ค้นหาโอกาสทำกระบวนการให้เป็นอัตโนมัติด้วย process mining
เรียนรู้ว่า process mining ช่วยประเมินงานที่เหมาะกับระบบอัตโนมัติ ประมาณปริมาณงานที่อาจลดได้ และตัดสินใจว่าเมื่อใด RPA อาจไม่ใช่คำตอบได้อย่างไร.
สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้
คู่มือนี้อธิบายว่า process mining ช่วยประเมินโอกาสทำกระบวนการให้เป็นอัตโนมัติได้อย่างไร RPA เหมาะกับงานแบบใด และเมื่อใดคุณตัดสินใจทำระบบอัตโนมัติได้โดยไม่ต้องเริ่มจาก process mining
วิธีค้นหาโอกาสทำกระบวนการให้เป็นอัตโนมัติด้วย process mining
การทำกระบวนการให้เป็นอัตโนมัติคือการตัดสินใจว่าจะปรับเปลี่ยนงานส่วนใด ไม่ใช่แค่เลือกงานที่จะให้บอตทำ process mining ช่วยให้คุณเห็นการไหลของงานจริง ประเมินปริมาณงานในขั้นตอนที่น่าสนใจ และตรวจสอบว่าระบบอัตโนมัติเหมาะหรือไม่ นอกจากนี้ยังช่วยให้เห็นว่าควรออกแบบขั้นตอนใหม่หรือปล่อยไว้ตามเดิม.
งานที่เหมาะมักเกิดขึ้นบ่อย มีแนวทางสม่ำเสมอ และใช้เวลามากพอที่จะส่งผลต่อภาพรวม ความถี่ ความเป็นมาตรฐาน ปริมาณงาน และเวลาที่ใช้จัดการช่วยให้คุณจัดทำรายการงานที่น่าสนใจได้อย่างเป็นรูปธรรม ส่วนอัตราข้อยกเว้นช่วยประเมินว่างานส่วนใดจะดำเนินตามเส้นทางอัตโนมัติได้.
กระแสความนิยมระบบอัตโนมัติกับการพิจารณาความเป็นจริง
ค้นหา “process mining and RPA” แล้วคุณจะพบหน้าเว็บไซต์ผู้ขายจำนวนมากที่นำเสนอว่า process mining เป็นขั้นตอนแรกที่ควรทำก่อนเริ่มระบบอัตโนมัติ แนวคิดนี้ฟังดูง่าย คือทำแผนที่กระบวนการ หางานที่ทำซ้ำ แล้วส่งต่องานให้บอต.
แต่คำอธิบายนี้มองข้ามประเด็นสำคัญ งานหลายอย่างที่เห็นชัดว่าเหมาะกับระบบอัตโนมัติเป็นสิ่งที่ทีมรู้อยู่แล้ว ทีมการเงินอาจรู้ว่าต้องคัดลอกข้อมูลใบแจ้งหนี้ระหว่างระบบ ส่วนทีมสนับสนุนอาจรู้ว่าต้องจัดประเภทคำร้องแบบเดิมด้วยตนเอง คุณไม่จำเป็นต้องทำโครงการ process mining เต็มรูปแบบเพื่อยืนยันสิ่งที่คนทำงานเห็นอยู่แล้ว.
process mining มีประโยชน์เมื่อภาพรวมยังไม่ชัด เช่น งานต้องผ่านหลายทีมและหลายระบบ คาดเดาข้อยกเว้นได้ยาก หรือต้องการหลักฐานเพื่อเปรียบเทียบกระบวนการก่อนและหลังการเปลี่ยนแปลง เครื่องมือนี้ช่วยตัดสินใจได้ว่าจะทำอะไรให้เป็นอัตโนมัติ แต่ไม่ควรเปลี่ยนทุกปัญหาของกระบวนการให้กลายเป็นโครงการระบบอัตโนมัติ.
ทำความเข้าใจเบื้องต้น: RPA, ระบบอัตโนมัติแบบเอเจนต์ และ process mining
RPA เป็นระบบอัตโนมัติรูปแบบหนึ่งที่ย้ายข้อมูลระหว่างหน้าจอ ส่วนเครื่องมือระบบอัตโนมัติสำหรับกระบวนการที่จัดการเวิร์กโฟลว์ทั้งหมดก็เป็นอีกแบบหนึ่ง การมองเห็นกระบวนการช่วยให้เลือกใช้ทั้งสองประเภทได้ง่ายขึ้น.
