Pracovný postup zlyháva málokedy kvôli tomu, že jeden zamestnanec pracuje príliš pomaly. Zlyháva preto, že práca sa opakovane zastavuje na tých istých miestach odovzdávania: chýbajúce pole údajov, čakacia fronta na schválenie, výnimka bez zodpovednej osoby alebo systém, ktorý nedokáže vymeniť informácie potrebné pre iný tím. Najdôležitejšie úzke miesta v podnikových pracovných postupoch, ktoré je potrebné odstrániť, preto nie sú izolované problémy s produktivitou. Ide o štrukturálne obmedzenia, ktoré zvyšujú náklady na transakciu, spomaľujú rozhodovanie, znižujú úroveň služieb a obmedzujú prínos automatizácie.
Pre vedúcich prevádzky nie je cieľom len urýchliť vykonávanie úloh. Ide o navrhnutie kontrolovaného toku práce, v ktorom sú údaje spoľahlivé, zodpovednosť je jasne stanovená, rozhodnutia sa prijímajú v správnom momente a automatizácia sa dá rozširovať bez toho, aby dochádzalo k hromadeniu výnimiek. To si vyžaduje pozrieť sa za hranice jednotlivých nástrojov a komplexne analyzovať problémy týkajúce sa procesov, údajov a riadenia.
1. Ručné zadávanie údajov a opätovné zadávanie údajov
Ručné zadávanie údajov zostáva jedným z najdrahších zdrojov oneskorenia pracovných postupov, najmä v prípadoch, keď tímy prenášajú informácie medzi systémami ERP, CRM, obstarávania, správy lístkov, správy dokumentov a odvetvovo špecifickými systémami. Zamestnanec môže stráviť len niekoľko minút zadávaním objednávky, faktúry, žiadosti o službu alebo záznamu o súlade s predpismi. Pri objemoch typických pre veľké podniky sa tieto minúty stávajú významnými prevádzkovými nákladmi. Ešte dôležitejšie je, že každá znovu zadaná hodnota vytvára novú príležitosť na chybu, ktorú je neskôr potrebné prešetriť a opraviť.
Správnym riešením nie je automatizovať hneď všetky polia. Najprv zistite, prečo sa údaje zadávajú viacnásobne. V niektorých prípadoch je problémom chýbajúca integrácia. V iných prípadoch sú zdrojové údaje nestruktúrované, pravidlá validácie sú nekonzistentné alebo prijímajúci systém vyžaduje polia, ktoré neprinášajú žiadnu pridanú hodnotu pre rozhodovanie.
Začnite s transakciami s veľkým objemom a merajte čas spracovania, mieru chybovosti, potrebu opätovného spracovania a následné oneskorenia. Štandardizujte dátový model, overujte informácie priamo pri ich zachytení a prepojte systémy tam, kde to odôvodňuje obchodný prípad. Inteligentné spracovanie dokumentov a automatizácia potom dokážu zvládnuť opakujúce sa úlohy extrakcie a zaúčtovania s jasnými pravidlami pre výnimky.
2. Schvaľovacie reťazce, ktoré nezodpovedajú riziku
Mnohé organizácie majú schvaľovacie postupy navrhnuté pre predchádzajúci prevádzkový model. Nákup s nízkou hodnotou, bežný účtovný zápis, aktualizácia údajov o zákazníkovi alebo žiadosť o službu môžu prejsť rukami viacerých manažérov, pretože pravidlá boli vytvorené s dôrazom na kontrolu, a nie na primerané riziko. Výsledok je predvídateľný: práca sa hromadí v doručenej pošte, zamestnanci obchádzajú tento proces a vedúci schvaľovatelia trávia čas rozhodovaním o veciach, ktoré by mali byť rutinné.
Problémom nie je samotné schvaľovanie. Podniky potrebujú kontrolné mechanizmy, najmä vo finančnom sektore, zdravotníctve, výrobnom priemysle a v regulovaných odvetviach. Otázkou je, či logika schvaľovania zodpovedá hodnote, riziku a úrovni výnimiek danej transakcie.
Prepracujte postupy schvaľovania tak, aby zohľadňovali prahové hodnoty a podmienky. Jednoduché úlohy, ktoré sú v súlade so smernicami, by mali prebiehať automaticky alebo s jedným zodpovedným recenzentom. Výnimky s vyšším rizikom by mali byť smerované na príslušný orgán s už priloženým potrebným kontextom. Tento prístup zvyšuje rýchlosť bez oslabenia riadenia. Zároveň vytvára auditovateľnú stopu rozhodnutí, namiesto toho, aby tímy museli rekonštruovať rozhodnutia na základe e-mailových konverzácií.
3. Roztrieštenosť zodpovednosti pri odovzdávaní medzi jednotlivými útvarmi
Väčšina podnikových procesov presahuje hranice jednotlivých oddelení. Proces „od objednávky po platbu“ prechádza cez oddelenia predaja, zákazníckeho servisu, prevádzky, financií a logistiky. Začlenenie nových zamestnancov zahŕňa personálne oddelenie, IT, správu budov, bezpečnostnú službu a priamy manažment. Ak pri každom odovzdaní úlohy nie je jasné, kto za ňu nesie zodpovednosť, úlohy zostávajú v spoločných frontách, kým tímy diskutujú o tom, kto by mal konať ďalej.
