프로세스 우수성을 달성하기 위한 상위 3가지 전략

최근 Elon Musk는 SpaceX의 5단계 설계 프로세스 및 제조 프로세스에 대해 인터뷰했습니다. 그는 모든 프로세스 우수 분석가의 생각을 되풀이했습니다. "가장 큰 오류는 존재해서는 안 되는 것을 최적화하는 것입니다."

이 단어는 디지털 변환과 매우 관련이 있습니다. 많은 혁신 센터와 우수 기업은 어떤 프로세스가 존재해서는 안 되며 어떻게 제거해야 하는지 살펴보아야 할 때 비즈니스 프로세스를 최적화하려고 노력하고 있습니다. 그들은 Musk가 저지른 것과 같은 실수를 저질렀습니다. 그들은 먼저 자동화합니다.

"가져오지" 않는 경우 프로세스 자동화

프로세스를 이해하지 못한 자동화는 비용이 많이 드는 결과를 초래할 수 있습니다. 새로운 연구에 따르면 의사 결정권자 5분의 1은 자동화 프로젝트를 포기한 반면, 3분의 1은 계획대로 사용하지 않거나 원하는 대로 작동하지 않는 것으로 나타났습니다.

첫 번째 최적화와 두 번째 자동화를 주장하는 공급업체가 많이 있습니다. Musk의 관점은 다음과 같은 질문을 던집니다. "프로세스 마이닝이 자동화 프로젝트에 추가될 수 있습니까?" 최근 몇 년 동안 이 고급 기술의 급속한 성장을 고려할 때 많은 조직이 그렇게 생각합니다.
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프로세스 우수성을 달성하기 위한 전략

최근 통계에 따르면 프로세스 마이닝 소프트웨어 시장은 2028년까지 42% 증가하여 거의 70억 달러에 달할 것으로 나타났습니다. 기술에 문제가 없는 것은 아닙니다. 조직은 모든 ​​이점을 누리기 위해 소프트웨어의 잠재적인 이점을 인식해야 합니다.

우리는 프로세스 마이닝과 차세대 접근 방식인 Process Intelligence로 성공하는 데 도움이 되는 전략을 제공합니다.
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성공 전략 #1 – 프로세스 동작을 이해하기 위한 디지털 트윈 생성

프로세스 인텔리전스는 프로세스 동작을 개선하는 데 유용한 도구입니다. 프로세스 동작은 절차 중에 발생하거나 발생하지 않는 일련의 단계 또는 단계가 반복되는 경우입니다. 단계의 순서를 고려하는 것이 중요합니다.

한 단계가 다른 단계보다 더 중요합니까? 다른 단계 이전 또는 이후에 발생하는 단계가 가능한가요? 데이터를 필터링할 때 고객 또는 부서와 같은 다른 필드를 사용하는 것이 일반적입니다.

이것들도 중요하지만 프로세스의 디지털 복제본이 있을 때 알 수 있는 것이 더 많습니다. 여기에서 이벤트를 생성하는 이벤트가 생성됩니다.

프로세스 단계의 원시 데이터를 사용하여 모델을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 프로세스 동작을 정의할 수 있습니다. 그런 다음 특정 동작을 나타내는 프로세스 인스턴스와 그렇지 않은 프로세스 인스턴스를 구별하기 위해 동작에 대해 쿼리할 수 있습니다.
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디지털 트윈을 사용하면 단계 사이의 타이밍을 고려할 수 있습니다.

단계가 시간이 많이 걸리거나 임계값보다 오래 걸리나요? 예를 들어, 단계가 완료되기 시작한 시간부터 한 시간 이상 걸리지 않도록 임계값을 설정할 수 있습니다. 그런 다음 시간이 더 오래 걸리는 비효율적인 단계를 조사합니다.

이것이 간단해 보이지만 행동을 평가하는 데 필요한 모든 정보를 찾는 것은 불가능합니다.

데이터가 일련의 단계로 구성되고 이해되지 않으면 시간 관련 및 행동 관련 질문에 여전히 답변할 수 없습니다.
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그러나 고급 프로세스 인텔리전스는 데이터에서 프로세스 모델을 생성하고 이러한 동작을 지정하는 도구를 제공합니다. 그런 다음 이러한 동작에 대해 프로세스의 모든 인스턴스를 평가합니다.

성공 전략 #2 - 지속적인 가시성을 사용하여 통제력 확보

프로세스 우수성의 분석가는 제어 평면이 분산 작업을 자동으로 모니터링하고 필요할 때 적절한 조치를 취할 수 있기를 바랍니다. 모든 작업에 대한 데이터 기반 조감도인 프로세스 인텔리전스는 프로세스를 완전히 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

업계 리더는 사실에 기반한 비편향 접근 방식을 사용하여 현재 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.

이러한 가시성을 통해 프로세스가 수행하는 작업을 정확히 확인하고 다음과 같은 질문에 답할 수 있습니다. 자동화가 고객 경험을 개선할 수 있는 방법은 무엇입니까? 어떤 직원이 가장 일관되고 효율적입니까?

병목 현상은 무엇이며 규정 준수 및 서비스 제공에 어떤 영향을 미칠 수 있습니까? 공급망 효율성은 물론 구매 및 소싱 프로세스를 개선할 수 있습니다. 또한 조달 프로세스의 실제 작업을 검색, 분석 및 모니터링할 수 있습니다.

"돈과 시간이 소요되는 지연을 발견하고 긍정적인 비즈니스 결과를 위한 가장 효율적인 프로세스 경로를 찾을 수 있습니다."
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성공 전략 #3 – 분석 차원 추가

프로세스 실행 성공을 보장하는 다른 방법은 프로세스 동작을 분석 차원으로 사용하는 것입니다. 분석 차원으로 고객 및 주와 같은 다른 데이터 필드를 사용하는 것이 일반적입니다.

이를 통해 고객 또는 세트 고객과 같은 하나 이상의 차원으로 프로세스 메트릭을 분석할 수 있습니다. 또는 제품 유형별로 병목 현상을 확인하여 가장 긴 지연의 원인이 되는 제품을 결정할 수 있습니다.

이러한 유형의 분석은 근본 원인 분석 및 보고에 도움이 될 수 있습니다. 그러나 이러한 유형의 차원 분석은 실행 가능한 통찰력을 제공할 수 없습니다. 프로세스가 고객 간에 어떻게 수행되는지 아는 것은 유용하지만 프로세스를 개선하는 것만으로는 충분하지 않습니다.

프로세스 동작

비즈니스 분석가 및 프로세스 우수성 전문가는 관심 있는 프로세스 동작을 식별한 다음 이 동작으로 메트릭 결과가 어떻게 변경되는지 확인할 수 있습니다. 이 정보는 최적화 결정을 내리는 데 사용할 수 있습니다.

그들은 "이전 프로토콜이나 타이밍 지침을 따랐을 때와 최신 권장 정책을 따랐을 때의 고객 만족도가 어떻게 다른가요?"와 같은 일반적인 질문에 답할 수 있습니다.
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결론

오늘날의 정보 시스템은 물리적 소스와 디지털 소스 모두에서 엄청난 양의 데이터를 생성합니다. 이 풍부한 데이터는 더 나은 고객 경험과 새로운 운영 효율성을 창출하는 데 도움이 되는 패턴과 통찰력을 찾는 데 사용할 수 있습니다.

프로세스 인텔리전스는 비즈니스 프로세스를 더 잘 이해, 관리 및 계획하는 데 도움이 될 수 있습니다.