Sejauh ini, kami telah melihat bagaimana Process Mining dapat digunakan untuk memaksimalkan nilai RPA dengan menunjukkan di mana dan bagaimana RPA dapat diterapkan untuk memberikan pengembalian terbesar.
Tapi apa maksud sebenarnya?
Pertama, merangkum banyak manfaat penggunaan RPA sebagai solusi mandiri akan bermanfaat. Saat digunakan untuk mengotomatiskan tugas berulang dan biasa seperti entri data dan penamaan ulang file batch, RPA dapat:
- Memberikan nilai dengan cepat: Time to value dengan RPA bisa hanya dalam hitungan hari atau jam, karena bot dapat dibuat dengan cepat dan mudah dengan alat RPA kode rendah.
- Menghilangkan kesalahan manusia: Bot melakukan tugas yang diberikan dengan benar setiap kali, menghilangkan kesalahan manusia yang terkait dengan aktivitas salin dan tempel serta entri data.
- Meningkatkan produktivitas: Bot cerdas dapat melakukan tugas-tugas padat karya dengan kecepatan yang jauh lebih cepat daripada manusia dan dapat melakukannya 24/7 tanpa kehilangan kinerja.
- Meningkatkan keterlibatan karyawan: Otomatisasi yang didukung AI membebaskan manusia dari tugas-tugas biasa dan memungkinkan mereka untuk fokus pada pekerjaan yang bernilai lebih tinggi dan lebih menyenangkan.
- Mengatasi kekurangan tenaga kerja: Bot dapat melakukan tugas-tugas yang sebelumnya harus dipekerjakan oleh organisasi, sehingga mendukung keberlangsungan bisnis di saat kekurangan tenaga kerja yang kronis.
Ketika RPA digunakan bersama dengan Process Mining, manfaat ini meningkat secara eksponensial. Dua solusi yang digunakan bersama memungkinkan organisasi untuk:
Process Mining mengidentifikasi tugas kandidat untuk RPA di seluruh organisasi, secara besar-besaran meningkatkan potensi strategisnya.
Task Mining – elemen inti dari Process Mining – menampilkan semua tugas yang dapat diotomatisasi dengan RPA, daripada bergantung pada karyawan dan departemen untuk menemukannya.
Pandangan yang tidak lengkap tentang proses di seluruh organisasi sering kali menyebabkan hal-hal yang salah diotomatisasi. Process Mining menyoroti tugas-tugas yang akan mendapatkan manfaat terbesar dari otomatisasi.
Otomatisasi ad-hoc pada satu bagian proses seringkali dapat menimbulkan masalah di bagian lain. Dengan memberikan gambaran besar, Process Mining memastikan otomatisasi tugas diterapkan dengan cara yang paling efektif.
Ketika Process Mining terintegrasi dengan RPA, bot dapat dihasilkan secara otomatis dari alat Process Mining, menghemat lebih banyak waktu.
RPA sering diterapkan sekali pada buah yang menggantung paling rendah dan kemudian dilupakan. Process Mining terus mencari peluang otomatisasi baru, memaksimalkan nilai investasi RPA dalam jangka panjang.
Karena Process Mining terus memantau proses organisasi saat mereka berubah, ia dapat memprediksi kapan perubahan pada suatu proses berisiko merusak otomatisasi yang ada. Hal ini memungkinkan organisasi untuk memodifikasi otomatisasi dan menghindari risiko seperti pelanggaran kepatuhan yang disebabkan oleh proses yang gagal.
Process Mining dan RPA bersama-sama menciptakan dasar teknologi yang kuat untuk optimalisasi dan otomatisasi berkelanjutan. Dasar tersebut dapat menjadi dasar dari pusat keunggulan khusus untuk memastikan nilai Process Mining dan RPA dimanfaatkan sepenuhnya di seluruh organisasi.
