Tecniche di miglioramento dei processi: guida 2026

Perché il miglioramento dei processi è ancora importante

Migliorare un processo significa capire come funziona, individuare un problema concreto e intervenire per risolverlo. Gli obiettivi possono essere diversi: ridurre gli errori e i tempi di attesa, contenere i costi, rendere i risultati più prevedibili o migliorare l’esperienza di clienti e dipendenti.

Questo lavoro diventa più difficile quando le conoscenze sui processi sono frammentate. Una procedura può essere obsoleta, un diagramma può mostrare solo il flusso previsto e le persone che svolgono il lavoro possono descrivere versioni diverse dello stesso processo. I dati degli eventi aiutano a capire cosa accade davvero, ma devono comunque essere interpretati e collegati a un obiettivo di miglioramento chiaro.

Non esiste una metodologia adatta a ogni problema. Alcuni approcci aiutano a eliminare gli sprechi, altri puntano a ridurre la variabilità, individuare le cause profonde o verificare le modifiche. La scelta dipende dal sintomo, dal tempo a disposizione, dalle prove disponibili e dall’impegno che il team può sostenere.

Come scegliere: tabella decisionale

Parta dal problema da risolvere, non dalla metodologia che Le è più familiare. Questa tabella offre un primo orientamento. Se il problema richiede più tipi di analisi, può combinare diversi approcci.

Gli orizzonti temporali e i livelli di impegno sono indicativi, non garantiti. Un piccolo test PDCA può richiedere poco tempo, mentre un programma di miglioramento che coinvolge tutta l’organizzazione può durare molto più a lungo. Anche la qualità dei dati, l’ambito e i processi decisionali incidono sul lavoro.

Se Le serve una base di riferimento ricavata dai dati degli eventi, inizi dal Process Mining. Se invece conosce già il problema e dispone di misurazioni affidabili, può essere più opportuno partire da un metodo mirato come DMAIC.

Come leggere questo elenco

Per ogni tecnica, consideriamo quattro aspetti pratici:

• Di cosa si tratta? L’idea alla base del metodo.
• Quando utilizzarla? Le situazioni in cui può essere utile.
• Quali sono i suoi limiti? I limiti e le cause più comuni di insuccesso.
• Di quali dati ha bisogno? Le prove utili per applicarla.

Alcune voci sono metodologie di miglioramento; altre sono strumenti, discipline o tecnologie che lo supportano. Non sono intercambiabili. Tenga conto di questa distinzione per scegliere un metodo adatto al problema, anziché considerare l’elenco una classifica.

Le metodologie classiche

Questi approcci consolidati aiutano i team a individuare gli sprechi, ridurre i difetti, verificare le modifiche e sviluppare una pratica di miglioramento duratura. Possono basarsi sui dati operativi, ma diversi prevedono anche osservazioni, workshop o valutazioni di esperti.

1. Lean

Lean si concentra sul valore per il cliente e sulla riduzione del lavoro che non contribuisce a crearlo. È associato al Toyota Production System e oggi viene utilizzato in molti ambiti operativi.

I cinque principi consistono nel definire il valore, mappare il flusso di valore, creare un flusso continuo, stabilire un sistema pull e perseguire il miglioramento continuo. Lean descrive anche otto forme comuni di spreco, spesso ricordate con l’acronimo DOWNTIME:

• Difetti: Risultati che non soddisfano i requisiti.
• Sovrapproduzione: Produrre più del necessario o in anticipo.
• Attese: Tempi di inattività tra una fase e l’altra.
• Talento non valorizzato: Non sfruttare adeguatamente le competenze e le conoscenze delle persone.
• Trasporto: Spostamenti non necessari di materiali o informazioni.
• Scorte: Scorte eccessive o lavoro in corso.
• Movimenti: Spostamenti non necessari di persone o sistemi.
• Lavorazioni superflue: Lavoro che non aggiunge valore per il cliente.

