Автоматизация творческих узлов в бизнес-процессах

Достаточно часто в компаниях возникает потребность в автоматизации бизнес-процессов. На самом деле, почти в любой компании рано или поздно такой момент наступает. Дело в том, что каждый бизнес уникален, даже если снаружи кажется иное. Где-то свой темп и график работы, где-то определенное оборудование, где-то нестандартные цепочки поставок, где-то уникальные принципы управления.

Чтобы переложить уникальность на алгоритмическое поле, автоматизировать процесс, не потеряв эту самую уникальность, которая выделяет бизнес на фоне остальных или дает другие выгодные преимущества, чаще всего не подходят типовые решения из коробки.

За более чем 10 летний опыт работы по автоматизации бизнес-процессов у нас сформировался набор заготовленных решений, но это не главное. Мы начинаем с диалога. Именно общение организованное вокруг схем, графиков, идей или неформального описания приводит к появлению первых набросков бизнес схем.

Обычно, первые bpmn модели не являются целостными или не отражают тонкостей процесса. Чаще всего, на первых встречах удается понять только общую концепцию.

После нескольких встреч, часто с профильными отделами, деятельность которых интегрирована в общую схему, удается прояснить нюансы. На этих встречах начинают проявляться нестыковки. Именно они являются узлами детальной проработки. Эти узлы очень важны, но каждый раз выполняются с творческим подходом, который не всегда получается автоматизировать в виду множества неконтролируемых, случайных, совершаемых интуитивно действий.

Обычно, есть несколько способов обработки таких творческих узлов или узлов с ручным выполнением.

• Стагнация - наверное самое желаемое действие при нахождении такого узла. В таком случае, если общий процесс будет автоматизирован / логически выверен, но останутся творческие узлы, они могут существенно влиять на общий результат описываемого процесса. Велика вероятность того, что весь процесс будет спотыкаться о такие узлы.
• Переработка - в таком случае потребуется отказ от некоей вольности в поведении отдельных, возможно ключевых лиц в компании. Здесь мы предлагаем те решения/инструменты, которые максимально подходят кругу лиц в творческом узле. Однако мы обязательно добавляем те функции, которые позволят остальным участникам процесса вне этого узла видеть состояние узла и возможные пути выхода из него.
• Внешнее наблюдение: всегда ли человек согласится на изменения? Что если изменения будут даваться ему тяжело? Что если он не сможет их вынести или будет выполнять спустя рукава? Что если дополнительные инструменты понизят эффективность? В этом случае мы используем паттерн «внешнее наблюдение». Он позволяет на основе определенных закономерностей прослеживаемых в цифровых следах, установить состояние узла и варианты его дальнейшего поведения. Такой подход применим и к людям и к химическим/физическим процессам и по мере обучения алгоритма, дает составить достаточно достоверную модель Действия => Состояние.
• Статистификация - не всегда можно оценить возможности к изменениям в первых версиях автоматизации. Зачастую требуется наблюдение за микропроцессом, чтобы автоматизировать его в рамках совокупного базового процесса. В таком случае, мы подключаем метрики и наблюдаем за творческим процессом пока не вскроем паттерны и взаимосвязи, которые приведут к выбору способа дальнейшей работы с творческим узлом.

Если в процессе возникает ситуация, когда есть 2 и более мест, которые в классическом bpmn называются manual task, которые невозможно полностью автоматизировать, мы предлагаем использовать наблюдательный паттерн. Конечно, возникает соблазн просто добавить «еще одного сотрудника», который будет «секретарем» узла. Однако, при масштабировании бизнеса, данный подход скорее будет неустойчивой подпоркой.

Пример: сотрудник-агроном выполяет определенные манипуляции в эко-контейнере, у него занимает много времени расписать что было сделано. А данное описание необходимо руководству, чтобы оценить какие действия приводят к повышенному росту растений, а какие нет. Вместо того, чтобы добавить секретаря, который будет ходить за агрономом, мы предлагаем добавить камеру с ИИ, которая будет записывать, дешифровывать и выдавать текст вида: грунт взрыхлен, добавлен препарат А, листва убрана.

Подобный подход со времене позволит накопить большое число, в том числе, дополнительных данных, которые можно будет применить для написания технологических карт для других сотрудников, например. Таким образом, творческий узел, пусть не сразу, но может быть автоматизирован и масштабирован.

Таким образом, последовательное наблюдение за сложными узлами бизнес-процесса приведет к процессу их реформирования. И часто, это реформа может даже улучшить текущий процесс. Однако, когда таких узлов несколько и они стыкуются между собой - это указывает на самое первое место, которым следует заняться в процессе автоматизации.

Если мы говорим о большом бизнес-процессе, то в нем всегда будут возникать сложные творческие узлы, решение которых потребует наблюдения, поиска паттернов, разработки сигнальной системы для последующей реализации модели обмена данными.

Если же подобные узлы стагнировать, то на выходе получится примерно то, что мы можем наблюдать в некоторых интернет-магазинах, когда фактический статус местоположения товара не соответствует его действительному нахождению.

Чтобы разобраться процессами, которые вроде бы автоматизированны но систематически дают сбои и неверные данные для анализа, Вы можете обратиться к нам: мы подключим наблюдательные модели, снимем телеметрию, предложим план по корректировке процесса, а возможно и полностью перестроим его, если уже давно назревала данная потребность.