Для улучшения бизнес-процессов было разработано множество инструментов, стратегий и методологий. Большинство из них направлены на непрерывное, постепенное улучшение существующих процессов. Они подходят для стабильных предприятий или подразделений, выполняющих относительно стабильные процессы (например, кредиторская задолженность), которые нуждаются в постоянном улучшении. Используя эти подходы, компании могут воспользоваться опытом других предприятий и использовать то, что уже доказало свою эффективность. Последние достижения в области технологий, особенно в области искусственного интеллекта и машинного обучения, могут активизировать усилия по совершенствованию процессов.
Поэтому в этой статье мы расскажем о 4 лучших технологиях совершенствования процессов и о том, как ИИ и машинное обучение дополняют эти технологии.
Процессный майнинг
Process mining – это новейшее решение в данной области, которое показывает процессы “как есть”. Эта функция позволяет предприятиям выявить расхождения с желаемыми процессами и понять фактическую производительность своей позиции. Инструменты Process Mining связывают этапы процесса в причинно-следственную связь, используя журналы событий и метрики производительности, основанные на данных. Эти метрики также позволяют компаниям выявлять “узкие места” и помогают найти их первопричины для устранения.
Внедряя технологический анализ, компании могут ускорить закупки, устранить ненужные затраты, создать этапы, повышающие ценность, и сократить отклонения от желаемых процессов. Это критически важное решение, которое поддерживает многие методы улучшения процессов, перечисленные выше.
Роботизированная автоматизация процессов (RPA)
Автоматизация роботизированных процессов (RPA) – это популярная технология, в которой задействованы боты, имитирующие действия человека для выполнения повторяющихся задач. RPA позволяет ботам выполнять повторяющиеся и утомительные задачи вместо людей и концентрироваться на более ценных видах деятельности. В результате они сокращают нерациональное расходование ресурсов и больше внимания уделяют потребительской ценности. Это решение позволяет предприятиям ускорить свои процессы и одновременно сократить расходы.
Управление бизнес-процессами (BPM) и автоматизация бизнес-процессов (BPA)
Инструменты управления бизнес-процессами (BPM) включают в себя некоторые аспекты инструментов поиска и моделирования процессов, позволяя компаниям идентифицировать, моделировать, автоматизировать и составлять отчеты о своих процессах. В результате компании могут оптимизировать свою деятельность для достижения своих целей. Программное обеспечение BPM используется для анализа процессов и отслеживания эффективности любых изменений, внесенных в процессы.
Инструменты BPM также включают модули для автоматизации процессов. При использовании в качестве отдельных модулей эти инструменты, также называемые программным обеспечением для автоматизации бизнес-процессов (BPA), могут быть использованы для улучшения процессов для выполнения повторяющихся действий, чтобы заменить человеческую силу. Это решение позволяет компаниям снизить затраты и повысить эффективность процессов за счет использования преимуществ автоматизации. Оно заключается в интеграции приложений, реструктуризации трудовых ресурсов и использовании программных приложений в рамках всей организации. В рамках этой технологии роботизированная автоматизация процессов (RPA) является популярным решением, которое опирается на ботов, использующих пользовательский интерфейс, предназначенный для человека, для автоматизации повторяющихся действий.
Извлечение данных
Технологии извлечения данных играют две роли в совершенствовании процессов.
Машинное обучение позволяет компаниям улучшить возможности извлечения данных и автоматизировать процессы, связанные с извлечением данных. Например, данные из документов могут быть получены автоматически с высокой точностью с помощью глубокого обучения, подпрограммы машинного обучения. Автоматизированное извлечение данных создает видимость функционирования отдельных процессов и позволяет компаниям проводить аудит и постоянно улучшать результаты.
Программное обеспечение для извлечения данных также может собирать данные из самых разных источников, например, из отзывов клиентов, и преобразовывать неструктурированные данные в структурированные. Это позволяет компаниям оценивать свое положение с помощью более качественных данных и обеспечивает более точное понимание для улучшения процессов.