Quando utilizzarla: utilizzi Lean se nota fasi, ritardi, passaggi di consegne o lavoro in corso non necessari e vuole migliorare il flusso.

Quali sono i suoi limiti: una fase che sembra uno spreco può rispondere a esigenze di controllo, sicurezza o servizio al cliente. Eliminarla senza capirne la ragione può creare nuovi problemi. Lean va inoltre adattato quando viene applicato al lavoro intellettuale.

Di quali dati ha bisogno: sono utili le osservazioni del processo e una visione chiara del valore per il cliente. I dati sui tempi di ciclo e di attesa, sui passaggi di consegne e sul lavoro in corso aiutano a individuare gli sprechi e a verificare se le modifiche migliorano il flusso.

Per approfondire la mappatura del flusso end-to-end, consulti Value Stream Mapping.

2. Six Sigma (DMAIC)

Six Sigma mira a ridurre la variabilità e i difetti dei processi attraverso un’analisi strutturata e basata sui dati. Il framework DMAIC guida il miglioramento di un processo esistente:

Six Sigma utilizza anche DMADV, acronimo di Define, Measure, Analyze, Design e Verify, per sviluppare nuovi processi o prodotti.

Quando utilizzarla: utilizzi DMAIC se deve affrontare un problema di qualità o di prestazioni misurabile e cerca un metodo rigoroso per individuarne le cause e verificare i miglioramenti. È spesso adatto ai processi ad alto volume in cui i difetti ricorrenti sono rilevanti.

Quali sono i suoi limiti: DMAIC richiede dati affidabili e persone in grado di analizzarli. La struttura formale di un progetto può richiedere più impegno di quanto giustificato da un problema di piccola entità. Le certificazioni possono attestare le competenze, ma da sole non migliorano un processo.

Di quali dati ha bisogno: servono una definizione chiara del problema, una base di riferimento, misure degli input e dei risultati del processo e un numero sufficiente di osservazioni per comprendere la variabilità. I dati devono essere abbastanza coerenti da consentire confronti.

Per un approfondimento pratico su DMAIC e sul miglioramento basato sui dati, legga la nostra guida strategica.

3. Value Stream Mapping

Value Stream Mapping (VSM) è una tecnica Lean che rappresenta il flusso di lavoro e di informazioni necessario per fornire un prodotto o un servizio. Una mappa può includere le fasi del processo, i passaggi di consegne, i tempi di ciclo e di attesa e il lavoro in corso.

Un esercizio tipico consiste nel mappare lo stato attuale, individuare ritardi e attività che non aggiungono valore, delineare lo stato futuro e pianificare come raggiungerlo.

Quando utilizzarla: utilizzi VSM quando serve una visione condivisa del processo end-to-end, soprattutto nella produzione, nella catena di fornitura, nell’erogazione dei servizi o nello sviluppo software.

Quali sono i suoi limiti: l’accuratezza della mappa dipende dalle informazioni utilizzate per crearla. Durante un workshop, i partecipanti possono descrivere il processo previsto o un caso recente, anziché l’intera varietà dei casi effettivi. Inoltre, la mappa può diventare obsoleta quando il processo cambia.

Di quali dati ha bisogno: può iniziare con osservazioni e workshop. Per descrivere lo stato attuale sulla base di prove più solide, utilizzi le fasi del processo, le date e gli orari, le informazioni sui passaggi di consegne e i dati sul lavoro in corso. Il Process Mining può aiutare a individuare i flussi registrati nei sistemi.

4. Gestione della qualità totale (TQM)

TQM è un approccio gestionale che coinvolge tutta l’organizzazione e considera la qualità una responsabilità condivisa. Pone l’accento sulle esigenze dei clienti, sul coinvolgimento dei dipendenti, sulla gestione per processi, sulle decisioni basate sulle prove e sul miglioramento continuo.

