Hire to Retire ポジション管理を最適化する
このプラットフォームは、「採用から退職まで」のポジション管理プロセス内に隠された非効率性やボトルネックを明らかにするのに役立ちます。多くの場合、お客様がすぐに気づかないうちに、遅延が発生し、手戻りが頻繁に起こり、リソースが誤って割り当てられている領域を明らかにします。お客様のデータを分析することで、このプラットフォームはこれらの問題の根本原因に対する明確な洞察を提供し、運用を最適化し、コストを削減することを可能にします。
事前設定されたデータテンプレートをダウンロードし、一般的な課題を解決して、効率化の目標を達成しましょう。6段階の改善計画に従い、データテンプレートガイドを参考にしながら業務を変革してください。
詳細な説明を表示
Hire to Retire(H2R)ポジション管理プロセスは、あらゆる組織の人員戦略において基盤となる要素ですが、その真の運用フローは、システムの複雑性や部門間のサイロによって不明瞭なままであることが少なくありません。ProcessMindは、基盤となるシステムに関わらず、ポジションの最初のリクエストから作成、そして最終的な終了や無効化に至るまで、H2R ポジション管理の全行程に比類ない明確さをもたらします。高度なプロセスマイニング技術を活用し、お客様のシステムから抽出されたイベントデータに基づき、プロセスのすべてのステップを綿密に再構築します。これにより、実際の「As-Is」プロセスを可視化でき、隠れた遅延、非効率な引き継ぎ、予期せぬ変動を明らかにすることで、全体的な人員計画と運用コストへの影響を把握できます。当社はポジションIDをユニークな識別子として使用し、各ポジションの完全なライフサイクルを追跡することで、ソースシステムの単一のレポーティングツールでは提供できない、包括的なエンドツーエンドのビューを提供します。
組織は、Hire to Retire ポジション管理において、一貫したプロセス実行の欠如、ポジション承認のサイクルタイムの長期化、内部ポリシーおよび外部規制へのコンプライアンス確保の困難さなど、数多くの課題に頻繁に直面しています。実際のプロセスを明確に理解せずに、これらの問題の根本原因を特定することは、困難で、多くの場合手動の作業となります。ProcessMindは、プロセス全体における遅延の正確なポイント、手戻りループ、および非準拠活動を特定することで、これらの課題に直接対処します。当社のプラットフォームは、ポジションがどこで滞留しているか、承認がどこでボトルネックになっているか、どのステップが不必要なコストに寄与しているかを明らかにするのに役立ちます。これらの非効率性の影響を定量化することで、ProcessMindはデータに基づいた意思決定を行い、運用を効率化し、最終的に戦略的な人員計画の有効性を高め、ポジションが開始から廃止まで効率的に管理されることを確実にします。
Hire to Retire ポジション管理を変革する準備はできていますか?ProcessMindは、深い洞察を発見し、有意義な改善を推進するための簡単なパスを提供します。当社のプラットフォームは、すべてのシステムを受け入れ、お客様独自の技術的ランドスケープに適応するように設計されています。旅を開始するには、直感的なデータテンプレートを使用して過去のプロセスデータをアップロードするだけです。ポジションIDをケース識別子として、ProcessMindは、ERPまたはその他のソースシステムからの生のイベントログを、インタラクティブで実用的なプロセスマップに迅速に変換します。この可視化は、非効率性を浮き彫りにするだけでなく、プロセス標準化、コンプライアンス改善、および最適化されたリソース配分の具体的な証拠を提供し、人員管理戦略の可能性を最大限に引き出します。
Hire to Retire ポジション管理を最適化するための6つのステップ
データの接続と発見
実施すること
HRおよび財務システム内の関連データソースを特定します。すべてのポジションライフサイクル活動のイベントログを抽出し、タイムスタンプとユニークなケースIDを確保します。
その重要性
包括的なデータ収集により、ポジション管理プロセスの全体像が把握できます。これにより、正確な分析が可能になり、すべての関連チームにおける盲点が解消されます。
期待される成果
重要なポジションのライフサイクル活動すべてを網羅する完全なデータセットが、分析のために準備されます。
提供内容
ポジション管理に潜む隠れた洞察を発見する
- 実際のエンドツーエンドのプロセスフローを可視化
- 重要なボトルネックと遅延を特定する
- プロセスのばらつきと手戻りループを明らかにする
- コンプライアンスのギャップとリスクを特定する
想定される成果
ポジション管理における効率性の向上
