データ駆動型戦略でプロセス改善を強化

データ駆動型戦略でプロセス改善を強化

Six SigmaとProcessMindの統合

Lean Six Sigma/DMAICの初心者向け

Lean Six Sigmaは、Lean生産/Lean企業とSix Sigmaを組み合わせた相乗効果のあるビジネス戦略で、無駄(付加価値のないプロセスや活動)を排除し、変動を減少させて品質と予測可能性を改善します。効率と欠陥に対処することで、全社的なプロセスにおいてほぼ完璧を目指しています。

Lean原則 は、バリューストリームマップに注目し、不要な無駄を特定して、各プロセスステップが顧客に価値を提供することを保証します。

Six Sigma はデータ駆動のアプローチを使用し、DMAIC(定義、測定、分析、改善、管理)フレームワークを利用して、欠陥を排除し変動を減少させることでプロセスを体系的に改善します。

Lean Six Sigma は包括的なアプローチを提供し、Six Sigmaによる品質改善だけでなく、Leanによる速度と効率の向上にも焦点を当てており、組織の改善と顧客満足に強力なツールとなります。

どのように適用するのですか?

この包括的なガイドラインは、シックス・シグマをプロセス・マイニング、設計、シミュレーションと統合することでプロセス改善を向上させます。各シックス・シグマDMAIC(定義、測定、分析、改善、管理)ステージは、これらの手法によって強化され、頑強でデータ駆動の反復的なプロセス改善サイクルを育んでいます。

ProcessMind DMAIC Six Sigma Explainer

1. 定義フェーズ

  • 目的: プロセス改善プロジェクトの範囲、目標、重要な指標を明確に定義します。
  • プロセス・マイニング: 探索的なプロセス・マイニングツールを使って現在のプロセスを理解します。パフォーマンス指標、変動、ワークフローの問題を分析するために履歴データを解析します。
  • プロセス設計: 非効率を解消するための潜在的な再設計や修正を考え始めます。BPMN図を使用して潜在的な変更をマッピングします。
  • 能力: 現在のプロセスを効果的に視覚化し、改善目標を設定するために、詳細な地図や図を作成して包括的なワークフローの概要を把握します。

2. 測定フェーズ

  • 目的: プロセスパフォーマンスの基準を設定するためにデータを収集します。
  • プロセス・マイニング: 詳細なプロセス・マイニング技術を使用して、現在のプロセスパフォーマンスを正確に測定します。プロジェクト目標に合致する重要指標に注力します。これには、様々なソースからデータを抽出し、現在のプロセスの流れと効率を理解するために分析することが含まれます。
  • プロセス設計: 収集したデータから得られた知見に基づいてプロセスの再設計を精緻化します。変更が定量的に評価できるよう、可測性を重視します。BPMN図を使用してこれらの再設計をマッピングし、潜在的な改善を可視化します。
  • プロセスシミュレーション: 基本的なシミュレーションを実施して、主要な指標への小さなプロセス調整の結果を予測します。これにより、実世界に実装される前に変更の潜在的な影響を理解するのに役立ちます。
  • 能力: 現在のプロセスの正確な測定と基準を確立します。これにより、詳細な分析の基盤を整え、後続のフェーズが信頼できるデータに基づいていることを保証します。

3. 分析フェーズ

  • 目的: プロセスパフォーマンスデータを詳細に分析し、非効率や変動の根本原因を特定します。
  • プロセス・マイニング: 高度なプロセス・マイニング技術を用いて、ワークフロー内の逸脱、ボトルネック、非効率の根本原因を明らかにします。これは、プロセスデータを詳細に分析して、問題がどこで、なぜ発生しているのかを特定することを含んでいます。
  • プロセス設計&プロセスシミュレーション: 潜在的なソリューションや再設計の詳細なモデルを開発します。複数のシナリオと制約を考慮し、これらの変更がプロセス性能に与える影響をテストするためにプロセスシミュレーションを使用します。これにより、提案された変更が実施前にワークフローにどのように影響するかを視覚化するのに役立ちます。
  • 能力: 根本原因を特定し、仮想的な解決策をシミュレーションでテストします。このフェーズでは、提案された変更が確固たるデータに基づいており、プロセスへの潜在的な影響が徹底的に評価されていることを確認します。

4. 改善フェーズ

  • 目的: 選択したプロセス改善の効果を実施し、検証します。
  • プロセス・マイニング: プロセスの変更をライブ環境で監視し、改善の影響についてすぐにフィードバックを収集します。このリアルタイムのデータ収集により、変更がワークフローにどのように影響を与えるかを理解し、予期せぬ問題を特定するのに役立ちます。
  • プロセス設計&プロセスシミュレーション: 分析とシミュレーション結果に基づいてプロセス再設計を確定します。シミュレーションを活用して実装戦略を精緻化し、変更が望ましい改善につながることを確実にします。このステップでは、新しいプロセスフローをマッピングするための詳細なBPMN図を作成し、プロセスモデリングツールを使用してさまざまなシナリオをテストします。
  • 能力: 改善の継続的な監視と即時のデータフィードバックに基づく戦略の調整。これにより、プロセスは効率的に維持され、必要な調整は迅速に行うことができます。