Tento problém sa často nesprávne považuje za otázku personálneho obsadenia. Prijatie nových zamestnancov môže síce na krátku dobu znížiť počet nevybavených úloh, neodstráni však nejasnosti, ktoré tento problém spôsobili. Trvalejším riešením je navrhnúť proces od začiatku do konca tak, aby bol zameraný na zákazníka alebo na dosiahnutie obchodných výsledkov, a nie na činnosť jednotlivých oddelení.
Určite vlastníka procesu s právomocami naprieč jednotlivými oddeleniami. Následne stanovte jasné očakávania týkajúce sa služieb pre každý predaj, vrátane toho, aké informácie musia byť kompletné, aby sa práca mohla posunúť ďalej, kto zodpovedá za výnimky a kedy je potrebná eskalácia. Pomôcť môže matica zodpovedností, tá sa však musí odzrkadliť v skutočnom pracovnom toku a vo výkazoch vedenia. Dokumentácia, ktorá sa nachádza mimo operačného systému, nebude riadiť každodenné správanie.
4. Nízka kvalita údajov a nekonzistentné kmeňové údaje
Automatizácia zosilňuje všetko, čo dostane. Ak sa záznamy o zákazníkoch zdvojujú, údaje o dodávateľoch sú neúplné, vlastnosti produktov si navzájom odporujú alebo sú referenčné údaje roztrúsené v lokálnych tabuľkách, automatizované pracovné postupy budú tieto nesprávne informácie šíriť ešte rýchlejšie. To vedie k neúspešným transakciám, nesprávnym výkazom, nespokojnosti zákazníkov a nákladným manuálnym zásahom.
Kvalita údajov sa často považuje za projekt čistenia údajov, ktorý môže počkať až po automatizácii procesov. V praxi je však predpokladom pre škálovateľnú automatizáciu. Čisté údaje neznamenajú dokonalosť v každom historickom zázname. Znamená to, že údaje potrebné na vykonanie a meranie procesu sú riadené, štandardizované a dostupné vtedy, keď ich pracovný tok potrebuje.
Najskôr sa zameriavajte na kľúčové prvky údajov. Vytvorte systém evidencie, určite zodpovednosť za zmeny v kmeňových údajoch, uplatňujte validačné pravidlá a zabezpečte prehľadnosť kvality údajov prostredníctvom merateľných kontrolných mechanizmov. Ak je potrebné uchovávať údaje vo viacerých systémoch, určite, ako sa záznamy synchronizujú a ako sa riešia konflikty. Takýto základ znižuje nároky na údržbu a zvyšuje predvídateľnosť budúcich iniciatív v oblasti automatizácie.
5. Spracovanie výnimiek, ku ktorému dochádza mimo pracovného toku
Výnimky sú v podnikovej praxi bežné. Objednávka nezodpovedá faktúre. V požiadavke zákazníka chýbajú potrebné informácie. Odporúčanie vygenerované systémom si vyžaduje odborné posúdenie. Problém nastáva vtedy, keď sa výnimky dostanú mimo formálny proces a presunú sa do e-mailov, správ v chate, tabuliek alebo neformálnych telefonátov.
Akonáhle k tomu dôjde, prevádzka stratí prehľad. Tímy nedokážu zistiť, prečo dochádza k oneskoreniam v práci, ako dlho zostávajú výnimky otvorené, ktoré príčiny sa opakujú, ani či konkrétny dodávateľ, zákazník, lokalita alebo smernica generujú objem práce, ktorému by sa dalo predísť. Miera automatizácie môže pôsobiť pôsobivo, zatiaľ čo skutočné pracovné zaťaženie sa presúva do nemerateľnej fronty výnimiek.
Do pracovného postupu je potrebné od začiatku zakomponovať postupy pre výnimky. Každá výnimka by mala mať priradenú klasifikáciu, zodpovednú osobu, prioritu, cieľovú službu a výsledok riešenia. Pracovný postup by mal uchovávať súvisiace dokumenty a kontext transakcie, aby kontrolóri nemuseli vyhľadávať informácie v rôznych systémoch. V priebehu času by analýza výnimiek mala viesť k zmenám v procesoch: lepšia validácia zdrojových údajov, revidované zásady, vylepšené zapájanie dodávateľov alebo cielená automatizácia opakujúcich sa prípadov.
6. Hromadné spracovanie a oneskorený prehľad o prevádzke
Proces sa môže javiť ako stabilný, kým si vedúci pracovníci nepoložia základnú otázku: čo práve teraz čaká na vybavenie, kde to čaká a čo nesplní svoj cieľ v oblasti služieb? Organizácie, ktoré sa spoliehajú na denné výpisy, týždenné správy o stave alebo ručne pripravované tabuľky, nedokážu riadiť prácu v reálnom čase. V čase, keď sa nahromadené resty stanú viditeľnými, môžu už mať vplyv na zákazníkov, výrobné plány, peňažný tok alebo termíny na splnenie regulačných požiadaviek.