คำเหล่านี้อธิบายงานคนละส่วนกัน.
บอต RPA เลียนแบบการทำงานบนหน้าจอ เช่น คลิกปุ่ม คัดลอกข้อมูล กรอกแบบฟอร์ม และย้ายข้อมูลระหว่างแอป เหมาะกับงานที่ทำซ้ำตามกฎและมีขั้นตอนกำหนดไว้ชัดเจน
- ทำอะไร: ทำงานซ้ำตามกฎโดยอัตโนมัติในระดับหน้าจอผู้ใช้
- ข้อมูลนำเข้า: ขั้นตอนและกฎที่กำหนดไว้ชัดเจน
- จุดเด่น: ทำงานข้ามระบบได้โดยไม่ต้องเชื่อมต่อระบบในระดับลึก
- ข้อจำกัด: รับมือกับสถานการณ์คลุมเครือหรือไม่ได้กำหนดไว้ได้ไม่ดี
Process Mining ใช้ข้อมูลจากบันทึกเหตุการณ์ในระบบ IT เพื่อสร้างภาพการทำงาน แสดงกระบวนการตามข้อมูลที่บันทึกไว้ รวมถึงรูปแบบย่อยและข้อยกเว้น
- ทำอะไร: ค้นหา แสดงภาพ ติดตาม และวิเคราะห์กระบวนการทางธุรกิจ
- ข้อมูลนำเข้า: บันทึกเหตุการณ์ที่มี Case ID, กิจกรรม และ Timestamp
- จุดเด่น: แสดงเส้นทางของกระบวนการ คอขวด และวิธีแก้ปัญหาเฉพาะหน้า
- ข้อจำกัด: ต้องเข้าถึงข้อมูลเหตุการณ์ที่มีโครงสร้าง
หากต้องการคำอธิบายเพิ่มเติม อ่าน process mining คืออะไร หากเพิ่งเริ่มใช้ RPA โปรดดู คู่มือเบื้องต้นเกี่ยวกับ RPA.
Agentic automation เป็นอีกแนวทางหนึ่ง บอต RPA ทำตามขั้นตอนที่มีคนกำหนดไว้ ส่วน agent จะได้รับเป้าหมายแล้วเลือกการกระทำเอง จึงยิ่งต้องมีคำอธิบายกระบวนการที่ชัดเจน ก่อนมอบหมายงานให้ agent คุณต้องเข้าใจรูปแบบกระบวนการ ข้อยกเว้น และผลลัพธ์ที่ถูกต้องควรเป็นอย่างไร หลักฐานเดียวกันนี้ยังช่วยให้ตัดสินใจได้ว่าขั้นตอนนั้นเหมาะกับระบบอัตโนมัติหรือไม่.
Process mining ช่วยได้จริงในจุดไหน
process mining ช่วยสนับสนุนระบบอัตโนมัติสำหรับกระบวนการทางธุรกิจได้ เมื่อคุณต้องการหลักฐานที่หาได้ยากจากการประชุมเชิงปฏิบัติการหรือมุมมองของทีมใดทีมหนึ่ง.
