Proces w pełni inteligentny, modelowanie, automatyzacja i process mining

Cyfryzacja, automatyzacja oraz wykorzystanie narzędzi opartych na sztucznej inteligencji to tematy, które dziś przenikają niemal każdą dziedzinę działalności biznesowej. Z analiz Forrestera wynika, że aż 95% decydentów uznaje automatyzację za element kluczowy lub istotny w strategii swojej organizacji. To wyraźnie pokazuje, że mamy do czynienia nie z chwilową modą, lecz z kierunkiem, który realnie wpływa na efektywność i konkurencyjność przedsiębiorstw.

Rysunek 1. Kontekst

Z naszego doświadczenia wynika, że jednym z najczęstszych powodów niepowodzeń projektów automatyzacyjnych jest brak dogłębnego zrozumienia procesów, które mają zostać zautomatyzowane. Wiele organizacji rozpoczyna transformację, kierując się modą, presją rynkową lub chęcią osiągnięcia szybkich korzyści – bez wcześniejszej analizy tego, jak faktycznie funkcjonują ich procesy i które z nich są rzeczywiście dobrymi kandydatami do automatyzacji. Nic więc dziwnego, że liczne badania wskazują, że wiele inicjatyw automatyzacji i wdrożenia AI nie dostarcza oczekiwanych rezultatów.

Sprawdź: Pobierz także nasze case study „Od analizy procesu do inteligentnej automatyzacji w ADONIS”.

System BPM ADONIS to rozwiązanie do kompleksowego zarządzania procesami biznesowymi – od ich opisu i analizy po optymalizację i automatyzację. Narzędzie pozwala w przejrzysty sposób odwzorować sposób działania organizacji, nie tylko poprzez klasyczne diagramy BPMN, lecz także w szerszym ujęciu – w formie architektury procesów. Dzięki temu możliwe jest zrozumienie, jak poszczególne procesy są ze sobą powiązane, jak wpływają na siebie nawzajem i jakie mają znaczenie w kontekście całej działalności organizacji.

Rysunek 2. Zastosowania systemu ADONIS

ADONIS wspiera nie tylko opis stanu obecnego, ale także jego analizę i doskonalenie. Pozwala określić potencjał automatyzacji poszczególnych procesów, stopień ich standaryzacji oraz inne kluczowe parametry, które pomagają wybrać te obszary, gdzie inwestycja w optymalizację ma największe szanse powodzenia.

Rysunek 3. Przykładowa analiza graficzna w systemie ADONIS – porównanie kosztów i korzyści automatyzacji dla wybranych procesów

Program umożliwia również przejście od analizy procesów bieżących (AS-IS) do projektowania ich docelowego kształtu (TO-BE). W oparciu o wizualizacje i analizy graficzne użytkownicy mogą nie tylko lepiej zrozumieć, jak organizacja funkcjonuje, ale także zaplanować, jak powinna działać w przyszłości.

Jednym z kluczowych atutów ADONIS jest możliwość zaangażowania całej organizacji w zarządzanie procesami.

Punktem wyjścia w prezentowanym studium przypadku jest proces wnioskowania o budżet – pozornie prosty, lecz w praktyce złożony i mało efektywny. Już na pierwszy rzut oka widać, że obejmuje on wiele kroków, liczne interakcje mailowe i angażuje zbyt dużą liczbę osób. W efekcie decyzje budżetowe zapadają później, niż byłoby to konieczne, co przekłada się na straty czasu i zasobów.

Rysunek 4. Proces obecny – przed automatyzacją

W ramach analizy i doskonalenia tego procesu udało się osiągnąć wymierne rezultaty: skrócenie czasu realizacji o ponad 80 dni roboczych oraz znaczące obniżenie kosztów operacyjnych.

Automatyzacja procesów biznesowych przynosi organizacjom szereg wymiernych korzyści.