Nie každý pracovný postup si vyžaduje monitorovanie v sekundových intervaloch. Vhodná úroveň prehľadnosti závisí od objemu transakcií, volatility a obchodného rizika. Procesy s veľkým dopadom však vyžadujú operatívne ukazovatele v reálnom čase, ktoré zobrazujú veľkosť fronty, dobu čakania, priepustnosť, mieru úspešnosti na prvý pokus, mieru výnimiek a pracovné zaťaženie podľa tímu alebo lokality.
Prehľadové panely sú užitočné len vtedy, ak sú prepojené s jasnými opatreniami. Ukazovateľ starnutia fronty by mal vyvolať stanovenie priorít alebo eskaláciu. Rastúca miera výnimiek by mala viesť k analýze príčiny problému. Pokles priameho spracovania by mal odhaliť, či je problémom dátový zdroj, výkon systému, zmena pravidiel alebo návrh procesu. Prehľadnosť nad situáciou má hodnotu vtedy, keď skracuje vzdialenosť medzi signálom a rozhodnutím.
7. Automatizácia postavená na nefunkčných procesoch
Bežnou chybou je automatizácia procesu presne v jeho súčasnej podobe, pretože súčasné kroky sú známe a ľahko zdokumentovateľné. To síce môže priniesť rýchle výsledky, avšak zároveň do technologického prostredia zakotvuje zbytočné schvaľovacie postupy, duplicitné kontroly, zle navrhnuté formuláre a roztrieštené zodpovednosti. Organizácia síce dosiahne rýchlejšie vykonávanie jednotlivých úloh, zároveň si však zachová zložitosť, ktorá spôsobuje, že prevádzka procesu je nákladná.
Pred výberom metód automatizácie zjednodušte pracovný postup. Odstráňte kroky, ktoré neprinášajú pridanú hodnotu, zjednoťte pravidlá, štandardizujte vstupné údaje a určite, ktoré rozhodnutia je možné prijímať na základe predpísaných postupov. Následne vyberte vhodnú technológiu pre prepracovaný proces. Pre štruktúrovaný a opakovateľný presun údajov môže stačiť základná integrácia. Na koordináciu viacerých tímov môže byť potrebná koordinácia pracovných postupov. Umelá inteligencia môže podporovať klasifikáciu, extrakciu, sumarizáciu alebo pomoc pri rozhodovaní v prípadoch, keď sú informácie nestruktúrované, za predpokladu, že sú definované kontrolné mechanizmy, prahy spoľahlivosti a ľudská kontrola.
Toto poradie je dôležité. Optimalizácia procesov a návrh dát znižujú počet potrebných automatizácií, zvyšujú spoľahlivosť a znižujú dlhodobé náklady na podporu. Spoločnosť Ective pristupuje k transformácii práve týmto spôsobom, pretože výkonnosť podniku závisí od komplexného prevádzkového modelu, nie od súboru navzájom nesúvisiacich botov.
Ako určiť priority pri riešení najkritickejších úzkych miest
Nezačínajte s najväčším problémom ani s najviditeľnejšou manuálnou úlohou. Určujte priority úzkych miest na základe kombinácie objemu transakcií, vplyvu na dĺžku cyklu, nákladov na opravy, rizika pre zákazníka alebo v súvislosti s dodržiavaním predpisov a uskutočniteľnosti zmien. Proces s nízkym objemom, ktorý však predstavuje veľké regulačné riziko, si môže zaslúžiť pozornosť skôr ako úloha s vysokým objemom, ale s obmedzeným finančným dopadom. Naopak, malé oneskorenie v kľúčovom procese spracovania objednávok alebo faktúr môže priniesť významnú hodnotu, ak sa znásobí na tisíce transakcií.
Na overenie predpokladov využite údaje o procesoch. Merajte skutočnú dobu čakania medzi jednotlivými krokmi, nielen čas aktívneho spracovania. Porovnajte varianty toho istého procesu v rôznych obchodných jednotkách. Preskúmajte dôvody výnimiek a podiel práce vykonanej bez ľudského zásahu. Tieto fakty často odhaľujú, že úzkoprofilové miesto sa nachádza v predchádzajúcej fáze procesu pred tímom, v ktorom dochádza k hromadeniu nevybavených úloh.
Najúčinnejšie programy na zlepšovanie považujú úzke miesta v pracovných postupoch za prevádzkovú výzvu, nie za príležitosť na nákup softvéru. Keď vedúci pracovníci stanovujú zodpovednosť za procesy, čisté údaje, kontrolované výnimky a meranie v reálnom čase ako nevyhnutné požiadavky, automatizácia má stabilný základ na dosahovanie merateľných výsledkov. Ďalším produktívnym krokom je vybrať jeden pracovný postup s vysokou pridanou hodnotou, na základe dôkazov identifikovať miesta, kde dochádza k zdržaniam, a prehodnotiť podmienky, ktoré spôsobujú zastavenie práce.
