Con lo sviluppo di un ambiente di lavoro sempre più digitale, è fondamentale comprendere e utilizzare gli strumenti a nostra disposizione per massimizzare l'efficienza e la produttività.
Una di queste tecnologie è l'Automated Process Discovery (APD), un'ampia serie di strumenti e metodi che possono rivoluzionare il modo in cui le aziende operano. Vediamo cosa sono, come funzionano e quali sono i consigli per iniziare.
Che cos'è l'automazione process discovery?
Automated process discovery (APD) è un campo ampio all'interno di Cos'è Business Process Management (BPM) che comprende tutti gli strumenti o i metodi di automazione che aiutano a scoprire lo stato "as-is" dei processi aziendali al fine di migliorarli.
process discovery automatizzato migliora molte delle limitazioni del process discovery manuale. In passato, il business process discovery veniva condotto attraverso l'osservazione diretta del lavoro o attraverso process discovery workshop o interviste ai principali stakeholder. In tutti questi casi, si trattava di un esercizio che richiedeva un notevole sforzo e che spesso portava a risultati soggettivi o errati.
Oggi sono disponibili sul mercato oltre 20 diversi strumenti di process discovery automatizzati. Alcuni strumenti APD comuni includono il softwareprocess mining , gli strumentitask mining e l'analisi dei processi autocostruiti sfruttando le piattaforme di business intelligence.
Gli strumenti APD spesso utilizzano algoritmi di machine learning (ML) e process mining per identificare, analizzare e visualizzare i processi aziendali. Questa tecnologia traccia e mappa automaticamente le impronte digitali lasciate dalle varie attività all'interno di un sistema, creando un quadro accurato e in tempo reale delle operazioni aziendali.
Fasi chiave di process discovery che possono essere automatizzate
Il business process discovery può essere completamente automatizzato, oppure si può utilizzare l'automazione in fasi chiave del processo process discovery . Vediamo come l'automazione influisce su ogni fase del processo process discovery.
Raccolta dati
Process discovery strumenti come process mining o le soluzioni task mining possono automatizzare la raccolta dei dati. I dati possono provenire da diverse fonti, tra cui i registri di sistema, le interviste ai dipendenti e l'osservazione diretta. L'obiettivo è raccogliere il maggior numero possibile di dati sulle fasi coinvolte in ciascun processo, su chi le esegue e in quale ordine.
Scoperta di "processi as-is"
Gli strumenti APD possono eccellere nell'identificare il vero stato dei processi in modo guidato dai dati. Può trattarsi di processi critici per le operazioni aziendali, come l'evasione degli ordini, le interazioni con il servizio clienti o i processi di sviluppo dei prodotti, oppure di processi ombra o flussi di lavoro non mappati o documentati.
Process mapping
Una volta estratti e raccolti automaticamente i dati di processo, il passo successivo è la creazione di una rappresentazione visiva del processo. Sebbene sia possibile creare manualmente mappe dei processi e visualizzazioni di tipo "dircetly-follows", esistono molte soluzioni software che consentono di mappare automaticamente sia i processi "as-is" che quelli "should be" e i modelli di processo. Queste visualizzazioni possono aiutare gli stakeholder a comprendere il processo e a identificare le aree di miglioramento.
Controllo di conformità
Dopo aver mappato il processo, è importante convalidarlo regolarmente per mantenere la conformità al piano. Ciò comporta la condivisione della mappa del processo con gli stakeholder e con coloro che lo eseguono, per garantire che rappresenti accuratamente la realtà. La verifica automatica della conformità è una caratteristica regolare di molte soluzioni task mining e process mining .
Approfondimenti automatizzati
La fase finale di process discovery consiste nell'utilizzare le conoscenze acquisite per migliorare il processo. Ciò potrebbe comportare la rimozione di passaggi inutili, l'automazione di attività manuali o la riprogettazione completa del processo. Alcune soluzioni di process intelligence , come Workfellow, offrono analisi prescrittive e approfondimenti automatici come parte di process discovery.
Vantaggi dell'automazione process discovery
Il sito Process Discovery automatizzato elimina la necessità di un process mapping manuale, che richiede molto tempo ed è soggetto a errori umani. Grazie all'automazione, le aziende possono concentrarsi sul miglioramento dei processi piuttosto che sulla loro identificazione.
Come ogni altra attività manuale, process mapping è soggetta all'errore umano. APD riduce questo rischio catturando accuratamente i processi nel momento in cui si verificano, ottenendo dati e approfondimenti più precisi.