Przede wszystkim pozwala eliminować wąskie gardła, które spowalniają działanie przedsiębiorstwa i generują zbędne koszty. W sytuacji, gdy rosną wydatki operacyjne – wynikające m.in. ze wzrostu płacy minimalnej, trudności w pozyskiwaniu pracowników czy rosnących kosztów usług – automatyzacja staje się realnym sposobem na utrzymanie efektywności i stabilności działania.

Jednym z kluczowych efektów wdrożenia automatyzacji jest redukcja błędów. Procesy oparte na ręcznych działaniach są szczególnie podatne na pomyłki, powtórzenia zadań i problemy komunikacyjne. Automatyzacja pozwala ograniczyć liczbę takich sytuacji, zapewniając większą spójność i przewidywalność wyników. Dodatkowo, wdrożone w ten sposób mechanizmy pomagają unikać ryzyka naruszenia zasad compliance, które w skrajnych przypadkach mogą wiązać się z poważnymi konsekwencjami finansowymi.

Zautomatyzowane procesy stają się także bardziej przejrzyste – organizacja zyskuje pełny wgląd w to, co dzieje się na poszczególnych etapach, kto odpowiada za konkretne działania i jakie są ich wyniki.

W praktyce wiele firm, które planują automatyzację, rozpoczyna od analizy swoich procesów i wyboru obszarów o największym potencjale optymalizacyjnym.

W praktyce jednym z najczęstszych wyzwań przy doskonaleniu procesów jest sposób, w jaki podejmowane są decyzje dotyczące tego, które z nich warto analizować i automatyzować. W wielu organizacjach wybór ten opiera się głównie na intuicji lub subiektywnych opiniach menedżerów – to, co „wydaje się ważne” lub „sprawia wrażenie problematycznego”, trafia na listę priorytetów. Tymczasem skuteczniejsze podejście polega na oparciu decyzji na danych i obiektywnych analizach.

Pierwszym krokiem w tym kierunku może być symulacja procesów. Rozszerzenie modeli procesowych o informacje dotyczące czasu i kosztów pozwala zobaczyć, jak faktycznie działa proces w obecnym kształcie i czy rzeczywiście wymaga interwencji. W systemie ADONIS funkcjonalność ta realizowana jest w module Process Simulation, który pozwala prognozować przebieg procesów biznesowych oraz porównywać potencjalne zyski efektywności pomiędzy różnymi wariantami zmian. Dzięki temu organizacja może podejmować decyzje dotyczące optymalizacji w oparciu o konkretne dane i przewidywane rezultaty, a nie jedynie intuicję.

Kolejnym etapem jest wybór właściwego procesu do optymalizacji, ponieważ w większości organizacji lista potencjalnych kandydatów jest długa.

Nie można też zapominać o wartości samego modelowania procesów.

Jeśli proces został już opisany i udokumentowany, można wykorzystać funkcjonalność Asystenta AI, który analizując jego zawartość, jest w stanie zaproponować konkretne usprawnienia. Narzędzie to pomaga ocenić, czy dany proces w ogóle nadaje się do automatyzacji, a jeśli tak – które jego elementy mają największy potencjał do optymalizacji. Asystent może wskazać etapy możliwe do uproszczenia lub całkowitego wyeliminowania po wdrożeniu automatyzacji, na przykład poprzez zastąpienie ręcznego wysyłania wiadomości e-mail działaniami wykonywanymi automatycznie w tle.

Kolejnym istotnym obszarem jest process mining, czyli analiza danych pokazujących, jak procesy faktycznie przebiegają w organizacji. Posiadając już opisane procesy, zebrane pomysły pracowników, wyniki symulacji oraz rekomendacje oparte na sztucznej inteligencji, możemy sprawdzić, jak te procesy funkcjonują w praktyce i gdzie pojawiają się problemy.

Do niedawna wiele organizacji podchodziło do process miningu z rezerwą, głównie ze względu na wysokie koszty narzędzi i złożoność ich wdrożenia. Obecnie jednak sytuacja się zmieniła – dostępne są rozwiązania, takie jak moduł dodatkowy ADONIS Process Mining Essentials, które umożliwiają rozpoczęcie pracy z proces mining w prosty sposób. W idealnej sytuacji dane pochodzą z systemów automatyzujących procesy, takich jak ADONIS Process Automation.

