卓越運(yùn)營是提高業(yè)務(wù)彈性和收入增長的關(guān)鍵，但如今流程所有者往往難以跟上快速變化的步伐，并且缺乏對有效決策所需的流程智能和建模工具的可見性。更復(fù)雜的問題是其變化的自然進(jìn)程。隨著業(yè)務(wù)流程的發(fā)展，它們變得雜亂無章，充斥著浪費(fèi)、不必要的步驟、無關(guān)的控制、重復(fù)的資源和人工解決方法——其中很多都是看不見的。
事實(shí)表明，流程挖掘通過自動化流程發(fā)現(xiàn)的關(guān)鍵步驟，增強(qiáng)了實(shí)現(xiàn)卓越運(yùn)營的傳統(tǒng)方法。根據(jù)定義，流程挖掘是一系列數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)，用于使用從信息系統(tǒng)中提取的事件數(shù)據(jù)來分析業(yè)務(wù)流程。它允許業(yè)務(wù)用戶識別流程中的瓶頸、偏差、浪費(fèi)或返工的原因。以發(fā)現(xiàn)的模型為基礎(chǔ)，其改進(jìn)的途徑就會變得更容易、更準(zhǔn)確、風(fēng)險(xiǎn)更小，而且速度更快。
以下是業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者如何通過八個步驟實(shí)現(xiàn)卓越運(yùn)營的途徑，可以為自動化流程挖掘和持續(xù)改進(jìn)奠定基礎(chǔ)。
第1步：停止做無價(jià)值的工作
面臨的挑戰(zhàn)：許多工作通常是根據(jù)習(xí)慣進(jìn)行的。例如，一個團(tuán)隊(duì)可能遵循的流程不再符合另一個團(tuán)隊(duì)的需求。消除無價(jià)值工作既快速又容易實(shí)施，并且可以提供立竿見影的好處。
流程挖掘如何提供幫助：發(fā)現(xiàn)的流程模型不僅可以更輕松地識別瓶頸、返工和流程停滯的區(qū)域，還可以更輕松地量化收益。通過在增量分析中分析最佳實(shí)踐與現(xiàn)有模型之間的差異，業(yè)務(wù)決策者可以探索消除浪費(fèi)、降低風(fēng)險(xiǎn)，提高運(yùn)營效率，并提供更好客戶體驗(yàn)的機(jī)會。
第2步：整合
隨著時間的推移，在大型而成熟的企業(yè)中，運(yùn)營模式發(fā)生了變化，現(xiàn)有產(chǎn)品被修改，并推出新產(chǎn)品。其結(jié)果通常是跨多個團(tuán)隊(duì)的分散的流程。實(shí)現(xiàn)卓越運(yùn)營的關(guān)鍵一步是整合類似的流程、活動和團(tuán)隊(duì)。然而，整合并非沒有風(fēng)險(xiǎn)。
流程挖掘如何提供幫助：流程挖掘的變體分析功能讓用戶可以比較同一流程的不同路徑或工作流。從這個角度來看，業(yè)務(wù)、運(yùn)營和風(fēng)險(xiǎn)專業(yè)人士可以專注于其差異及其影響。這突出了整合的機(jī)會，以及可能涉及的收益和風(fēng)險(xiǎn)。這種級別的透明度還提供了支持過渡的數(shù)據(jù)，例如資源使用情況、需求概況、瓶頸等，從而顯著地降低了整合工作的風(fēng)險(xiǎn)。
第3步：標(biāo)準(zhǔn)化
以較低的運(yùn)營成本提供一致的客戶體驗(yàn)是數(shù)字巨頭和初創(chuàng)公司的一個標(biāo)志。比較兩個不同的團(tuán)隊(duì)如何執(zhí)行一個流程，可以對工作如何影響積極或消極、計(jì)劃內(nèi)或計(jì)劃外結(jié)果提供有價(jià)值的見解。雖然人們可能會在自己的團(tuán)隊(duì)中分享技巧和清單，但在遠(yuǎn)程工作和混合工作模式中，這一點(diǎn)越來越困難。其結(jié)果是，流程迅速偏離規(guī)范，并且質(zhì)量和合規(guī)性變得不可預(yù)測。
流程挖掘如何提供幫助：通過流程挖掘比較流程變量，以了解路徑，了解活動執(zhí)行時間和等待時間，發(fā)現(xiàn)瓶頸、異常、資源使用和其他流程，從而快速突出標(biāo)準(zhǔn)化的機(jī)會所在。
第4步：簡化
隨著時間的推移，業(yè)務(wù)流程不可避免地會發(fā)生變化，包括不必要的步驟、無關(guān)的控制、重復(fù)的資源和人工解決方法。當(dāng)出現(xiàn)問題時，本能的反應(yīng)通常是添加另一個控制或引入一系列不可持續(xù)、容易出錯的人工流程。
流程挖掘如何提供幫助：流程挖掘發(fā)現(xiàn)的流程模型的可見性、透明度和可用性，以及流程和實(shí)際流程指標(biāo)的準(zhǔn)確表示，使分析師能夠快速識別浪費(fèi)。可以很容易地識別減慢流程、重復(fù)控制、非增值步驟、中斷或緩慢切換、返工循環(huán)和異常的事務(wù)類型。消除這些浪費(fèi)可以直接降低成本，并提高質(zhì)量，從而更快地為客戶提供更好的結(jié)果。
第五步：業(yè)務(wù)流程再造
當(dāng)一個流程被整合、標(biāo)準(zhǔn)化和簡化時，下一步通常是確定重新設(shè)計(jì)的機(jī)會。要成功做到這一點(diǎn)，不僅需要了解相關(guān)渠道的每個“原樣”流程，包括其背后的詳細(xì)流程指標(biāo)，還需要詳細(xì)了解所有可能的例外情況。
