Jak najít příležitosti k automatizaci procesů pomocí process mining

Jak najít příležitosti k automatizaci procesů pomocí process mining

Rozhodnutí o automatizaci procesů se týká toho, kde změnit způsob práce, nejen toho, který úkol předat robotovi. Process mining vám pomůže zjistit, jak práce skutečně probíhá, vyčíslit vhodné kroky a posoudit, zda se pro ně automatizace hodí. Může také ukázat, že je lepší krok přepracovat nebo ho ponechat beze změny.

Nejvhodnější bývají kroky, které se často opakují, mají jednotný průběh a jejich zpracování zabere dost času na to, aby na něm záleželo. Četnost, standardizace, objem a doba zpracování vám pomohou sestavit praktický užší výběr. Podíl výjimek ukáže, jak velká část práce může probíhat automatizovanou cestou.

Automatizace bez přehánění: co ukáže praxe

Při hledání spojení „process mining a RPA“ najdete řadu stránek dodavatelů, které představují process mining jako samozřejmý první krok k automatizaci. Jejich argumentace je jednoduchá: zmapujte proces, najděte opakující se úkoly a předejte je robotům.

V tomto pohledu ale chybí důležitá věc. Mnohé zjevné příležitosti k automatizaci už lidé znají. Finanční tým může vědět, že přepisuje údaje z faktur mezi systémy. Tým podpory zase může ručně přiřazovat stále stejné typy požadavků. K potvrzení toho, co lidé při práci sami vidí, nepotřebujete celý projekt process mining.

Process mining se vyplatí, když situace není tak jasná: když práce prochází několika týmy nebo systémy, výjimky se těžko předvídají nebo potřebujete podklady pro porovnání procesu před změnou a po ní. Pomůže vám rozhodnout, co automatizovat, ale neměl by z každého problému s procesem dělat projekt automatizace.

Stručný úvod: RPA, agentická automatizace a process mining

RPA je jednou z forem digitální automatizace. Přenáší data mezi rozhraními. Další možností jsou nástroje, které řídí celé workflow. Obojí se vybírá snáz, když znáte průběh procesu.

Tyto pojmy popisují různé části práce.

Podrobnější vysvětlení najdete v článku Co je process mining. Pokud se s RPA teprve seznamujete, přečtěte si náš úvod do RPA.

Agentická automatizace přináší další přístup. RPA robot postupuje podle předem zadaných kroků, zatímco agent dostane cíl a sám volí, jakých kroků dosáhnout. Jasný popis procesu je proto ještě důležitější. Než agentovi svěříte práci, musíte rozumět variantám procesu, výjimkám i tomu, jak vypadá správný výsledek. Stejné podklady vám pomohou rozhodnout, zda se daný krok vůbec hodí k automatizaci.

Kdy process mining skutečně pomáhá

Process mining může podpořit automatizaci podnikových procesů, když potřebujete důkazy, které se těžko získávají na workshopu nebo z pohledu jediného týmu.

• Najděte opakující se práci napříč týmy a systémy. Stejná data se mohou zadávat na několika místech nebo předání práce může opakovaně vést k opravám. Data o procesu od začátku do konce odhalí vzorce, které snadno přehlédnete, když každý tým vidí jen své úkoly.
• Vyčíslete potřebnou práci. Změřte, jak často krok nastává a jak dlouho trvá. Získáte tak konkrétnější odhad práce, které se automatizace může týkat, než z obecných tvrzení o jejím potenciálu.
• Porozumějte výjimkám. Úkol může vypadat jednotně, dokud neporovnáte jeho varianty. Podíl výjimek ukáže, kolik práce probíhá běžnou cestou a kolik vyžaduje jiný postup.
• Ověřte, co se po nasazení změnilo. Porovnejte výkonnost procesu před změnou a po ní. Zjistíte, zda se průběh změnil podle očekávání a zda se objevila nová úzká místa nebo odchylky.
• Určete, kterou práci neautomatizovat. Analýza může ukázat, že úkol má příliš mnoho výjimek, vyžaduje úsudek nebo se opakuje příliš zřídka, aby se vyplatilo do automatizace investovat. I to je užitečné zjištění, i když nakonec robota nevytvoříte.

Četnost × standardizace × objem: podle čeho sestavit užší výběr

Začněte se čtyřmi faktory. Četnost, standardizace a objem vám pomohou posoudit, zda se úkol opakuje natolik pravidelně, aby byl vhodný k automatizaci. Doba zpracování ukáže, kolik práce vyžaduje. Berte je jako způsob předběžného posouzení, ne jako příslib úspor.

Každý faktor ohodnoťte od 1 do 5 podle definic, na kterých se tým dohodl. Hodnoty můžete vynásobit a seřadit tak vhodné úkoly, výsledek ale nepovažujte za podklad pro investiční rozhodnutí. Vysoké skóre v jedné oblasti nevyváží nevhodnost v jiné. Častý úkol s mnoha výjimkami může vyžadovat přepracování. Automatizace úkolu, který se provádí jen zřídka, se nemusí vyplatit.