Kiedy docelowy proces został już zaprojektowany, kolejnym krokiem jest przełożenie go na rzeczywiste działanie w postaci automatyzacji. Na tym etapie należy szczegółowo przyjrzeć się logice procesu i określić, jak powinien on funkcjonować w praktyce. Obejmuje to między innymi zaprojektowanie formularzy, z którymi będą pracować użytkownicy, określenie zachowania systemu w różnych ścieżkach procesu oraz zdefiniowanie reguł, które będą nim sterować.

W systemie ADONIS proces ten wspierany jest przez moduł Process Automation, który pozwala wdrażać zaprojektowane modele procesów i uruchamiać je w praktyce. Dzięki temu możliwe jest nie tylko odwzorowanie logiki procesów, ale także ich rzeczywiste wykonanie – z definiowaniem formularzy, reguł biznesowych i powiadomień.

Całość jest elastyczna i może być łatwo modyfikowana w zależności od potrzeb organizacji. Możliwe jest także ustalenie, jakie komunikaty i powiadomienia system będzie wysyłał do pracowników, aby mogli podejmować właściwe działania we właściwym momencie.

Efektem takiego podejścia jest spójny, logicznie powiązany proces, który łączy różne technologie i systemy w jeden sprawnie działający ekosystem.

Na przykładzie procesu AS-IS, zaprezentowanego w ramach case study, można było zobaczyć, jak w praktyce wygląda przejście od złożonego, pełnego ręcznych czynności procesu do wersji uproszczonej i zautomatyzowanej.

Rysunek 5. Proces po optymalizacji

Analiza danych procesowych pozwala nie tylko zobaczyć, jak często występują poszczególne działania, ale też zrozumieć, jak zmieniają się czasy ich realizacji. W przypadku procesu AS-IS można było zauważyć wyraźny spadek jakości w określonym momencie – wynikający z czynników organizacyjnych i nadmiernego obciążenia pracowników. Takie obserwacje są jasnym sygnałem, że proces wymaga interwencji i optymalizacji. Docelowy, zoptymalizowany proces charakteryzuje się znacznie mniejszą liczbą kroków.

Kluczowym elementem budowania w pełni inteligentnych procesów jest podejście iteracyjne. Automatyzacja i optymalizacja nie powinny być jednorazowym projektem, lecz stałym procesem doskonalenia. W praktyce oznacza to, że organizacja powinna nieustannie gromadzić dane o rzeczywistym przebiegu działań – zarówno w narzędziach automatyzujących, jak i w systemach process mining – aby regularnie analizować ich efektywność i identyfikować obszary wymagające zmian.

Kluczową zasadą skutecznego zarządzania procesami jest ciągłe doskonalenie. Nawet najlepsza technologia nie przyniesie oczekiwanych efektów, jeśli potraktujemy wdrożenie jako jednorazowy projekt. W praktyce bardzo rzadko udaje się już za pierwszym razem stworzyć rozwiązanie idealne – dlatego konieczne jest podejście iteracyjne, oparte na uczeniu się, testowaniu i stopniowym doskonaleniu procesów.

W BOC Group wspieramy organizacje w przechodzeniu od modelowania do doskonalenia procesów. Łączymy możliwości ADONIS z doświadczeniem doradczym, aby pomóc firmom w realnej poprawie efektywności. Analizujemy procesy pod kątem ich dojrzałości i potencjału automatyzacji, projektujemy docelowe rozwiązania i wdrażamy je w oparciu o dane z process mining oraz symulacji. Wspieramy także w tworzeniu architektury procesów, dokumentacji i monitoringu wydajności, by każda zmiana przekładała się na konkretne wyniki.

Skontaktuj się z nami, jeśli chcesz sprawdzić, jak wykorzystać ADONIS do analizy i doskonalenia procesów w Twojej organizacji.