APD consente alle aziende di scalare le proprie iniziative su process discovery con facilità. Con la crescita di un'azienda, crescono anche i suoi processi. APD è in grado di tenere il passo con questa crescita, fornendo mappe dei processi costanti e accurate e analisi dei processi tempestive.
Esempi di strumenti di process discovery
Il campo dell'automazione di process discovery è ampio e si possono trovare molte soluzioni per diversi tipi di organizzazioni, processi aziendali e casi d'uso chiave.
Process Mining
Process mining Gli strumenti utilizzano i log degli eventi dei sistemi informativi per scoprire i processi. Forniscono una visione accurata e oggettiva dei processi, ma richiedono dati puliti e completi per essere efficaci. Process mining strumenti forniscono agli utenti aziendali un livello profondo di analisi per il miglioramento dei processi, spesso coprendo migliaia o addirittura milioni di variazioni dei processi. Process mining strumenti possono essere utilizzati sia per process discovery che per il miglioramento continuo dei processi aziendali.
Task Mining
Task mining è un'altra forma di APD che prevede l'utilizzo dell'acquisizione delle attività e dell'intelligenza artificiale per analizzare le interazioni degli utenti e scoprire i processi. Gli strumenti di Task mining sono particolarmente preziosi per individuare i processi automatizzabili, in quanto identificano in dettaglio le attività manuali svolte nei flussi di lavoro e possono individuare le inefficienze che non vengono archiviate nei registri degli eventi dei sistemi IT.
Analisi dei processi autocostruita
La terza opzione per automatizzare process discovery è l'utilizzo di process mining algoritmi e della scienza dei dati per creare i propri process discovery cruscotti e modelli all'interno delle piattaforme di business intelligence. Oggi esistono molte librerie open source, ad esempio process mining algoritmi che consentono di creare process discovery propri modelli utilizzando linguaggi di programmazione come python e strumenti di visualizzazione BI standard, come Tableau o Power BI.
La necessità di un quadro di riferimento process discovery
Oggi esistono molti modi per automatizzare il business process discovery. È importante ricordare che la scoperta è solo l'inizio dell'analisi dei processi aziendali. Per ottenere risultati duraturi, l'ottimizzazione dei processi richiede un'analisi continua dei dati e l'iterazione per trasformare i processi esistenti in modelli di processo più efficaci o in flussi di lavoro automatizzati.
È utile sfruttare il framework di process discovery per chiarire e comunicare come process discovery sia un trampolino di lancio per l'ottimizzazione dei processi e la trasformazione digitale. Con un quadro e un modello operativo chiari, process discovery può essere una fonte di vantaggio competitivo per ottenere risparmi sui costi, identificare le opportunità di automazione e standardizzare le fasi chiave dei processi e i flussi di lavoro.
Costruire un caso per process discovery? Leggete un caso di studio su come un'azienda contabile ha identificato oltre 2 milioni di dollari di sprechi nei processi attraverso l'automazione di process discovery.
Articoli e ricerche correlate
Domande e risposte su Process Discovery
Process discovery è l'atto di definire, mappare e comprendere un processo aziendale. È il primo passo fondamentale di qualsiasi iniziativa di miglioramento dei processi. Il metodo process discovery migliore dipende dalle esigenze e dalle risorse specifiche di un'organizzazione. process discovery manuale può essere efficace per processi piccoli o semplici, mentre process discovery automatizzato è più adatto a processi grandi o complessi.
Process discovery è fondamentale per le organizzazioni, in quanto fornisce una chiara comprensione dei processi aziendali, che è il primo passo verso il miglioramento dei processi. Rivela l'effettiva sequenza delle attività svolte, identifica chi le esegue e scopre le inefficienze, i colli di bottiglia e le aree di spreco o di rischio all'interno di un processo. Questa comprensione dettagliata aiuta le organizzazioni a snellire le operazioni, a migliorare la produttività e a ridurre gli errori, con conseguente miglioramento delle prestazioni e della competitività. Inoltre, process discovery costituisce la base per altre iniziative strategiche come Robotic Process Automation (RPA) e Cos'è Business Process Management (BPM) (BPM), rendendolo un componente fondamentale nel percorso di trasformazione digitale di un'organizzazione. Monitorando e aggiornando continuamente le loro mappe dei processi, le organizzazioni possono anche assicurarsi di adattarsi ai cambiamenti del contesto aziendale e di mantenere l'efficienza operativa.