Quando utilizzarla: valuti TQM se vuole integrare la qualità nella gestione quotidiana, anziché limitarla a un progetto isolato. Può essere adatta alle organizzazioni in cui la coerenza della qualità e la soddisfazione dei clienti sono importanti per molti team.

Quali sono i suoi limiti: TQM ha un ambito ampio, perciò servono priorità chiare e il sostegno della dirigenza per tradurne i principi in attività concrete. Se si riduce a uno slogan o a una lista di controllo, difficilmente cambierà il modo in cui funzionano i processi.

Di quali dati ha bisogno: le prove dipendono dagli obiettivi di qualità e possono comprendere feedback dei clienti, tassi di difetti e rilavorazioni, risultati degli audit e misure delle prestazioni dei processi. I team hanno inoltre bisogno di un modo per condividere ciò che apprendono e intervenire di conseguenza.

5. PDCA (ciclo di Deming)

Plan-Do-Check-Act (PDCA) è un ciclo in quattro fasi per verificare e perfezionare le modifiche. Offre ai team una struttura ripetibile senza imporre una specifica soluzione di miglioramento.

Ogni ciclo consente di confrontare il risultato con le aspettative. Se la modifica funziona, può standardizzarla o provarla su scala più ampia. In caso contrario, utilizzi quanto appreso per adeguare il test successivo.

Quando utilizzarla: utilizzi PDCA per piccoli esperimenti, modifiche a livello di team e attività di miglioramento continuo. Può supportare altri metodi offrendo un modo semplice per verificare e rivedere le modifiche.

Quali sono i suoi limiti: PDCA non indica quale problema debba avere la priorità, quali misure utilizzare o come analizzare cause complesse. È un ciclo di apprendimento e azione, non un sostituto dell’analisi del problema.

Di quali dati ha bisogno: prima del test, definisca il risultato atteso e una misura. Confronti le prestazioni prima e dopo la modifica e tenga conto degli altri fattori che possono aver influito sul risultato.

6. Lean Six Sigma

Lean Six Sigma combina l’attenzione di Lean per gli sprechi e il flusso con quella di Six Sigma per la variabilità e i difetti. I team possono ricorrere a questa combinazione quando un processo deve diventare più scorrevole e produrre risultati più coerenti.

Lean contribuisce con l’approccio basato sul flusso di valore, l’individuazione degli sprechi e il miglioramento del flusso. Six Sigma apporta analisi strutturate, misurazioni e riduzione della variabilità attraverso metodi come DMAIC.

Quando utilizzarla: valuti Lean Six Sigma quando un problema interfunzionale riguarda sia ritardi o attività superflue sia problemi di qualità misurabili.

Quali sono i suoi limiti: combinare più metodi può richiedere ulteriore formazione e una struttura più articolata. Un progetto rischia di diventare burocratico se i team danno priorità al rispetto della metodologia anziché alla soluzione del problema. Mantenga l’ambito e l’analisi proporzionati alla questione da affrontare.

Di quali dati ha bisogno: serve una visione del flusso del processo, insieme a misure di difetti, rilavorazioni e prestazioni. La quantità e il tipo di dati dipendono dal problema; non tutti i progetti richiedono analisi statistiche avanzate.

7. Kaizen

Kaizen è un approccio al miglioramento continuo e graduale che coinvolge le persone di tutta l’organizzazione. Invece di affidarsi solo a grandi progetti, incoraggia i team a individuare e introdurre cambiamenti pratici nel lavoro quotidiano.

Kaizen prende spesso in considerazione tre tipi di inefficienza:

• Muda: sprechi di risorse che non generano valore.
• Mura: irregolarità nel carico di lavoro o nel flusso del processo.
• Muri: eccessivo carico sulle persone o sulle attrezzature.

Alcune organizzazioni organizzano eventi Kaizen mirati, durante i quali un team interfunzionale lavora intensamente su un processo specifico e ne introduce le modifiche.