- ค้นหางานซ้ำที่เกิดข้ามทีมและระบบ ข้อมูลชุดเดียวกันอาจถูกกรอกหลายแห่ง หรือการส่งต่องานอาจทำให้ต้องแก้ไขซ้ำอยู่บ่อยๆ ข้อมูลกระบวนการตั้งแต่ต้นจนจบช่วยให้เห็นรูปแบบที่มองข้ามได้ง่ายเมื่อแต่ละทีมเห็นเฉพาะงานของตน
- ประเมินปริมาณงาน วัดว่าขั้นตอนเกิดขึ้นบ่อยแค่ไหนและใช้เวลานานเท่าใด เพื่อประเมินปริมาณงานที่อาจลดได้อย่างมีหลักฐานรองรับ มากกว่าการอ้างตัวเลขทั่วไปเกี่ยวกับศักยภาพของระบบอัตโนมัติ
- ทำความเข้าใจข้อยกเว้น งานอาจดูสม่ำเสมอจนกว่าจะเปรียบเทียบรูปแบบต่างๆ อัตราข้อยกเว้นช่วยให้เห็นว่างานส่วนใดเป็นไปตามเส้นทางหลัก และส่วนใดต้องจัดการต่างออกไป
- ตรวจสอบสิ่งที่เปลี่ยนไปหลังนำระบบไปใช้ เปรียบเทียบประสิทธิภาพกระบวนการก่อนและหลังการเปลี่ยนแปลง เพื่อดูว่าโฟลว์เปลี่ยนไปตามที่คาดหรือไม่ และมีคอขวดหรือความเบี่ยงเบนใหม่เกิดขึ้นหรือเปล่า
- ระบุงานที่ไม่ควรทำให้เป็นอัตโนมัติ process mining อาจแสดงว่างานมีข้อยกเว้นมากเกินไป ต้องอาศัยการตัดสินใจ หรือเกิดขึ้นไม่บ่อยพอที่จะคุ้มกับความพยายาม การพบเช่นนี้ก็มีประโยชน์ แม้สุดท้ายคุณจะไม่ได้สร้างบอตก็ตาม.
ใช้หลักฐานเพื่อทำมากกว่าการหาระบบอัตโนมัติ
process mining ช่วยค้นหากระบวนการ ติดตามกระบวนการ ตรวจสอบความสอดคล้อง และปรับปรุงกระบวนการได้ การค้นหางานที่เหมาะกับระบบอัตโนมัติเป็นเพียงการใช้งานรูปแบบหนึ่ง ไม่ใช่เป้าหมายทั้งหมด
ความถี่ × ความเป็นมาตรฐาน × ปริมาณงาน: เกณฑ์จัดทำรายการงานที่ควรพิจารณา
เริ่มจากปัจจัย 4 ข้อ ได้แก่ ความถี่ ความเป็นมาตรฐาน และปริมาณงาน ซึ่งช่วยประเมินว่างานนั้นทำซ้ำได้หรือไม่ ส่วนเวลาที่ใช้จัดการแสดงปริมาณแรงงานที่เกี่ยวข้อง ใช้ปัจจัยเหล่านี้เพื่อคัดกรอง ไม่ใช่เพื่อรับรองว่าจะประหยัดได้.
| เกณฑ์ | คำถาม | เหตุผลที่สำคัญ | สิ่งที่ควรตรวจสอบ |
|---|---|---|---|
| ความถี่ | ขั้นตอนนี้เกิดขึ้นบ่อยแค่ไหน? | งานที่เกิดไม่บ่อยอาจไม่คุ้มกับความพยายามในการทำให้เป็นอัตโนมัติ | จำนวนกิจกรรมและจำนวนเคสต่อเดือน |
| ความเป็นมาตรฐาน | มีกี่รูปแบบย่อย? | บอตต้องมีเส้นทางและกฎที่กำหนดไว้ | จำนวนรูปแบบย่อยและสัดส่วนเคสที่เป็นไปตามแนวทางหลัก |
| ปริมาณงาน | มีกี่เคสที่เป็นไปตามแนวทางหลัก? | จำนวนรวมที่สูงอาจปกปิดกลุ่มงานที่ทำซ้ำได้ซึ่งมีขนาดเล็ก | จำนวนเคสในรูปแบบย่อยที่พบมากที่สุด |
| ระยะเวลาทำงาน | แต่ละครั้งใช้เวลาทำงานนานเท่าใด? | แสดงปริมาณงานที่อาจอยู่ในขอบเขต | ระยะเวลาต่อกิจกรรม โดยตรวจสอบกับความรู้จากการปฏิบัติงาน |
ให้คะแนนแต่ละปัจจัยตั้งแต่ 1 ถึง 5 โดยใช้คำจำกัดความที่ทีมเห็นตรงกัน คุณคูณคะแนนเพื่อจัดอันดับงานได้ แต่อย่าใช้ผลลัพธ์แทนกรณีศึกษาทางธุรกิจ คะแนนสูงในปัจจัยหนึ่งไม่อาจชดเชยความไม่เหมาะสมในด้านอื่น งานที่เกิดขึ้นบ่อยแต่มีข้อยกเว้นมากอาจต้องปรับปรุงกระบวนการก่อน ส่วนงานที่เป็นมาตรฐานแต่เกิดขึ้นน้อยอาจไม่คุ้มกับการทำให้เป็นอัตโนมัติ.
