プロセスの最適化を通じて最大のビジネス価値を生み出す方法

主要なプロセスを改善することで、企業は毎年数百万ドルを節約でき、キャッシュ フローが改善されるだけでなく、コンプライアンスの向上、顧客とのやり取りの強化など、他の多くのメリットも得られます。顧客、従業員、候補者など。ただし、複雑な企業システム全体にわたるプロセスの最適化では、最適化計画が停滞したり、その価値が完全に実現されなかったりする可能性がある問題に簡単に遭遇することに注意することが重要です。

実行可能なプロセス変革のための最も効果的な手順に従うことで、企業はプロセス最適化の取り組みから最高の結果を得ることができます。

人工知能と自動化を活用してプロセスを最適化することを計画している組織にとって、ベスト プラクティスに従うことは特に重要です。 AI 主導の自動化はプロセスを合理化できますが、ソリューションの設計が不十分であったり、計画や実行が行われずに展開されたりすると、同じテクノロジによって問題がより複雑になる可能性があります。したがって、実装プロセス全体を通じてプロセス要件が完全に理解されていることを確認し、関連する利害関係者と緊密に連携することが重要です。さらに、自動化プロセスの効率的な運用を確保するには、AI システムのパフォーマンスを継続的に監視および評価し、タイムリーに調整および改善することも重要です。最終的には、継続的な学習と新しいテクノロジとベスト プラクティスへの適応が、プロセス最適化の 3 つの主要な課題です。多くの企業は何年もプロセスの改善に取り組んできましたが、その野心的な目標を達成するのは困難です。多くの場合、3 つの根本的な課題に直面しています。原因:

複雑さ:

企業内では、プロセスは水平的であり、多くの場合、複数の部門やシステムにまたがります。それぞれに独自の優先順位、ニーズ、文化、確立されたやり方があり、このレベルの複雑さがあります。どこから最適化を始めればよいのか、さまざまな関係者にとって効果的で企業全体に利益をもたらす方法で最適化を行う方法を知ることが困難になります。

透明性の欠如: プロセス自体に関しては、複雑さとサイロ化により、データの収集とエンドツーエンドの分析の実施が困難になる可能性があります。プロセスが複雑で不透明であればあるほど、これらの目標は、戦略的なビジネス目標に関連付けられています。

主観: 現在の状態を反映するデータの分析ではなく、直感や部分的または古い分析に基づいてプロセス改善に関する意思決定が行われることがよくあります。

これらの障壁は同時に発生することが多く、企業がプロセスの最適化をうまく活用して最大の ROI を達成することを妨げる可能性があります。 最適化戦略に従って価値を最大化する

ビジネス目標を達成し、持続的な改善を生み出すには、次のベスト プラクティスが最も役立つことがわかりました。提供される価値に焦点を当てて意思決定を行いますか。成功している企業は、ビジネス価値を推進するために、適切な役割、作業方法、ツール、意思決定構造を備えた専用のガバナンスを確立しています。

取り組みの初期段階にある企業の場合は、1 つまたは 2 つの優先分野でこれらの取り組みの価値 (通常は ROI によって測定される) を実証してください。

この作業に特化したチームを構築し、会社の継続的な業務に組み込みます。

• 価値中心の考え方は、解決すべき適切な問題を選択し、問題が解決された後の成功とはどのようなものかを考えることから始まります。従業員の生産性は向上しますか? それとも、過剰在庫を排除したり、サードパーティから提供されるサービスを削減したりすることで、大幅なコスト削減が実現しますか? 取り組みによっては、追加の収益やキャッシュ フローの改善につながる可能性もあります。

改善プロセスが成功するという期待は、検討中の複数のユースケースに優先順位を付けて順序付けするのに役立ちます。また、作業を遂行するために団結する必要があるチーム間での能力の割り当てを正当化するのにも役立ちます。最終的には、ビジネス内の誰が承認を必要としているのかが明確になります。そしてそれをやり遂げることの価値を認識します。

