적합성 검사에 대해 알아야 할 모든 것

비즈니스 분석을 좋아하는 만큼 추리소설도 좋아합니다. 어떤 면에서는 프로세스 문제에 대한 단서를 찾는 프로세스 분석가가 탐정이 됩니다. 그리고 셜록 홈즈가 말했듯이 "데이터가 있기 전에 이론화하는 것은 큰 실수입니다." 저는 훌륭한 탐정으로서 조사에서 프로세스 마이닝 데이터에 의존합니다.

프로세스 마이닝에 대해 들어본 적이 없다면 이 기사를 먼저 읽어보시기 바랍니다.

프로세스 마이닝은 프로세스 세부 정보를 확대하고 오작동의 징후를 찾는 데 도움이 되는 돋보기와 같습니다. 비결은 조사가 올바른 방향으로 진행되고 있는지 이해하는 것입니다.

모든 프로세스 소유자와 분석가는 프로세스 실행이 계획대로 진행되는지 확인하기 위해 노력합니다. 프로세스를 그리도록 요청하면 이상적인 그래프를 종이에 표시합니다.

그래프(위)는 이론상 정확하지만 실제로는 종종 다른 그래프입니다. 직원들은 항상 계획을 고수하지 않으며, 때때로 사소한 규칙을 건너뛰거나, 일부 작업을 반복하거나, 이해 관계자와 잘못된 의사 소통을 합니다. 초기 프로세스 계획에서 이러한 겉보기에 작은 편차는 불행한 고객, 작업 지연, 심지어 재정적 손실을 초래합니다. 이러한 비효율성을 찾는 것은 조직이 프로세스 최적화 및 더 높은 성과를 위한 과정을 설정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

프로세스 마이닝은 기업 데이터를 수집하고 다음과 같은 실제 프로세스 그래프로 변환하여 이러한 비효율성을 찾는 데 도움이 됩니다.

두 그래프의 차이점을 눈치채셨나요? 이것이 실제 상황이 사람들의 인식과 어떻게 다른지 식별하는 적합성 검사에 관한 것입니다. 또는 IT 시스템 데이터를 인간의 지식 및 의견과 비교합니다.

적합성 검사는 프로세스에서 손실을 보는 이유, 배송이 늦어지는 이유, 병목 현상을 일으키는 원인을 빠르게 이해할 수 있는 방법입니다.

적합성 검사는 더 높은 프로세스 효율성에 도달하는 데 도움이 되는 프로세스 마이닝 기술이며 잘못된 점을 찾는 것으로 시작됩니다.

적합성 검사 실행

적합성 검사는 말보다 실제로 설명하는 것이 더 쉽습니다. 그럼 본격적으로 들어가 볼까요!

UiPath Process Mining을 사용하면 지정된 적합성 탭에서 적합성 검사 분석을 수행할 수 있습니다.

실제 프로세스가 이상적인 프로세스와 얼마나 다른지 확인하려면 참조 모델 탭으로 이동하십시오. 프로세스 소유자 및 프로세스 마이닝 우수성 센터(CoE)와 함께 UiPath Process Mining에서 이상적인 프로세스 그래프를 구축할 수 있습니다.

이상적인 프로세스 그래프는 작업 방식에 대한 팀의 비전을 나타냅니다. 그러면 UiPath 적합성 검사 알고리즘이 해당 그래프를 IT 시스템(Oracle, SAP®, Salesforce 등)의 데이터와 매핑합니다.

결과적으로 이상적인 프로세스 그래프(참조 모델이라고도 함)가 하나의 대시보드에서 실제 프로세스 그래프와 겹칩니다. 아래 이미지와 같이 일치하는 단계는 파란색으로, 차이점은 노란색으로 표시됩니다.

여기에서 적합성 검사 분석을 시작할 수 있습니다. UiPath Process Mining에는 잠재적인 문제에 대한 빠른 힌트를 제공하여 분석을 단순화하는 다양한 알고리즘이 있습니다. 공정 편차의 가장 일반적인 두 가지 징후는 지정되지 않은 공정 단계입니다. 및 단계를 건너뛰었습니다.

지정되지 않은 프로세스 단계는 사람들이 계속 실행하는 계획되지 않은 활동입니다. 팀이 해서는 안 되는 일을 하여 프로세스에 추가 단계를 추가하는 것은 일반적인 시나리오입니다. UiPath Process Mining은 해당 활동 상자를 노란색으로 강조 표시합니다.

프로세스 분석가의 임무는 이러한 단계가 존재하는 이유를 이해하는 것입니다. 동기를 찾는 탐정처럼:

• 계획된 단계였습니까?