5. 管理フェーズ

  • 目的: 改善が長期にわたって持続可能であり、プロセスが望ましい性能のしきい値内にあることを確認します。
  • プロセス・マイニング: 実施後、プロセスを継続的に監視して、改善が維持されることを確認し、迅速にリグレッションを特定します。これには、パフォーマンス指標を追跡し、予想される結果からの逸脱を検出するために高度なプロセス・マイニングツールを使用します。
  • プロセスシミュレーション: 「もしこうだったら」シナリオを定期的にシミュレートし、将来の潜在的な改善を事前に特定し、変化するビジネスニーズや外部要因に対応します。これにより、プロセスの効率と有効性が時間とともに維持されます。
  • 能力: 長期的な監視と反復シミュレーションを通じた継続的な改善。このフェーズは、改善フェーズで達成された利得を維持し、新たな課題や機会に対応することに焦点を当てています。

結論

シックス・シグマをプロセス・マイニング、プロセス設計、プロセスシミュレーションと統合することで、ビジネスプロセスマネジメントへの包括的なアプローチを提供します。この統合は、それぞれの手法の強みを活かして、最適なパフォーマンスを達成し持続させます。このガイドラインに従うことで、組織は構造化されたデータ駆動型の方法でプロセスを改善し、顕著な効率向上と競争優位を得ることができます。

当社のSaaSプロセスインサイト製品は、プロセスマイニング、プロセス設計、プロセスシミュレーションを組み合わせてビジネスプロセスマネジメントを強化します。プロセスマッピング、BPM、ワークフローの運用、プロセス改善のための包括的なツールを提供します。このソフトウェアを使用することで、ワークフローを監視し、分析し、最適化し、効率性と生産性の大幅な向上を実現できます。

詳細情報を見つける場所:

  1. ASQ (American Society for Quality): Lean Six Sigmaの原則に関するトレーニングや認証情報など、豊富なリソースを提供します(www.asq.org)。
  2. iSixSigma: Lean Six Sigma実践者のための記事、リソース、フォーラムを提供しています(www.isixsigma.com)。
  3. Lean Six Sigma Institute: Lean Six Sigma手法に焦点を当てたトレーニング、認証、およびリソースを提供します(www.leansixsigmainstitute.org)。
  4. 書籍: 「The Lean Six Sigma Pocket Toolbook」by Michael L. George et al.、および「Lean Six Sigma For Dummies」by John Morgan and Martin Brenig-Jonesなど、基礎的なテキストを検討してください。
  5. オンラインコース: Coursera、Udemy、LinkedIn Learningなどのプラットフォームで、さまざまなレベルの学習者向けにLean Six Sigmaのコースが提供されています。

これらのリソースに関与することで、Lean Six Sigmaの原則、ツール、およびアプリケーションの確固とした基盤を得ることができます。概念を初めて学ぶ方や専門知識を深めたい方にとって、これらのリソースは効果的なプロセスビジネスマネジメント戦略の理解と実践を助けます。

当社のSaaSプロセスインサイト製品を活用することで、ワークフローを効果的にマッピングし、監視し、最適化できます。これにより、運用効率の向上、より良い意思決定、業界での強力な競争優位性が実現します。

メリットとデメリット

従来のアプローチ
VS.
ProcessMindのアプローチ

絶えず変化するビジネス環境において、効率性と透明性は成功の鍵です。ここで、 プロセスモデリングプロセスマイニングプロセスシミュレーション の結合力が重要です。


プロセスモデリングはワークフローの視覚的ロードマップを提供し、プロセスマイニングはデータ駆動の分析で隠れた洞察を引き出し、プロセスシミュレーションは将来のシナリオを予測することを可能にします。


従来、これらは別々のツールであり、その結合力を完全に活用するシームレスな統合はありませんでした。ProcessMindでは、フィルターやチャートを備えたプロセス設計キャンバス上で、プロセスマイニングとシミュレーションデータのユニークでシームレスな統合を体験できます。

データ駆動型戦略でプロセス改善を強化

プロセスモデリング

  • 明瞭で構造化
  • 親しみやすく広く受け入れられている
  • 導入が容易
  • 非デジタルも含む全プロセス活動をキャプチャ
  • コスト効率が良い
  • 簡単にコラボレーションを促進
  • モデルがすぐに古くなる可能性
  • 変動や例外を見落とす可能性
  • 定量的な洞察が不足
  • 完全手動で主観的なモデル作成
プロセスモデリング

プロセスマイニング

  • データ駆動のプロセスモデル
  • プロセスの変動と例外の洞察
  • 隠れた複雑性を発見
  • プロセス改善を追跡
  • 複雑なプロセスビジュアライゼーション
  • プロセス活動に関する文脈情報が不足
  • 実際のプロセス特性を反映しない
  • 価値を得るまでに時間がかかる
  • データの専門知識とトレーニングが必要
プロセスマイニング

プロセスシミュレーション

  • リスクなしでの実験が可能
  • ビジネスアウトカムの予測で意思決定を最適化
  • コミュニケーションとコラボレーションを強化
  • データの正確性と依存性の欠如
  • 現実世界のシナリオをモデリングするのが複雑
  • 誤解の可能性
  • 文脈が欠如
プロセスシミュレーション
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  • 明瞭で構造化
  • 親しみやすく広く受け入れられている
  • 導入が容易
  • 非デジタルも含む全プロセス活動をキャプチャ
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  • コミュニケーションとコラボレーションを強化
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