流程挖掘如何提供幫助：了解隱藏的任務(wù)并識別不良交接、返工、未充分利用或過度利用的資源，以制定基于數(shù)據(jù)的流程改進(jìn)決策。識別高度重復(fù)、人工和容易出錯的自動化例程。流程挖掘可以發(fā)現(xiàn)供應(yīng)鏈或工作流中常見延遲的根本原因，這些延遲會影響交付時間和質(zhì)量，進(jìn)而導(dǎo)致收入損失。
第6步：戰(zhàn)術(shù)自動化
自動化流程是許多企業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)。雖然全面轉(zhuǎn)型正在進(jìn)行中，但戰(zhàn)術(shù)自動化是同時獲得一些好處的常用方法。這可能包括修改業(yè)務(wù)規(guī)則、實(shí)施機(jī)器人流程自動化或機(jī)器學(xué)習(xí)模型。由于潛在的復(fù)雜性，即使是建立在相同技術(shù)堆棧上的重新設(shè)計(jì)的流程，也很難在戰(zhàn)術(shù)上實(shí)現(xiàn)端到端的自動化。
流程挖掘如何提供幫助：要確定流程中自動化能夠產(chǎn)生最大影響的精確步驟，需要對任務(wù)時間、資源利用率和資源成本有著透徹的了解。使用流程挖掘進(jìn)行流程建模，可以幫助確定戰(zhàn)術(shù)自動化工作的優(yōu)先級。它還可以確保不會浪費(fèi)時間來自動化流程中可能無法帶來投資回報(bào)的部分。流程挖掘增強(qiáng)了傳統(tǒng)方法，可以通過流程挖掘識別任務(wù)或流程級別的自動化機(jī)會，并且可以基于硬數(shù)據(jù)定量評估自動化的影響。
第7步：外包/離岸外包
只需計(jì)算參與派遣團(tuán)隊(duì)的人數(shù)，估計(jì)需要多少人似乎很容易。然而，這可能不反映無償加班或反映預(yù)期和完成之間的差異。并且沒有考慮到多年積累的經(jīng)驗(yàn)和知識，以及隨之而來的生產(chǎn)率提高。
將關(guān)鍵業(yè)務(wù)流程從一個地點(diǎn)轉(zhuǎn)移到另一個地點(diǎn)或從一個企業(yè)轉(zhuǎn)移到另一個企業(yè)是有風(fēng)險(xiǎn)的，并且通常依賴于員工提出問題或傳達(dá)工作進(jìn)行方式的能力。
流程挖掘如何提供幫助：在轉(zhuǎn)換之前運(yùn)行自動化流程發(fā)現(xiàn)練習(xí)可以確保派遣團(tuán)隊(duì)和接收團(tuán)隊(duì)保持一致，并充分了解所有異常和背后的資源計(jì)算。
第8步：轉(zhuǎn)型
數(shù)字化可以簡化業(yè)務(wù)運(yùn)營和流程，并允許企業(yè)轉(zhuǎn)變運(yùn)營模式并提高業(yè)務(wù)成果。然而，數(shù)字化并不是簡單地用數(shù)字形式替換現(xiàn)有服務(wù)或?qū)嵤└嗉夹g(shù)的問題。為了獲得更多的好處，必須在自動化和數(shù)字化之前了解流程，并對其進(jìn)行理想的優(yōu)化，這對于擁有數(shù)萬個流程和例外情況的企業(yè)來說是一個相當(dāng)大的挑戰(zhàn)。
流程挖掘如何提供幫助：流程挖掘?yàn)槠髽I(yè)的運(yùn)作方式帶來了更大的透明度，因此使轉(zhuǎn)型領(lǐng)導(dǎo)者能夠了解重點(diǎn)在哪里、優(yōu)先考慮什么以及如何轉(zhuǎn)型關(guān)鍵流程以實(shí)現(xiàn)持續(xù)卓越的運(yùn)營。必須了解“原樣”流程，了解瓶頸發(fā)生在何處以及哪些活動消耗最多的工作量，并在轉(zhuǎn)型之前測試和預(yù)測未來流程模型和變化。對所需的變化、可能的結(jié)果以及客戶對它們的反應(yīng)建立清晰的愿景至關(guān)重要。
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許多企業(yè)的流程實(shí)現(xiàn)成熟還有很長的路要走。一個關(guān)鍵挑戰(zhàn)是缺乏透明度和流程數(shù)據(jù)，無法幫助團(tuán)隊(duì)詳細(xì)了解其當(dāng)前流程的運(yùn)作方式。流程挖掘提供的可見性和洞察力是一個現(xiàn)實(shí)的進(jìn)度基準(zhǔn)，可以激發(fā)對企業(yè)流程如何工作的大量學(xué)習(xí)。而使用現(xiàn)有的事件日志作為模擬的基礎(chǔ)，使團(tuán)隊(duì)能夠加速洞察并更快得出結(jié)論。
流程挖掘通過自動化流程發(fā)現(xiàn)的關(guān)鍵步驟增強(qiáng)了實(shí)現(xiàn)卓越運(yùn)營的傳統(tǒng)方法。生成的地圖和模型反映了業(yè)務(wù)現(xiàn)實(shí)，并得到了經(jīng)常缺乏的運(yùn)營數(shù)據(jù)的支持。以發(fā)現(xiàn)的模型為基礎(chǔ)，改進(jìn)的途徑就會變得更容易、更準(zhǔn)確、風(fēng)險(xiǎn)更小，而且速度更快。
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