ใช้อัตราข้อยกเว้นเป็นเกณฑ์ตรวจสอบเพิ่มเติม ตัวเลขนี้บอกว่ามีเคสออกนอกเส้นทางที่กำลังประเมินบ่อยแค่ไหน หากอัตราสูง ให้ตรวจสอบสาเหตุ ไม่ใช่ตัดงานนั้นทิ้งทันที.
คำนวณศักยภาพของระบบอัตโนมัติ
ประมาณปริมาณงานและระยะเวลาทำงานที่อาจเป็นไปตามแนวทางหลัก ตัวอย่างการคำนวณเพื่อคัดกรองแบบง่ายคือ:
addressable hours = instances per month × handling time × (1 − exception rate)ตัวอย่างเช่น สมมติว่ามีการตรวจสอบเครดิต 4,200 ครั้งต่อเดือน และแต่ละครั้งใช้เวลา 6 นาที รวมเป็นเวลาจัดการทั้งหมด 420 ชั่วโมง หาก 18% ของเคสใช้เส้นทางอื่น เวลาประมาณการสำหรับเคสที่เป็นไปตามเส้นทางหลักจะอยู่ที่ประมาณ 344 ชั่วโมงต่อเดือน.
นี่คือการประมาณปริมาณงานที่อยู่ในขอบเขต ไม่ใช่การคาดการณ์เงินที่ประหยัดได้ โดยยังไม่รวมเวลาจัดการข้อยกเว้น ติดตามระบบอัตโนมัติ หรือสร้างและดูแลระบบ ก่อนจัดทำกรณีศึกษาทางธุรกิจ ให้ตรวจสอบตัวเลขกับทีมกระบวนการและคำนึงถึงต้นทุนกับความรับผิดชอบเหล่านี้ด้วย.
หากต้องการดูว่าข้อมูลกระบวนการช่วยสนับสนุนการวิเคราะห์นี้อย่างไร โปรดดู ความสามารถด้าน process mining ของ ProcessMind.
พูดกันตามตรง คุณไม่จำเป็นต้องใช้ process mining เสมอไป
หากคุณต้องการเพียงรายชื่องานที่จะทำให้เป็นอัตโนมัติ process mining อาจเกินความจำเป็น.
การทำ process mining ต้องใช้ข้อมูลเหตุการณ์ การเตรียมข้อมูล และคนที่ตีความผลลัพธ์ได้ หากเป็นงานง่ายๆ ที่เข้าใจกันดี การพูดคุยกับทีมที่ทำงานนั้นอาจเพียงพอสำหรับกำหนดขั้นตอนและข้อยกเว้น จากนั้นคุณค่อยตัดสินใจว่าจะสร้างบอตหรือไม่.
ตัวอย่างเช่น หากทีมเจ้าหนี้รู้อยู่แล้วว่าต้องเสียเวลาคัดลอกข้อมูลใบแจ้งหนี้จากอีเมลลงใน ERP คุณอาจไม่ต้องวิเคราะห์บันทึกเหตุการณ์เพื่อยืนยันว่ามีงานนี้อยู่ ก่อนทำให้เป็นอัตโนมัติ คุณยังต้องตรวจสอบกฎ ข้อยกเว้น และความเสี่ยง.
process mining มีประโยชน์มากขึ้นเมื่อกระบวนการเกี่ยวข้องกับหลายทีมหรือหลายระบบ เมื่อการทำงานจริงต่างจากเอกสาร หรือเมื่อต้องการค่าฐานเพื่อประเมินการเปลี่ยนแปลง เครื่องมือนี้ควรช่วยตอบคำถามที่มีอยู่จริง ไม่ใช่เป็นขั้นตอนบังคับสำหรับทุกโครงการระบบอัตโนมัติ.