Jako další kontrolu použijte podíl výjimek. Ukazuje, jak často případ opouští cestu, kterou posuzujete. Vysoký podíl výjimek je důvodem zjistit proč, ne automatickým důvodem úkol vyřadit.

Výpočet potenciálu automatizace

Odhadněte objem práce a dobu zpracování pro případy, které mohou probíhat běžnou cestou. Pro předběžný odhad můžete použít jednoduchý výpočet:

addressable hours = instances per month × handling time × (1 − exception rate)

Představte si například, že se kontrola bonity provádí 4 200krát měsíčně a každý případ trvá šest minut. Celková doba zpracování je 420 hodin. Pokud se 18 % případů ubírá jinou cestou, odhad práce na běžné cestě činí přibližně 344 hodin měsíčně.

Jde o odhad práce, které by se automatizace mohla týkat, nikoli o předpověď úspor. Nezahrnuje čas potřebný na zpracování výjimek, dohled nad automatizací ani její vytvoření a údržbu. Než připravíte podklady pro investiční rozhodnutí, ověřte odhad s týmem odpovědným za proces a započítejte tyto náklady i povinnosti.

Chcete-li zjistit, jak data o procesech tuto analýzu podporují, podívejte se na možnosti process mining v ProcessMind.

Na rovinu: process mining nepotřebujete vždy

Pokud potřebujete jen seznam úkolů k automatizaci, process mining pro vás může být zbytečně rozsáhlým řešením.

Process mining vyžaduje data o událostech, jejich přípravu a lidi, kteří dokážou výsledky interpretovat. U jednoduchého a dobře známého úkolu může k popisu kroků a výjimek stačit rozhovor s týmem, který práci vykonává. Pak se můžete rozhodnout, zda vytvořit robota.

Tým závazků například může vědět, že tráví čas přepisováním údajů z faktur v e-mailech do ERP. K potvrzení, že tento úkol existuje, pak analýzu záznamu událostí nepotřebujete. Před automatizací ale stále musíte ověřit pravidla, výjimky a rizika.

Process mining je užitečnější, když proces zahrnuje několik týmů nebo systémů, skutečný průběh se liší od dokumentovaného nebo potřebujete výchozí stav pro vyhodnocení změny. Měl by pomáhat zodpovědět konkrétní otázku, ne být povinnou podmínkou každého projektu automatizace.

Process mining pomáhá víc než jen hledat úkoly k automatizaci

Pohled na „process mining pro RPA“ může vzbuzovat dojem, že process mining slouží jen k hledání příležitostí k automatizaci. Pomáhá ale také porozumět širšímu procesu a zlepšovat ho.

• Sledujte výkonnost procesu. Sledujte dobu průchodu, odchylky a změny v průběhu. Přečtěte si, jak funguje průběžné sledování procesů.
• Kontrolujte shodu. Porovnejte skutečný průběh procesu s očekávaným. Může to podpořit práci na shodě a správě procesů, ale nenapraví to proces, který nefunguje dobře.
• Hledejte příčiny problémů. Pokud se objednávky zpožďují, porovnejte případy podle dodavatele, regionu, týmu nebo varianty procesu a zjistěte, kde ke zpožděním dochází.
• Před automatizací proces přepracujte. Analýza procesů může ukázat, které kroky lze odstranit, kde omezit předávání práce nebo jak zjednodušit schvalování. Zjednodušení procesu může být lepším začátkem než automatizace současného postupu.
• Modelujte a simulujte změny. V ProcessMind můžete modelovat změny procesů a simulovat jejich možný dopad ještě před zavedením.

Automatizace je jednou z možností. Nejprve pochopte problém a pak se rozhodněte, zda proces přepracovat, automatizovat, nebo ho ponechat beze změny.

Praktický postup krok za krokem

Postup od dat o událostech k užšímu výběru úkolů k automatizaci

Propojte analýzu procesů s rozhodováním o automatizaci v tomto pořadí:

1. Poznejte proces. Projděte jeho varianty, úzká místa, přepracování a výjimky.
2. Nejprve proces zlepšete. Zvažte, zda před zavedením automatizace můžete odstranit zbytečné kroky nebo předávání práce.
3. Vyberte vhodné úkoly. Porovnejte jejich četnost, standardizaci, objem, dobu zpracování a podíl výjimek.
4. Posuďte náročnost a rizika. Ověřte, které systémy se zapojují, jakými pravidly se úkol řídí a jak se budou řešit výjimky.
5. Sledujte výsledek. Porovnejte proces po změně s výchozím stavem a prověřte neočekávané dopady.
6. Průběžně přehodnocujte vhodnost automatizace. Nové předpisy, systémy a varianty procesů mohou změnit to, zda se automatizace stále vyplatí.

