戴文波特分析流程管理創新技術》「流程探勘」助企業挺進未來

What Process Mining Is, and Why Companies Should Do It
湯瑪斯.戴文波特 Thomas H. Davenport , 安德魯.斯潘尼 Andrew Spanyi
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要改善流程,就需要分析資料。而流程探勘這項創新技術,描繪出以資料為基礎的流程績效圖示,公司的高階主管可以很輕易地看到問題和機會在哪裡。知識管理大師戴文波特認為,流程探勘可加強組織對資料導向決策的投入。

長久以來,商業流程管理存在一些相關的基本挑戰,至少在我們兩人研究這個領域的時期是如此(不論情況好壞,大約四十年左右)。我們認為,最麻煩的問題中,有兩個問題至少是造成以下事實的部分原因:在許多公司,流程的管理和改善目前是次要議題。但是,一項相對較新的創新技術「流程探勘」(process mining)有能力解決這兩個問題,並重振企業界多年來未善加運用的流程管理。

一個問題是有關「目前狀態」流程的建立,也就是說明某個商業流程在目前是如何執行的。在改造商業流程時,組織主要關注的是改善後的「期望」流程,因此通常沒有興趣探究「現狀」或目前如何執行那項流程。但了解目前的流程很重要,有助於知道是否值得投資於改善流程、績效問題存在何處,以及整個組織在這個流程上有多少差異做法。因此,有些公司往往完全沒有分析現有的流程,而改採捷徑,或是花大錢請顧問去分析「現狀」流程。

另一方面,採用漸進改善做法的公司,往往花費太多時間分析「現狀」。此外,他們的現有流程分析常是以訪談和便利貼為主,高階主管有時認為這種做法過於主觀,並以合理的懷疑度來看待。

流程管理的另一個普遍問題是,商業流程與組織的企業資訊系統之間缺乏連結。有些企業系統(例如SAP)是流程導向,因為它們支持「訂單到現金」(order-to-cash)或「採購到付款」(procure-to-pay)之類的流程,但很少有一種簡單的方式可以理解,流程是如何從企業資訊系統來執行。有些不同的技術(例如微軟公司的Visio,或Software AG的Aris)支持流程設計的各個層面。但是,如果你想要知道有關每天如何執行流程的資訊,通常會需要一套困難的手動步驟來收集和綜合匯整資料。此外,精實(Lean)和六標準差(Six Sigma)之類的許多流程改善方法,並未強調資訊科技是流程或流程管理的推動力。

進入流程探勘,解決流程管理兩大問題

流程探勘可以同時處理這兩個問題。多年來,流程探勘一直是學術研究的一個主題,荷蘭電腦科學家威爾.范德阿爾斯特(Wil van der Aalst)等研究人員熱切探究這個主題。但是在2011年之前,這種方法在實務上沒有太大意義,情況一直到Celonis公司2011年在慕尼黑成立時才改觀。范德阿爾斯特是Celonis的首席科學顧問,Celonis開發了自家軟體的四個主要版本。Celonis與它的經銷商SAP有很強的關係。它從SAP的系統收集資料,也從甲骨文(Oracle)、Salesforce和ServiceNow等其他供應商那裡,以及透過API的任何其他類型系統收集資料。

流程探勘突然獲得愈來愈多關注。例如,顧能公司(Gartner)在2018年發布一項關於流程探勘的市場指南,內容包括流程探勘的幾個常見使用案例,以及供應商領域的分析。顧能舉出十幾家流程探勘供應商,其中大部分位於歐洲。Celonis被認為是市場領導業者,Fluxicon(位於荷蘭)被認為是最受歡迎的獨立式分析焦點工具,而芬蘭的QPR Softrware是這個領域最悠久和較全面的工具集之一。所有這些公司都位於歐洲,這顯示流程探勘在歐洲比較進步,雖然我們曾與幾家也已採用流程探勘的美國公司談過。