process mining ช่วยค้นหางานที่เหมาะกับระบบอัตโนมัติได้ดี แต่การสร้างแบบจำลองกระบวนการมักเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีกว่า เพราะคนที่ทำงานอยู่สามารถชี้ปัญหาได้โดยไม่ต้องวิเคราะห์ข้อมูล หากพูดคุยกันจนเข้าใจตรงกัน การทำระบบอัตโนมัติก็จะเป็นเรื่องการสื่อสารมากกว่าปัญหาด้านข้อมูล
Process mining ช่วยได้มากกว่าการหาเป้าหมายสำหรับระบบอัตโนมัติ
การพูดถึง “process mining สำหรับ RPA” อาจทำให้เข้าใจว่า process mining มีไว้ค้นหางานที่เหมาะกับระบบอัตโนมัติเท่านั้น แต่ยังช่วยให้คุณเข้าใจและปรับปรุงกระบวนการในภาพรวมได้ด้วย.
- ติดตามประสิทธิภาพกระบวนการ ติดตามระยะเวลาดำเนินการ ความเบี่ยงเบน และการเปลี่ยนแปลงของโฟลว์ ดู วิธีติดตามกระบวนการอย่างต่อเนื่อง.
- ตรวจสอบความสอดคล้อง เปรียบเทียบเส้นทางกระบวนการจริงกับกระบวนการที่คาดหวัง วิธีนี้ช่วยสนับสนุนงานด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนดและการกำกับดูแล แต่ไม่ได้แก้ไขกระบวนการที่ทำงานได้ไม่ดี
- ค้นหาสาเหตุที่แท้จริง หากคำสั่งซื้อล่าช้า ให้เปรียบเทียบเคสตามผู้จัดหา ภูมิภาค ทีม หรือรูปแบบกระบวนการ เพื่อดูว่าความล่าช้าเกิดขึ้นตรงไหน
- ปรับกระบวนการก่อนทำให้เป็นอัตโนมัติ การวิเคราะห์กระบวนการช่วยให้เห็นว่าควรตัดขั้นตอน ลดการส่งต่องาน หรือทำให้การอนุมัติง่ายขึ้นตรงไหน กระบวนการที่เรียบง่ายกว่าอาจเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีกว่าการทำกระบวนการเดิมให้เป็นอัตโนมัติ
- สร้างแบบจำลองและจำลองการเปลี่ยนแปลง ด้วย ProcessMind คุณสร้างแบบจำลองการเปลี่ยนแปลงกระบวนการและจำลองผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นก่อนนำไปใช้ได้.
ระบบอัตโนมัติเป็นเพียงทางเลือกหนึ่ง เริ่มจากทำความเข้าใจปัญหา แล้วค่อยตัดสินใจว่าจะออกแบบกระบวนการใหม่ ทำให้เป็นอัตโนมัติ หรือคงกระบวนการไว้ตามเดิม.
แนวทางที่นำไปใช้ได้จริงทีละขั้นตอน
ใช้ลำดับนี้เชื่อมการวิเคราะห์กระบวนการเข้ากับการตัดสินใจเรื่องระบบอัตโนมัติ:
- ทำความเข้าใจกระบวนการ ตรวจสอบรูปแบบ คอขวด งานที่ต้องทำซ้ำ และข้อยกเว้น
- ปรับปรุงกระบวนการก่อน พิจารณาว่าตัดขั้นตอนหรือการส่งต่องานที่ไม่จำเป็นได้หรือไม่ ก่อนสร้างระบบอัตโนมัติ
- คัดเลือกงานที่เหมาะสม เปรียบเทียบความถี่ ความเป็นมาตรฐาน ปริมาณงาน เวลาที่ใช้จัดการ และอัตราข้อยกเว้น
- ประเมินความพยายามและความเสี่ยง ตรวจสอบระบบที่เกี่ยวข้อง กฎของงาน และวิธีจัดการข้อยกเว้น
- ติดตามผล เปรียบเทียบกระบวนการหลังการเปลี่ยนแปลงกับค่าฐาน และตรวจสอบผลกระทบที่ไม่คาดคิด
- ประเมินใหม่เมื่อการทำงานเปลี่ยนไป นโยบาย ระบบ และรูปแบบกระบวนการใหม่อาจทำให้ระบบอัตโนมัติไม่เหมาะสมอีกต่อไป.
