การเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลคืออะไร? ความหมายและประโยชน์

การเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลคืออะไร? ความหมาย ประโยชน์ และกลยุทธ์

การเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลคือการนำเทคโนโลยีดิจิทัลมาเปลี่ยนวิธีดำเนินงานและส่งมอบคุณค่าให้กับองค์กร อาจรวมถึงการทบทวนกระบวนการ บริการ รูปแบบธุรกิจ และวิธีทำงาน ขอบเขตอาจเริ่มตั้งแต่การปรับปรุงเวิร์กโฟลว์หนึ่งรายการ ไปจนถึงการเปลี่ยนวิธีที่องค์กรให้บริการตลาด.

คำสามคำที่เกี่ยวข้องกันนี้ช่วยอธิบายขอบเขตของการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลให้ชัดขึ้น:

• การแปลงข้อมูลเป็นดิจิทัล คือการเปลี่ยนข้อมูลแอนะล็อกให้อยู่ในรูปแบบดิจิทัล เช่น สแกนเอกสารกระดาษ
• การใช้เทคโนโลยีดิจิทัล คือการนำข้อมูลและเทคโนโลยีดิจิทัลมาปรับปรุงกระบวนการที่มีอยู่
• การเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัล คือการใช้ขีดความสามารถด้านดิจิทัลเป็นส่วนหนึ่งของการเปลี่ยนแปลงวิธีดำเนินงานและสร้างคุณค่าขององค์กร.

การเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลไม่ใช่การซื้อเทคโนโลยีครั้งเดียวหรือทำโครงการให้เสร็จเพียงครั้งเดียว แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงที่ต้องทำอย่างต่อเนื่อง โดยมีเป้าหมายชัดเจน ตัดสินใจบนข้อมูล และใส่ใจว่างานดำเนินไปอย่างไร.

กลยุทธ์ที่ดีเริ่มจากข้อมูลจริงเกี่ยวกับการปฏิบัติการในปัจจุบัน process mining ช่วยเปรียบเทียบวิธีทำงานจริงกับสิ่งที่ผู้คนคาดหวังได้ คุณวางแผนได้อย่างเหมาะสมก็ต่อเมื่อเข้าใจกระบวนการนั้นแล้ว อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับprocess mining.

ทำไมการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลจึงสำคัญ?

ความคาดหวังของลูกค้า กฎระเบียบ การแข่งขัน และเทคโนโลยีเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ การเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลช่วยให้องค์กรปรับตัวได้ ด้วยการเปลี่ยนวิธีให้บริการ ตัดสินใจ และดำเนินงาน.

เป้าหมายไม่ใช่การนำเทคโนโลยีมาใช้เพียงเพราะมีเทคโนโลยี โครงการเปลี่ยนแปลงควรตอบโจทย์ธุรกิจที่ชัดเจน เช่น ลดความล่าช้า ปรับปรุงบริการ สนับสนุนพนักงาน หรือทำให้ใช้ข้อมูลได้ง่ายขึ้น เมื่อมีเป้าหมายชัดเจน คุณจะตัดสินใจได้ว่าควรเปลี่ยนอะไร และจะวัดผลได้อย่างไรว่าการเปลี่ยนแปลงนั้นได้ผล.

การเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลมีประโยชน์อะไรบ้าง?

ประโยชน์ที่ได้ขึ้นอยู่กับสิ่งที่เปลี่ยนและแนวทางใหม่ตอบโจทย์งานได้ดีแค่ไหน เป้าหมายที่พบบ่อย ได้แก่:

• การปฏิบัติการมีประสิทธิภาพขึ้น: ลดขั้นตอนที่ไม่จำเป็น การส่งต่องาน ความล่าช้า และงานที่ต้องทำซ้ำ
• ตัดสินใจได้ดีขึ้น: ให้ทีมเข้าถึงข้อมูลผลการดำเนินงานและปัญหาการปฏิบัติงานได้ทันเวลา
• ประสบการณ์ลูกค้าดีขึ้น: ทำให้เข้าถึงบริการได้ง่ายขึ้นและแก้ปัญหาให้ลูกค้าได้สม่ำเสมอ
• ลดต้นทุนการดำเนินงาน: ลดความสูญเปล่าและงานที่ต้องทำด้วยมือ เมื่อกระบวนการและเทคโนโลยีเอื้ออำนวย
• ปรับตัวได้คล่องขึ้น: ปรับกระบวนการให้ทันเมื่อความต้องการของลูกค้า กฎระเบียบ หรือเป้าหมายธุรกิจเปลี่ยนไป
• ประสบการณ์พนักงานดีขึ้น: ช่วยให้ผู้ปฏิบัติงานเข้าใจกระบวนการชัดเจนขึ้น และมีเครื่องมือที่สนับสนุนการทำงาน
• รองรับการเติบโต: ใช้ขีดความสามารถด้านดิจิทัลรองรับการเติบโต โดยไม่ต้องพึ่งวิธีทำงานด้วยมือแบบเดิมในทุกขั้นตอน.

