Процессная аналитика
Позволяет наглядно реконструировать и анализировать реальные бизнес-процессы на основе логов из информационных систем компании
Процессная аналитика (Process Mining) - технология, которая анализирует «цифровые следы» в журналах событий ИТ-систем. Помогает восстановить реальную картину работы: какими маршрутами на самом деле идут задачи, где процесс отклоняется от регламентов и эталонных сценариев и почему возникают задержки. Разложив каждый процесс на шаги, можно точно увидеть, какие действия тратят время и снижают эффективность, какие ведут к лишним затратам, а какие запускают зацикливание и превращают выполнение задачи в бесконечный процесс.
Как работает процессная аналитика
-
Сбор данных
Подключение к источникам (CRM, ERP, BPM-системы) и сбор журналов событий без остановки текущих процессов.
-
Реконструкция процесса (Process Mining)
Автоматическое построение интерактивной карты реального процесса с визуализацией всех отклонений от регламента.
-
Детальный анализ действий (Task Mining)
Анализ действий сотрудников на уровне интерфейса: нажатия клавиш, переключения между окнами, временные затраты на каждую операцию.
-
Выдача рекомендаций
Формирование отчета с метриками и указанием точек для оптимизации или автоматизации (RPA).
Кому может помочь процессная аналитика:
- Руководителям, которые хотят глубоко погрузиться в бизнес-процессы компании для решения проблем с эффективностью
- Операционным директорам, функциональным руководителям
- Аудиторам
Для чего нужна процессная аналитика
-
Руководители видят реальный маршрут каждого процесса (от заявки клиента до закрытия сделки) и фактическую загрузку сотрудников, а не отчеты «задним числом».
Вы точно знаете, на каком этапе процесс «зависает» на 3 дня вместо положенных 2 часов, и можете точечно устранить проблему.
Выявляются лишние согласования, дублирование функций и нецелевое использование ресурсов, которые незаметны при поверхностном взгляде.
Процессная аналитика показывает, какие рутинные операции можно и нужно отдать роботам, чтобы окупить автоматизацию за считанные месяцы.
Процессная аналитика эффективна, если:
- Деятельность компании оцифрована
- Процессы массовые, операционные. Не творческие
- Нужно измерить производительность и эффективность процессов, повысить их прозрачность
- Использованы все очевидные способы оптимизации и необходимо более глубокое погружение в процессы
Преимущества внедрения процессной аналитики
-
Сокращение времени протекания процессов (Lead Time) на 20-40% за счет устранения «бутылочных горлышек».
Уменьшение ручного труда, исключение дублирующих функций и оптимизация трудозатрат.
Данные в режиме реального времени для принятия решений, а не управленческие гипотезы и предположения.
Инструмент работает одинаково эффективно как в отделе продаж, так и в логистике, производстве или бухгалтерии.
Эффект от первых оптимизаций заметен уже через 1-2 месяца после внедрения.
Мы используем комплексный подход полного цикла анализа и оптимизации для достижения наибольшей эффективности: технологии Process Mining, Task Mining и RPA.
- Task Mining помогает понять действия сотрудников на микроуровне и дополнить данные Process Mining, выявляя неэффективные ручные операции, незаметные в общих логах системы.
- Process Mining дает макро-картину всего потока работ, показывая реальные сценарии выполнения процессов и отклонения от регламентов.
- RPA автоматизирует найденные «бутылочные горлышки» и рутинные операции, закрепляя результат оптимизации и высвобождая сотрудников для решения более сложных задач.
Наши услуги по внедрению:
-
- Выбор одного процесса для анализа.
- Назначение времени и ответственных за процесс для совместной работы на стороне клиента.
- Изучение работы процесса.
- Отрисовка бизнес-процесса (при необходимости).
- Определение источников данных.
- Настройка системы.
- Формирование модели данных.
- Загрузка данных из источников и восстановление процесса.
- Создание начальных дашбордов и отчетов.
- Обсуждение первичных результатов.
- Совместный анализ данных и гипотез: выявление узких мест и скрытой неэффективности.
- Доработка дашбордов, модели данных.
- Обучение персонала и дальнейшая техподдержка.
Остались вопросы?
Оставьте заявку, и с вами свяжутся наши эксперты и проконсультируют вас в ближайшее время.Спасибо! Ваша заявка отправлена
Мы свяжемся с вами в ближайшее время.
Ошибка
К сожалению, не смогли отправить вашу заявку, попробуйте ещё раз
Как бизнес на самом деле внедряет ИИ?Оцениваем уровень зрелости ИИ в компаниях. Исследование КОРУС Консалтинг. Соберем честный срез по рынку!УчаствоватьДелитесь ссылкой на опрос с коллегами