流程探勘軟體,可協助公司很輕易地從企業交易系統裡擷取資訊,並提供關於關鍵流程執行方式的詳細資訊(是資料導向的資訊)。它會在工作完成時建立事件日誌,包括收到訂單、交付產品、支付款項等。日誌讓人可以看出由電腦中介的工作實際上是如何發生的,包括誰執行了那項工作、花多久時間,以及它偏離平均值的幅度。流程分析為流程建立關鍵績效指標,讓公司能夠專注在應優先改善的步驟。人工智慧演算法可以偵測到出現差異情況的根本原因,例如,它們可能指出,每次有新顧客需要接受信用審查時,流程會大幅變慢。

選擇要在哪裡應用流程探勘,是很重要的。組織把流程探勘應用於以下兩類流程時,可獲得最佳價值,包括已經數位化的流程(也就是由資訊科技系統支援的流程),以及仍有一些非結構化工作要在資訊科技系統之外執行的流程(例如審查和核准)。流程改善專業人員明白,在改善複雜、跨職能商業流程時,牽涉到的不僅是資料而已。如同QPR軟體公司產品與技術資深副總裁傑可.瑞希能(Jaakko Riihinen)指出的:「流程探勘這種方法,取決於日誌中的個案和事件資料,它只能完成那些資料容許你完成的事情。」

但你可能會以為,對於負責監督、改善或排除營運商業流程障礙的人來說,這些能力是非常吸引人的。「目前狀態」流程的開發是自動進行的,不再是勞力密集的。即使你根本不關切整體的流程管理,甚至不關切你執行工作時所在的更廣大流程的狀態,你仍可查明,你所在的那一小部分流程中的情況,並解決其中的任何問題。如果你的公司使用企業系統來支援關鍵商業流程(目前幾乎每家大公司都是採取這種做法),你就應該探究流程探勘。

個案1:科慕公司
流程簡化、共有化、自動化

科慕公司(Chemours)是一家全球性的化學公司,是杜邦公司(DuPont)於2015年分拆旗下高性能化學品事業部而成立的,其中包括鈦技術、氟產品(fluoroproduct)和應用化學產品等。科慕現在是一家獨立的六十億美元公司,擁有七千名員工、26個生產工廠,在130多個國家擁有大約四千家客戶。

科慕承襲了杜邦的商業流程、一個過時的傳統企業資源規畫(ERP)系統,以及對流程管理和改善的強烈關注。科慕進行全公司的轉型計畫,以簡化營運方式,並提高公司的敏捷程度,因而產生了對流程探勘的興趣,於是收購軟體公司Celonis,而以流程探勘為目標的第一個端到端流程,就是「訂單到現金」流程(order to cash, O2C)。該公司資訊長狄恩.梅爾(Dean Meyer)支持這項整體轉型計畫,財務長馬克.紐曼(Mark Newman)則是O2C行動方案的高階主管層級贊助人。商業流程轉型主任李城(Sung Lee,音譯)負責監督流程探勘專案。李城強調說:「科慕的領導人從一開始就很支持。這是成功所不可或缺的。」

在流程探勘專案進行之前,沒有人能真正說明科慕的整個O2C流程是如何執行的,因為人們通常只看到自己在流程中的那個部分。流程探勘行動花了四個月才發現實際流程的執行情況(而不只是ERP文件記錄的情況)。它讓人看到整個流程,並揭露一些明顯的問題。其中一個問題是信用保留(credit hold),因為流程探勘揭露出:有時公司會不必要地把策略性客戶置於信用保留狀態,以便讓O2C流程中的手動步驟得以進行。

科慕把流程探勘應用於O2C雖然仍未產生具體效益,但已有相當多的問題被指出來,現在有超過四十項專案正在進行,以處理科慕在O2C中的關鍵問題,並產生效益,包括流程簡化、共有化和自動化。李城指出,流程探勘也有助於提高職務清晰度,並強化跨職能部門協作;團隊首次可以看到端到端流程的完整圖示,包括各業務線和產品線偏離常態的情況。科慕打算在2019年把流程探勘部署到「採購到付款」流程,(source to pay, S2P)。此外,它已經進行機器人流程自動化(robotic process automation, RPA)的概念驗證,以了解結合這兩種工具會有哪些潛在的綜效。這麼做的目標,是讓員工能夠把更多時間用於面對客戶的活動,以及更深入的業務績效分析。

