Minden, amit a folyamatfejlesztésről tudnia kell


Míg a folyamatautomatizálás nagy divat, mindezek alábecsült hőse maguk az alázatos folyamatok voltak. A folyamatok és azok folyamatos fejlesztése képezték az iparágak fejlődésének és a jólét növekedésének alapját.

Érdekes történet arról, hogyan jöttek létre a folyamatok, és hogyan fejlesztettük folyamatosan azokat. Különféle ad-hoc technikákkal kezdtük. Ezek számos formális technikához vezettek, mint például a Six-sigma. Ezután ezekre a technikákra építettünk a számítógépes adatok elérhetőségével. Most pedig az AI újabb nagy ugrásban segít a folyamatok autonómizálásában.

Elég nagy utazás volt az alázatos folyamat számára. Merüljünk el!

A folyamatok és a korai fejlesztések születése

Gondolkozott már azon, hogyan alakultak ki a mai üzleti folyamatok?

Nos, az egész a „munkamegosztás” koncepciójával kezdődött, amelyet Adam Smith vezetett be 1776-ban. Beszéljünk egy ötletről, amely megváltoztatja a világot! Az volt az ötlete, hogy a munkát apró részekre bontva javíthatja a teljesítményt és csökkentheti a költségeket. A munka ezen „apró” összetevői speciális munkaerőhöz vezetnek. Ez pedig olyan üzleti funkciók és korai folyamatok létrehozásához vezetett, amelyeket ma látunk.

1911-ben Frederick Winslow Taylor tovább ment. Stopperrel rögzítette az egyes feladatokra fordított időt. A cégek akkoriban ezt használták fel minden felesleges feladat lefaragására és a folyamatok szabványosítására. Taylor abban is segített a szervezeteknek, hogy kidolgozzák a munka legjobb gyakorlatait. Bevezette a menedzsment és az alkalmazottak strukturált felosztását. Amint látja, ő volt az első vezetési tanácsadónk! 🙂

1913-ban Henry Ford alkalmazta Taylor ötleteit az első mozgó összeszerelő sor kifejlesztésére. Ez hatalmas átalakuláshoz vezetett a munkában és a társadalomban. Az összeszerelősor segítségével a Ford lecsökkentette azt az időt, amelybe egy autó megépítése több mint 12 óra és 93 perc között!

Ford összeszerelő sor
Összeszerelő sor a Ford gyárban

Ezek a korai folyamatfejlesztések nagyrészt Nyugaton származtak. A folyamatfejlesztés következő szakasza keleten kezdődött.

Formális folyamatfejlesztési módszerek

Míg az Egyesült Államok és más nemzetek segítettek Japánnak talpra állni a háború után, olyan szakértőket vontak be, mint Dr. W. Edwards Deming, hogy bevezessék a folyamatfejlesztést. Ezekre a koncepciókra építve a japán gyártók a folyamatok hatékonyságát a következő szintre emelték.

Ez számos új és formális folyamatfejlesztési technika kifejlesztéséhez vezetett. Íme egy gyors bevezető néhány kiemelkedő közülük:

PDCA

Deming az 1950-es években vezette be ezt a technikát a japán iparban. A PDCA a Plan-Do-Check-Act rövidítése. Ez egy iteratív folyamatszabályozási és -fejlesztési technika.

PDCA

Amint arra következtethet, ez egy strukturált módszer, amelyben:

  • Először is határozzon meg üzleti célokat és folyamatokat az eredmények elérése érdekében (terv).
  • Hajtsa végre a tervet (Tegye meg)
  • Az adatok és eredmények ellenőrzése a hatékonyság érdekében (Check)
  • Végül javítsa a folyamatot az adatok alapján (cselekvés vagy módosítás)
  • Folytassa a hurkot

Deming Japánban végzett munkája lefektette az ottani folyamatfejlesztési munka nagy részének alapjait. Ezután nézzünk meg egy népszerű Toyota technikát.

