Cosa imparerà
Questa guida illustra 15 tecniche e metodologie per il miglioramento dei processi, dai framework classici come il Ciclo di Deming ai moderni approcci data-driven come il process mining e la simulazione. Per ogni tecnica, scoprirà il concetto fondamentale, quando è efficace e quando invece non lo è.
Ogni organizzazione ha i propri processi. E ogni processo nasconde sprechi, ritardi, rilavorazioni o complessità non necessarie.
Il miglioramento dei processi consiste proprio nell’individuare e risolvere questi problemi. Sembra semplice, ma l’offerta di tecniche e metodologie si è moltiplicata nel corso dei decenni, creando confusione. Tra framework, certificazioni e acronimi, l’industria della consulenza lo ha reso un tema più ostico di quanto dovrebbe essere.
Questa guida punta dritto al sodo. Esaminiamo ogni principale metodologia di miglioramento, spiegandone il funzionamento pratico per aiutarvi a capire quali abbiano senso per la vostra situazione. Che siate alla guida di un’impresa digitale che vuole ottimizzare le operations o un team leader che cerca di ridurre i ritardi nei passaggi di consegna, qui troverete ciò che fa per voi.
Conoscete già il process mining? Passate direttamente all’elenco completo o andate alle sezioni sul process mining e sulla simulazione di processo per scoprire come si integrano le tecniche basate sui dati.
Per ogni tecnica abbiamo analizzato:
Alcune tecniche presentano sovrapposizioni. Il Lean Six Sigma è un ibrido tra Lean e Six Sigma. Il Kaizen è un principio trasversale a diverse metodologie. Il Ciclo di Deming (PDCA) può essere uno strumento autonomo o parte di framework più ampi. È del tutto normale: scegliete ciò che funziona per il vostro contesto e combinatelo secondo le vostre necessità.
Questi framework esistono da decenni. Sono ampiamente documentati, insegnati ovunque e costituiscono le fondamenta di quasi tutti i moderni lavori di miglioramento dei processi.
Il Lean trae origine dal Toyota Production System e si concentra su un obiettivo fondamentale: l’eliminazione degli sprechi. Qualsiasi attività che non aggiunga valore per il cliente è un potenziale bersaglio da eliminare.
Il Lean identifica otto tipi di sprechi utilizzando l’acronimo mnemonico DOWNTIME:
Ideale per: Manifatturiero, operations e qualsiasi processo con sprechi e passaggi di mano visibili.
A cosa fare attenzione: Il Lean è nato per la produzione industriale. Applicarlo al lavoro intellettuale richiede un adattamento: non ogni “extra” è necessariamente uno spreco, a volte un controllo aggiuntivo ha una sua ragion d’essere.
Correlati: La mappatura del flusso del valore è uno strumento Lean essenziale. Il Lean si unisce al Six Sigma nel Lean Six Sigma.
Six Sigma è una metodologia basata sui dati che mira a ridurre la variabilità dei processi e i difetti a livelli prossimi allo zero. Sviluppata da Motorola negli anni ‘80 e resa celebre da GE, il nome si riferisce all’obiettivo statistico di non superare i 3,4 difetti per milione di opportunità.
Il Six Sigma utilizza un approccio strutturato in cinque fasi:
Definire l'ambito del problema
Raccogliere i dati
Individuare le cause radice
Testare le soluzioni
Mantenere i risultati
Il Six Sigma utilizza anche il DMADV (Define, Measure, Analyze, Design, Verify) per la progettazione di nuovi processi, piuttosto che per il miglioramento di quelli esistenti.
Ideale per: Organizzazioni con problemi di qualità misurabili, processi ad alto volume dove anche piccole percentuali di difetto sono cruciali.
Attenzione: Il Six Sigma richiede dati consistenti e competenze statistiche approfondite. La struttura delle certificazioni (Green Belt, Black Belt, Master Black Belt) rischia a volte di dare più peso ai titoli che ai risultati. Inoltre, tende a focalizzarsi su progetti ampi e formali, che possono risultare eccessivi per piccoli miglioramenti.
