Каждый раз, начиная разговор на тему технологии process mining (процессная аналитика, глубинный анализ процессов), я жду эмоциональных комментариев на тему: «Это надо только тем компаниям, где бардак!». Наш опыт показывает, что даже при условии роста прибыли, отсутствия текучести кадров и успешного закрытия спорных вопросов по конкурентам есть «узкие места», которые сдерживают рост организации и доходов. Поговорим об этом?
Возможности process mining
Технология для российского бизнеса новая, но уже не вызывает столько вопросов, как лет пять назад. Раньше слово mining ассоциировалось исключительно с криптовалютой. Сейчас управленцы более уверенно оперируют терминами из этой сферы. Начнем с главного вопроса: каким компаниям показано внедрение систем класса process mining? Крупным, где большой штат, много офисов, разветвленная сеть подразделений и региональных представительств. В таких организациях сложно поддаются контролю сквозные, тысячи раз повторяющиеся и стратегически важные процессы. Они могут быть регламентированы, но стройные на бумаге, по факту – разительно отличаются от теоретической модели.
Предположим, речь идет о крупной логистической компании, где инвестируют миллионы в попытках выстроить оптимальные цепочки поставок. Закупаются передовые IT-решения, обновляется транспортный цех, производится релокация складских баз и перевалочных пунктов. На разных участках работа ведется в различных системах (ERP, APS, CRM, Управление складом...), которые абсолютно автономны друг от друга. Такой подход не может обеспечить должного понимания сквозного процесса.
Внедрение process mining позволяет заполнить пробелы в знаниях, которые возникают между различными системами, отделами или функциями сотрудников; дает возможность получить единую прозрачную цепочку действий:
- От закупки (управление заказами, формирование потребностей, выбор поставщиков).
- Через логистику (доставка сырья и товаров, контроль загруженности сети, управление складскими запасами).
- И до финального этапа продаж (составление документов, проведение торгов, передача товара клиенту).
Это поможет определить сроки поставок, выявить проблемы в работе, изучить ее эффективность и понять, какие действия лучше совсем исключить из процесса, где происходят простои, обнаружить причины этих недостатков и избавиться от них.
Иначе говоря, системы класса process mining дают четкую, безошибочную цифровую версию реального процесса, опираясь на данные из ИС. Никто не может их исправить, они складываются в многотысячные строки логов по следам работы персонала в разных программах. Это гарантирует высокую точность. Например, наша система использует технологии process mining для сбора цифровых следов со всех IT-систем. Они дополняются статистикой компьютерной активности сотрудников. Полученная информация в реальном времени визуализируется в подробную интерактивную карту рабочих процессов, где видно операции, связи между ними, трудозатраты на каждый этап.
Пилотные проекты, которые мы отработали в ряде крупных компаний, показали: ни один процесс на 100% не соответствует действительности. Зачастую совпадение с теоретической моделью составляет от 47 до 62%. На первое место из факторов, которые существенно тормозят рост и развитие корпораций, выходят:
- Операционное трение – несогласованность действий между подразделениями компании. Мы сталкивались с ситуациями, когда в каждом отделе была своя отчетность, которую по итогу нереально скомпилировать, чтобы оценить эффективность организации.
- Лишние операции в рамках процесса. Это частая проблема компаний, которые быстро растут и не успевают менять структуру. Например, поток важных документов между офисами тормозит факт наличия дополнительного звена, проверяющего обоснованность направляемой документации из точки «А» в точку «Б». То есть, любая бумага проходит три уровня сверки: в месте отправки, в середине пути, в точке доставки.
- Возникновение критических ситуаций в рамках важных для компании бизнес-процессов. Тут все более чем понятно: если видеть реальный процесс, какие операции не приносят фактической пользы, какие действия снижают эффективность и ведут к потере финансовых показателей – можно в дальнейшем исключить ошибки.
Технология универсальная, подходит не только для аудита и улучшения процессов, но и для тестирования юзабилити выпускаемых продуктов или анализа data mining. В любом случае, все больше управленцев говорят, что прежние инструменты не дают таких результатов, окупается внедрение process mining в первые несколько месяцев использования.