Quando utilizzarlo: ricorra a Kaizen se desidera che i dipendenti contribuiscano al miglioramento continuo, anziché limitarsi a partecipare a progetti occasionali. Può affiancare Lean, PDCA e altri metodi.

Limiti: Kaizen richiede che alle idee seguano azioni concrete. Se le persone possono individuare i problemi ma non incidere sulle modifiche, gli sforzi di miglioramento perdono credibilità. Anche i piccoli cambiamenti vanno rivisti per assicurarsi che non creino problemi altrove.

Dati necessari: Le osservazioni dei dipendenti e i feedback dei clienti possono far emergere opportunità di miglioramento. Le misure di processo aiutano a stabilire le priorità tra le idee e a verificare se una modifica ha prodotto risultati.

Per approfondire l’approccio, consulti Kaizen e miglioramento continuo.

8. Gestione dei processi aziendali (BPM)

La gestione dei processi aziendali è una disciplina che consente di gestire i processi in modo sistematico nel tempo. Può comprendere l’analisi, la modellazione, l’implementazione, il monitoraggio e il miglioramento dei processi. Il BPM è un approccio gestionale continuo, non una singola tecnica né l’acquisto di un software.

Quando utilizzarlo: prenda in considerazione il BPM se ha bisogno di un metodo coerente per gestire i processi tra i diversi team, chiarire le responsabilità e collegare la progettazione dei processi al monitoraggio e al miglioramento.

Limiti: La modellazione e la documentazione non garantiscono prestazioni migliori. Un processo può essere documentato con cura e presentare comunque ritardi, rilavorazioni o responsabilità poco chiare. Il lavoro sul BPM deve collegare i modelli di processo alle attività operative e a obiettivi misurabili.

Dati necessari: Il BPM si basa sulla documentazione dei processi, sulle informazioni relative alle responsabilità, sulle misure delle prestazioni e sulle evidenze di come viene svolto il lavoro. BPMN offre un metodo standard per rappresentare i flussi dei processi.

Per approfondire come tradurre il miglioramento in azioni concrete, consulti la nostra guida all’implementazione dell’ottimizzazione dei processi.

Metodi basati sui dati: il ruolo del Process Mining

I metodi descritti in questa sezione aiutano a individuare i vincoli, indagare le cause, comprendere il comportamento effettivo dei processi o valutare possibili modifiche. Non sostituiscono i metodi di miglioramento descritti sopra, ma offrono diversi modi per comprendere un processo e intervenire.

9. Theory of Constraints (TOC)

La Theory of Constraints concentra il miglioramento sul vincolo che limita le prestazioni complessive di un sistema. I cinque passaggi fondamentali sono: individuare il vincolo, sfruttarlo al meglio, allineare le altre attività per sostenerlo, aumentarne la capacità se necessario e ripetere il ciclo quando il vincolo si sposta.

Quando utilizzarla: ricorra alla TOC quando il flusso è limitato da un collo di bottiglia, per esempio una fase di produzione con capacità limitata o una coda di richieste di assistenza.

Limiti: Il collo di bottiglia apparente potrebbe non essere il vero vincolo, che può spostarsi al variare del processo. Concentrarsi su un solo punto può inoltre far trascurare le interazioni tra le diverse parti di un processo complesso.

Dati necessari: Esamini il flusso, le dimensioni delle code, la capacità e il tempo trascorso in attesa o in elaborazione. I dati di processo possono aiutarLa a verificare se il vincolo ipotizzato corrisponde al punto in cui il lavoro si accumula davvero.

10. Analisi dei 5 Whys

I 5 Whys sono un metodo semplice per indagare le cause di un problema specifico. Il team si chiede perché si è verificato il problema e poi ripete la domanda per ciascuna risposta. Cinque è un’indicazione, non un limite prestabilito.

