Efficienza non significa produttività. Process mining I venditori hanno cercato di promuovere l'idea che le aziende debbano prima comprendere i processi all'interno del sistema IT principale e solo successivamente le attività. Tuttavia, questo approccio non funziona con i processi ad alta intensità di attività e in questo articolo scoprirete il perché.
Uno scenario tipico di un processo globale
Analizziamo il prossimo scenario di operazioni globali con tre team coinvolti. Immaginiamo che tutti e tre i team siano situati in regioni diverse. Ciascuno dei team è responsabile di una certa parte del processo e il team successivo continua il lavoro sulla base di quanto prodotto dal team precedente.
Dopo alcuni mesi di esecuzione dello stesso processo, il team Blu sembra essere più efficiente rispetto agli altri due team sulla base dei risultati di process mining . Il loro tempo di lavorazione è molto breve e l'efficienza del lavoro è elevata rispetto ai team Giallo e Rosa. In base a questi criteri, ricevono tutti gli elogi e vengono premiati. Il team Rosa ha il tempo di produzione più lungo e quindi viene riconosciuto come il collo di bottiglia del processo.
La realtà, tuttavia, era molto diversa. Il team Rosa ha avuto difficoltà a gestire i casi provenienti dal team Blu. Dovevano fare il doppio del lavoro a causa di tutte le correzioni, le rielaborazioni e le informazioni incomplete. È emerso che il team Blu non ha seguito correttamente le istruzioni, creando più lavoro per il team Rosa e aumentando il tempo di lavorazione, mentre loro completavano i loro pezzi molto rapidamente.
L'implementazione di task mining e process mining separatamente non ha senso.
Se guardassimo solo a un singolo sistema IT, non conosceremmo la realtà delle cose e daremmo per scontato che il Blue team stia facendo un ottimo lavoro. Misurare la conformità all'interno di un solo sistema IT non ha senso. Tuttavia, è proprio così che le aziende hanno svolto le attività di processo e task mining negli ultimi anni.
In primo luogo, utilizzano process mining per analizzare il processo all'interno di un sistema IT centrale come SAP e identificare il collo di bottiglia (nel nostro caso, il team Pink). Poi implementano task mining tecnologia sulla "parte rotta del processo" (il team rosa) e osservano la loro efficienza, monitorando e controllando ogni attività in cui sono impegnati. Sulla base dei risultati di task mining , spingeranno il team Rosa a lavorare più velocemente e ad essere più efficiente, mentre su larga scala il problema Rosa non si poneva nemmeno. Ottimizzare il lavoro del team Pink significherebbe ottimizzare il problema sbagliato.
Problema sbagliato - soluzione sbagliata
L'analisi di un singolo sistema IT siloed non funziona negli scenari reali, poiché si tratta solo di una piccola parte di un processo end-to-end. È allettante estrarre i log degli eventi da un solo sistema e trarre conclusioni sull'andamento del processo. Tuttavia, la realtà è molto diversa e quindi questo approccio porterà sempre a decisioni non ottimizzate o sbagliate.
Dopo tutto, il team Pink si è sentito demoralizzato a causa delle condizioni di lavoro inique e alla fine ha lasciato l'azienda. Il nuovo team che arriverà al suo posto avrà probabilmente lo stesso scenario, mentre l'azienda non saprà ancora la vera ragione del lavoro "inefficiente" di Pink. Il team blu, invece, avrebbe un aumento di stipendio e un viaggio annuale pagato dall'azienda. Su scala più ampia, l'azienda subirà comunque la perdita tangibile di avere processi inefficienti sotto forma di processi altamente costosi e di un elevato turnover dei dipendenti.
In sintesi
Casi come questo si verificano regolarmente in tutto il mondo. I dirigenti finiscono per trovare soluzioni sbagliate a problemi insignificanti e si lasciano sfuggire le questioni più critiche. Process mining e le tecnologie di task mining non devono essere utilizzate separatamente una dopo l'altra. I processi e le attività devono essere analizzati simultaneamente per ottenere una visibilità completa sui processi aziendali. Una di queste tecnologie è Work APIuna soluzione ibrida che combina intrinsecamente processi e task mining in un'unica piattaforma facile da usare. Prenotate una telefonata con gli esperti di Workfellow per saperne di più su questo approccio innovativo.
