Finora abbiamo visto come il process mining può essere utilizzato per massimizzare il valore dell'RPA, mostrando dove e come l'RPA può essere applicata per ottenere i maggiori rendimenti.
Ma cosa significa in termini pratici?
Innanzitutto è utile ricapitolare i numerosi vantaggi derivanti dall'utilizzo dell'RPA come soluzione autonoma. Quando viene utilizzata per automatizzare attività ripetitive e banali, come l'inserimento di dati e la ridenominazione di file in batch, l'RPA è in grado di:
- Fornire valore velocemente: il time to value con l'RPA può essere di pochi giorni o ore, poiché i bot possono essere creati rapidamente e facilmente con strumenti RPA a uso limitato di codice.
- Eliminare gli errori umani: un bot esegue correttamente il compito assegnato ogni volta, eliminando gli errori umani associati alle attività di copia e incolla e immissione di dati.
- Aumentare la produttività: i bot intelligenti possono eseguire attività ad alta intensità a un ritmo molto più elevato rispetto agli esseri umani e possono eseguirle 24 ore su 24, 7 giorni su 7, senza cali di prestazione.
- Aumentare il coinvolgimento dei dipendenti: l’automazione basata su AI libera gli esseri umani dalle attività banali e consente loro di concentrarsi su lavori di maggior valore e più piacevoli.
- Eliminare la carenza di personale: i bot possono svolgere attività per le quali l’organizzazione in precedenza doveva assumere persone, supportando la continuità aziendale in un periodo di prolungata carenza di personale.
Quando l’RPA viene utilizzata insieme al process mining, questi vantaggi aumentano in modo esponenziale. Le due soluzioni utilizzate insieme consentono all'organizzazione di:
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Il process mining identifica le attività idonee per l'RPA in tutta l'organizzazione, aumentandone notevolmente il potenziale strategico.
Il task mining, un elemento centrale del process mining, consente di individuare tutte le attività che possono essere automatizzate con l'RPA, anziché affidarsi ai singoli dipendenti e reparti per individuarle.
Una visione incompleta dei processi all’interno dell’organizzazione spesso porta all’automazione delle cose sbagliate. Il process mining evidenzia le attività che trarranno maggiori benefici dall'automazione.
L'automazione ad-hoc di una parte di un processo può spesso creare problemi altrove. Fornendo un quadro generale, il process mining garantisce l'applicazione dell'automazione dei task nel modo più efficace.
Quando Process Mining è integrato con RPA, i bot possono essere generati automaticamente dallo strumento Process Mining, risparmiando ancora più tempo.
L'RPA viene spesso applicato una sola volta all'opzione più semplice e poi dimenticato. Il process mining cerca continuamente nuove opportunità di automazione, massimizzando il valore a lungo termine di un investimento RPA.
Poiché il process mining monitora costantemente i processi organizzativi mentre cambiano, può prevedere quando una modifica a un processo rischia di interrompere un'automazione esistente. Ciò consente all'organizzazione di modificare l'automazione ed evitare rischi come le violazioni della conformità causate da processi non riusciti.
Process mining e RPA insieme creano una solida base tecnologica per l'ottimizzazione e l'automazione continue. Questa base può costituire il fondamento di un centro di eccellenza dedicato per garantire che il valore del process mining e dell'RPA sia sfruttato appieno in tutta l'organizzazione.
Ecco alcuni esempi di organizzazioni che hanno ottenuto un valore sostanziale con il process mining e l'RPA:
Miglioramenti dei processi basati sul ROI al Max Mara Fashion Group
Il gruppo globale di moda di lusso Max Mara stava riscontrando colli di bottiglia nei processi di evasione degli ordini che stavano causando un impatto negativo sui cicli order-to-cash, soprattutto durante i picchi di vendita stagionali. Il gruppo voleva comprendere questi colli di bottiglia a livello granulare, in modo da poter non solo identificare i problemi, ma anche capire quali correzioni avrebbero prodotto il ROI più elevato.
Max Mara cercava uno strumento di scoperta dei processi che combinasse la flessibilità di implementazione con funzionalità granulari di modellazione dei processi. Tra gli strumenti che ha valutato, IBM Process Mining è diventata la base più completa per l'ottimizzazione dei processi basata sui dati. Lo strumento IBM è stato messo al lavoro per visualizzare i processi order-to-cash e identificare le opportunità di ottimizzazione.
Oggi lo strumento IBM viene utilizzato per analizzare processi complessi in tutta l'azienda e per modellare e comprendere il ROI delle modifiche e delle automazioni dei processi. Un'automazione emersa da IBM Process Mining, per esempio, ha consentito a Max Mara di ridurre i tempi di risoluzione del servizio clienti del 90% e il costo medio per risoluzione del 46%.
Leggi la storia completa: Riprogettazione di Order-to-Cash per una migliore esperienza di acquisto
Risparmio multimilionario presso Credito Emiliano S.p.A
La banca regionale italiana Credito Emiliano (Credem) ha iniziato il suo percorso di trasformazione digitale nel 2013, con l'obiettivo di ottimizzare sia l'esperienza dei clienti che dei dipendenti.
Inizialmente, i singoli dipartimenti automatizzavano i propri piccoli processi o parti di processi, ma l'azienda sapeva che avrebbe potuto ottenere molto più valore adottando un approccio più olistico. Ha scelto di implementare IBM Process Mining e IBM RPA per analizzare e automatizzare i processi interni, inclusi i processi di back office e i processi critici correlati al servizio clienti.
In un caso, ha identificato l'opportunità di automatizzare parti dei controlli e dei processi di approvazione delle carte di credito, riducendo i tempi di approvazione da quattro giorni a uno e risparmiando circa 500.000 EUR (521.000 USD) all'anno. In un altro, è riuscita a ridurre del 70% il tempo impiegato dai dipendenti nell'elaborazione dei prestiti. Nel complesso, la banca è stata in grado di implementare 91 automazioni fino ad oggi, con conseguenti risparmi multimilionari in termini di costi operativi e di servizio.
Leggi la storia completa:Trasformare l'esperienza dei clienti e dei dipendenti
Order to cash semplificato in una grande azienda manifatturiera multinazionale
A causa della complessità delle sue operazioni su vasta scala, una grande MMC aveva difficoltà nell'individuare le cause principali dei ritardi nell'attività logistica che incideva sui cicli order-to-cash. I Logistics Manager hanno cercato ripetutamente di ridurre al minimo i ritardi, ma l'azione correttiva è stata ostacolata da informazioni incomplete e scollegate.
Dopo aver esaminato un proof of concept (POC), l'MMC ha implementato l'IBM Process Mining per creare un gemello digitale dell'organizzazione e scoprire i problemi. Utilizzando il process mining insieme all'RPA, l'azienda è stata in grado di affrontare i colli di bottiglia e le inefficienze dell'intero processo order-to-cash, ottenendo centinaia di migliaia di dollari di risparmio sui costi e riducendo i tempi di consegna di giorni.
Leggi la storia completa: AI come vantaggio: come semplificare e ottimizzare i flussi di lavoro