Per esempio, se una spedizione è in ritardo perché un ordine è stato elaborato tardi, il team potrebbe scoprire che l’approvazione ha richiesto diversi giorni perché l’unica persona autorizzata non era disponibile. Il passo successivo è verificare questa spiegazione e affrontare il rischio legato all’approvazione, anziché considerare il ritardo della spedizione la causa profonda.

Quando utilizzarla: ricorra a questa tecnica per un’indagine iniziale, la revisione di un incidente o una retrospettiva del team, quando le persone con le conoscenze necessarie possono discutere il problema.

Limiti: Una singola sequenza di domande può semplificare eccessivamente un problema con diverse cause concomitanti. Le risposte possono inoltre riflettere supposizioni anziché evidenze. Per i problemi complessi, utilizzi la discussione per formulare ipotesi e le verifichi con i dati.

Dati necessari: Servono un problema definito con chiarezza e l’accesso a persone che conoscano il lavoro. Le registrazioni degli incidenti, le marcature temporali e le evidenze di processo possono aiutare a confermare o mettere in discussione la spiegazione del team.

11. Process Mining

Il Process Mining analizza i dati degli eventi provenienti dai sistemi IT per mostrare come i casi attraversano un processo. Può far emergere varianti, rilavorazioni, ritardi e passaggi di consegne che potrebbero non comparire in una procedura o in una mappa elaborata durante un workshop.

Tra gli utilizzi più comuni:

• Individuazione automatica dei processi: ricostruzione dei flussi dei processi a partire dai dati degli eventi.
• Controllo di conformità: confronto tra il comportamento effettivo del processo e un modello o una regola definiti.
• Analisi delle prestazioni: esame dei tempi di ciclo, dei ritardi e dei colli di bottiglia.
• Analisi delle cause profonde: indagine sui fattori associati ai risultati del processo.
• Monitoraggio continuo: rilevamento nel tempo delle misure di processo.

Quando utilizzarlo: ricorra al Process Mining quando il lavoro lascia una traccia digitale utilizzabile e desidera capire come si svolge il processo nei diversi casi. Può supportare l’analisi di processi transazionali come procure-to-pay, order-to-cash e gestione degli incidenti.

Limiti: Il Process Mining non decide quale modifica sia giusta né la implementa al posto Suo. L’analisi dipende dalla qualità dei dati degli eventi che rappresentano il processo. Marcature temporali mancanti, nomi delle attività incoerenti o ID dei casi poco chiari possono limitare ciò che è possibile apprendere.

Dati necessari: Un Event Log tipico comprende un ID del caso, un’attività e una marcatura temporale. A seconda della domanda, potrebbero servire anche attributi come il team, la sede, il prodotto o l’esito. La preparazione e la convalida dei dati fanno parte del lavoro.

Il Process Mining può affiancare altre metodologie senza sostituirle. Può utilizzarlo per individuare gli sprechi nell’ambito di Lean, definire una base di riferimento per DMAIC, verificare se una modifica PDCA ha influito sulle prestazioni o indagare dove si manifesta un vincolo. Spetta comunque al Suo team scegliere l’obiettivo di miglioramento e decidere cosa modificare.

Per saperne di più, legga che cos’è il Process Mining, come analizzare un processo e le sfide più comuni e le buone pratiche del Process Mining.

12. Simulazione dei processi

La simulazione dei processi utilizza un modello per esplorare come potrebbe comportarsi un processo in condizioni diverse. Può confrontare scenari, per esempio modificando la capacità o l’instradamento, prima di decidere se introdurre un cambiamento nel processo reale.

Quando utilizzarla: ricorra alla simulazione se desidera confrontare diverse opzioni, valutare la capacità o esplorare i possibili effetti di una modifica proposta prima di implementarla.

Limiti: Una simulazione non garantisce ciò che accadrà. I risultati dipendono dal modello e dalle ipotesi su cui si basa. Se i tempi di elaborazione, i tassi di arrivo, la disponibilità delle risorse o la logica del processo non rispecchiano la realtà, il confronto può portare a conclusioni fuorvianti.