Process mining в России
О начале использования этой технологии уже заявили в ряде российских компаний, нам повезло отработать пилотные проекты с крупными игроками финансового рынка. Конкретных имен и названий не будет, нас связывает NDA. Но могу привести реальный пример, который более чем подробно описывает, в чем суть технологии process mining.
Любая организация ориентируется на запросы клиента. Качество, скорость обслуживания, приемлемая цена или особые условия сотрудничества – вот чего хочет потребитель товаров и услуг. Даже при условии продуманной маркетинговой политики можно не добиться притока прибыли, если не соблюсти все эти пункты.
2018 год, пилотный проект в крупной финансовой структуре, где запустили новую услугу – брокерское обслуживание. В публичной оферте заявлен срок три рабочих дня. Процесс приема и обработки заявки типичен:
- Клиент приносит пакетов документов.
- Сотрудники фронт-офиса заполняют электронную форму и отправляют на проверку.
- Специалисты бэк-офиса обрабатывают заявку, дают окончательный ответ.
Три дня – это важно. После оцифровки бизнес-процесса мы показали, насколько реальная его модель отличается от теоретической:
- Порядка 5% заявок обрабатывали более трех обещанных дней.
- 16,3% заявок из числа принятых в течение дня были возвращены специалистами бэк-офиса. Причина – неполный пакет документов. То есть, первая линия обслуживания допускала недочеты. Выход: звонили клиенту, просили приехать и привезти недостающие бумаги.
- Были зафиксированы случаи, когда заявка несколько часов была в статусе «черновик», что не предусмотрено регламентом.
- Специалисты допускали возможность обработки данных только на следующий день после внесения информации в базу, что также не предусмотрено правилами.
Незначительные отклонения, повторяющиеся изо дня в день, производят лавинообразный эффект. Клиента попросили вернуться из-за невнимательности специалиста – вряд ли он поставит пять баллов, оценивая услугу. Более того, его лояльность к компании снижается.
Надо понимать, что у покупателя довольно высокие ожидания относительно сервиса. У людей слишком мало времени на личные дела, они стараются сократить коммуникацию с внешним миром и уделить хотя бы один день в неделю близким или своим увлечениям. Поэтому скорость и качество обслуживания выходят на первое место. И в этом способна помочь технология process mining, которая может не только найти ошибки в ключевых процессах и определить операции, автоматизация и роботизация которых даст положительный эффект. PM помогает прогнозировать развитие негативных сценариев и своевременно реагировать на их возникновение.
Текст – участник Летнего конкурса статей «Менеджмент-2019»
16,3% заявок из числа принятых в течение дня были возвращены специалистами бэк-офиса. Причина – неполный пакет документов.
А сделать невозможным отправить заявку в бек-офис если не заполнен полный пакет документов - в ИС принципиально не возможно? или это выясняется только в бек-офисе?
Ииею опыт 4-рех проектов процесс майнинга за последний год. Мое впечатление (1) пользователи системы всеравно пытаются из нее сделать BI, да и некоторые аналитики тоже (2) результат - это интерпретация увиденного на экране, интерпретация не всегда попалает в точку, чаше всего мимо - клиент вам скажет то, на что вы обратили внимание - это нормально так и должно работать. Мое впечатление как эксперта с 20-ти летним опытом в dwh/bi - процесс майнинг это ловкость рук, никакого мошенничества.
Коллеги,
Чем больше вокруг появляется новомодных течений, понятий, программ и пр, тем чаще я рискую казаться ретроградом, поскольку в отличие от поколения гаджетов и гугла успел поработать с допотопными средствами учёта, анализа и обработки данных. По этой причине любое новшество всегда сравниваю с системой из прошлого и только в случае убедительной победы первой, признаю её «чудом». Однако, вынужден констатировать, что до 90% предлагаемых новшеств является не только дорогой и неповоротливой игрушкой, но и затрудняет процессы, что чаще всего становится понятно в периоде эксплуатации.