ผลลัพธ์เหล่านี้เป็นสิ่งที่อาจเกิดขึ้น ไม่ได้เกิดขึ้นโดยอัตโนมัติ คุณต้องมีข้อมูลตั้งต้นและตัวชี้วัดที่เชื่อมโยงงานกับเป้าหมายทางธุรกิจ.

การไม่เปลี่ยนแปลงมีต้นทุนอย่างไร?

การเลือกไม่เปลี่ยนแปลงก็มีผลตามมา งานที่ทำด้วยมืออาจยังใช้เวลามาก ระบบเก่าอาจทำให้การเปลี่ยนแปลงยากขึ้น และกระบวนการที่ไม่สม่ำเสมออาจทำให้ล่าช้าหรือเกิดปัญหาด้านบริการ หากความคาดหวังของลูกค้าหรือกฎระเบียบเปลี่ยนไป การตอบสนองที่ล่าช้าอาจทำให้องค์กรเสียเปรียบ.

ต้นทุนอาจไม่ได้แสดงเป็นรายการเดียวในงบประมาณ แต่อาจปรากฏในรูปของเวลาที่ใช้แก้ข้อผิดพลาด งานที่ขยายผลไม่ได้ เป้าหมายการให้บริการที่พลาดไป หรือการตัดสินใจโดยไม่มีข้อมูลการปฏิบัติงานที่เชื่อถือได้ ข้อมูลตั้งต้นช่วยให้คุณเห็นว่าปัญหาใดสำคัญที่สุด และควรลงทุนกับการเปลี่ยนแปลงที่เสนอหรือไม่.

เทคโนโลยีใดบ้างที่ช่วยสนับสนุนการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัล?

การเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลอาจเกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีหลายประเภท เทคโนโลยีที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับปัญหาที่ต้องการแก้ ตัวอย่างที่พบบ่อย ได้แก่:

เลือกเทคโนโลยีเพื่อแก้โจทย์ธุรกิจ ไม่ใช่เลือกเทคโนโลยีก่อนแล้วค่อยหาโจทย์ process mining ช่วยแสดงจุดที่เกิดความล่าช้า การสร้างแบบจำลองกระบวนการช่วยบันทึกการเปลี่ยนแปลงที่เสนอ และการจำลองช่วยเปรียบเทียบสถานการณ์ วิธีเหล่านี้ตอบคำถามต่างกันและใช้เสริมกันได้ ดูว่าการสร้างแบบจำลองกระบวนการและ process mining ทำงานร่วมกันอย่างไร.

แนวทาง 5 ระยะสำหรับการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลที่นำไปใช้ได้จริงมีอะไรบ้าง?

แนวทางที่นำไปใช้ได้จริงจะเริ่มจากทำความเข้าใจสถานะปัจจุบัน แล้วจึงเลือก ออกแบบ และประเมินการเปลี่ยนแปลง แต่ละระยะควรได้ผลงานที่เป็นรูปธรรมเพื่อใช้ประกอบการตัดสินใจในระยะถัดไป.

1. ค้นหาว่างานดำเนินไปจริงอย่างไร

เริ่มจากกระบวนการที่เกิดขึ้นจริง ไม่ใช่ดูแค่เอกสาร การสัมภาษณ์และเวิร์กช็อปช่วยให้เข้าใจว่าผู้คนคาดว่างานจะดำเนินไปอย่างไร แต่ข้อมูลเหล่านี้อาจไม่แสดงความแตกต่าง ความล่าช้า หรืองานที่ต้องย้อนกลับไปทำซ้ำทั้งหมด.

process mining วิเคราะห์ข้อมูลเหตุการณ์จากระบบต่างๆ เช่น ERP, CRM หรือแพลตฟอร์ม helpdesk เพื่อแสดงลำดับและเวลาของกิจกรรมในกระบวนการ ผลลัพธ์ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่มีและวิธีเตรียมข้อมูล ให้ผู้ที่รู้จักกระบวนการช่วยตรวจสอบว่าข้อมูลสะท้อนอะไรบ้าง.

