数据驱动策略提升流程改进

数据驱动策略提升流程改进

将ProcessMind与六西格玛结合

对于精益六西格玛/DMAIC的新手

精益六西格玛是一种协同商业策略,结合了精益制造/精益企业和六西格玛,以消除浪费(非增值过程和活动)并减少变异(以提高质量和可预测性)。它专注于通过解决低效率和缺陷来改善流程速度、质量和成本,力求所有公司流程接近完美。

精益原则聚焦于价值流程图,识别可以省去的浪费,确保每个流程步骤都能提供客户价值。

六西格玛采用数据驱动的方法,利用DMAIC(定义、测量、分析、改进、控制)框架系统地改善流程,通过消除缺陷和减少变异来提升。

精益六西格玛提供了一个全面的方法,不仅关注质量改进(通过六西格玛),还关注速度和效率(通过精益),使其成为组织改进和客户满意度的强大工具。

如何应用?

这个全面指南通过将六西格玛与Process Mining、设计和模拟相结合来增强流程改进。每个六西格玛DMAIC(定义、测量、分析、改进、控制)阶段都通过这些方法得以增强,促进了一个强大的数据驱动的迭代流程改进周期。

ProcessMind DMAIC 六西格玛解释器

1. 定义阶段

  • 目标:明确您流程改进项目的范围、目标和关键指标。
  • Process Mining:使用探索性过程挖掘工具来了解您当前的流程。分析历史数据以获取性能指标、差异和工作流问题。
  • 流程设计:开始构思潜在的重新设计或改进方案以解决低效率。使用BPMN图来规划潜在变更。
  • 能力:有效地可视化当前流程,以便设定精确的改进目标,创建详细的地图和图表来全面概览流程。

2. 测量阶段

  • 目标:收集数据以建立流程性能的基线。
  • Process Mining:利用详细的过程挖掘技术来准确测量当前流程的性能。关注与项目目标一致的关键指标。涉及从各种来源提取和分析数据,以了解当前流程的流动性和效率。
  • 流程设计:根据从收集数据中获取的见解来优化流程重新设计。强调可量化的方面,以确保任何更改都可以进行定量评估。使用BPMN图表规划这些重新设计并可视化潜在的改进。
  • 流程模拟:实施基本模拟,以预测小幅流程调整在关键指标上的结果。这有助于在现实世界中实施变更之前了解其潜在影响。
  • 能力:为当前流程建立准确的测量和基线。这为深入分析奠定了基础,并确保后续阶段基于可靠的数据。

3. 分析阶段

  • 目标:对流程性能数据进行深入分析,以识别低效率和差异的根本原因。
  • Process Mining:应用高级过程挖掘技术,揭示工作流中偏差、瓶颈和低效率的根本原因。涉及对过程数据的详细分析,以找出问题发生的位置和原因。
  • 流程设计与流程模拟:开发潜在解决方案或重新设计的详细模型。利用流程模拟测试这些变更对流程性能的影响,考虑多种情境和限制条件。这有助于在实施前可视化拟议的变更如何影响工作流。
  • 能力:通过模拟识别根本原因并测试假设解决方案。此阶段确保任何提议的变更基于坚实的数据,并已彻底评估其对过程的潜在影响。

4. 改进阶段

  • 目标:实施和验证所选流程改进的有效性。
  • Process Mining:在实际环境中监控流程更改,收集改进影响的即时反馈。此实时数据收集有助于了解更改对工作流的影响,并识别任何不可预见的问题。
  • 流程设计与流程模拟:根据分析和模拟结果最终确定流程重新设计。利用模拟优化实施策略,确保变更带来预期的改进。此步骤涉及创建详细的BPMN图以规划新的流程流,并使用过程建模工具测试各种情境。
  • 能力:对改进进行持续监测,并根据即时数据反馈调整策略。这确保了流程的效率,并且可以及时进行必要的调整。