Касаемо процесс майнинга, или проще говоря исследование бизнес процессов различных уровней для их усовершенствования, то по моему глубокому убеждению это является одной из основных задач руководителя «верхнего» уровня и человек с многолетним опытом и интеллектом довольно легко справляется с этой задачей при помощи своих подчинённых, выполняющих роль консультантов и подручных простых средств (порой решение оказывается настолько простым, что диву даёшься!). А если процесс «сбоит» внизу - работайте с дисциплиной и выбирайте правильных руководителей отделов и функций, которые, к слову, должны тоже иметь опыт и интеллект.
Но, это моё личное мнение ретрограда.
Это не версия реального процесса - это сбор статистики о работе с помощью информационной системы. Пропускается как разрешались различные конфликты и ошибки уже вне информационной системы. До реальных бизнес-процессов ещё далеко ....
Чтобы в ходе process mining собрать достаточно информации для анализа, нужно подключиться к большому количеству источников. Причём, если в процессах присутствуют ручные операции, никак не регистрируемые в системе, то - пиши пропало. Т.к. на таких операциях может очень много теряться из-за их слабой регистрируемости и управляемости. А пока будешь подключаться ко всем нужным источникам и разбираться с ручными операциями, то уже так глубоко изучишь процесс, что и process mining не нужен. :-)
Про любовь снова забыл, важна не скорость уже а любовь
1. Собирается информация только по одному процессу, в крупном банке по процессу "закупки" 4-ре источника, в них от 6-ти до 8-ми бинес-объектов или бизнес-сущностей, это не так много, всего то пара десятков таблиц ЕХД собрать сложнее.
2. process mining - работает на основе анализа "цифровых следов" в истониках данных, если у вас половина процесса не логируется в учетной системе, то да, это никак не поможет
3. каждый анализ результата майнинга - это работа с бизнесом,, с живыми людьми, получение ответа на вопрос: "у вас вот я вижу здесь вот это, скажите а почему так?", к примеру после того как документы попадают на согласование к Марьиванне они подвисают на пару дней в большинстве случаев, а вот Марьпетровна времени тратит в половину меньше, вот в этом месте начинается оптимизация
3. Проекты короткие, максимум на 4-ре месяца, если не учитывать объем бумажной волокиты крупных заказчиков, они короче проектов по BI, в этом удобство для бизнеса.
Но то о чем я писал - свободная интерпретация результата аналитиком может давать на одних и тех же данных разные результаты, это зависит от грамотности аналитика, есть ли у него опыт оптимизаций бизнес-процессов или он пришел из BI-я, где все по другому.
Важно адекватное сочетание управленческих и технократических подходов.
А, вообще, как известно, "знание немногих приниципов заменяет необходимость знания многих фактов". Преобладание технократических подходов, ставка на них таиит в себе угрозу потери управляемости по причине знания статистки без знания сути.
data mining тем и схож с BI, что по сути им и является - выжимка данных из каждого экземпляра процесса для анализа. Только тут они не настолько широки, как в "полноценном" BI. Одно непонятно - зачем при наличии ИТ-систем городить ещё одну, явно небесплатную, для такого анализа? Это должно быть встроено в сам процесс.
Тоже имею опыт двух PoC с Process mining by Celonis со стороны внутреннего интегратора. Обе попытки шли от идеи лучшего восприятия эффективности работы процессов. Брали процессы O2C и P2P (данные из SAP и Documentum). Получилось красиво, но... все теже "мы и так это знали", "кто будет это делать на регулярной основе ресурсов нет....". Из полезного это сравнение скорости процессов на разных БЕ. Узкие места действительно видно, но их природа не известна. На крупных предприятиях можно запускать анализ раз в полгода для оценки динамики, поэтому получается дорого.
Мое мнение - заработает, только если бизнес функция признает, что в ручную больше не в состоянии проводить такие анализы из-за масштаба или будет отдельная структура по анализу эффективности процессов (этот инструмент поможет выводить из зоны комфорта некоторые функции).