Hire to Retire(特にポジション管理)におけるプロセスマイニングは、運用を効率化し、戦略的な人員計画を強化するための実用的な洞察を明らかにします。組織はこれらの洞察を活用し、手作業を削減して重要なプロセスを加速させます。
承認リードタイムの平均短縮率
プロセスマイニングは、ポジション承認ワークフローにおけるボトルネックを特定し、サイクルタイムの大幅な短縮につながります。これにより、より迅速な人員配置決定と人員の機動性が可能になります。
修正および再提出の減少
ポジションの作成と変更における手戻りの根本原因を特定し、エラー修正に費やされる時間とリソースを劇的に削減します。これにより、運用効率が向上し、コストが削減されます。
データ入力エラーの削減
プロセスマイニングは、一般的なデータ入力エラーと情報の欠落を特定し、新規ポジションの初回通過データ品質の向上につながります。これにより、下流の問題が減り、報告精度が向上します。
ポリシー違反の削減
プロセスマイニングは、スキップされた、または順序外の承認ステップを特定・排除し、すべてのポジション変更が組織ポリシーと規制要件に準拠していることを確実にします。これにより、監査リスクが低減されます。
準備期間の短縮
ポジション作成から有効化までの期間を短縮し、役割をより迅速に採用可能にします。これは人材獲得を支援し、重要な役割の採用までの期間を短縮します。
結果は、組織固有のプロセス複雑性、データ品質、および既存のシステムランドスケープによって異なります。これらの数値は、成功した導入事例で観察された一般的な改善を示しています。
推奨データ
カスタマイズされたデータ推奨事項については、 特定のプロセスを選択.
よくある質問
よくある質問
プロセスマイニングは、ソースシステムからのイベントログを分析し、ポジション管理プロセスの実際の流れを可視化します。これにより、承認におけるボトルネック、データの一貫性の欠如、および手戻りの領域を特定するのに役立ちます。これらの隠れた非効率性を明らかにすることで、運用を効率化し、サイクルタイムを短縮し、より良いコンプライアンスを確保できます。
ポジションの作成、変更、承認、およびアクティブ化に関連するイベントログデータが必要です。主要なデータポイントには、一意のポジションID、アクティビティのタイムスタンプ、アクティビティ名、および各アクションの担当ユーザーが含まれます。この一意のケース識別子の存在を確保することは、正確なプロセス再構築のために不可欠です。
データは通常、標準的な統合方法、レポーティングツール、またはAPIを介して抽出され、稼働中のシステムパフォーマンスへの影響を最小限に抑えます。これは多くの場合、基盤となるデータストアに接続して過去のイベントログを取得する作業を含みます。プロセスは読み取り専用であり、日常業務に支障を与えないように設計されています。
遅い承認の根本原因を特定し、コンプライアンス違反のプロセスバリエーションを識別し、ポジションライフサイクル全体を完全に可視化することが期待できます。これにより、ポジション承認サイクルタイムの短縮、作成ボトルネックの削減、データ整合性の向上といった定量化可能な改善につながります。最終的に、プロセスマイニングはリソースの最適化とポジションアクティブ化の加速に役立ちます。
タイムラインはデータ量と複雑さによって異なりますが、初期設定とデータ取り込みには通常数日から数週間かかります。4〜6週間以内に、ほとんどの組織は最初のプロセスモデルを生成し、主要なボトルネックを発見できます。プロジェクトの進行に伴い、より詳細な分析と反復的な改善が継続されます。
はい、もちろんです。プロセスマイニングは、実際のプロセス実行を、事前に定義されたコンプライアンスルールや理想的なプロセスモデルと比較します。これにより、コンプライアンス違反につながる可能性のある逸脱、不正なステップ、または承認の欠落を自動的に検出できます。このような事前特定は、重大な問題になる前にリスクを軽減するのに役立ちます。
はい、プロセスマイニングは、ポジション属性へのすべての変更と再分類パスを正確にマッピングできます。これにより、いつ、どこで、誰によってこれらの変更が発生したかを明らかにし、不明確な初期要件や非効率なレビュー段階といった根本原因を浮き彫りにします。この可視性により、お客様は手戻りを最小限に抑え、ポジションデータを安定させるためのターゲットを絞った介入を実施できます。
はい、プロセスマイニングは、各ポジションIDのライフサイクルをイベントログを通じて追跡することで、「凍結」または「一時停止」状態に入り、その後長期間活動がないポジションを特定できます。これにより、再アクティブ化や適切なクローズにおけるボトルネックを特定し、より良い管理、リソース計画、および放置されたポジションの削減を可能にします。
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