Process Mining kluczem do efektywnego wdrożenia RPA

Robotyzacja procesów biznesowych powinna rozpoczynać się od rozpoznania. Dzięki temu możemy otrzymać wiarygodną podstawę do efektywnej automatyzacji. Efektywność w RPA to stopa i czas zwrotu z inwestycji. ROI się kłania. Nikt nie może sobie zatem pozwolić na rozpoznanie bojem (wzorem Armii Czerwonej), bo straty w ludziach i sprzęcie (zaangażowanie pracowników i budżetu) są nieuzasadnione. Kluczem do efektywnej automatyzacji jest process mining.

Prawidłowy dobór procesów do automatyzacji jest jednym z większych wyzwań RPA. Bardzo wiele firm ma z tym niemałe problemy. Przyczyny problemów mogą być bardzo różne, od  braku dostatecznej wiedzy o faktycznym przebiegu procesu i czasochłonności przez bardzo duża liczba wyjątków po brak optymalizacji procesów. Na etapie rozpoznania potencjału automatyzacji z pomocą przychodzi nam process mining (eksploracja procesów).

Process mining pomaga organizacjom gromadzić szczegółowe dane w celu oceny niezawodności, wydajności i produktywności procesów biznesowych w całej firmie. Korzystając z zaawansowanych analiz, można określić wąskie gardła i rozbieżności występujące w realizacji istniejących procesów. To ważne nie tylko w przypadku decyzji inicjujących automatyzacje procesów, ale także w przeprojektowywaniu i optymalizacji procesów już (może częściowo) zrobotyzowanych.

Definicja Process Mining

Process mining to metodologia, dzięki której organizacje zbierają dane z istniejących systemów w celu obiektywnej wizualizacji działania procesów biznesowych i możliwości ich ulepszenia. Informacje analityczne pochodzące z eksploracji procesów pomagają zoptymalizować inicjatywy transformacji cyfrowej w całej organizacji.

W przeszłości metodologia process mining była najczęściej stosowana w produkcji w celu ograniczenia błędów i pracy fizycznej. Obecnie, gdy na wszystkich stanowiskach firmy zastępują pracę ludzkich rąk bardziej efektywnymi i niezawodnymi technologiami automatyzacji i sztucznej inteligencji, eksploracja procesów stała się priorytetem dla organizacji w każdej branży i we wszystkich obszarach jej działania, także oczywiście w działach backoffice’owych. Eksploracja procesów to narzędzie niezbędne dla nowoczesnych organizacji zaangażowanych w ciągłe doskonalenie procesów informatycznych i biznesowych.

Jak działa Process Mining

Eksplorację procesów rozpoczynamy od oceny ustalonych procesów informatycznych lub biznesowych w celu znalezienia powtarzalnych zadań, które można zautomatyzować przy użyciu takich technologii jak zrobotyzowana automatyzacja procesów (RPA), sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML). Automatyzując powtarzalne lub/i żmudne zadania, organizacje mogą zwiększyć wydajność i produktywność, a dzięki temu lepiej wykorzystać kreatywny potencjał pracowników do wytwarzania nowej jakości i realizacji złożonych zadań. Automatyzacja pomaga również zredukować niespójności i błędy w wynikach procesu, minimalizując rozbieżności. Po opracowaniu procesu informatycznego lub biznesowego ważne jest, aby konsekwentnie sprawdzać, czy proces przynosi odpowiednie wyniki. I tu także pojawia się eksploracja procesów.

Prosty przykład z naszych wdrożeń. Dział IT zdecydował się na zautomatyzowanie swojego systemu zgłoszeń do pomocy technicznej. Wcześniej koordynator potrzebował czasu na przejrzenie zgłoszenia, określenie właściwej kategorii i przypisanie go do właściwego pracownika. Zautomatyzowaliśmy procesy kategoryzowania i przypisywania zgłoszeń w miarę ich pojawiania się. Pracownikom pozostaje więcej czasu na rozwiązywanie problemów klientów i mogą robić to szybciej.

Wprowadzony proces RPA ma stale przynosić założony wynik. Eksploracja procesów ma pomagać firmie nie tylko przy wdrażaniu nowych technologii, lecz także podczas doskonalenia procesu i przekształcenia go w celu dostosowania do nowych kategorii zadań, zmian kadrowych i zmieniających się trendów branżowych.

Efekt zastosowania narzędzia do process mining przedstawia Rysunek 1.