ลองถามคำถามเหล่านี้:

• งานค้างรออยู่ตรงไหน?
• แต่ละกรณีผ่านเส้นทางใดในกระบวนการ?
• งานย้อนกลับไปยังขั้นตอนก่อนหน้าบ่อยแค่ไหน?
• การทำงานจริงต่างจากกระบวนการที่บันทึกไว้อย่างไร?

เป้าหมายไม่ใช่การมองว่าความแตกต่างทุกอย่างเป็นปัญหา ขั้นแรกให้ดูว่าเกิดอะไรขึ้น บ่อยแค่ไหน และเกิดในสถานการณ์ใด หากต้องการแนวทางเกี่ยวกับข้อมูลที่ใช้ โปรดดูเอกสารข้อมูลสำหรับ process mining.

ผลงานประจำระยะ: ข้อมูลตั้งต้นของสถานะปัจจุบันที่อธิบายกระบวนการด้วยหลักฐาน รวมถึงรูปแบบที่เกี่ยวข้องและตัวชี้วัดผลการดำเนินงาน.

2. จัดลำดับโอกาสที่ส่งผลมากที่สุด

เมื่อมีข้อมูลตั้งต้นแล้ว ให้ตัดสินใจว่าควรจัดการปัญหาใดก่อน รายการแนวทางปรับปรุงที่ยาวไม่ได้แปลว่ามีกลยุทธ์ ให้เปรียบเทียบแต่ละโอกาสจากผลกระทบทางธุรกิจที่คาดไว้ ความเป็นไปได้ ความเสี่ยง และความสอดคล้องกับเป้าหมาย.

คำถามที่ควรพิจารณา ได้แก่:

• คอขวดจุดใดกระทบกรณีหรือลูกค้ามากที่สุด?
• ความล่าช้าหรืองานที่ต้องทำซ้ำแบบใดสร้างภาระให้การปฏิบัติการมากที่สุด?
• ปัญหาใดมีความเสี่ยงด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนดหรือการให้บริการ?
• การเปลี่ยนแปลงต้องใช้ข้อมูล คน และระบบใดบ้าง?
• คุณวัดได้หรือไม่ว่าการเปลี่ยนแปลงได้ผล?

แดชบอร์ดกระบวนการและ KPI ช่วยให้คุณตรวจสอบผลการดำเนินงานตามช่วงเวลา แผนก ประเภทกรณี หรือมิติอื่นที่เกี่ยวข้องได้ นอกจากนี้ คุณยังใช้แนวทางที่เป็นระบบเพื่อวิเคราะห์กระบวนการก่อนจัดสรรทรัพยากรได้.

ผลงานประจำระยะ: รายการโอกาสที่จัดลำดับความสำคัญแล้วโดยแต่ละรายการเชื่อมโยงกับหลักฐาน ผลลัพธ์ที่คาดหวัง และวิธีวัดความคืบหน้า.

3. ออกแบบกระบวนการในอนาคต

เมื่อเห็นพ้องเรื่องลำดับความสำคัญแล้ว ให้ออกแบบว่ากระบวนการควรทำงานอย่างไร โดยให้ผู้ที่ปฏิบัติงานและดูแลงาน รวมถึงทีมที่รับผิดชอบระบบ ข้อมูล และการควบคุม เข้ามามีส่วนร่วม.

โมเดลกระบวนการช่วยให้พูดคุยเรื่องการเปลี่ยนแปลงที่เสนอได้ง่ายขึ้น คุณใช้ BPMN บันทึกกิจกรรม การตัดสินใจ การส่งต่องาน และความรับผิดชอบในรูปแบบภาพที่สอดคล้องกันได้ ใช้โมเดลเพื่อชี้แจงว่าส่วนใดจะเปลี่ยนแปลงและส่วนใดจะคงเดิม.