Sovány

A karcsúsítás a Toyotánál az 1960-as években kifejlesztett minimalista filozófiák összessége. Ez egy ügyfélközpontú megközelítés a folyamatok javítására a pazarlás megszüntetésével. A PDCA segítségével azonosítja és eltávolítja a folyamatokból a nem értéknövelő tevékenységeket („hulladék”).

A „lean” a Toyota Production System átmárkázott változata a nyugati közönség számára. A 90-es években ez a „folyamat-újratervezési” erőfeszítések hullámához vezetett a szervezeteken belül. Íme a Lean pillérei:

Törekedjen a folyamatok javítására

Six Sigma – DMAIC

A Six Sigma egy másik népszerű eljárási módszer, amelyet az Egyesült Államokban a Motorolánál fejlesztettek ki az 1980-as évek végén. A folyamat okainak és hibáinak megtalálására és megszüntetésére összpontosít. A cél a hibamentes teljesítmény biztosítása.

A Six Sigma egy strukturált módszert használ DMAIC a folyamatok javítására. Ez egy mozaikszó:

  • Meghatározás: A probléma meghatározása.
  • Intézkedés: Számszerűsítse a problémát
  • Elemzés: Az ok azonosítása
  • Javítás: Oldja meg a kiváltó okot, és ellenőrizze a javulást
  • Irányítás: Kövesse nyomon és folyamatosan javítsa

Ez egy adatvezérelt ciklus az üzleti folyamatok javítására, optimalizálására és stabilizálására.

Hat szigma a folyamatok javításához

Lean Six Sigma

Ahogy a neve is mutatja, ez a módszer a Lean és a Six Sigma legjobbjait egyesíti. Ez egy szisztematikus módszer a hulladék eltávolítására és a folyamatváltozások csökkentésére. Segít csökkenteni a folyamathibákat és a hulladékot, és keretet ad a fejlesztéshez.

Lean Six sigma a folyamatok javításához

Tehát ezek néhány kiemelkedő folyamatfejlesztési módszertan. Legtöbbjük származik, és még mindig nagyrészt a gyártás javítására használják.

Az információs korszak beköszöntével a munka nagy része a számítógépekre költözött. Ezek a számítógépes rendszerek elegendő adatot állítanak elő, amelyet felhasználhatunk a fenti technikákra.

Ezért elkezdtük olyan technikák hozzáadását, amelyek felhasználhatják a rendszeradatokat a folyamatok javítására. Az egyik ilyen kezdeti módszer a folyamatbányászat volt.

Folyamatbányászat – Folyamatjavítás adatokkal

A folyamatbányászat a 90-es évek végén kezdődött az IBM kutatásai alapján. A terület iránti érdeklődés meglehetősen alacsony volt, és többnyire tudományos téma volt.

Néhány kutató, például Wil van der Alst azonban kitartott. Felismerte, hogy a meglévő folyamatmegértési módszerek meglehetősen korlátozottak. Tudta, hogy a rendszerekből származó eseményadatok segíthetnek a folyamatok jobb megértésében.

Ezt az információt „Process Mining: Data Science in Action” című könyvében terjesztette. Később a Courserán is kiadott egy azonos nevű tanfolyamot. Mindkettő a téma szélesebb körű megértéséhez és érdeklődéséhez vezetett.

2011-ben megalapították a Celonist, és azt tűzték ki célul, hogy több „adatvezérelt szigort” hozzon létre, és számítógépes naplóadatokat használjon fel a folyamatok feltérképezésére. Segítettek a folyamatbányászatot eljuttatni a szervezetekhez, kihasználva az SAP-val fennálló szoros kapcsolatukat.

A folyamatbányászat a számítógépes naplók adatait használja fel a folyamatok vizuális megjelenítésére. Ezután rávilágít az eltérésekre és a lehetséges hiányosságokra.