Postup při sledování procesu najdete v našem průvodci průběžným sledováním procesů. Pokud chcete cílový proces před automatizací zdokumentovat, podívejte se na modelování v BPMN.

Sestavte užší výběr, který lze posoudit

Pomocí této šablony porovnejte kroky vhodné k automatizaci. Než možnosti seřadíte, doplňte podklady. Prázdné nebo nejisté pole je otázka k prověření, nikoli důvod předpokládat, že se daný krok hodí.

Příklady ukazují, jak uspořádat posouzení. Nejde o předpověď úspor. Použijte vlastní data a předpoklady ověřte s lidmi, kteří práci vykonávají.

Užší výběr bude užitečnější, když dodržíte tři zásady:

• Před seřazením vyplňte všechny sloupce. Samotná četnost může způsobit, že úkol vypadá vhodněji, než ve skutečnosti je.
• Zaznamenejte počet zapojených systémů. Každé rozhraní mezi systémy může ovlivnit náročnost zavedení i podpory.
• Možnosti „nejprve přepracovat“ a „neautomatizovat“ považujte za platné výsledky. Nejlepším rozhodnutím může být úkol odstranit nebo změnit způsob jeho provádění.

Dodavatelé: vše v jednom, nebo specializované nástroje?

Někteří dodavatelé nabízejí RPA i process mining na jedné platformě. UiPath začal s RPA a process mining přidal později. Celonis vychází z process mining a spolupracuje s dodavateli automatizace. Oba přístupy mají své výhody i nevýhody.

Podrobnější srovnání jednoho dodavatele najdete v naší analýze UiPath a ProcessMind. Správná volba závisí na vašich současných systémech, týmu a požadavcích. Funkce pro process mining a automatizaci porovnávejte zvlášť a ověřte, zda platforma podporuje rozhodnutí, která potřebujete dělat.

Jakou roli má ProcessMind

ProcessMind spojuje process mining, modelování procesů a simulaci. Můžete ho využít k tomu, abyste:

• Odhalili průběh procesů pomocí dat o událostech.
• Analyzovali varianty, úzká místa a odchylky.
• Zdokumentovali procesy pomocí modelování v BPMN.
• Simulovali navrhované změny před jejich zavedením.
• Sledovali výkonnost procesů v čase.

ProcessMind vám pomůže porozumět procesu a posoudit možnosti jeho zlepšení. Nerozhoduje za vás, co automatizovat, ani automatizaci neprovádí. Zjištění můžete využít jako podklad pro automatizaci, přepracování procesu nebo rozhodnutí, že automatizace není vhodná.

Pokud zvažujete širší přínosy process mining, přečtěte si jak připravit podklady pro business case process mining. Informace o potřebných datech najdete v článku jak vytvořit event log pro process mining.

Mýty a skutečnost

Mýtus 1: „Process mining vám připraví plán automatizace“

Process mining ukazuje, jak proces probíhá podle dat. Odhalí neefektivitu, úzká místa i odchylky. Vaše týmy ale musí výsledky vyhodnotit a rozhodnout, co automatizovat, přepracovat nebo ponechat beze změny. K tvrzením o plánu automatizace na jedno kliknutí přistupujte obezřetně.

Mýtus 2: „Process mining slouží hlavně k analýze RPA botů“

Process mining vám pomůže posoudit širší proces, do kterého bot patří, nevysvětlí ale každý detail jeho činnosti. Pokud bot postupuje podle pevně daného skriptu, pro pochopení jeho chování si projděte skript a záznamy. Process mining využijte, když potřebujete zjistit, jak automatizovaný krok zapadá do celého procesu.

Mýtus 3: „Před každým automatizačním projektem potřebujete process mining“

Není to nutné. Pokud je úkol jednoduchý, dobře známý a jeho výjimky jsou jasné, můžete pokračovat i bez process mining. Větší přínos má u složitých procesů nebo tam, kde žádný tým nevidí celý průběh.

Mýtus 4: „Automatizace a process mining potřebují stejný přístup k datům“

Nepotřebují. RPA pracuje přes uživatelská rozhraní a může vyžadovat přístup k obrazovkám a aplikacím. Process mining potřebuje strukturovaná data o událostech z podnikových systémů. Lišit se mohou data, přístupová práva i potřebné dovednosti.

Pokud plánujete obojí současně, musíte koordinovat různé oblasti: odlišné otázky („Co můžeme skriptovat?“ a „Co se děje v celém procesu?“), různé vlastníky i přístup k datům.

Začněte důkazy, ne cílem automatizovat

Process mining vám pomůže seřadit kandidáty na automatizaci, odhadnout rozsah práce a ověřit, jak se změní širší proces. Může také ukázat, že automatizace není vhodným dalším krokem. I to je užitečný výsledek. Cílem je správné rozhodnutí, ne automatizace co největšího počtu úkolů.

Zjistěte, jak posoudit stav procesu před změnou i po ní.

Navrhněte cílový stav ještě před automatizací, abyste mohli posoudit zamýšlený proces.