Per un’analisi dettagliata di come il DMAIC interagisca con il process mining, consulti la nostra Guida strategica al miglioramento dei processi basato sui dati.
La mappatura del flusso del valore (Value Stream Mapping - VSM) è uno strumento Lean che crea una rappresentazione visiva di ogni fase necessaria per fornire un prodotto o servizio, dalla materia prima alla richiesta iniziale fino al cliente. Consente di distinguere chiaramente tra attività a valore aggiunto e attività superflue.
Una buona mappatura del flusso del valore mostra tempi di ciclo, tempi di attesa, livelli di inventario e flussi informativi, rendendo visibili gli sprechi.
Ideale per: Comprendere i flussi di processo end-to-end, specialmente nel manifatturiero e nella supply chain. Utile anche per l’erogazione di servizi e lo sviluppo software.
A cosa fare attenzione: Le mappe del flusso del valore sono intrinsecamente manuali. Catturano il processo per come lo descrivono le persone, non necessariamente per come si svolge davvero. È qui che il process mining aggiunge valore: mostrandovi il processo reale, estratto direttamente dai dati.
Value Stream Mapping + Process Mining
Utilizzate il process mining per generare automaticamente la mappa dello stato attuale dai dati reali. Poi, usate la Value Stream Mapping per progettare lo stato futuro. Questa combinazione elimina le congetture della VSM tradizionale e vi offre un punto di partenza oggettivo. Scoprite come ProcessMind visualizza i flussi reali.
Il Total Quality Management è una filosofia gestionale che integra la qualità in ogni ambito dell’organizzazione. Non è un singolo strumento, ma un approccio globale volto al successo a lungo termine attraverso la soddisfazione del cliente.
Ideale per: Organizzazioni che cercano una cultura della qualità olistica. Particolarmente efficace in settori regolamentati (sanità, automotive, aerospaziale) dove i fallimenti qualitativi hanno gravi conseguenze.
A cosa fare attenzione: Il TQM è volutamente ampio, il che può farlo apparire vago. Richiede un forte impegno della leadership e una prospettiva a lungo termine. Le aziende che lo vivono come una formalità burocratica anziché come un cambio culturale raramente ottengono risultati.
Il ciclo Plan-Do-Check-Act (noto anche come Ciclo di Deming, Ciclo di Shewhart o PDCA) è una delle metodologie fondamentali per il miglioramento continuo. Si tratta di un framework iterativo in quattro fasi, semplice ed efficace per testare e implementare cambiamenti.
La forza del PDCA risiede nella ripetitività. Ogni ciclo si basa sul precedente, creando un ritmo di miglioramento continuo.
Ideale per: Qualsiasi tipo di miglioramento, dai piccoli cambiamenti a livello di team alle iniziative aziendali su vasta scala. La sua semplicità lo rende universalmente applicabile.
Attenzione: Il PDCA è quasi troppo semplice. Non indica cosa misurare, come analizzare i dati o quali problemi affrontare per primi. È un framework, non una soluzione pronta all’uso. Per ottenere i migliori risultati, lo integri con strumenti più specifici (come il process mining o l’analisi dei 5 Perché).
Il Lean Six Sigma combina il focus del Lean manufacturing sull’eliminazione degli sprechi con l’enfasi del Six Sigma sulla riduzione dei difetti. Il principio cardine è che per ottenere processi eccellenti servano sia la velocità (Lean) sia la qualità (Six Sigma).
Ideale per: Organizzazioni che hanno già sperimentato una metodologia e desiderano un set di strumenti più completo. Molto diffuso in ambito manifatturiero, sanitario, finanziario e nei grandi servizi.
A cosa fare attenzione: La qualità dei programmi di certificazione Lean Six Sigma varia notevolmente. La metodologia può inoltre diventare burocratica se l’organizzazione si concentra più sulla disciplina formale che sui risultati concreti. Mantenete un approccio pragmatico.
Kaizen è una filosofia giapponese che significa “cambiamento in meglio”. Piuttosto che perseguire trasformazioni drastiche e improvvise, il Kaizen si concentra su miglioramenti continui e incrementali apportati da ogni membro dell’organizzazione.