Rysunek 1. Przykładowa analiza procesu w narzędziu UiPath
Źródło: UiPath

Techniki Process Mining

Podkreślmy: Eksploracja procesów umożliwia organizacjom zapewnienie wydajności, spójności i niezawodności zautomatyzowanych procesów. Dzięki proces mining można symulować procesy w celu przewidywania przyszłych wyników, identyfikować luki w zarządzaniu elementami organizacji i zapewniać ciągłe doskonalenie wdrożonych procesów.

Istnieją trzy klasy technik eksploracji procesów, z których każda odzwierciedla konkretny przypadek ich użycia lub cel:

• Odkrywanie: W klasie odnajdowania procesów eksploracji procesów nie ma modeli z przeszłości, na których można by pracować, więc Twoja organizacja musi zacząć od zera. Na podstawie zebranych informacji i wymagań razem stworzymy nowy model, a następnie opracujemy algorytm do analizy danych, który ustanowi model dla Twojego procesu.
• Sprawdzanie zgodności: Sprawdzanie zgodności ma miejsce, gdy istnieje już ustalony i uruchomiony model procesu. W tej fazie porównamy dane z dziennika zdarzeń procesowych krok po kroku z procesem lub modelem, aby znaleźć rozbieżności lub odchylenia. Wszelkie odchylenia przeanalizujemy, aby zobaczyć, jakie elementy danych wpływają na wyniki procesu. Albo zyskamy potwierdzenie, że proces biznesowy lub IT działa zgodnie z oczekiwaniami, albo będziemy wiedzieli, gdzie wprowadzić ulepszenia.
• Wydobycie wydajności: Wydobycia wydajności używamy także, gdy proces już istnieje , ale naszym celem jest stworzenie miejsca na wydajność nowego procesu. Proces może zostać na przykład rozszerzony, aby uwzględnić korekty kosztów, budżety, zmiany technologii i czasy przetwarzania.

Tymi drogami eksploracja procesów pomaga organizacjom w obraniu właściwej drogi do automatyzacji procesów biznesowych i zapewnieniu najlepszych wyników (optymalnego ROI) z wdrożenia.

Korzyści z Process Mining

Wykorzystanie Process Mining jest trudnym do przecenienia źródłem wartości dla organizacji przechodzących transformację cyfrową. Do najważniejszych korzyści należą:

• Procesy ankietowe w całym przedsiębiorstwie – na dużą skalę i przy niewielkim nakładzie pracy ludzkiej;
• Analiza procesów całościowo i dokładnie w oparciu o fakty. Pełna wiedza o faktycznym przebiegu procesu;
• Skupienie się na wąskich gardłach, odchyleniach i nieefektywnych procesach, które należy ponownie przepracować lub zautomatyzować;
• Stałe monitorowanie procesów i pomiar ulepszeń;
• Możliwość scalania danych rozproszonych w różnych aplikacjach biznesowych;
• Pogłębiona analiza procesu, oparta na podstawowych danych (start i stop czynności, zasób, rola), prezentowana w różnych ujęciach (np. wydajnościowym, organizacyjnym);
• Automatycznie generowane wizualizacje rzeczywistych procesów;
• Prostota i szybkość w generowaniu modeli rzeczywistych procesów z analizowanych danych;
• Możliwość codziennej obserwacji zmian w dynamicznym procesie poprzez generowane modele;
• Możliwość zidentyfikowania najlepszych praktyk do zastosowania.

Te korzyści w oczywisty sposób pozwalają na wdrożenie efektywnych działań optymalizacyjnych w różnych obszarach biznesu i – podkreślamy – dynamiczne reagowanie na pojawiające się czynniki zmienne.

Z tego też (podkreślonego) powodu coraz naturalniejsze jest łączenie narzędzi do process miningu z narzędziami RPA. Dzięki temu można uzyskać efekt synergii – z jednej strony będziemy więcej wiedzieć o rzeczywistym przebiegu procesów, zaś z drugiej – logi narzędzi RPA staną się cennym źródłem dla narzędzi process mining.

Ponieważ obecne narzędzia do process miningu pozwalają oczywiście analizować procesy w czasie rzeczywistym, można również monitorować realizacje procesów z wykorzystaniem rozwiązań RPA.

Jeżeli szukasz dla swojej organizacji rozwiązań, które wspierają i optymalizują procesy, zapraszam do kontaktu. Służę wiedzą oraz doświadczeniem i z przyjemnością zaprezentuję rozwiązania, jakimi AmnisCode czyni wszystkie elementy robotyzacji procesów biznesowych efektywnymi.