des étapes clés du processus process discovery . Voyons comment l'automatisation influe sur chaque étape du processus process discovery.
Collecte de données
Process discovery Des outils tels que process mining ou des solutions task mining peuvent automatiser la collecte de données. Ces données peuvent provenir de diverses sources, notamment des journaux de système, des entretiens avec les employés et de l'observation directe. L'objectif est de collecter autant de données que possible sur les étapes de chaque processus, sur les personnes qui les exécutent et sur l'ordre dans lequel elles sont exécutées.
Découverte de "processus en l'état"
Les outils APD peuvent exceller dans l'identification de l'état réel des processus en s'appuyant sur des données. Il peut s'agir de tout processus essentiel aux activités de l'entreprise, comme l'exécution des commandes, les interactions avec le service clientèle ou les processus de développement de produits, ou encore de processus fantômes ou de flux de travail qui ne sont ni cartographiés ni documentés.
Process mapping
Une fois que vous avez extrait et collecté automatiquement les données du processus, l'étape suivante consiste à créer une représentation visuelle du processus. Bien que vous puissiez créer manuellement des cartes de processus et des visualisations de suivi direct, il existe de nombreuses solutions logicielles permettant de cartographier automatiquement les processus et les modèles de processus tels qu'ils sont et tels qu'ils devraient être. Ces visualisations peuvent aider les parties prenantes à comprendre le processus et à identifier les domaines à améliorer.
Contrôle de conformité
Après avoir cartographié le processus, il est important de le valider régulièrement afin de maintenir la conformité au plan. Cela implique de partager la carte du processus avec les parties prenantes et les personnes qui exécutent le processus afin de s'assurer qu'elle représente fidèlement la réalité. La vérification automatisée de la conformité est une fonctionnalité courante dans de nombreuses solutions task mining et process mining .
Informations automatisées
La dernière étape du site process discovery consiste à utiliser les connaissances acquises pour améliorer le processus. Il peut s'agir de supprimer des étapes inutiles, d'automatiser des tâches manuelles ou de repenser entièrement le processus. Certaines solutions process intelligence , telles que Workfellow, proposent des analyses prescriptives et des informations automatisées dans le cadre de process discovery.
Avantages de l'automatisation process discovery
L'automatisation de Process Discovery élimine le besoin de process mapping manuel, qui prend du temps et est sujet à l'erreur humaine. Grâce à l'automatisation, les entreprises peuvent se concentrer sur l'amélioration des processus plutôt que sur leur identification.
Comme toute tâche manuelle, process mapping est sujette à l'erreur humaine. APD réduit ce risque en capturant avec précision les processus au fur et à mesure qu'ils se déroulent, ce qui permet d'obtenir des données et des informations plus précises.
APD permet aux entreprises d'étendre facilement leurs efforts sur le site process discovery . La croissance d'une entreprise s'accompagne de celle de ses processus. APD peut suivre cette croissance, en fournissant des cartes de processus constantes et précises, ainsi que des analyses de processus opportunes.
Exemples d'outils process discovery
Le domaine de l'automatisation de process discovery est vaste, et vous pouvez trouver de nombreuses solutions pour différents types d'organisations, de processus d'entreprise et de cas d'utilisation clés.
Process Mining
Process mining utilisent les journaux d'événements des systèmes d'information pour découvrir les processus. Ils fournissent une vue précise et objective des processus mais nécessitent des données propres et complètes pour être efficaces. Les outils Process mining fournissent aux utilisateurs professionnels un niveau d'analyse approfondi pour l'amélioration des processus, couvrant souvent des milliers, voire des millions de variations de processus. Les outils Process mining peuvent être utilisés à la fois pour process discovery et pour l'amélioration continue des processus d'entreprise.