Il Kaizen mira a eliminare tre categorie di inefficienza:
Sebbene il Kaizen sia una filosofia continua, le aziende organizzano spesso eventi Kaizen (o blitz): workshop brevi e intensivi (solitamente 3-5 giorni) in cui un team multifunzionale analizza un processo specifico e implementa miglioramenti sul momento.
Ideale per: Organizzazioni che vogliono costruire una cultura del miglioramento piuttosto che gestire progetti isolati. Il Kaizen si integra bene con altre metodologie e può essere applicato dai piccoli team fino all’intera azienda.
A cosa fare attenzione: Il Kaizen richiede un reale coinvolgimento culturale. Se il management parla di miglioramento continuo ma non permette ai dipendenti di apportare modifiche, rimane lettera morta. I miglioramenti devono essere implementati, non solo individuati.
I “5 Perché” sono una tecnica di analisi delle cause profonde (root cause analysis). Quando sorge un problema, ci si interroga sul “perché” per cinque volte (o più), in modo da superare i sintomi e individuare la causa sottostante.
| # | Domanda | Risposta |
|---|---|---|
| 1 | Perché la spedizione è in ritardo? | L’ordine è stato elaborato in ritardo. |
| 2 | Perché l’ordine è stato elaborato in ritardo? | L’approvazione ha richiesto tre giorni. |
| 3 | Perché l’approvazione ha richiesto tre giorni? | La persona incaricata non era disponibile. |
| 4 | Perché non era disponibile? | C’è solo una persona autorizzata. |
| 5 | Perché c’è solo una persona autorizzata? | Non è mai stato designato un sostituto. |
La causa radice non è “la spedizione è in ritardo”, ma la presenza di un singolo punto di vulnerabilità nel processo di approvazione. La soluzione è designare degli approvatori di riserva, non fare pressione sulle spedizioni.
Ideale per: Risoluzione rapida di problemi, analisi di incidenti, retrospettive di team. Abbastanza semplice da usare sul momento senza formazione specifica.
A cosa fare attenzione: I “5 Perché” possono trarre in inganno in caso di problemi complessi con molteplici cause radice. È facile seguire un’unica catena causale tralasciandone altre. Per situazioni complesse, abbinate questa tecnica a strumenti di analisi più strutturati come il process mining.
Questi approcci si basano pesantemente su dati, tecnologia e visione d’insieme. Sono particolarmente rilevanti per le organizzazioni digitali e le imprese orientate ai dati.
Il Business Process Management è una disciplina (non una singola tecnica) volta a gestire e migliorare i processi aziendali in modo sistematico. Tratta i processi come asset strategici che richiedono un’attenzione costante.
Il BPM è spesso supportato da software per le procedure standard (SOP) e strumenti di gestione dei workflow, ma è fondamentalmente un approccio gestionale, non un semplice acquisto tecnologico.
Ideale per: Organizzazioni che desiderano un approccio sistematico e continuo alla gestione dei processi a livello aziendale. Particolarmente efficace se abbinato al process mining per una visibilità basata sui dati.
A cosa fare attenzione: I progetti BPM possono finire per concentrarsi troppo sulla modellazione e documentazione a scapito del miglioramento reale. Un diagramma BPMN perfetto di un processo inefficiente rimane un processo inefficiente. Inoltre, le suite BPM possono essere costose e complesse; i team più piccoli dovrebbero valutare alternative più agili.
Per approfondire come BPM, process mining e simulazione collaborano, consultate la nostra guida all’implementazione.
La Teoria dei Vincoli (Theory of Constraints), sviluppata da Eliyahu Goldratt, sostiene che ogni sistema presenti almeno un vincolo (bottleneck) che ne limita le prestazioni complessive. Invece di cercare di migliorare ogni aspetto, occorre concentrarsi incessantemente su tale vincolo.
La TOC garantisce risultati rapidi perché concentra ogni sforzo sull’unico punto che conta davvero. Invece di disperdere le risorse in decine di iniziative diverse, ci si focalizza sulla risoluzione dell’unico elemento che frena l’intero sistema.