5. 控制阶段

  • 目标:确保改进持续有效,流程保持在预期性能范围内。
  • Process Mining:持续监控流程的实施后状态,以确保改进得到维护并快速识别任何回归。这涉及使用高级过程挖掘工具跟踪性能指标,检测与预期结果的任何偏差。
  • 流程模拟:定期模拟“假设”情境,以主动识别潜在的未来改进,并应对不断变化的业务需求或外部因素。这有助于在时间上维持流程的效率和效果。
  • 能力:通过迭代模拟进行长期监控和持续改进。此阶段着重于维持改进阶段获益,并确保过程适应任何新的挑战或机会。

结论

将六西格玛与Process Mining、流程设计和流程模拟相结合,提供了一种全面的业务流程管理方法。此集成利用每种方法的优势,以实现并保持最佳性能。遵循此指南,企业可以确保以结构化、数据驱动的方式增强其流程,带来显著的效率提升和竞争优势。

我们的SaaS流程洞察产品结合了Process Mining、流程设计和流程模拟,以增强业务流程管理。我们提供全面的流程映射、BPM、工作流操作和流程改进工具。借助我们的软件,您可以监控、分析和优化工作流,从而显著提高效率和生产力。

获取更多信息的地方:

  1. ASQ (美国质量学会):提供广泛资源,包括精益六西格玛原则的培训和认证信息 (www.asq.org)。
  2. iSixSigma:为精益六西格玛从业者提供文章、资源和论坛 (www.isixsigma.com)。
  3. 精益六西格玛研究所:提供关于精益六西格玛方法的培训、认证和资源 (www.leansixsigmainstitute.org)。
  4. 书籍:考虑如《精益六西格玛工具袖珍指南》由Michael L. George等人著作,以及《精益六西格玛傻瓜书》由John Morgan和Martin Brenig-Jones著作等基础文本。
  5. 在线课程:如Coursera、Udemy和LinkedIn Learning等平台,提供不同水平的精益六西格玛课程。

通过利用这些资源,您可以在精益六西格玛原则、工具和应用方面奠定坚实的基础。无论您是新人还是希望深入掌握知识,这些资源将帮助您理解和实施有效的流程业务管理策略。

通过利用我们的SaaS流程洞察产品,您可以有效地映射、监控和优化您的工作流。这将提高运营效率、更好的决策,并在行业中获得更强的竞争优势。

利与弊

传统方法
VS.
ProcessMind 方法

在变革迅速的商业环境中,效率和透明度是成功的关键。 这就是 流程建模流程挖掘流程模拟 综合力量发挥作用的地方。


流程建模为您的工作流程提供视觉路线图,流程挖掘利用数据驱动的分析挖掘隐藏的见解,流程模拟让您预测未来场景。


传统上,这些是分开的工具,没有无缝集成来充分利用它们的结合力量。有了 ProcessMind,您现在可以在流程设计画布上体验流程挖掘和模拟数据的独特和无缝集成,并配有过滤器和图表。

数据驱动策略提升流程改进

流程建模

  • 提供清晰的结构
  • 熟悉且被广泛接受
  • 易于实施
  • 拍摄所有流程活动,包括非数字的
  • 成本效益高
  • 促进轻松协作
  • 模型会迅速过时
  • 可能忽略变异和例外
  • 缺乏定量见解
  • 完全是手动和主观的模型创建
流程建模

Process Mining

  • 数据驱动的流程模型
  • 对流程变异和例外的见解
  • 揭示隐藏的复杂性
  • 跟踪流程改进
  • 复杂的流程可视化
  • 缺乏流程活动的背景信息
  • 没有捕捉真实的流程特征
  • 价值实现时间长
  • 需要数据专家和培训
Process Mining

流程模拟

  • 实现无风险实验
  • 通过预测业务结果优化决策
  • 增强沟通与协作
  • 数据准确性和依赖性可能不足
  • 建模真实场景复杂
  • 潜在的误解可能性
  • 缺失背景信息
流程模拟
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  • 熟悉且被广泛接受
  • 易于实施
  • 拍摄所有流程活动,包括非数字的
  • 成本效益高
  • 促进轻松协作
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  • 对流程变异和例外的见解
  • 揭示隐藏的复杂性
  • 跟踪流程改进
  • 实现无风险实验
  • 通过预测业务结果优化决策
  • 增强沟通与协作
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