การออกแบบเป้าหมายที่ดีควรตอบคำถามเหล่านี้ได้:

• การเปลี่ยนแปลงนี้แก้ปัญหาอะไร?
• บทบาทหรือระบบใดได้รับผลกระทบ?
• จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อกรณีไม่เป็นไปตามเส้นทางที่คาดไว้?
• ต้องคงการควบคุมหรือการอนุมัติใดไว้?
• ตัวชี้วัดใดจะบอกได้ว่าการออกแบบใหม่ใช้ได้ผล?

โมเดลเป็นผลงานด้านการออกแบบ ไม่ใช่หลักฐานว่ากระบวนการจะทำงานได้ตามที่ตั้งใจ ให้ผู้ที่เข้าใจรายละเอียดการปฏิบัติงานช่วยตรวจสอบ ดูเพิ่มเติมเกี่ยวกับการสร้างแบบจำลอง BPMNและการทำแผนที่กระบวนการ.

ผลงานประจำระยะ: โมเดลเป้าหมายที่ผ่านการทบทวนซึ่งอธิบายกระบวนการที่ต้องการ และทำให้บทบาท การตัดสินใจ และกรณียกเว้นชัดเจน.

4. จำลองก่อนลงทุน

ก่อนนำการเปลี่ยนแปลงสำคัญไปใช้ ให้เปรียบเทียบสถานการณ์ที่เป็นไปได้ การจำลองกระบวนการช่วยให้คุณสำรวจได้ว่าการออกแบบที่เสนออาจส่งผลต่อตัวชี้วัด เช่น ระยะเวลาตั้งแต่ต้นจนจบ ปริมาณงาน และการใช้ทรัพยากรอย่างไร.

การจำลองไม่ได้รับประกันผลการดำเนินงานในอนาคต ประโยชน์ที่ได้ขึ้นอยู่กับสมมติฐานและข้อมูลที่ใช้สร้างโมเดล ระบุสมมติฐานเหล่านั้นให้ชัด และใช้ผลลัพธ์เพื่อตั้งคำถามที่ดีขึ้น แทนการมองค่าคาดการณ์เป็นคำรับรอง.

ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังพิจารณาปรับขั้นตอนอนุมัติ ให้เปรียบเทียบสถานการณ์โดยใช้สมมติฐานที่ต่างกันเกี่ยวกับปริมาณงาน ความสามารถในการรองรับ และการส่งต่องาน พูดคุยกันว่าผลลัพธ์บอกอะไร ยังมีจุดใดไม่แน่นอน และต้องตรวจสอบอะไรในการทดลองนำร่อง.

อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับการจำลองกระบวนการและเอกสารการวิเคราะห์ what-if.

ผลงานประจำระยะ: การเปรียบเทียบสถานการณ์ที่บันทึกตัวเลือกที่พิจารณา สมมติฐานที่ใช้ และผลที่คาดว่าจะเกิดกับตัวชี้วัดสำคัญ.

5. นำไปใช้และติดตามผล

การออกแบบและการจำลองไม่ได้ทำให้วิธีทำงานประจำวันเปลี่ยนไปเอง การนำไปใช้ต้องตัดสินใจเรื่องผู้รับผิดชอบ การสื่อสาร ระบบ การฝึกอบรม และแผนการทยอยใช้งาน กำหนดผู้รับผิดชอบและตกลงวิธีตรวจสอบผลก่อนเริ่มใช้การเปลี่ยนแปลง.

หลังนำไปใช้ ให้เปรียบเทียบผลการดำเนินงานจริงกับข้อมูลตั้งต้นและความคาดหวังที่กำหนดไว้ตอนวางแผน หากผลต่างออกไป ให้ตรวจสอบสาเหตุ กระบวนการอาจเปลี่ยนไป สมมติฐานอาจไม่ถูกต้อง หรือข้อมูลอาจไม่สะท้อนผลลัพธ์ที่คุณต้องการวัด.

ทำให้วงจรการปรับปรุงดำเนินต่อไป:

1. นำการเปลี่ยนแปลงที่ตกลงกันไว้ไปใช้
2. ติดตามกระบวนการด้วยตัวชี้วัดที่เกี่ยวข้อง
3. เปรียบเทียบผลจริงกับข้อมูลตั้งต้นและผลลัพธ์ที่คาดหวัง
4. ตรวจสอบความแตกต่างและตัดสินใจว่าควรปรับกระบวนการหรือไม่
5. เมื่อมีหลักฐานสนับสนุน ให้ค้นหาโอกาสถัดไป.