Ideale per: Ambienti produttivi, project management, supply chain e qualsiasi sistema dove la capacità produttiva (throughput) sia fondamentale. Prezioso anche per processi di servizio dove i bottleneck causano arretrati.
A cosa fare attenzione: La TOC può risultare troppo riduzionista per processi complessi con molteplici vincoli interagenti. Inoltre, richiede la capacità di individuare il vero vincolo, il che non è sempre intuitivo. Il process mining può aiutare rivelando dove si verificano effettivamente i ritardi e i blocchi nei dati.
Sebbene l’approccio Agile sia nato nello sviluppo software, i suoi principi si applicano perfettamente al miglioramento dei processi. L’idea centrale è lavorare in cicli brevi (sprint), rilasciare miglioramenti incrementali, raccogliere feedback e correggere il tiro.
Ideale per: Organizzazioni digitali e team tecnologici. Team che preferiscono cambiamenti piccoli e frequenti alle trasformazioni radicali. Realtà dove requisiti e priorità mutano spesso.
A cosa fare attenzione: Il miglioramento Agile può perdere la rotta senza una visione chiara o priorità strategiche. Svolgere sprint non equivale necessariamente a progredire. Assicuratevi che i miglioramenti siano allineati agli obiettivi aziendali reali, non solo alle preferenze del team.
Il process mining è una tecnica basata sui dati che ricostruisce i processi aziendali reali partendo dai dati degli event log presenti nei sistemi IT. Invece di intervistare le persone sul funzionamento di un processo (ottenendone una versione idealizzata), il process mining mostra il flusso effettivo con tutte le varianti, eccezioni, rilavorazioni e ritardi.
Quasi tutte le tecniche sopra citate condividono un limite: si basano sulla percezione umana dei processi. Workshop, interviste e mappature manuali producono immagini idealizzate o incomplete. Il process mining elimina questi bias attingendo direttamente ai dati.
Il process mining trasforma ogni altra tecnica di miglioramento in un esercizio basato sui dati:
Ideale per: Qualsiasi organizzazione con processi digitali. Se il vostro lavoro passa attraverso sistemi IT che registrano eventi (ERP, CRM, sistemi di ticketing, tool di workflow), il process mining può analizzarlo. Particolarmente potente per cicli d’acquisto (P2P), cicli di vendita (O2C), gestione degli incidenti e processi transazionali simili.
A cosa fare attenzione: Il process mining richiede dati strutturati (ID del caso, attività, timestamp). Non tutti i sistemi generano event log puliti. La preparazione dei dati può richiedere uno sforzo iniziale significativo, ma una volta stabilita la pipeline, la generazione di insight è continua.
Scoprite di più sul process mining: Cos’è il Process Mining? | Come analizzare i propri processi | Sfide comuni e best practice
La simulazione di processo utilizza modelli computazionali per prevedere come si comporterà un processo in condizioni diverse. Invece di applicare una modifica sperando che funzioni, la si simula preventivamente.
La simulazione colma il divario tra analisi e implementazione. Avete individuato un collo di bottiglia (magari tramite il process mining). Avete un’idea per risolverlo. Ma funzionerà davvero? La simulazione vi permette di verificarlo prima di investire tempo e denaro nella realtà.
Ideale per: Valutare i cambiamenti prima dell’implementazione. Pianificazione delle risorse e analisi della capacità. Confronto tra più opzioni di miglioramento. Creazione di business case con risultati previsti.
A cosa fare attenzione: I modelli di simulazione sono validi solo se lo sono i dati inseriti. Se il modello non riflette fedelmente la realtà (tempi di elaborazione, tassi di arrivo, disponibilità delle risorse), le previsioni saranno errate. Utilizzate i dati reali ottenuti dal process mining per calibrare i modelli di simulazione e ottenere risultati accurati.
Process Mining + Simulazione
L’approccio più efficace combina il process mining (per comprendere lo stato attuale) con la simulazione di processo (per prevedere lo stato futuro). ProcessMind offre entrambi in un’unica piattaforma: scoprite il processo dai dati reali e simulate i miglioramenti prima di attuarli. Provatelo gratuitamente.