สำหรับขั้นตอนติดตามผล โปรดดู คู่มือการติดตามกระบวนการอย่างต่อเนื่อง หากต้องการบันทึกกระบวนการเป้าหมายก่อนทำให้เป็นอัตโนมัติ โปรดดู การสร้างแบบจำลอง BPMN.
ตรวจสอบกระบวนการก่อนทำให้เป็นอัตโนมัติ
การทำกระบวนการให้เป็นอัตโนมัติไม่ได้แก้ปัญหาที่ต้นเหตุ ตรวจสอบก่อนว่าคุณทำให้งานง่ายขึ้นได้หรือไม่ แล้วจึงประเมินว่าขั้นตอนใดที่เหลือเหมาะกับระบบอัตโนมัติ
จัดทำรายการงานที่พร้อมให้ทีมทบทวน
ใช้เทมเพลตนี้เปรียบเทียบขั้นตอนที่อาจเหมาะกับระบบอัตโนมัติ รวบรวมหลักฐานให้ครบก่อนจัดอันดับ หากช่องใดว่างหรือยังไม่แน่ใจ ให้ถือเป็นประเด็นที่ต้องตรวจสอบ ไม่ใช่เหตุผลให้สรุปว่างานนั้นเหมาะสม.
| ขั้นตอน | จำนวนครั้งต่อเดือน | รูปแบบย่อย | สัดส่วนในรูปแบบย่อยที่พบมากที่สุด | ระยะเวลาทำงาน | อัตราข้อยกเว้น | ชั่วโมงงานที่อาจลดได้ | ความพยายามในการสร้าง | ระบบที่เกี่ยวข้อง | ข้อสรุปเบื้องต้น |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ตรวจสอบเครดิต | 4,200 | 6 | 82% | 6 นาที | 18% | ~344 | ปานกลาง, ระบบเดียว, กฎชุดเดียว | ERP, เครดิตบูโร | เสนอให้ทีมทบทวน |
| จับคู่ใบแจ้งหนี้ด้วยตนเอง | 1,100 | 14 | 41% | 11 นาที | 59% | ~83 | สูง, หลายรูปแบบ, ข้อมูลไม่สมบูรณ์ | ERP, ข้อมูลธนาคาร | ตรวจสอบและปรับกระบวนการ |
| จัดทำรายงานสิ้นเดือน | 12 | 3 | 90% | 3 ชม. | 10% | ~32 | ต่ำ | เครื่องมือรายงาน | ตรวจสอบว่าทำให้ขั้นตอนต้นทางเป็นอัตโนมัติจะดีกว่าหรือไม่ |
ตัวอย่างเหล่านี้แสดงวิธีจัดโครงสร้างการทบทวน ไม่ใช่การคาดการณ์เงินที่ประหยัดได้ ให้ใช้ข้อมูลของคุณเองและยืนยันสมมติฐานกับผู้ที่ทำงานนั้น.
แนวปฏิบัติ 3 ข้อช่วยให้รายการงานมีประโยชน์มากขึ้น:
- กรอกข้อมูลทุกคอลัมน์ก่อนจัดอันดับ การดูแค่ความถี่อาจทำให้งานดูน่าสนใจกว่าความเป็นจริง
- บันทึกจำนวนระบบที่เกี่ยวข้อง ขอบเขตระหว่างระบบแต่ละจุดอาจส่งผลต่อความพยายามในการนำไปใช้และการสนับสนุน
- เก็บ “ปรับกระบวนการก่อน” และ “ไม่ทำให้เป็นอัตโนมัติ” ไว้เป็นทางเลือกที่ยอมรับได้ การตัดงานออกหรือเปลี่ยนวิธีทำงานอาจเป็นการตัดสินใจที่ดีที่สุด.
ผู้ขาย: แพลตฟอร์มครบวงจรหรือเลือกเครื่องมือเฉพาะด้าน?
ผู้ขายบางรายมีทั้ง RPA และ process mining ในแพลตฟอร์มเดียว UiPath เริ่มจาก RPA แล้วเพิ่ม process mining ในภายหลัง ส่วน Celonis เริ่มจาก process mining และร่วมมือกับผู้ขายระบบอัตโนมัติ แต่ละแนวทางมีข้อแลกเปลี่ยนที่ต่างกัน.