Folyamatos bányászat
Folyamatbányászat működés közben (forrás)

A folyamatbányászattal megvolt az első gyakorlati módszerünk az adatközpontú elemzés alkalmazására a folyamatfejlesztés érdekében. Ez hamarosan a folyamatautomatizálás kulcsfontosságú elemévé válik.

A folyamatfejlesztés találkozik az automatizálással

A 2010-es évek táján egy másik trend is feltört: a számítógépes munkavégzés automatizálása.

Az olyan vállalatok, mint a Blue Prism és az UiPath, „szoftverbotokat” használtak a feladatok automatizálására. Ezek a Robotic Process Automation (RPA) eszközök jók voltak az ismétlődő feladatok automatizálásában. Sok szervezet alkalmazta ezt a hatékonyság növelése érdekében.

A szervezetek hamar rájöttek, hogy a folyamatbányászat segíthet azonosítani az automatizálásra érett folyamatokat. Például a folyamatbányászat kevés változatú, de nagy volumenű folyamatokat tárhat fel. Így a folyamatbányászat és a kapcsolódó technikák az RPA-val együtt a folyamatfejlesztés népszerű útjává váltak.

Az RPA azokat a műveleteket utánozza, amelyeket az emberek a számítógépen a képernyők (UI) segítségével végeznek. A folyamatbányászat háttér eseménynaplókat és adatbázisokat használ. Tehát hiányzik az UI információ, amely segíthet az RPA-ban.

Robot folyamatautomatizálási bemutató
Képernyő alapú automatizálás RPA-val

Ebből az igényből a vállalatok kidolgoztak egy módszert az asztali képernyő adatainak bányászására a folyamatok megértése érdekében. Ez képernyőalapú folyamatmegértéshez és rögzítési technikákhoz vezetett.

Feladatbányászat és Feladatrögzítő – Képernyő alapú folyamatfelderítés

A Task Mining rögzíti a számítógép képernyőjén végrehajtott interakciókat. Ezután számítógépes látást (az MI egyik formáját) használja az elvégzett feladatok elemzéséhez és megértéséhez. Elemezi a műveleteket az asztalon, és áttekintést nyújt a front-end munkáról. Ez a nézet más, mint a folyamatbányászat által használt eseménynaplók és háttéradatbázisok.

Feladatbányászat a folyamatfejlesztés érdekében
Feladatbányászat az UiPath-ból (forrás)

Az RPA képernyő- vagy UI-elemeket használ az automatizáláshoz, így a Task-bányászati ​​adatok és elemzések jól jöhetnek. A feladatbányászat és a mesterséges intelligencia a következő legjobb lépéseket is javasolhatja egy feladat végrehajtásához.

A Task bányászat során azonban vannak adatvédelmi aggályok. Ennek az az oka, hogy rögzíti az asztalon végrehajtott műveleteket. Ezek az eszközök úgy oldják meg ezt, hogy lehetővé teszik az emberek számára, hogy korlátozzák a rögzített alkalmazásokat vagy műveleteket.

Mégis, ez egy ragadós pont. Tehát van egy másik megközelítés, amelyet Feladatrögzítésnek vagy Feladatrögzítésnek neveznek. Az ilyen típusú eszközökkel az emberek megnyitják és rögzítik a feladat lépéseit. Itt az emberek nagyobb ellenőrzést gyakorolnak, és csak akkor rögzítik a műveleteket, amikor akarják. Ezt általában a folyamatfolyamatok dokumentációjának előállítására használják, nem pedig az AI-elemzésre.

Ennek ellenére az alkalmazásnaplók és a képernyőfelvételek önmagukban általában nem elegendőek. Nem ad teljes képet arról, hogy mi történik az alkalmazások és az idő függvényében. Így a nyomon követési folyamatok egyre inkább AI-alapú adatgazdag megközelítést kapnak.

Folyamat intelligencia mesterséges intelligencia segítségével – Going Beyond Bányászat

Amint láttuk, a Process és Task Mining is különböző típusú adatokat vizsgál. Ezután felhasználják az adatokat, és mesterséges intelligenciát alkalmaznak, hogy különböző perspektívákat adjanak a folyamatról.

