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RPAでプロセス・マイニングを最大化する
これまで、プロセス・マイニングを使用してRPAの価値を最大化する方法を検討し、最大の利益を得るためにRPAをどこにどのように適用できるかを示してきました。
しかし、それは実際には何を意味するのでしょうか。
まず、RPAをスタンドアロン・ソリューションとして使用することの多くのメリットを再確認しておくことが役立ちます。RPAを使用して、データ入力やファイル名の一括変更などの反復的で日常的なタスクを自動化すると、次のことが可能になります。
RPAをプロセス・マイニングと併用することで、これらのメリットは飛躍的に増大します。この2つのソリューションを統合することで、組織は以下のことが可能になります。
プロセス・マイニングは、組織全体でRPAの候補となるタスクを特定し、その潜在的な戦略能力を飛躍的に高めます。
プロセス・マイニングの中核要素であるタスク・マイニングは、個々の従業員や部門がタスクを特定するのではなく、RPAで自動化できるすべてのタスクを明らかにします。
組織全体のプロセスの全体像が不完全であると、間違った作業が自動化されてしまうことがよくあります。プロセス・マイニングは、オートメーションによって最もメリットが得られるタスクを浮き彫りにします。
プロセスの一部をアドホックに自動化すると、他の場所で問題が発生することがよくあります。全体像を把握することで、プロセス・マイニングは、タスクのオートメーションが最も効果的な方法で適用されるようにします。
プロセス・マイニングがRPAと統合されると、プロセス・マイニング・ツールからボットが自動生成され、さらに時間を節約できます。
RPAは、最も簡単に解決できる課題に一度適用されると、その後忘れ去られることがよくあります。プロセス・マイニングは、新たなオートメーションの機会を継続的に探索し、RPA投資の長期的な価値を最大化します。
プロセス・マイニングは、組織のプロセスの変更を継続的に監視するため、プロセスの変更によって既存のオートメーションが破壊されるリスクのある時期を予測することができます。これにより、組織はオートメーションを修正し、プロセスの失敗に起因するコンプライアンス違反などのリスクを回避できます。
プロセス・マイニングとRPAを組み合わせることで、継続的な最適化とオートメーションのための堅牢なテクノロジー基盤が構築されます。この基盤は、プロセス・マイニングとRPAの価値を組織全体で十分に活用するための専用のセンター・オブ・エクセレンスの基礎を形成することができます。
プロセス・マイニングとRPAによって大きな価値を引き出した組織の例をいくつか紹介します。
世界的な高級ファッション・グループのMax Maraは、フルフィルメント・プロセスにボトルネックが発生し、特に季節的な売上急増時に、受注から現金化までのサイクルに悪影響が生じていました。同社は、ボトルネックをきめ細かなレベルで把握することで、問題の所在を特定するだけでなく、どのような修正が最も高いROIをもたらすかを理解できるようにしたいと考えていました。
Max Maraは、実装の柔軟性ときめ細かなプロセス・モデリング機能を兼ね備えたプロセス・ディスカバリー・ツールを探していました。評価したツールの中で、IBM Process Miningは、データ駆動型プロセス最適化のための最も包括的な基盤として浮上しました。受注から現金化までのプロセスを可視化し、最適化の機会を特定するために、IBMのツールが使用されました。
今日、IBMのツールは、ビジネス全体の複雑なプロセスを分析し、プロセスの変更やオートメーションのROIをモデル化して理解するために使用されています。例えば、IBM Process Miningによって明らかになったあるオートメーションにより、Max Maraはカスタマー・サービスの解決時間を90%短縮し、解決あたりの平均コストを46%削減することができました。
イタリアの地方銀行であるCredito Emiliano(Credem)は、カスタマー・エクスペリエンスと従業員エクスペリエンスの両方を最適化することを目指し、2013年にデジタル・トランスフォーメーションの取り組みを開始しました。
当初は、各部門がそれぞれ小さなプロセスやプロセスの一部を自動化していましたが、より包括的なアプローチをとることで、より多くの価値を引き出せると認識していました。同社はIBM Process MiningとIBM RPAを導入し、バックオフィスのプロセスや重要なカスタマー・サービス関連のプロセスを含む社内プロセスを分析および自動化することを選択しました。
あるケースでは、クレジット・カードの確認と承認プロセスの一部を自動化する機会を特定しました。これにより、承認にかかる時間を4日から1日に短縮し、年間約50万ユーロ(52万1000米ドル)のコスト削減を実現しました。別の例では、従業員が融資の処理に費やす時間を70%削減できました。全体として、当銀行はこれまでに91件のオートメーションを導入することができ、その結果、運用とサービスのコストを数百万ドル節約することができました。
ある大手MMCは、業務の複雑さが広範囲に及ぶことから、受注から現金化までのサイクルに影響を与えている物流活動の遅れの根本原因を見つけるのに苦労していました。物流管理マネージャーはこうした遅延を最小限に抑えるよう何度も努力しましたが、情報が不完全で統一が取れていなかったため、是正措置が適切に機能しませんでした。
概念実証(POC)を検討した後、MMCはIBM Process Miningを導入し、組織のデジタルツインを作成して問題を明らかにしました。Process MiningとRPAを併用することで、同社は受注から現金化までのプロセス全体のボトルネックと非効率性に取り組み、数十万ドルのコスト削減とリードタイムの日数短縮を実現できました。