Task Mining
Task mining est une autre forme d'APD qui implique l'utilisation de la capture des tâches et de l'IA pour analyser les interactions des utilisateurs et découvrir les processus. Les outils Task mining sont particulièrement utiles pour trouver des processus automatisables, car ils identifient en détail les tâches manuelles effectuées dans les flux de travail et peuvent identifier les inefficacités qui ne sont pas classées dans les journaux d'événements des systèmes informatiques.
Analyses de processus auto-construites
La troisième option pour automatiser process discovery consiste à utiliser process mining des algorithmes et la science des données pour créer vos propres process discovery tableaux de bord et modèles au sein des plateformes de veille stratégique. Aujourd'hui, il existe de nombreuses bibliothèques open source, par exemple process mining algorithmes, qui vous permettent de créer vos propres process discovery à l'aide de langages de programmation tels que python et d'outils de visualisation BI standard, tels que Tableau ou Power BI.
La nécessité d'un cadre process discovery
Aujourd'hui, il existe de nombreux moyens d'automatiser les activités process discovery. Il est important de se rappeler que la découverte n'est que le début de l'analyse des processus d'entreprise. Pour obtenir des résultats durables, l'optimisation des processus nécessite une analyse continue des données et une itération pour transformer les processus existants en modèles de processus plus efficaces ou en flux de travail automatisés.
Il est utile de s'appuyer sur un cadre process discovery pour clarifier et communiquer la manière dont process discovery constitue une rampe de lancement pour l'optimisation des processus et la transformation numérique. Avec un cadre et un modèle opérationnel clairs, process discovery peut être une source d'avantage concurrentiel pour réaliser des économies, identifier les opportunités d'automatisation et normaliser les étapes clés des processus et les flux de travail.
Construire un dossier pour process discovery? Lisez une étude de cas sur la façon dont un cabinet comptable a identifié plus de 2 millions de dollars de gaspillage de processus grâce à l'automatisation de process discovery.
Articles et recherches connexes
Questions et réponses sur le site Process Discovery
Process discovery est l'acte de définir, de cartographier et de comprendre un processus d'entreprise. Il s'agit d'une première étape cruciale dans toute initiative d'amélioration des processus. La meilleure méthode process discovery dépend des besoins et des ressources spécifiques d'une organisation. La méthode manuelle process discovery peut être efficace pour les processus simples ou de petite taille, tandis que la méthode automatisée process discovery convient mieux aux processus complexes ou de grande taille.
Process discovery est essentiel pour les organisations, car il permet de comprendre clairement leurs processus opérationnels, ce qui constitue la première étape vers l'amélioration des processus. Elle révèle la séquence réelle des tâches effectuées, identifie les personnes qui les exécutent et met en évidence les inefficacités, les goulets d'étranglement et les zones de gaspillage ou de risque au sein d'un processus. Cette compréhension détaillée aide les organisations à rationaliser leurs opérations, à améliorer leur productivité et à réduire les erreurs, ce qui se traduit par une amélioration des performances et de la compétitivité. En outre, process discovery constitue la base d'autres initiatives stratégiques telles que Automatisation des processus par la robotique (RPA) et le Gestion des Processus Métier (BPM) (BPM), ce qui en fait un élément essentiel du parcours de transformation numérique d'une organisation. En surveillant et en mettant à jour en permanence leurs diagrammes de processus, les organisations peuvent également s'assurer qu'elles s'adaptent à l'évolution de l'environnement commercial et qu'elles maintiennent leur efficacité opérationnelle.
Process discovery joue un rôle essentiel dans Automatisation des processus par la robotique (RPA) en fournissant une compréhension claire des tâches et des processus qui pourraient être automatisés. Elle permet aux organisations de cartographier avec précision leurs processus opérationnels, d'identifier les redondances, de repérer les goulets d'étranglement et d'observer les variations. Ce faisant, process discovery aide à identifier les candidats à l'automatisation, jetant ainsi des bases solides pour les initiatives RPA . En outre, les informations détaillées obtenues à partir de process discovery guident la conception, la mise en œuvre et la maintenance des robots, en veillant à ce qu'ils puissent reproduire avec précision les tâches souhaitées. Il en résulte une automatisation plus efficace, une plus grande efficience, une réduction des erreurs et un meilleur retour sur investissement de la technologie RPA .