Létezik egy másik módszer is, amely egyesíti ezeket a nézőpontokat. Célja, hogy egységes képet kapjunk a folyamatról. Logikusan ez egy nézet létrehozását jelentené a háttér- és az előtér-adatok kombinálásával.

De kiderült, hogy ennek a nézetnek a biztosításának legjobb módja az asztali interakciók nagymértékű és mélyebb szintű rögzítése. Ez azt jelenti, hogy több munkaállomáson és különböző időszakokban kell adatokat rögzíteni. Ez hatalmas adatkészletet biztosít az AI elemzéshez. Az adatokat az asztali operációs rendszerből is rögzítik, így mélyebb szintű adatokat biztosítanak.

Azután fejlett AI-ML technikákat alkalmaznak ezekre a gazdag adatokra a folyamatok levezetéséhez. Az így létrejött mesterséges intelligencia által generált vizualizáció gazdagabb, teljes körű képet ad a folyamatokról. Az AI továbbra is ellenőrizheti a folyamatot, és folyamatos visszajelzést adhat nekünk a fejlesztés érdekében.

Áttérés az autonóm folyamatokra az AI segítségével

Egy autonóm Sense-Think-Act „Robotic paradigma” felé haladunk a számítógépes munkavégzéshez.

Szoftverbotok – áttérés az autonóm folyamatokra

Az AI segítségével folyamatosan figyelhetjük folyamatainkat (érzékelést), és dönthetünk a lehető legjobb következő lépésről (Think). Ezeket a cselekvéseket azután az embernek javasolni lehet, vagy önállóan végrehajtani.

Ez végül azt jelentheti, hogy sok folyamat teljesen eltűnik! Ez elkezdett megtörténni, és arra számíthatunk, hogy egyre több folyamat válik autonómmá.

A figyelmeztetés azonban az, hogy képesek vagyunk kezelni az AI-val kapcsolatos adatvédelmi és etikai aggályainkat. Akárhogy is, a szerény folyamatok hosszú utat tettek meg. A kézi folyamatoktól az autonóm folyamatok felé haladtunk.

Bizonyos értelemben a folyamatok végjátékához érhetünk, mivel sok teljesen eltűnik és önállóvá válik!

Mielőtt elindulnánk, íme a legfontosabb tudnivalók:

  • A folyamatok a fogalmával keletkeztek “Munkamegosztás” Adam Smith mutatta be 1776-ban.
  • A formális folyamatfejlesztési technikák, mint pl Six-sigma, PDCA, Lean, stb. szigorította a folyamatfejlesztést.
  • A számítógépekkel kezdtük el használni számítógépes eseményadatok folyamatok javítására. Ezt nevezik Folyamatos bányászat.
  • A folyamatbányászat segített az RPA-val történő automatizálásban. Ez olyan képernyő-alapú rögzítési technikákhoz vezetett, mint a Task mining.
  • Az AI-alapú folyamatmegértési technikák kezdenek gazdagabb, teljes körű képet adni a folyamatokról.
  • Egy felé haladunk autonóm Sense-Think-Act „Robotikus paradigma” a számítógépes munkához.

A jövőbeni bejegyzéseinkben mélyebben belemerülünk a különböző adatalapú folyamatfelderítési és -fejlesztési technikákba. Szóval maradj velünk!



Forrás/Source link

RPA programozás

Help

Impresszum Adatvédelem AFSZ

A honlap további használatához a sütik használatát el kell fogadni. További információ

A süti beállítások ennél a honlapnál engedélyezett a legjobb felhasználói élmény érdekében. Amennyiben a beállítás változtatása nélkül kerül sor a honlap használatára, vagy az "Elfogadás" gombra történik kattintás, azzal a felhasználó elfogadja a sütik használatát.

Bezárás