Dati necessari: Servono un modello di processo e dati realistici su tempi, volumi, risorse e variazioni pertinenti. Se disponibili, i dati osservati sul processo possono aiutare a calibrare questi input.

Il Process Mining può aiutarLa a comprendere il processo attuale, mentre la simulazione consente di esplorare uno scenario futuro. Rispondono a domande diverse: che cosa accade ora e che cosa potrebbe accadere in seguito a una modifica proposta. Per saperne di più, consulti Simulazione dei processi.

13. Modellazione dei processi (BPMN)

Business Process Model and Notation (BPMN) è una notazione visiva standard per descrivere i flussi dei processi. Un modello BPMN aiuta i team a comunicare fasi, decisioni, eventi e responsabilità in modo coerente.

Quando utilizzarla: ricorra alla modellazione dei processi quando serve una visione condivisa del processo, quando desidera documentare lo stato attuale o futuro oppure quando ha bisogno di una base chiara per procedure e discussioni sui processi.

Limiti: Un modello descrive il processo così come viene compreso o progettato, ma non dimostra che il processo si svolga davvero in quel modo. I modelli vanno inoltre aggiornati quando cambia il lavoro. Un diagramma è utile se supporta una decisione o un’azione, non se è fine a sé stesso.

Dati necessari: Può creare un modello sulla base di interviste, procedure e osservazioni. Il confronto con i dati degli eventi può aiutare a individuare le differenze tra il flusso documentato e quello registrato nei sistemi.

Scopra di più su BPMN e su come la modellazione dei processi e il Process Mining si integrano.

14. Automazione

L’automazione utilizza tecnologie come RPA, strumenti per i flussi di lavoro o API per svolgere attività definite riducendo l’intervento manuale. Può contribuire al miglioramento quando il lavoro è ripetitivo, le regole sono chiare e le eccezioni sono note.

Quando utilizzarla: prenda in considerazione l’automazione per attività stabili e ad alto volume, con input e output coerenti, come l’inserimento di dati di routine o la generazione di report.

Limiti: Automatizzare un processo inefficiente può mantenere passaggi superflui o rendere più difficile gestire le eccezioni. L’automazione richiede inoltre manutenzione quando cambiano i sistemi, le regole o gli input. Prima di procedere, verifichi che l’attività sia adatta e che la modifica proposta affronti un problema reale.

Dati necessari: Riveda i volumi delle attività, i tempi di gestione, i tassi di errore, le tipologie di eccezione e le regole seguite dalle persone. Le evidenze di processo possono aiutarLa a individuare le attività candidate e a capire cosa accade nelle fasi circostanti.

Utilizzi il Process Mining per individuare le opportunità di automazione, anziché scegliere le attività basandosi solo su supposizioni.

Combinare le metodologie

Non è necessario scegliere un solo metodo per ogni fase di un’iniziativa di miglioramento. Una combinazione efficace assegna a ciascun approccio un ruolo preciso: uno aiuta a comprendere il problema, un altro a progettare o testare una modifica e una misura permette di verificare se ha funzionato.

Lean e Six Sigma

Lean aiuta a individuare le attività superflue e a migliorare il flusso. DMAIC offre un metodo strutturato per misurare i difetti, indagarne le cause e controllare i risultati. Utilizzi entrambi quando ritardi e problemi di qualità sono collegati. Mantenga il progetto concentrato sul problema, senza aggiungere passaggi solo per seguire un framework.

Lean e Value Stream Mapping

La Value Stream Mapping (VSM) offre al team una rappresentazione visiva del flusso end-to-end. I principi Lean aiutano a valutare dove il lavoro genera valore e dove è possibile ridurre ritardi o passaggi di consegne. Utilizzi le evidenze di processo per verificare che la mappa rappresenti la varietà dei casi reali, non solo il percorso previsto.

