Мы используем файлы «Cookies» и метрические системы (Яндекс.Метрика) для сбора и анализа информации о производительности и использовании сайта, для улучшения и индивидуальной настройке предоставления информации.
Нажимая кнопку «Принять», вы даете согласие на размещение файлов «Cookies» и обработку данных метрических систем. Если вы не хотите, чтобы мы собирали ваши данные с помощью файлы «Cookies», вы можете отключить их сбор в настройках своего браузера. Больше о файлах «Cookies»
Нажимая кнопку «Принять», вы даете согласие на размещение файлов «Cookies» и обработку данных метрических систем. Если вы не хотите, чтобы мы собирали ваши данные с помощью файлы «Cookies», вы можете отключить их сбор в настройках своего браузера. Больше о файлах «Cookies»
GlowByte с помощью Process Mining ускорила согласование договоров
GlowByte выявила у ритейлера потенциал снижения нагрузки на сотрудников договорного отдела до 20% и сокращение длительности процесса более чем в 2 раза.
Источник изображения: Freepik.com
GlowByte реализовала проект по анализу работы договорного отдела и процессов согласования договоров для крупного федерального ритейлера России. Исследование проведено с помощью инструментов Process Mining и Task Mining российского вендора «Инфомаксимум». В результате проведенного анализа были предложены меры по сокращению длительности процесса до 5 рабочих дней и снижению нагрузки на сотрудников на 20%.
Скорость согласования документов является критически важным процессом для большинства крупных компаний. В рамках проекта специалисты GlowByte столкнулись с типичными проблемами: процесс согласования был достаточно продолжительным и занимал в среднем 15 рабочих дней, сотрудники отдела систематически перерабатывали, включая выходные дни. При этом процесс был критически завязан на двух ключевых сотрудниках, отсутствие которых создавало простой более 25% задач.
Кроме того, отсутствовало единое окно мониторинга статуса задач (до 5% времени уходило на ведение списков в Excel), не было интеграции между ключевыми системами (использовался ручной перенос информации), формы документов и заказов создавались и заполнялись вручную, отсутствовала система автоматической маршрутизации и поддержания матрицы согласующих.
При анализе процессов экспертами GlowByte было установлено, что из-за отсутствия контроля типовых ошибок в документах и их ручной обработки в 36% документах были ошибки, половина из которых относилась к типовым (дата, сумма и т. п.), ошибки удлиняли процесс в среднем на 7 рабочих дней.
Скорость согласования документов является критически важным процессом для большинства крупных компаний. В рамках проекта специалисты GlowByte столкнулись с типичными проблемами: процесс согласования был достаточно продолжительным и занимал в среднем 15 рабочих дней, сотрудники отдела систематически перерабатывали, включая выходные дни. При этом процесс был критически завязан на двух ключевых сотрудниках, отсутствие которых создавало простой более 25% задач.
Кроме того, отсутствовало единое окно мониторинга статуса задач (до 5% времени уходило на ведение списков в Excel), не было интеграции между ключевыми системами (использовался ручной перенос информации), формы документов и заказов создавались и заполнялись вручную, отсутствовала система автоматической маршрутизации и поддержания матрицы согласующих.
При анализе процессов экспертами GlowByte было установлено, что из-за отсутствия контроля типовых ошибок в документах и их ручной обработки в 36% документах были ошибки, половина из которых относилась к типовым (дата, сумма и т. п.), ошибки удлиняли процесс в среднем на 7 рабочих дней.
“
На момент проведения исследования мы уже планировали создание новой системы, и проект с GlowByte позволил оценить ожидаемые эффекты, а также выявить приоритетные направления для цифровизации. С помощью комбинации подходов к анализу Process и Task Mining удалось не только понять, какие задержки в сроках согласования вызывают возвраты, но и категоризировать их по сложности и трудозатратам, оценить потенциал сокращения нагрузки на сотрудников в случае автоматизации типовых контролей.
Среди рекомендуемых мер — внедрение новой платформы со сквозным отслеживанием статуса задач, включая автоматическое создание карточек документов и заказов, внедрение LLM для категоризации изменений в документах и внесения корректировок, автоматизация контроля типовых ошибок в документах, устранение частых проблем в ключевой системе и расширение прав сотрудников на работу с системой.
“
Особенность проекта — во всестороннем подходе к анализу, который обеспечивался комбинацией технологий Process Mining и Task Mining. В частности, в рамках нашего исследования был применен инновационный виджет »Сфера процесса«, который позволил объединить два ключевых процесса в разных системах, визуализировать и проанализировать их взаимное влияние, что было бы более трудозатратно без использования этой технологии. Такой подход обеспечил видение процесса и работы сотрудников со всех сторон: как с точки зрения ключевых показателей процесса (длительности, SLA, возвратов), так и с точки зрения операционной эффективности (нагрузки, нормативов, переработок). Важно отметить, что сокращение длительности процесса несет прямой экономический эффект за счет ускорения запуска доходных проектов компании.