Trasformazione/Ruolo: Produttività della forza lavoro con il Process Mining

Miglioramento dei processi per la produttività della forza lavoro

Perché è importante

In qualità di OpEx Manager, deve migliorare la produttività della forza lavoro senza affidarsi soltanto all’intuizione. I processi che riguardano la forza lavoro coinvolgono spesso piattaforme HRMS, strumenti di project management, canali di comunicazione e sistemi operativi. Per questo è difficile capire dove si perde tempo, quali passaggi di consegna causano ritardi e se una modifica proposta porterà effettivamente a risultati migliori.

Workflow inefficienti possono generare attività ridondanti, carichi di lavoro sbilanciati, costi operativi crescenti e frustrazione tra i dipendenti. Gli strumenti di simulazione separati richiedono ulteriore lavoro, perché è necessario estrarre i dati, ricostruire i modelli di processo e riconciliare i risultati tra sistemi diversi.

ProcessMind riunisce Process Mining, modellazione dei processi e simulazione in un unico Workflow. Può individuare dove il processo fa perdere tempo e simulare la soluzione prima di spendere anche solo un euro.

Come affrontare il problema

1. Mine: Colleghi i dati provenienti da sistemi HRMS, strumenti di project management e sistemi operativi. Utilizzi il Process Mining per mappare il modo in cui il lavoro si svolge realmente nei processi di gestione delle attività, comunicazione, approvazione e monitoraggio delle prestazioni. Analizzi tempi di ciclo, colli di bottiglia, rilavorazioni, deviazioni e passaggi di consegna delle risorse. Confronti team, aree geografiche o varianti di processo per distinguere i problemi sistemici dai casi isolati.

2. Model: Utilizzi i dati emersi dall’analisi per creare un processo target in BPMN 2.0. Elimini i passaggi non necessari, chiarisca le responsabilità, riduca il lavoro manuale e definisca i KPI che mostreranno se la modifica funziona. Utilizzi ProcessMind e Clarity Engine per collegare il modello ai dati operativi e mantenere il progetto proposto ancorato all’esecuzione reale.

3. Simulate: Testi modifiche all’organico, regole di instradamento, distribuzione dei carichi di lavoro e altri scenari di miglioramento prima dell’implementazione. Confronti tempi di ciclo, throughput, costi e fabbisogno di risorse previsti con le prestazioni attuali. Selezioni le modifiche che mostrano un miglioramento credibile, documenti le ipotesi e utilizzi gli stessi KPI per confrontare i risultati previsti con quelli effettivi dopo il rilascio.

Cosa può aspettarsi

I risultati dipendono dalla qualità dei dati, dalla complessità del processo e dalle modifiche implementate. In genere, i team utilizzano questo approccio per:

• Individuare colli di bottiglia e attività ridondanti difficili da rilevare attraverso i soli workshop o report.
• Ridurre i tempi di ciclo del 20-40% nei Workflow interessati, quando la simulazione conferma che le modifiche proposte intervengono sui principali vincoli.
• Ridurre il lavoro manuale e migliorare l’equilibrio dei carichi riprogettando i passaggi di consegna ad alto volume.
• Diminuire i costi operativi testando le decisioni relative a risorse e instradamento prima dell’implementazione.
• Migliorare l’esperienza dei dipendenti rendendo più chiare responsabilità, traiettorie del processo e punti di escalation.
• Monitorare il miglioramento previsto rispetto a quello effettivo, così da perfezionare le modifiche sulla base dei dati e non delle ipotesi.

Come iniziare

Scelga un processo della forza lavoro ad alto volume, con un evento di inizio, un evento di fine e un KPI misurabile relativo ai tempi di ciclo. Colleghi i dati degli eventi pertinenti ed esamini il flusso effettivo del processo prima di proporre modifiche. Inizi da un collo di bottiglia o da un passaggio di consegna, modelli un miglioramento mirato e ne simuli l’effetto probabile.

Dopo l’implementazione, monitori gli stessi KPI e confronti le prestazioni effettive con le previsioni della simulazione. Utilizzi lo scostamento per migliorare le ipotesi e decidere quali modifiche estendere. In questo modo creerà un ciclo di miglioramento ripetibile, senza dover ricorrere a un ambiente di simulazione separato o a un programma di trasformazione non ancora verificato.