ดูคำแนะนำเกี่ยวกับการนำการปรับปรุงกระบวนการไปใช้และการติดตามกระบวนการได้จากคู่มือที่ลิงก์ไว้.

ผลงานประจำระยะ: แผนติดตามผลที่ระบุผู้รับผิดชอบ ข้อมูลตั้งต้น KPI รอบการทบทวน และแนวทางตอบสนองเมื่อผลลัพธ์เปลี่ยนแปลง.

ทำไมการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลจึงล้มเหลว?

โครงการเปลี่ยนแปลงอาจไม่เป็นไปตามเป้าหมายด้วยเหตุผลที่ไม่เกี่ยวกับตัวเทคโนโลยีโดยตรง ปัญหาที่พบซ้ำสามประการทำให้เลือกงานที่เหมาะสม แสดงความคืบหน้า หรือรักษาการเปลี่ยนแปลงให้ต่อเนื่องได้ยาก.

ภาพที่เข้าใจเกี่ยวกับกระบวนการไม่ตรงกับความเป็นจริง

ทีมมักตัดสินใจจากกระบวนการตามที่บันทึกไว้หรือจดจำได้ แต่การทำงานจริงอาจมีหลายเส้นทาง มีการส่งต่องานเพิ่ม หรือย้อนกลับไปทำขั้นตอนก่อนหน้า หากคุณออกแบบกระบวนการผิดรูปแบบ การเปลี่ยนแปลงก็อาจไม่ช่วยแก้ปัญหาที่เกิดขึ้นจริง.

แนวทางที่ช่วยได้: เปรียบเทียบเอกสารและข้อมูลจากผู้เกี่ยวข้องกับหลักฐานจากการปฏิบัติงาน process mining ช่วยแสดงรูปแบบในข้อมูลเหตุการณ์ ส่วนเจ้าของกระบวนการและทีมหน้างานช่วยอธิบายได้ว่าทำไมจึงเกิดรูปแบบเหล่านั้น.

ไม่มีข้อมูลตั้งต้น

กรณีทางธุรกิจของโครงการเปลี่ยนแปลงอาจฟังดูมีเหตุผล แต่ประเมินผลได้ยาก หากไม่มีข้อมูลตั้งต้น คุณจะบอกไม่ได้ว่าระยะเวลาตั้งแต่ต้นจนจบ งานที่ต้องทำซ้ำ ระดับการให้บริการ หรือต้นทุนเปลี่ยนไปหรือไม่หลังเริ่มโครงการ.

แนวทางที่ช่วยได้: กำหนดข้อมูลตั้งต้นก่อนนำไปใช้ เลือกตัวชี้วัดที่เชื่อมโยงกับเป้าหมายธุรกิจ ตรวจสอบว่ามีข้อมูลรองรับ และตกลงว่าจะทบทวนผลเมื่อใด.

ไม่มีผู้รับผิดชอบผลลัพธ์หลังเริ่มใช้งาน

ทีมโครงการอาจส่งมอบกระบวนการหรือระบบใหม่ แล้วไปทำงานอื่นต่อ หากไม่มีผู้รับผิดชอบและแผนทบทวน กระบวนการอาจค่อยๆ เปลี่ยนไป และองค์กรอาจไม่เห็นว่าการเปลี่ยนแปลงได้ผลหรือไม่.

แนวทางที่ช่วยได้: มอบหมายเจ้าของกระบวนการที่รับผิดชอบผลลัพธ์ กำหนดตัวชี้วัดที่จะทบทวน และวางรอบการทบทวนให้สม่ำเสมอ ระบุให้ชัดว่าใครมีอำนาจตัดสินใจเมื่อจำเป็นต้องปรับกระบวนการ.

ปัญหาอื่นที่พบบ่อย ได้แก่ ลำดับความสำคัญไม่ชัด คุณภาพข้อมูลต่ำ การต่อต้านการเปลี่ยนแปลง และการนำเทคโนโลยีมาใช้โดยไม่ปรับกระบวนการที่เกี่ยวข้อง ให้เริ่มจากปัญหาธุรกิจที่ชัดเจน ชวนทีมที่ได้รับผลกระทบเข้ามามีส่วนร่วมตั้งแต่ต้น และถือว่าการดูแลคุณภาพข้อมูลเป็นส่วนหนึ่งของงาน อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับสาเหตุที่โครงการเปลี่ยนแปลงสะดุด.

การเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลแตกต่างกันอย่างไรในแต่ละอุตสาหกรรม?

เป้าหมายและข้อจำกัดของการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลขึ้นอยู่กับอุตสาหกรรมและกระบวนการ แนวทางเดียวกันอาจใช้ได้ แต่ตัวชี้วัด ระบบ และความเสี่ยงจะแตกต่างกัน.

• การผลิตและห่วงโซ่อุปทาน: ทีมอาจให้ความสำคัญกับการไหลของการผลิต การบำรุงรักษา การจัดซื้อ หรือการจัดส่งคำสั่งซื้อ ข้อมูลกระบวนการช่วยให้เห็นความล่าช้าและความแตกต่างระหว่างการปฏิบัติการที่เชื่อมโยงกัน
• บริการทางการเงิน: กระบวนการรับลูกค้าใหม่ การเรียกร้องสินไหม และการปฏิบัติตามข้อกำหนดอาจมีการตรวจสอบและส่งต่องานหลายครั้ง การเปลี่ยนแปลงต้องคำนึงถึงการบริการลูกค้า ข้อกำหนดด้านการควบคุม และภาระหน้าที่ตามกฎระเบียบ
• สาธารณสุข: เส้นทางการดูแลผู้ป่วยและเวิร์กโฟลว์ด้านธุรการต้องรักษาสมดุลระหว่างประสิทธิภาพ คุณภาพการดูแล และความปลอดภัย การวิเคราะห์กระบวนการช่วยให้ทีมตรวจสอบความล่าช้าและความแตกต่างได้ โดยยังต้องคำนึงถึงบริบททางคลินิก
• ค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซ: การจัดส่งคำสั่งซื้อ การคืนสินค้า และการบริการลูกค้าต้องอาศัยการประสานงานระหว่างช่องทางและการปฏิบัติการ การทำความเข้าใจเส้นทางของลูกค้าจริงช่วยให้เห็นจุดที่บริการติดขัด
• บริการวิชาชีพ: การส่งมอบโครงการ การจัดสรรทรัพยากร และการประสานงานกับลูกค้าจะได้ประโยชน์จากการมองเห็นกระบวนการที่ชัดเจนขึ้น ทีมสามารถใช้สถานการณ์จำลองตรวจสอบทางเลือกด้านกำลังรองรับก่อนให้คำมั่น.

ไม่ว่าจะอยู่ในอุตสาหกรรมใด ให้เริ่มจากกระบวนการและผลลัพธ์ที่ต้องการปรับปรุง จากนั้นเลือกเทคโนโลยีที่ช่วยสนับสนุนงานและเหมาะกับข้อจำกัดด้านการปฏิบัติงาน ข้อมูล และกฎระเบียบ.

AI ช่วยสนับสนุนการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลได้อย่างไร?

AI ช่วยสนับสนุนการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลได้ โดยช่วยทีมวิเคราะห์ข้อมูล ค้นหารูปแบบ และจัดการงานบางอย่างที่เดิมต้องทำด้วยมือ คุณค่าที่ได้รับขึ้นอยู่กับคุณภาพข้อมูล ความเหมาะสมของกรณีใช้งาน และมาตรการควบคุมการใช้งาน.

ตัวอย่างการใช้งาน ได้แก่:

• วิเคราะห์ข้อมูลการปฏิบัติงาน: AI ช่วยค้นหารูปแบบหรือความผิดปกติให้ตรวจสอบต่อได้
• คาดการณ์: โมเดลช่วยประเมินผลลัพธ์ที่อาจเกิดขึ้นจากข้อมูลย้อนหลังและสมมติฐานที่ระบุไว้
• สนับสนุนระบบอัตโนมัติ: AI อาจช่วยจัดการงานที่มีความหลากหลายมากกว่างานที่ระบบอัตโนมัติตามกฎทั่วไปทำได้ โดยต้องมีการตรวจสอบและควบคุมอย่างเหมาะสม
• ช่วยให้ค้นหาข้อมูลได้ง่ายขึ้น: อินเทอร์เฟซภาษาธรรมชาติช่วยให้ผู้ใช้ถามคำถามเกี่ยวกับข้อมูลได้ โดยไม่ต้องเปิดดูรายงานทีละรายการ.