Process Mining e DMAIC

Il Process Mining può aiutare a definire una base di riferimento e a mostrare dove i casi seguono percorsi diversi, restano in attesa o tornano indietro per una rilavorazione. DMAIC offre al team una struttura di progetto per definire il problema, misurare le prestazioni, analizzare le cause, testare i miglioramenti e consolidare i risultati. I dati contribuiscono all’analisi, ma non sostituiscono il giudizio del team né il lavoro statistico.

Process Mining e PDCA

Il Process Mining può mostrare le prestazioni del processo prima e dopo una modifica. PDCA offre un ciclo per pianificare un test, rivederne il risultato e decidere come procedere. Scelga misure coerenti con la modifica e valuti se la differenza possa dipendere anche da altri fattori.

Modellazione e simulazione dei processi

Un modello di processo può rendere esplicito il flusso proposto. La simulazione consente di confrontare scenari sulla base del modello e dei relativi input. Prima di fare affidamento sui risultati, verifichi che il modello e le ipotesi rappresentino il processo in misura adeguata alla domanda a cui desidera rispondere.

Errori comuni

Scegliere un metodo prima di definire il problema

Una metodologia non è un obiettivo. Metta per iscritto il sintomo, chi ne risente e quale risultato desidera modificare. Scelga quindi un approccio che possa aiutarLa a indagare il problema.

Considerare una mappa o un modello come prova delle prestazioni effettive

Una mappa elaborata durante un workshop e un diagramma BPMN possono chiarire come le persone comprendono il processo o come intendono svolgerlo. Potrebbero non rappresentare tutte le varianti o le eccezioni. Quando possibile, confronti la documentazione con le evidenze operative.

Automatizzare prima di comprendere il lavoro

L’automazione può ridurre il lavoro manuale, ma può anche mantenere passaggi superflui o rendere più difficile gestire le eccezioni. Comprenda il processo e le sue variazioni prima di decidere cosa automatizzare.

Misurare solo dopo la modifica

Senza una base di riferimento, non è possibile effettuare un confronto significativo tra prima e dopo. Decida cosa misurare prima di iniziare e verifichi che i dati siano abbastanza coerenti da consentire il confronto.

Partire da un ambito troppo ampio

Un programma che cerca di migliorare tutto in una volta rischia di disperdere le energie. Parta da un processo specifico, un problema definito e un ambito che il Suo team possa gestire. Amplii l’iniziativa dopo aver capito cosa funziona.

Considerare la metodologia un sostituto delle azioni successive

Un workshop, un modello o un’analisi non bastano da soli a mantenere un miglioramento. Assegni le responsabilità, verifichi i risultati e riveda il processo quando cambiano le prestazioni o le condizioni.

Parta dalla realtà

La tecnica di miglioramento dei processi più adatta dipende dal problema da risolvere. Lean può aiutare a esaminare gli sprechi e i flussi. Six Sigma può strutturare il lavoro sulla variabilità e sui difetti. PDCA può guidare piccoli test. Il Process Mining può mostrare cosa registrano i dati degli eventi sul comportamento effettivo dei processi. La simulazione può aiutare a confrontare le possibili modifiche.

Inizi definendo il risultato che desidera migliorare e le evidenze necessarie per comprenderlo. Se il processo si svolge in sistemi che registrano gli eventi, il Process Mining può aiutarLa a definire una base di riferimento e a individuare gli aspetti da approfondire. Sarà poi il Suo team a scegliere il metodo e a decidere cosa modificare.

Per misurare i risultati, la guida sulla salute del processo spiega quali aspetti può monitorare dopo aver applicato una tecnica.

Provi la tecnica su un processo reale: inizi una prova gratuita e utilizzi i dati del Suo processo per definire una base di riferimento per le attività di miglioramento.

Come procedere

• Definisca la base di riferimento usando i dati degli eventi
• Consolidi i risultati anche dopo la chiusura del progetto