- ข้อมูลเชิงลึกจาก process mining เชื่อมกับเวิร์กโฟลว์ระบบอัตโนมัติได้ใกล้ชิดขึ้น
- ติดต่อผู้ขายรายเดียว
- ใช้อินเทอร์เฟซร่วมกัน
ข้อแลกเปลี่ยนที่ควรประเมิน:
- แพลตฟอร์มอาจเน้นระบบอัตโนมัติ แม้การปรับกระบวนการจะเหมาะกว่า
- หากต้องการเปลี่ยนองค์ประกอบใดองค์ประกอบหนึ่งในภายหลัง คุณอาจมีตัวเลือกน้อยลง
- ตรวจสอบว่าแต่ละความสามารถตรงกับความต้องการของคุณเพียงใด
- เลือกเครื่องมือตามหน้าที่ที่ต้องการ
- ปรับเปลี่ยนองค์ประกอบได้เมื่อความต้องการเปลี่ยนไป
- ไม่ผูกการวิเคราะห์กระบวนการไว้กับแนวทางระบบอัตโนมัติแบบเดียว
ข้อแลกเปลี่ยนที่ควรประเมิน:
- การเชื่อมต่อระบบอาจต้องใช้ความพยายามมากขึ้น
- อาจต้องดูแลความสัมพันธ์กับผู้ขายหลายราย
หากต้องการดูการเปรียบเทียบผู้ขายรายหนึ่งอย่างละเอียด อ่าน บทวิเคราะห์ UiPath กับ ProcessMind ทางเลือกที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับระบบ ทีม และข้อกำหนดที่คุณมีอยู่ เปรียบเทียบความสามารถด้าน process mining และระบบอัตโนมัติแยกกัน แล้วตรวจสอบว่าแพลตฟอร์มรองรับการตัดสินใจที่คุณต้องการหรือไม่.
ProcessMind เหมาะกับงานแบบใด
ProcessMind รวม process mining การสร้างแบบจำลองกระบวนการ และการจำลองกระบวนการไว้ด้วยกัน คุณใช้เครื่องมือนี้เพื่อ:
- ค้นพบ วิธีทำงานของกระบวนการจากข้อมูลเหตุการณ์
- วิเคราะห์ รูปแบบ คอขวด และความเบี่ยงเบน
- จัดทำเอกสารกระบวนการด้วยการสร้างแบบจำลอง BPMN
- จำลองการเปลี่ยนแปลงที่เสนอไว้ก่อนนำไปใช้
- ติดตามประสิทธิภาพกระบวนการในระยะยาว.
ProcessMind ช่วยให้คุณเข้าใจกระบวนการและประเมินทางเลือกในการปรับปรุง แต่ไม่ได้ตัดสินใจแทนคุณว่าจะทำอะไรให้เป็นอัตโนมัติ และไม่ได้ดำเนินการระบบอัตโนมัติแทนคุณ คุณนำผลวิเคราะห์ไปใช้ประกอบการตัดสินใจทำระบบอัตโนมัติ ปรับกระบวนการใหม่ หรือเลือกไม่ทำให้เป็นอัตโนมัติก็ได้.
หากคุณกำลังประเมินความคุ้มค่าของ process mining ในภาพรวม อ่านวิธีจัดทำกรณีธุรกิจสำหรับ process mining หากต้องการทราบว่าต้องเตรียมข้อมูลอะไรบ้าง อ่านวิธีสร้าง event log สำหรับ process mining.
ไขข้อเข้าใจผิด
ความเข้าใจผิดข้อ 1: “process mining จะสร้างแผนทำระบบอัตโนมัติให้”
process mining แสดงให้เห็นว่ากระบวนการทำงานอย่างไรจากข้อมูล ช่วยให้เห็นจุดที่ทำงานไม่มีประสิทธิภาพ คอขวด และขั้นตอนที่เบี่ยงเบนจากปกติ แต่ทีมของคุณยังต้องตีความสิ่งที่พบ แล้วตัดสินใจว่าจะทำส่วนใดให้เป็นระบบอัตโนมัติ ออกแบบใหม่ หรือคงไว้ตามเดิม ควรพิจารณาคำกล่าวอ้างที่ว่าคลิกครั้งเดียวแล้วได้แผนทำระบบอัตโนมัติด้วยความระมัดระวัง.