個案2:ABB
流程透明化、免除人工報告

ABB是一家技術公司,在全球一百多個國家有營運據點,提供電氣化、自動化、機器人化和數位化的產品和服務。ABB在品質和流程改善方面擁有悠久的歷史。在1980年代,ABB致力於全面品質管理(total quality management, TQM)。在1990年代,ABB採用了拉姆勒─布拉奇(Rummler-Brache)流程改善方法。在過去二十年間,它還採用了精實六標準差(Lean Six Sigma)方法。它企業文化的特點在於以顧客為中心。ABB的規模龐大,因此不斷尋求新的工具和方法,並且熱中在全球各地營運據點進行內部標竿比較。

ABB的品質與營運部門負責全公司的流程探勘部署,並挑選Celonis作為優先選擇供應商。一個人數不多的小組,負責協調公司總部的流程探勘行動,而有高達80%的流程探勘工作,由事業單位層級的品質與營運部門人員執行,這屬於ABB持續改善計畫的一部分。ABB已使用流程探勘來分析與SAP相關的營運流程,例如「訂單到現金」、「採購到付款」和「客訴到解決」。流程探勘的主要好處之一,就是提高工作流程的透明度,進而縮短使用精實六標準差方法來進行持續改善的時間。流程探勘也有助於減少無附加價值的活動,並免除人工報告的工作。

ABB品質與營運流程分析主管海曼.詹森(Heymen Jansen)表示,各個流程中可能有很多差異情況,因為它是一個龐大的價值鏈,而流程探勘所提供的透明度,讓ABB能夠在公司各個事業單位之間進行更有效的標竿比較。詹森指出:「總是會有某個事業單位做得比較好,其他單位可以向它學習。」

ABB品質與營運事業群負責人丹尼爾.赫爾米格(Daniel Helmig)表示,許多經理人認為有些流程應該很簡單,例如「採購到付款」核准。但公司在一百多個國家有營運據點,而且使用多種不同的ERP系統,因此他和其他人對於流程探勘所揭露的差異和例外情況的數量,感到有些驚訝。隨著流程探勘與其他工具整合在一起,像是RPA和人工智慧等工具,未來流程探勘的威力在ABB可能會擴大。

流程探勘可能不適合所有的人。致力於品質和熱中於內部標竿比較的大型複雜組織,最能夠受惠於流程探勘帶來的透明度。組織若是不特別重視流程管理,採用流程探勘就可能不會成功。

與機器人等其他技術合體

流程探勘已被有效運用於分析商業流程績效的目前狀態、找出改善的領域,並評估流程改善的結果。這使得它很適合搭配RPA之類的工具,因為它可以先找出最適合建置「機器人」的地方,然後提供工具來計算實施RPA的正面影響。

流程探勘以具有視覺吸引力的方式,描繪出以資料為基礎的流程績效圖示。這會吸引資深高階主管的興趣,他們可以輕易看出問題和機會在哪裡。流程探勘將加強組織進行資料驅動的決策。有些供應商已經找出一些關鍵步驟,可運用流程探勘更成功地實施RPA。我們期望未來出現許多解決方案,可結合流程探勘、RPA和機器學習。

(林麗冠譯自2019年4月23日HBR.org數位版文章)



湯瑪斯.戴文波特

湯瑪斯.戴文波特 Thomas H. Davenport

美國貝伯森學院(Babson College)資訊科技與管理學特聘教授、麻省理工數位經濟計畫(MIT Initiative on the Digital Economy)研究員、德勤分析(Deloitte Analytics)資深顧問。他著有十多本管理書籍,最新著作為《只有人需要應徵工作:智慧機器時代的贏家和輸家》(Only Humans Need Apply: Winners and Losers in the Age of Smart Machines,繁體中文版書名為《下一個工作在這裡!》),以及《人工智慧優勢》(The AI Advantage)。


安德魯.斯潘尼 Andrew Spanyi

協助企業改善商業流程績效的經驗超過二十年,他目前的工作重點是流程管理、顧客經驗和新興數位技術的整合。


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