Недавно в своем телеграм-канале "Сидоркина про организационный дизайн" Светлана опубликовала пост про распространенность технологии Process Mining, который меня очень заинтересовал и побудил разобраться, насколько эта технология может быть эффективна для бизнеса и при каких условиях.
Для меня этот вопрос был интересен, поскольку я сопровождаю проекты организационного развития (об этом буду чаще писать здесь, а пока больше информации есть в телеграм-канале "Оргдизайн проще, чем кажется") и автоматизация процессов - это частый запрос, руководители возлагают большие надежды по оптимизации на технологии.
Поговорила с экспертом рынка, директором IT-департамента торгово-производственной российской компании.
Суть технологии
1. Давайте начнем с простого объяснения: что такое Process Mining для человека, далекого от IT? Можете привести пример?
По сути process mining является анализом текущей ситуации на предприятии по их текущим бизнес-процессам: насколько они соблюдаются, все ли выполняется в том порядке, в котором нужно, без привлечения сотрудников для этого анализа, используя только цифровые следы, по которым можно провести такую аналитику.
Проще говоря, как процессы работают на самом деле, а не как выглядят на бумаге. Например, если бы утром каждый бытовой прибор мог бы отправить сигнал о его использовании, мы смогли бы проанализировать порядок утренней рутины и увидеть, что чаще всего вместо утреннего душа первым открывается холодильник.
2. Чем Process Mining отличается от обычной аналитики или BI-систем, которые уже есть во многих компаниях?
Process Mining извлекает "цифровые следы" из систем вроде 1C или CRM — время выполнения, ID задач, исполнителей и строит "графы" - визуальную карту фактического выполнения процессов. Для неспециалиста это как рентген для бизнеса: вместо опросов сотрудников вы визуально видите "узкие места", отклонения и неэффективности. Например, можно увидеть, что в закупках заявка на ручки и буровую вышку одобряется одинаково долго.
А BI система - это просто отчетность. Это, скажем так, ключевые показатели, а не отражение самих процессов. То есть, вы видите к чему процессы привели, а как они к этому привели - не видите.
3. Какую конкретную боль бизнеса решает эта технология? Что может быть "триггером" для внедрения у вас?
Если в компании сильно упала эффективность работы, то эта технология может помочь, сразу выявить те места, где идет "просадка". Типичные сложности - это задержки, дубли работы, несоблюдение регламентов, что приводит к перерасходу ресурсов и потере клиентов. Триггером могут быть жалобы на скорость (доставка, обработка), рост ошибок, нужда в RPA-автоматизации или падение показателей в сравнении с конкурентами
Масштаб и целесообразность
4. Есть ли какие-то объективные показатели — оборот, количество сотрудников, число операций — при которых Process Mining становится необходимостью, а не роскошью?
Объективных порогов нет, все зависит от специфики бизнеса и уровня цифровизации процессов, но можно сказать, что этот вопрос есть смысл обсуждать для компаний с количеством сотрудников, превышающим 500 человек и оборотом более 1 млрд руб., с массовыми оцифрованными процессами
5. Для каких отраслей или типов бизнес-процессов эта технология наиболее критична? Где она даст максимальный эффект?
Максимум в финансах (закупки, кредиты), ритейле/логистике (заказы, доставка), производстве (снабжение), госсекторе (документооборот).
6. Можно ли начать "с малого" — запустить пилот на одном процессе? Или это всегда масштабный проект?
Всегда стоит начинать с пилота и оценивать затраты на практике. А в масштабный проект идти только после тщательных расчетов и большом ожидаемом эффекте.
Практика внедрения
7. Какие этапы необходимы для запуска такой технологии?
Если говорить укрупненно, то первым этапом идет анализ текущих процессов и их уровень цифровизации, далее выбор пилотного процесса и гипотез, после сбор и очистка данных, визуализация модели, сравнение с эталоном, правки и масштабирование.
8. Какие ресурсы нужны для запуска: команда, бюджет, изменения в IT-инфраструктуре? Давайте в цифрах, хотя бы примерно.
Расчет на пилот внедрения process mining для одного процесса ориентирован на средние и крупные компании в России может варьироваться от 0,5 млн. руб. до более 50 млн. руб. - все зависит от масштаба компании, процесса и используемых технологий. И конечно, должны быть зрелые системы, например CRM с достаточным объемом данных (минимум 10–50 тыс. событий).
9. Какие подводные камни вы бы предусмотрели на старте? Нужны ли специальные компетенции в команде или можно обучить своих специалистов? Насколько критична зависимость от внешних консультантов?
Основная сложность обычно в качестве данных, могут быть фрагментированные системы, также существует дефицит специалистов для внедрения таких технологий. На пилот нужна кросс-функциональная команда на 0.5–1 FTE с компетенциями в PM-методах, data engineering — обучаемы за 1-3 мес., если есть кому учить. Часто старт осуществляют с опытными консультантами.
И конечно, блокирование изменений может происходить без активного вовлечения в проект топ-менеджмента.
10. Какие инструменты вы можете привести для реализации? Есть ли российские разработки в этом направлении?
Глобальные: Celonis, UiPath. Российские: Proceset (Инфомаксимум), Sber Process Mining, PIX Аналитика, VK Process Mining, Process Mirror (Mail.ru).
Результаты и выводы
11. В итоге это musthave или роскошь? Для кого это однозначно "да", а кому пока рано? При каком масштабе бизнеса, на ваш взгляд, эта технология начинает себя окупать?
Как минимум это должна быть зрелая компания с более 1000 сотрудников, где ROI достигает 1–2.25x с окупаемостью 4–12 месяцев за счет снижения затрат на 20–50%. Важно рассчитывать и сопоставлять предполагаемый эффект вложенные инвестиции. Для малого бизнеса менее 100 чел., либо в компаниях, где часть процессов до сих пор выполняются "на бумаге" - это однозначно роскошь.