ความเข้าใจผิดข้อ 2: “process mining มีไว้เพื่อวิเคราะห์บอต RPA เป็นหลัก”
process mining ช่วยประเมินกระบวนการโดยรวมที่เกี่ยวข้องกับบอตได้ แต่ไม่ได้อธิบายรายละเอียดการทำงานของบอตทุกขั้นตอน หากบอตทำงานตามสคริปต์ที่กำหนดไว้ ให้ตรวจสอบสคริปต์และบันทึกการทำงานเพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมของบอต ใช้ process mining เมื่อคุณต้องการเห็นว่าขั้นตอนอัตโนมัติเชื่อมโยงกับกระบวนการตั้งแต่ต้นจนจบอย่างไร.
ความเข้าใจผิดข้อ 3: “ต้องทำ process mining ก่อนเริ่มโครงการระบบอัตโนมัติทุกครั้ง”
ไม่จำเป็น หากงานนั้นไม่ซับซ้อน เข้าใจได้ชัดเจน และทราบข้อยกเว้นต่างๆ คุณอาจเริ่มทำได้โดยไม่ต้องใช้ process mining แต่ process mining จะมีประโยชน์มากกว่าเมื่อกระบวนการซับซ้อน หรือไม่มีทีมใดทีมหนึ่งที่มองเห็นภาพรวมทั้งหมด.
ความเข้าใจผิดข้อ 4: “ระบบอัตโนมัติกับ process mining ต้องเข้าถึงข้อมูลชุดเดียวกัน”
ไม่ใช่ RPA ทำงานผ่านส่วนติดต่อผู้ใช้ จึงอาจต้องเข้าถึงหน้าจอและแอปพลิเคชัน ส่วน process mining ต้องใช้ข้อมูลเหตุการณ์ที่มีโครงสร้างจากระบบธุรกิจ ข้อมูล สิทธิ์การเข้าถึง และทักษะที่ต้องใช้จึงอาจแตกต่างกัน.
การวางแผนทั้งสองเรื่องพร้อมกันจึงต้องประสานงานข้ามขอบเขตเหล่านี้ ทั้งคำถามที่ต่างกัน (“เราจะเขียนสคริปต์ให้ทำอะไรได้บ้าง” กับ “เกิดอะไรขึ้นตลอดทั้งกระบวนการ”) ผู้รับผิดชอบที่ต่างกัน และสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูลที่ต่างกัน.
เริ่มจากหลักฐาน ไม่ใช่เป้าหมายว่าจะทำอะไรให้เป็นระบบอัตโนมัติ
process mining ช่วยจัดลำดับความสำคัญของงานที่เหมาะจะทำให้เป็นระบบอัตโนมัติ ประเมินขอบเขตงาน และตรวจสอบว่ากระบวนการโดยรวมจะเปลี่ยนไปอย่างไร นอกจากนี้ยังช่วยให้เห็นว่าการทำระบบอัตโนมัติอาจไม่ใช่ขั้นตอนถัดไปที่เหมาะสม ซึ่งก็เป็นผลลัพธ์ที่มีประโยชน์ เป้าหมายคือการตัดสินใจอย่างรอบคอบ ไม่ใช่ทำงานให้เป็นระบบอัตโนมัติมากขึ้น.
เรียนรู้วิธีประเมินสุขภาพของกระบวนการก่อนและหลังการเปลี่ยนแปลง.
ดูอัตราข้อยกเว้นจากข้อมูลของคุณเอง
ใช้ข้อมูลกระบวนการของคุณดูว่างานส่วนใหญ่ดำเนินไปตามเส้นทางปกติมากน้อยเพียงใด.
ออกแบบกระบวนการเป้าหมายก่อนทำให้เป็นระบบอัตโนมัติ เพื่อให้คุณตรวจสอบกระบวนการที่ตั้งใจจะสร้างได้.
จัดขนาดรายการงานที่อาจทำเป็นระบบอัตโนมัติได้ภายในบ่ายเดียว
วัดความถี่ รูปแบบที่แตกต่างกัน และเวลาในการจัดการได้จากการส่งออกข้อมูลเพียงครั้งเดียว ไม่จำเป็นต้องมีไลเซนส์ RPA เพื่อวัดข้อมูลเหล่านี้.