AI ใช้แทนการกำหนดกระบวนการให้ชัดเจน ข้อมูลที่เชื่อถือได้ หรือการตัดสินใจที่มีผู้รับผิดชอบไม่ได้ ก่อนนำมาใช้ ให้กำหนดว่าต้องการตอบคำถามใด ระบบใช้ข้อมูลอะไรได้บ้าง และจะตรวจสอบผลลัพธ์อย่างไร การมองเห็นกระบวนการช่วยให้โครงการ AI มีบริบทที่เป็นประโยชน์ แต่ไม่ได้รับประกันผลลัพธ์ที่ดีขึ้น.

เริ่มต้นได้อย่างไรภายใน 90 วัน?

การเริ่มต้นโดยมุ่งเน้นในช่วง 90 วันแรกช่วยให้คุณทดสอบแนวทางได้ โดยไม่ต้องพยายามเปลี่ยนทั้งองค์กรพร้อมกัน ระยะเวลาที่ใช้จริงขึ้นอยู่กับข้อมูล กระบวนการ และบุคลากรที่มี ให้มองขั้นตอนนี้เป็นลำดับการวางแผน ไม่ใช่คำรับรองว่าจะได้ผลลัพธ์แบบใดแบบหนึ่ง.

1. เลือกหนึ่งกระบวนการ เลือกกระบวนการที่เกี่ยวข้องกับเป้าหมายทางธุรกิจ มีผู้รับผิดชอบชัดเจน และเข้าถึงข้อมูลได้
2. ตกลงเป้าหมายร่วมกัน ระบุปัญหาที่ต้องการแก้และตัวชี้วัดที่จะบอกว่าผลดีขึ้นหรือไม่
3. กำหนดข้อมูลตั้งต้น ตรวจสอบข้อมูลกระบวนการที่มี และให้ผู้ที่รู้จักงานช่วยยืนยันว่าข้อมูลสะท้อนอะไร
4. จัดลำดับโอกาส เปรียบเทียบการเปลี่ยนแปลงที่เป็นไปได้จากผลกระทบ ความเป็นไปได้ ความเสี่ยง และหลักฐานที่มี
5. ออกแบบและเปรียบเทียบทางเลือก สร้างโมเดลกระบวนการที่เสนอ และหากเหมาะสม ให้ใช้การจำลองตรวจสอบสถานการณ์และสมมติฐาน
6. วางแผนการนำไปใช้และติดตามผล มอบหมายผู้รับผิดชอบ กำหนดแผนทยอยใช้งาน และตกลงว่าจะทบทวนผลเมื่อใดและอย่างไร
7. เรียนรู้และตัดสินใจว่าจะทำอะไรต่อ เปรียบเทียบผลจริงกับข้อมูลตั้งต้น ปรับแก้เมื่อจำเป็น และนำสิ่งที่ได้เรียนรู้ไปตัดสินใจว่าจะขยายแนวทางหรือไม่.

ลำดับขั้นนี้ช่วยหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดที่พบบ่อยสองอย่าง คือพยายามเปลี่ยนหลายอย่างพร้อมกัน และเลือกเทคโนโลยีก่อนเข้าใจกระบวนการ หากต้องการประเมินมูลค่าที่อาจได้รับ ใช้เครื่องคำนวณ ROI.

กำหนดข้อมูลตั้งต้นเพื่อใช้ประเมินเหตุผลทางธุรกิจ

การประเมินแผนเปลี่ยนผ่านทำได้ง่ายขึ้นเมื่อเริ่มจากหลักฐานเกี่ยวกับกระบวนการปัจจุบัน ProcessMind รวม process mining การสร้างแบบจำลองกระบวนการ และการจำลองกระบวนการไว้ด้วยกัน คุณจึงตรวจสอบวิธีทำงาน บันทึกการออกแบบเป้าหมาย และเปรียบเทียบสถานการณ์ได้ แพลตฟอร์มช่วยด้านการวิเคราะห์และวางแผน ส่วนการตัดสินใจและนำการเปลี่ยนแปลงไปใช้ยังเป็นความรับผิดชอบขององค์กรคุณ.

เรียนรู้วิธีจัดทำกรณีทางธุรกิจสำหรับ process mining.

กำหนดข้อมูลตั้งต้นเพื่อใช้ประเมินเหตุผลทางธุรกิจ