Внедрение Process Mining в масштабах корпорации. Опыт Siemens

Изображение для привлечения внимания :)
Визуализация процесса на примере обработки заявок клиентов.
В профильной группе в linkedin опубликована статья коллеги из компании Siemens. В ней он сформулировал несколько интересных советов на тему – на что обратить внимание при внедрении решений Process Mining.

Опыт Siemens – это построение решения сообщества пользователей Process Mining в конкретной компании. Это несколько тысяч пользователей и несколько сотен моделей данных. На проектах Process Mining в Siemens выросло несколько очень успешных консалтинговых команд, создано как минимум два очень успешных коммерческих решения Process Mining уровня enterprise.

Оригинал статьи можно прочесть в группе Process Mining, автор – dr. Lars Reinkemeyer.

Итак:

1. Любая история Process Mining в компании начинается со … скептицизма. Обычно проработка темы в структуре со сложившимися бизнес-процессами начинается чаще с опасений, чем с воодушевления. Люди, отвечающие за бизнес-процессы, проектирующие и контролирующие их, считают, что процессы работают именно так, как было задумано. И склонны скептически относиться к любым предложениям по исследованию реальной ситуации.

2. Люди как ключевой фактор. Успех Process Mining в компании очень сильно зависит от человеческого фактора. Как и любой инструмент, он не даст никакой пользы, если не будет людей, способных с его помощью решать задачи и находить новые возможности. Очень важно найти в компании «агентов изменений» - тех людей, кто понимает, как Process Mining может помочь решить конкретную задачу, улучшить операционную эффективность конкретных процессов. Наличие таких людей, ранних последователей, поможет максимально быстро найти выгоды от применения технологии, убедить руководство и окружающих верой в выгодности применения Process Mining, вовлечь их в процесс поиска новых возможностей применения технологии.

3. Не надо забывать о презентационной составляющей. Современные средства Process Mining обладают большим набором средств визуализации различного типа. Одним из наиболее ярких является отображение схемы процесса с плывущими по ней точками, соответствующими экземплярам или группам экземпляров бизнес-процесса. Это очень яркое и понятное представление жизни процесса, «биения» его пульса. Очень хорошая реклама, вовлекающая потенциальных пользователей в мир Process Mining, стимулирующая их находить возможности и идеи по применению решения в их области. Конечно же, этот фактор хорош только в сочетании с п.2 – как инструмент для общения в первую очередь с ранними последователями - людьми, ищущими новые возможности.

4. Начинайте проект как забег на короткую дистанцию, но готовьтесь к марафону. Очень важно максимально быстро сделать MVP, показать быструю победу и вызвать ощущение восторга у целевых пользователей. Первый шаг в Siemens был сделан в 2014 году и длился 14 дней. За это время была сделана небольшая демо-версия системы для анализа процессов доставки заказов. С тех пор система превратилась в де-факто стандартную систему отчетности с большим числом пользователей и большим бюджетом сопровождения и развития. И развитие системы не останавливается.

5. Лучшее – враг хорошего. Не стоит искать единичные несоответствия в тысячах и миллионах экземпляров бизнес-процессов и оттачивать детализацию исследуемого бизнес-процесса до мельчайших деталей. Лучше смотреть на картину в целом и концентрироваться на идеях, способных оказать влияние на большинство экземпляров процессов. Например – оценивать возможности и влияние автоматизации шагов на стоимость и эффективность бизнес-процессов. Такой подход поможет быстрее достигать эффектов от применения Process Mining.

6. Нет единого подхода к применению Process Mining. Каждое подразделение, каждая группа пользователей может находить свой способ применения технологии и инструментов. Вне зависимости от того, насколько похожей является логика их бизнес-процессов. Например, в проекте Siemens департамент управления заказами выбрал модель анализа с ориентацией на глобальные стандартизованные в масштабах всех отделений KPI, а департамент управления закупками ориентировался на индивидуальный подход в анализе для каждого конкретного бизнес-юнита компании.

7. Важно выбрать открытую платформу и создать сильно сообщество. Помимо решения задач в рамках конкретных проектов, много сил было потрачено на создание сообщества пользователей системы Process Mining. Навыка анализа бизнес-процессов с использованием Process Mining было обучено более 200 сотрудников компании, организованы регулярные информационные мероприятия и группы в социальных сетях. Как результат – пользователи системы могут решать собственные задачи анализа без обращения к основной команде внедрения и соответствующего длительного ожидания реализации. Благодаря этому, все новые, часто очень нетипичные и удивительные, примеры успешного использования платформы для решения различных бизнес-задач возникают в разных подразделениях.

8. Платформа Process Mining сама по себе хороша и интересна, но в комплексе с инструментами отчетности она становится еще лучше. Работа исключительно с восстановленной графической схемой процесса не дала бы нам всех тех эффектов и возможностей, которые мы получили за прошедшие годы. Ключом к успеху стало использования сочетания восстановленной схемы бизнес-процессов с отчетами по уже существовавшим и вновь сформированным KPI. Именно такое сочетание инструментов и методов анализа позволило найти множество важных идей для улучшения.

9. Как можно быстрее переходите от пилотирования к коммерческому использованию. Siemens уже на ранних стадиях проекта приобрел корпоративную лицензию на платформу Process Mining. Наличие лицензий стало очень значимым аргументом в пользу максимально возможного использования платформы. Кроме того, это позволило решать многие задачи быстрее и эффективнее, без предварительной долгой технической и финансовой проработки вариантов решения с использованием других BI-средств.

10. RPA, AI, предиктивная аналитика – пока эти темы находятся в фазе исследования. Разработаны отчеты, позволяющие предсказать задержку поставок, отклонение текущего процесса от норматива. Сделана тепловая карта для визуализации областей потенциального применения RPA с оценкой потенциального эффекта. Все эти отчеты привлекают большое внимание руководства. Но реальное их влияние на операционную эффективность еще только предстоит оценить.
+7 (499) 281-6411
info@rondem.ru
129344, Москва, ул. Искры 31, корп.1