Berikut adalah beberapa contoh organisasi yang telah membuka nilai substansial dengan Process Mining dan RPA:
Peningkatan proses berbasis ROI di Max Mara Fashion Group
Grup mode mewah global Max Mara mengalami hambatan dalam proses pemenuhan pesanan yang berdampak negatif pada siklus pemesanan hingga pembayaran, terutama saat terjadi lonjakan penjualan musiman. Mereka ingin memahami hambatan ini pada tingkat granular sehingga tidak hanya dapat mengidentifikasi di mana masalahnya, tetapi juga memahami perbaikan mana yang akan menghasilkan ROI tertinggi.
Max Mara mencari alat bantu penemuan proses yang menggabungkan fleksibilitas implementasi dengan kemampuan pemodelan proses granular. Dari semua alat yang dievaluasi, IBM Process Mining muncul sebagai fondasi yang paling komprehensif untuk pengoptimalan proses berbasis data. Alat bantu IBM digunakan untuk memvisualisasikan proses pemesanan hingga proses pembayaran dan mengidentifikasi peluang optimalisasi.
Saat ini, alat bantu IBM digunakan untuk menganalisis proses-proses kompleks di seluruh bisnis dan untuk memodelkan serta memahami ROI dari perubahan proses dan otomatisasi. Salah satu otomatisasi yang dimunculkan oleh IBM Process Mining, misalnya, memungkinkan Max Mara untuk mengurangi waktu penyelesaian layanan pelanggan sebesar 90 persen dan biaya rata-rata per penyelesaian sebesar 46 persen.
Baca kisah selengkapnya: Mendesain Ulang Pesanan menjadi Uang Tunai untuk pengalaman pembelian yang lebih baik
Penghematan jutaan dolar di Credito Emiliano S.p.A
Bank regional Italia Credito Emiliano (Credem) memulai perjalanan transformasi digitalnya pada tahun 2013, yang bertujuan untuk mengoptimalkan pengalaman pelanggan dan karyawan.
Awalnya, masing-masing departemen mengotomatiskan proses kecil mereka sendiri atau bagian dari proses, tetapi perusahaan tahu bahwa mereka bisa mendapatkan nilai lebih dengan mengambil pendekatan yang lebih holistik. Mereka memilih untuk mengimplementasikan IBM Process Mining dan IBM RPA untuk menganalisis dan mengotomatisasi proses internal, termasuk proses back-office dan proses-proses penting yang berhubungan dengan layanan pelanggan.
Dalam satu kasus, ia mengidentifikasi peluang untuk mengotomatiskan bagian dari proses pemeriksaan dan persetujuan kartu kreditnya, mempersingkat waktu persetujuan dari empat hari menjadi satu hari dan menghemat sekitar EUR 500.000 (USD 521.000) per tahun. Di tempat lain, itu mampu mengurangi waktu yang dihabiskan karyawan untuk memproses pinjaman hingga 70 persen. Secara keseluruhan, bank mampu menerapkan 91 otomatisasi hingga saat ini, menghasilkan penghematan jutaan dolar dalam biaya operasi dan layanan.
Baca kisah selengkapnya: Mengubah pengalaman pelanggan dan karyawan
Pesanan yang efisien untuk menguangkan di Perusahaan Manufaktur Multinasional besar
Karena kompleksitas operasinya yang tersebar luas, sebuah MMC besar mengalami kesulitan untuk menemukan akar masalah keterlambatan yang terjadi dalam aktivitas logistiknya yang berdampak pada siklus pemesanan hingga pembayaran. Logistics Manager mencoba berulang kali untuk meminimalkan penundaan, namun tindakan korektif terhambat oleh informasi yang tidak lengkap dan terputus.
Setelah meninjau proof of concept (POC), MMC mengimplementasikan IBM Process Mining untuk membuat kembaran digital dari organisasi untuk mengungkap masalah. Dengan menggunakan Process Mining bersama dengan RPA, perusahaan telah mampu mengatasi kemacetan dan inefisiensi di seluruh proses pemesanan hingga pembayaran, membuka penghematan biaya ratusan ribu dolar dan mengurangi waktu tunggu beberapa hari.
Baca kisah lengkapnya: Keuntungan AI – Cara merampingkan dan mengoptimalkan alur kerja