Il Business Process Model and Notation (BPMN) è lo standard internazionale per la modellazione dei processi. Fornisce un linguaggio visivo per documentare i processi in modo comprensibile per gli utenti business e sufficientemente preciso per l’implementazione tecnica.
La modellazione non è una tecnica di miglioramento di per sé, ma è un fattore abilitante critico: non si può migliorare ciò che non si riesce a descrivere chiaramente.
Ideale per: Documentare i processi attuali e futuri. Creare procedure operative standard. Guidare l’automazione dei workflow. Comunicare i cambiamenti agli stakeholder.
A cosa fare attenzione: I modelli possono diventare obsoleti rapidamente se non manutenuti. Inoltre, l’esercizio di modellazione può diventare un fine e non un mezzo: l’obiettivo non è un diagramma perfetto, ma un processo migliore. Valutate l’uso di strumenti che uniscano modellazione e process mining, affinché i modelli restino sempre ancorati alla realtà.
L’automazione è sia una tecnica di miglioramento sia il risultato di altri interventi di ottimizzazione. La Robotic Process Automation (RPA), l’automazione dei workflow e le integrazioni tramite API possono eliminare lo sforzo manuale dai task di routine.
L’automazione funziona meglio per task che sono:
Automatizzare un processo inefficiente non fa altro che creare sprechi automatizzati. Prima sistemate il processo, poi automatizzate ciò che rimane.
Ideale per: Inserimento dati, generazione di report, integrazione di sistemi, approvazioni di routine e altri task ripetitivi ben definiti.
A cosa fare attenzione: La mentalità “automatizziamo tutto” porta a soluzioni costose e fragili. Utilizzate il process mining per individuare reali opportunità di automazione invece di procedere a tentativi. Non tutti i task traggono vantaggio dall’automazione e alcuni progetti costano più del lavoro manuale che vanno a sostituire.
Con quindici tecniche a disposizione, come orientarsi? La scelta dipende dalla situazione specifica.
| Se avete bisogno di… | Valutate |
|---|---|
| Eliminare sprechi e velocizzare | Lean, Value Stream Mapping |
| Ridurre errori e difetti | Six Sigma, TQM |
| Creare una cultura del miglioramento continuo | Kaizen, PDCA |
| Trovare il vero collo di bottiglia | Teoria dei Vincoli, Process Mining |
| Vedere cosa accade realmente nel processo | Process Mining |
| Testare cambiamenti prima di implementarli | Simulazione di Processo |
| Documentare e standardizzare i processi | BPMN, BPM |
| Automatizzare task ripetitivi | Automazione |
| Svolgere una rapida analisi delle cause profonde | 5 Perché |
| Unire velocità e qualità | Lean Six Sigma |
L’approccio migliore per la maggior parte delle aziende moderne? Iniziare con il process mining per capire cosa sta succedendo davvero, quindi applicare la tecnica di miglioramento più adatta in base a ciò che rivelano i dati. In questo modo investirete i vostri sforzi dove conta davvero, non dove presumete ci sia un problema.
Spesso il miglioramento dei processi fallisce perché si basa su supposizioni anziché su prove tangibili. I team passano settimane in workshop a mappare i processi a memoria, discutendo su cosa accada realmente e ipotizzando dove siano i problemi.
Il process mining elimina tutto questo.
Con ProcessMind, vi connettete ai vostri sistemi attuali e in pochi minuti visualizzate il processo reale: ogni variante, ogni bottleneck e ogni ritardo. Da qui, potrete applicare la tecnica di miglioramento più idonea, che sia Lean, Six Sigma, PDCA o altro, partendo dai fatti e non dalle opinioni.
Inoltre, se desiderate testare una modifica prima di applicarla, il motore di simulazione di ProcessMind vi permette di modellarne l’impatto in anticipo. Nessuna scommessa, nessuna speranza: solo dati certi.
Pronti a vedere i vostri processi per come sono davvero? Iniziate la prova gratuita con ProcessMind e portate il miglioramento data-driven nella vostra organizzazione.
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