Les méthodes automatisées process discovery s'appuient sur la technologie pour tracer et cartographier automatiquement les processus d'entreprise, réduisant ainsi le temps et les efforts consacrés à l'analyse manuelle process mapping. Un exemple est Process Mining, qui utilise les journaux d'événements générés par les systèmes d'entreprise pour créer une carte visuelle détaillée d'un processus. Il identifie la séquence des tâches, leurs dépendances et leurs variations, fournissant une vue objective du processus basée sur des données factuelles. Un autre exemple est Task Mining, qui applique l'IA et l'apprentissage automatique aux données d'interaction de l'utilisateur, telles que les enregistrements d'écran ou les frappes au clavier, pour cartographier les processus. Cette méthode est particulièrement utile pour les processus impliquant beaucoup d'interactions humaines. process discovery Les méthodes automatisées de process discovery offrent une approche plus précise, plus efficace et plus objective que les méthodes manuelles traditionnelles.
La mise en œuvre des outils process discovery dans une organisation implique généralement les étapes suivantes, alignées sur les cycles d'analyse des processus :
- Fixer des objectifs. Définir la portée et les objectifs du projet, y compris les processus à analyser et les résultats souhaités.
- Sélectionner l'outil. Choisissez un outil process discovery qui répond aux exigences et aux objectifs de votre organisation.
- Décider des sources de données. Identifier et préparer les données nécessaires à l'analyse, en veillant à ce qu'elles soient exactes et complètes.
- Configurer l'outil. Configurez l'outil process discovery , en saisissant les données collectées et en configurant toutes les intégrations nécessaires.
- Visualiser et analyser. Générer des modèles de processus et effectuer des analyses pour identifier les domaines à améliorer.
- Agir. Élaborer un plan d'action pour remédier aux inefficacités identifiées et optimiser les processus.
- Examiner et répéter. Contrôler les résultats et apporter les ajustements nécessaires aux modèles de processus et aux stratégies d'optimisation.
Le délai de mise en œuvre varie en fonction de facteurs tels que la complexité des processus de l'organisation, la qualité des données et l'outil choisi. Cependant, les organisations peuvent généralement commencer à voir des résultats en l'espace de quelques semaines ou de quelques mois. Voir l'étude de cas sur la façon dont une entreprise moyenne d'externalisation des processus d'affaires (BPO) a découvert plus de 2 millions d'euros (2,17 millions de dollars) de gaspillage de processus en 30 jours grâce à Workfellow.
Parmi les défis et les limites des outils process discovery , on peut citer
- Qualité des données: les outils Process discovery s'appuient sur des données précises et complètes pour générer des modèles de processus. Des données inexactes ou incomplètes peuvent conduire à des résultats trompeurs.
- Complexité: Certains outils peuvent avoir une courbe d'apprentissage abrupte ou être difficiles à configurer et à utiliser, en particulier pour les utilisateurs non techniques.
- Intégration: L'intégration des outils process discovery dans les systèmes et plateformes existants peut nécessiter des efforts et des ressources supplémentaires.
- Résistance au changement: Certains employés peuvent être réticents à l'adoption de nouveaux outils et à la modification des processus établis, ce qui peut entraver la réussite de la mise en œuvre des outils process discovery .
Les méthodes traditionnelles process mapping , telles que les organigrammes manuels et les diagrammes de flux, reposent sur des données humaines et sont sujettes aux erreurs et à la subjectivité. Les outils Process discovery , en revanche, génèrent automatiquement des modèles de processus basés sur des données réelles, ce qui garantit l'exactitude et l'objectivité. En outre, ces outils offrent des capacités d'analyse et de visualisation avancées, ce qui facilite l'identification des domaines à améliorer et la prise de décisions fondées sur des données.