Process discovery svolge un ruolo fondamentale in Robotic Process Automation (RPA), fornendo una chiara comprensione delle attività e dei processi che potrebbero essere potenzialmente automatizzati. Consente alle organizzazioni di mappare accuratamente i processi aziendali, identificare le ridondanze, individuare i colli di bottiglia e osservare le variazioni. In questo modo, process discovery aiuta a identificare i candidati adatti all'automazione, gettando una solida base per le iniziative di RPA . Inoltre, le informazioni dettagliate ottenute da process discovery guidano la progettazione, l'implementazione e la manutenzione dei bot, assicurando che possano replicare accuratamente i compiti desiderati. Di conseguenza, questo porta a un'automazione più efficace, a una maggiore efficienza, a una riduzione degli errori e a un maggiore ritorno sugli investimenti nella tecnologia RPA .
I metodi automatizzati di process discovery sfruttano la tecnologia per tracciare e mappare automaticamente i processi aziendali, riducendo il tempo e l'impegno che comporta il lavoro manuale di process mapping. Un esempio è Process Mining, che utilizza i registri degli eventi generati dai sistemi aziendali per creare una mappa visiva dettagliata di un processo. Identifica la sequenza delle attività, le loro dipendenze e le variazioni, fornendo una visione oggettiva del processo basata su dati concreti. Un altro esempio è Task Mining, che applica l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico ai dati di interazione degli utenti, come le registrazioni delle schermate o le battute dei tasti, per mappare i processi. È particolarmente utile per i processi che comportano molte interazioni umane. process discovery I metodi automatizzati di process discovery forniscono un approccio più accurato, efficiente e oggettivo rispetto ai metodi manuali tradizionali.
L'implementazione degli strumenti di process discovery in un'organizzazione comporta in genere le seguenti fasi, allineate ai cicli di analisi dei processi:
- Definire gli obiettivi. Definire l'ambito e gli obiettivi del progetto, compresi i processi da analizzare e i risultati desiderati.
- Selezionare lo strumento. Scegliete uno strumento di process discovery che soddisfi i requisiti e gli obiettivi della vostra organizzazione.
- Decidere le fonti dei dati. Identificare e preparare i dati necessari per l'analisi, assicurandosi che siano accurati e completi.
- Configurare lo strumento. Configurare lo strumento process discovery , inserendo i dati raccolti e impostando le integrazioni necessarie.
- Visualizzazione e analisi. Generare modelli di processo ed eseguire analisi per identificare le aree di miglioramento.
- Agire. Sviluppate un piano d'azione per risolvere le inefficienze individuate e ottimizzare i processi.
- Rivedere e ripetere. Monitorare i risultati e apportare le modifiche necessarie ai modelli di processo e alle strategie di ottimizzazione.
I tempi di implementazione variano a seconda di fattori quali la complessità dei processi dell'organizzazione, la qualità dei dati e lo strumento scelto. Tuttavia, le organizzazioni possono iniziare a vedere i risultati nel giro di qualche settimana o qualche mese. Si veda il caso di studio di un'azienda di medie dimensioni che si occupa di outsourcing di processi aziendali (BPO) che ha scoperto oltre 2 milioni di euro (2,17 milioni di dollari) di sprechi nei processi in 30 giorni con Workfellow.
Alcune sfide e limitazioni degli strumenti di process discovery possono essere le seguenti:
- Qualità dei dati: gli strumenti di Process discovery si basano su dati accurati e completi per generare modelli di processo. Dati imprecisi o incompleti possono portare a risultati fuorvianti.
- Complessità: Alcuni strumenti possono avere una curva di apprendimento ripida o essere difficili da configurare e utilizzare, soprattutto per gli utenti non tecnici.
- Integrazione: L'integrazione degli strumenti di process discovery con i sistemi e le piattaforme esistenti può richiedere sforzi e risorse supplementari.
- Resistenza al cambiamento: Alcuni dipendenti possono essere restii ad adottare nuovi strumenti e a modificare processi consolidati, il che può ostacolare il successo dell'implementazione degli strumenti process discovery .
I metodi tradizionali di process mapping , come i diagrammi di flusso manuali e i diagrammi a corsie, si basano sull'input umano e sono soggetti a errori e soggettività. Gli strumenti di Process discovery , invece, generano automaticamente modelli di processo basati su dati reali, garantendo accuratezza e obiettività. Inoltre, questi strumenti offrono funzionalità avanzate di analisi e visualizzazione, facilitando l'identificazione delle aree di miglioramento e le decisioni basate sui dati.
