埃隆马斯克最近 接受采访 在谈到 SpaceX 的五步设计和制造过程时,他回应了每个流程卓越分析师的想法:“最常见的错误是优化不应该存在的东西。”

当涉及到他的话时,他的话非常相关 数字化转型.如此多的创新团队和卓越中心试图优化业务流程,而他们应该考虑哪些流程甚至不应该存在或消除其中的一部分。或者他们犯了与马斯克承认的相同的错误——首先自动化。

当您“不明白”时自动化流程。

在没有完全理解它们的情况下自动化流程会产生代价高昂的后果,新的 研究 显示五分之一的决策者完全放弃了他们的自动化项目,而三分之一的决策者要么没有按计划使用该技术,要么发现它没有按预期工作。

不幸的是,一波又一波的供应商要求你应该先自动化,然后再优化。马斯克的观点回避了一个问题:“流程挖掘可以为我的自动化项目增加价值吗?”近年来,随着这项复杂技术的大规模发展,许多组织似乎都这么认为。

实现流程卓越的策略

根据最近的统计数据,到 2028 年,流程挖掘软件市场将以惊人的 42% 增长至近 70 亿美元。但是,尽管有其承诺,但该技术也带来了挑战,组织必须意识到该软件提供的机会才能获得从中获得最大价值。

在这里,我们提供了流程挖掘及其下一代方法的成功策略: 过程智能.

成功策略#1:创建数字孪生以了解过程行为

过程行为中过程智能的未充分利用的能力。过程行为可以定义为在任何过程中或重复步骤时发生或不发生的步骤。步骤的顺序也很重要。

一个步骤发生在另一步骤之前还是之后?发生在另一个步骤之前的步骤是在任何时间发生还是直接在另一个步骤之后发生?例如,在过滤流程数据时,通常会使用部门或客户等各种字段。

虽然这些很重要,但当您以数字孪生的形式复制您的流程时,您可以了解更多信息,这些副本是从定义它们的事件中创建的。

当来自流程步骤的原始数据用于构建已完成内容的模型时,您可以定义流程行为并针对行为进行查询,以将流程实例分为表现出和不表现出特定行为的流程实例。

拥有数字孪生还允许您考虑步骤之间的时间安排。

一个步骤是否需要一定的时间,还是需要比设定的阈值更长的时间?例如,对于给定的产品类别,您可以设置从开始库存检查到完成检查的时间不得超过一小时的阈值,然后调查导致检查时间更长的低效步骤。

虽然这个过程听起来很简单,但评估行为所需的所有数据在任何一个记录系统中都不可用。

如果没有将数据组织和理解为一系列步骤,我们仍然无法回答与行为和时间相关的问题,除非您拥有正确的工具来查询此过程模型的行为。

您需要的工具和行为

但是,高级流程智能从数据生成流程模型,提供指定行为的工具,并根据这些行为评估所有流程实例。

成功策略#2:使用持续的可见性来控制

流程卓越分析师希望控制平面可以监控分布式操作并根据需要自动采取行动。但是,除非有这样的外部系统,否则流程智能可以为您提供整个运营的数据驱动鸟瞰图,以真正了解流程的工作方式。

采取基于事实的无偏见方法有助于行业领导者做出更好的即时决策。

通过对流程的这种可见性,您可以准确了解流程的执行方式并回答以下问题: 自动化 改善客户体验?哪些员工最高效、最稳定?

您的瓶颈在哪里,它们如何影响合规性和服务交付?例如,您可以优化供应链效率并改进采购和采购流程。并通过发现、分析和监控g 您的采购流程是如何运作的。

“您可以发现耗费时间和金钱的延迟,并发现最有效的流程路径以取得积极的业务成果。”

成功策略 #3:添加分析维度

确保流程执行成功的另一种方法是使用 过程行为 作为分析维度。使用各种数据字段(例如客户或状态)作为分析维度是很常见的。这使我们能够查看按一个或多个维度细分的流程指标,例如一个客户或一组感兴趣的客户,或者查看按产品类型细分的瓶颈,以了解与最长延迟相关的产品。

这种类型的维度分析非常适合报告,可以帮助进行根本原因分析。但是,这对于提供可操作的见解的有用程度是有限的。例如,了解一个客户与另一个客户的流程性能有何不同对于报告非常有用,但问题在于它在多大程度上有助于进行更改以优化流程。

进程行为

当业务分析师或流程卓越专家可以定义他们感兴趣的任何流程行为并查看度量结果如何随此行为的存在或不存在而变化时,他们就会获得有助于做出优化决策的可操作信息。

他们可以回答常见问题,例如“如何 客户满意度 当我们遵循旧的协议或时间指南时,与我们遵循较新的推荐策略时的情况有何不同?”

结论

今天的信息系统产生了大量的数据 数字和物理资源.当正确摄取、合并和分析时,这些丰富的数据可用于发现模式和洞察力,阐明通往 更好的客户体验 和新的运营效率。

通过寻求流程智能,您可以更好地发现、理解和更有效地管理业务流程执行。

图片来源:thisisengineering; Unsplash 谢谢!

布鲁斯·奥克特

布鲁斯·奥克特 是数字智能公司 ABBYY 的产品营销副总裁。他帮助组织全面了解他们的业务并提高他们的数字智商。