このガイダンスに従うことで、早期導入者は大きな ROI を生み出すユースケースを選択する可能性が高く、企業がプロセス改善の取り組みを継続するための投資を行うよう導きます。

プロセス最適化プロジェクトの範囲の設定

プロセス最適化の取り組みは、ビジネスの多くの分野で大きな価値をもたらすことができます。財務や調達などの一部の分野はすでによく理解されていますが、その他の分野はまだ十分に理解されていません。もっと注目を集め始めています。

具体的には、あらゆる業界の企業が多くの革新的なソリューションを開発しているのがわかります:

• リアルタイム サプライ チェーン プランニング
• インテリジェント製造工場
• エンジニアリングデザイン管理
• 人事を再設計してエクスペリエンスと効率を向上させる
• マスターデータ管理を簡素化する

この方法で処理できるプロセスはありません 制限事項 - 唯一の要件以下を含めます:

#正確なデータを取得します。
• 分析と洞察を生成するためのプロセス所有者および/または専門家からの貢献。
• 多数のアクティビティと多額の関連コストを伴うプロセス。
たとえば、最近プロセスを改善して食品廃棄物を回避し、コストを削減した消費財メーカーは、最終顧客に販売できる日を過ぎた完成品が倉庫に保管されていたため、同社はデータを使用して次のことを行いました。計画された生産が現在の需要と同期していない状況を強調します。販売終了日が近づいている製品については、AI ソリューションが、需要の高い他の倉庫への移動、割引価格での販売、最終的には寄付など、次善の策をいくつか提案します。
別の組織である小売業者は、革新的なテクノロジーとデータの洞察を使用して、サプライ チェーン計画プロセスの有効性を向上させました。当初、サプライ チェーン プランナーは、製品の需要、供給スケジュールに関する情報、および製品に関する情報を収集するために、いくつかの異なるシステムを使用していました。サプライヤーの注文。プロセス マイニング技術により、この情報を知識モデルに統合できるため、異種システムから情報を抽出する労力が軽減され、内容の解釈が容易になります。これにより、計画の遅れや供給リスクをほぼリアルタイムで発見できるため、計画担当者は即座に対策を講じることができます。アクション、衝撃を避ける。
プロセスの最適化を組織構造の一部にする
企業は、初期の成功を実証した後、多くの場合、その過程で次の大きな課題に直面します。それは、この方法を全社的に採用する方法を採用する方法です。最終的な目標は、これを会社の継続的な運営と管理に組み込んで、これらの取り組みをプロジェクトから通常の業務に発展させることです。これを全社的に達成するには、組織は次の点を考慮する必要があります。
ガバナンスと資金調達のメカニズム: ビジネスと IT のリーダーが関与し、取り組みを導くために一緒に意思決定を行うようにします。
• Center of Excellence: 知識と能力の急速な拡大と共有を実現します。
• テクノロジー スタックの選択、実装、更新: 最も差し迫った問題の解決に役立つ最も重要なツールとテクノロジーを特定します。
• 価値の実現と測定: 価値観を活用して、仕事の特定、優先順位付け、実行を推進します。
最大の価値をもたらすプロセスの最適化は、特定のテクノロジーを念頭に置いて開始するのではなく、プロセスの効率を評価し、よりスマートな作業方法を開発し、新しいテクノロジーを導入するための適切なアプローチをとることが重要です。自動化やその他のテクノロジーが測定可能な価値を追加します。

プロセスの最適化は継続的に行う必要があります。これは、プロセスを改善するにつれて、組織が新しい問題を発見し、それらを解決するための新しい方法を特定するためです。これらの学習を一元的なプロセス センター オブ エクセレンスに保管し、将来をサポートします。プロセスの改善。

効果的なガバナンスと的を絞った資金調達メカニズムによってサポートされることで、加速的かつ継続的なプロセス改善が組織文化の一部となり、プロセスの最適化の実装が容易になり、より大きな労力収益率を達成できるようになります。

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