• 추가 단계의 이유는 무엇입니까?

• 프로세스의 잘못된 부분에서 추가 단계가 발생합니까?

• 추가 단계는 프로세스 효율성에 어떤 영향을 미칩니까?

다른 경우에는 직원이 특정 작업을 수행하지 않고 미리 정의된 프로세스 단계를 건너뜁니다. 이는 UiPath Process Mining 적합성 탭에 건너뛴 프로세스 단계로 나타납니다. 두 개의 파란색 활동 상자를 연결하는 노란색 화살표를 따라 건너뛴 단계를 식별할 수 있습니다.

노란색 화살표가 프로세스 흐름 방향과 반대 방향으로 움직이면(아래 이미지 참조) 재작업을 의미합니다. 맞습니다. 각 노란색 화살표는 프로세스에서 직원이 어떤 이유로 작업을 다시 수행하는(발생해서는 안 되는) 위치를 나타냅니다. 원활한 프로세스는 재작업이 거의 또는 전혀 없음을 의미합니다.

단계를 건너뛰면 작업의 질이 저하되고 고객과 직원의 행복도가 떨어질 수 있습니다. 단계를 건너뛰면 재작업이 발생하여 배송 지연, 낮은 고객 만족도, 재정적 손실까지 초래할 수 있습니다.

프로세스 분석가는 작은 문제의 힘을 과소평가해서는 안 됩니다. 문제를 해결하면 연말에 상당한 현금 흐름을 절약할 수 있습니다.

적합성 검사를 위한 확장된 기능

더 있다! UiPath Process Mining을 사용하면 비즈니스 규칙과 핵심 성과 지표(KPI)를 분석에 제공할 수 있습니다.

그 비즈니스 규칙은 무엇입니까?

P2P(구매 후 지불) 또는 O2C(주문 후 현금화)와 같은 일반적인 복잡한 프로세스는 회사와 산업에 따라 구조가 다를 수 있습니다. 회사의 전략적 목표를 고려하여 프로세스 소유자는 프로세스 규칙 및 KPI에 대한 추적을 설정할 수 있습니다.

예를 들어, 전자 상거래 비즈니스(Amazon 또는 Alibaba와 같은)의 경우 고속 고객 지원을 유지하는 것이 중요합니다. 따라서 UiPath Process Mining에서 고객 서비스 프로세스 소유자는 KPI를 설정할 수 있습니다. "고객 요청은 24시간 이내에 응답해야 합니다."

또는 P2P 사례로 돌아가서 비즈니스 규칙은 다음과 같을 수 있습니다. "구매 주문은 동일한 직원이 승인하고 지불할 수 없습니다."

UiPath Process Mining 태그 관리자에서 이러한 모든 규칙과 KPI를 지정할 수 있습니다. 태그 관리자는 모든 사례 위반을 나열하는 빠른 통찰력 대시보드를 제공합니다. 대시보드는 또한 사례 빈도와 양에 따라 위반 중요도 순위를 매깁니다.

UiPath 플랫폼의 통합 기술을 통해 최신 정보를 얻을 수 있습니다. Process Mining에서 감지한 모든 규칙 위반은 UiPath Action Center를 통해 이해 관계자에게 자동으로 알립니다. 여기에서 소프트웨어 로봇을 설정하거나 재구성하거나 다른 작업에 대해 보고하는 즉각적인 조치를 취할 수 있습니다.

UiPath Process Mining과 Action Center의 조합은 Dr. Watson이 Sherlock Holmes에게 했던 것처럼 비즈니스 분석가에게 도움이 됩니다.

프로세스 마이닝 통찰력에 대한 조치

적합성 검사 분석 후 결과를 모아 회사의 상황에 맞게 결과를 적용합니다. 비즈니스 분석가의 목표는 프로세스 비효율의 원인을 정의하고 조치를 제안하는 것입니다.

보고서에서 프로세스 마이닝 통찰력을 사용하여 결론을 뒷받침하십시오. 데이터는 제안을 뒷받침하고 조직 전체에서 디지털 혁신을 가속화하는 데 도움이 됩니다. 그리고 방정식에 인간을 추가하는 것을 잊지 마십시오. 데이터와 전문가의 의견을 모두 바탕으로 프로세스를 전체적으로 파악하고 직원의 행복과 생산성을 높일 수 있습니다.

최신 백서의 무료 사본을 요청하여 RPA와 프로세스 마이닝의 강력한 조합으로 통찰력을 실행하여 비즈니스 분석을 마스터하십시오.

즐거운 채굴!