Simulation de Processus
Simulez vos processus métier pour prévoir les résultats, tester des changements et optimiser vos workflows avant la mise en place.
L’analyse what-if fait partie des puissantes applications de la simulation de process. En créant divers scénarios de simulation et en comparant leurs résultats, vous pouvez décider en toute connaissance avant d’investir temps et ressources dans un changement.
La simulation seule apporte des prévisions utiles, mais la véritable valeur vient de la comparaison :
Les résultats de simulation sont des datasets de log d’event standards, ProcessMind propose des outils efficaces pour comparer tous types de datasets : simulés, historiques ou les deux.
| Indicateur | Description |
|---|---|
| Throughput Time | Temps total du début à la fin d’un case |
| Waiting Time | Attente des cases avant ressource |
| Processing Time | Temps effectif des activités |
| Case Count | Nombre de cases complétés |
| Resource Utilization | Taux d’activité des ressources |
| Path Distribution | Répartition des chemins suivis par les cases |
Le scénario what-if le plus courant consiste à tester une modification de vos process :
Question : Que se passe-t-il si on ajoute un collaborateur à l’approbation ?
Approche :
| Indicateur | Baseline | +1 collaborateur | Amélioration |
|---|---|---|---|
| Temps moyen de traitement | 5,2 jours | 3,8 jours | 27% plus rapide |
| Temps d’attente moyen | 2,1 jours | 0,9 jours | 57% de réduction |
| Cas/semaine | 150 | 195 | 30% en plus |
| Taux d’utilisation | 95% | 78% | Moins de surcharge |
Analyse coûts-bénéfices
Combinez résultats de simulation et coûts pour calculer le ROI. Si ajouter un collaborateur coûte 60.000 $/an et augmente le throughput de 30%, vous quantifiez l’impact business.
L’une des fonctionnalités majeures de ProcessMind est de rapprocher les prédictions de simulation et les données historiques réelles.
| Si la simulation montre… | Cause possible |
|---|---|
| Plus rapide que réel | Modèle sans délais, complexité sous-évaluée |
| Plus lent que réel | Temps de traitement trop élevés, contraintes inutiles |
| Des chemins différents | Probabilités Gateway non conformes au terrain |
| Ressources saturées | Mauvaise configuration des contraintes de capacité |
Comparez plus de deux scénarios pour trouver la configuration optimale :
Question : Combien de personnes faut-il à l’approbation ?
Approche : Créez des simulations avec différents effectifs
| Équipe | Nombre de cas/sem | Utilisation | Attente | Coût |
|---|---|---|---|---|
| 2 | 100 | 98% | 4,5 jours | 120 k$ |
| 3 | 145 | 85% | 1,8 jours | 180 k$ |
| 4 | 160 | 68% | 0,5 jours | 240 k$ |
| 5 | 165 | 55% | 0,2 jours | 300 k$ |
À retenir : Ajouter un 3ᵉ collaborateur optimise la performance, les suivants apportent moins de bénéfices.
Testez des changements structurels de vos workflows :
Prévoyez plusieurs niveaux de demande :
Optimisez vos équipes et vos outils :
Évaluez l’effet de l’organisation du temps :
Créez toujours une simulation de référence validée avant tout test. Elle servira de point de comparaison.
Quand c’est possible, modifiez un seul paramètre pour bien comprendre son effet. Changer trop d’éléments rend l’analyse difficile.
Basez vos simulations sur des données réelles dès que possible. Des entrées non réalistes donnent des résultats non fiables.
N’optimisez pas un seul KPI. Un flux plus rapide peut nuire à la qualité ou à la charge de travail.
Gardez un historique clair de vos modifications dans chaque scénario. Les résultats seront ainsi reproductibles et partageables.
Quand cela est possible, validez vos prévisions de simulation par des tests pilotes avant une mise en œuvre générale.
Pour communiquer une analyse what-if à vos parties prenantes :