Steeds meer organisaties gebruiken software als Zapier of Workato om taken in processen te automatiseren. Met Task Automation software kun je op eenvoudige wijze taken in een proces door software laten uitvoeren. Medewerkers hebben daardoor meer tijd voor complexere taken en worden productiever. Wat dat betreft lijkt het sterk op de resultaten die je met Robotic Proces Automation boekt. Verschil is dat RPA de ambitie heeft om processen te automatiseren (dat lukt helaas nog niet altijd 😉) en Task Automation, zoals de naam doet vermoeden, zich op taken richt. Wil je meer weten over RPA en Proces Mining, lees dan een van mijn eerdere blog’s.
Naast de successen zie je dat Task Automation trajecten een aantal uitdagingen hebben. In dit blog vertel ik je hoe Proces Mining kan helpen die uitdagingen te overwinnen en tot het succesvolle inzet van Task Automation kan leiden.
Uitdagingen
De eerste uitdaging draait om een gezegde dat al tientallen jaren binnen de IT wordt gebruikt maar in ieder automatiseringstraject terug komt; “eerst optimaliseren dan automatiseren”. Wat je niet wil is bestaande inefficiënte of ineffectieve manieren van werken automatiseren. De automatisering bespaart tijd van medewerkers. Echter, kost het ook onnodig veel tijd en geld wanneer je overbodige taken gaat automatiseren of het proces inefficiënt houdt. Juist omdat het met Task Automation heel makkelijk is om repetitief werk of eenvoudige beslissingen te automatiseren is er een groot risico dat men niet de tijd en moeite neemt om kritisch naar het proces te kijken. Potentieel automatiseer je dus taken die eigenlijk al op een ineffectieve manier worden uitgevoerd.
Met behulp van Proces Mining kun je bottlenecks en inefficiënties in het proces eenvoudig inzichtelijk maken. Dat betekent dat je Task Automation echt kan gaan inzetten om het proces efficiënter te maken en medewerkers productiever te laten worden.
Technische mogelijkheden Task Automation tools
In het kader van Task Automation worden de technische mogelijkheden van de tools vaak overschat. Dat leidt tot het inzetten ervan voor te complexe taken. Veelal wordt de vuistregel van 5 gehanteerd om te voorkomen dat je te complexe taken met Task Automation probeert te automatiseren. De vuistregel stelt dat een taak met meer dan 5 stapjes of beslissingen te complex is. Natuurlijk laten de leveranciers je graag geloven dat het allemaal mogelijk is, maar de praktijk laat zien dat de regel van 5 er niet voor niets is.
Proces Mining geeft je een heel goed inzicht in de complexiteit van verschillende taken. Proces Mining geeft je inzicht in het aantal medewerkers dat bij een taak betrokken is. Maar ook in wat is de doorlooptijd. Welke statussen kent een case? En nog veel meer antwoorden op vragen rond je te automatiseren taken. Je kunt met Proces Mining op basis van data de beste taken selecteren die voor Task Automation in aanmerking komen. Je verzekert jezelf dat je begint aan een automatiseringstraject waar het de meeste kans van slagen heeft.
Heb je wel data beschikbaar voor Task Automation?
Een andere uitdaging voor Task Automation is het beschikbaar hebben van de juiste data in het juiste format. Deze data heb je nodig om het toe te passen. In veel gevallen kun je de data transformeren naar het juist format door gebruik te maken van handige tools. Echter door vooraf Proces Mining toe te passen heb je op basis van Data Discovery, die altijd hoort bij een Proces Mining traject, al kritisch en goed gekeken naar de beschikbare data. Je weet dus op voorhand al of de data in het juiste formaat beschikbaar is voor de taken die je zou willen automatiseren. Of dat je eerst aan de slag moet met data transformatie.
In de praktijk zien we vaak dat de data die je nodig hebt voor Task Automation ook in de analyse van je processen van belang is. Vaak is de data die je nodig hebt al geprepareerd en hebben we een prima basis voor jouw Task Automation uitdaging.
Zelf aan de slag met Process Mining binnen jouw organisatie?
Schrijf je in voor de gratis Masterclass!
Het monitoren
Tenslotte is een van de belangrijkste aspecten van Task Automation niet alleen het neerzetten van een geautomatiseerde taken maar ook het monitoren van het functioneren, aanpassen en waar nodig verbeteren. In de praktijk zien we vaak dat de oplossing wordt neergezet en men vervolgens nog een aantal weken betrokken blijft bij het project. Maar vervolgens gaat men door naar de volgende taak die geautomatiseerd moet worden. Met Proces Mining kun je het functioneren van je Task Automation platform monitoren. Zien we gekke wijzigingen in de manier waarop de geautomatiseerde taken worden afgehandeld? Zien we veranderingen in het proces? Of treden er wijzigingen op die aanpassingen in de taken noodzakelijk maken?
In de praktijk zien we vaak dat de monitoring van het Task Automation systeem op basis van het bekende “piep-systeem” is ingericht. Als er geen klachten komen van de medewerkers die betrokken zijn bij het proces dan zal het wel goed zijn. In mijn ogen zonde omdat je daarmee niet het maximale uit de technologie haalt en zelfs een risico loopt. Stel dat het echt een keer misloopt dan wordt wellicht je complete Task Automation traject teruggedraaid omdat de organisatie het vertrouwen kwijt is.
Succesvolle Task Automation met Proces Mining
Zonde van de tijd, moeite en alle voordelen die Task Automation kan hebben. Proces Mining helpt je om processen en taken eerst te optimaliseren voordat je ze automatiseert. Het helpt je om de voor Task Automation geschikte taken te identificeren en te bepalen of de data voor handen is. Tenslotte kun je Proces Mining inzetten om de geautomatiseerde taken te monitoren zodat je zeker weet dat het goed loopt. Met behulp van Proces Mining kun je veel voorkomende uitdagingen van Task Automation voorkomen en er een succes van maken! Wil je zelf aan de slag met Task Automation in combinatie met Process Mining? Geef je dan op voor onze gratis Masterclass Proces Mining.
Zelf aan de slag met Process Mining binnen jouw organisatie?
Schrijf je in voor de gratis Masterclass!
Roderick Schreuder
Roderick Schreuder is een technologie ondernemer en data science expert. Hij heeft + 20 jaar ervaring in verschillende sectoren bij organisaties zoals Philips, ING, Heerema, Achmea, NXP en Belastingdienst. Sinds 2006 is hij betrokken bij BiZZdesign en heeft zich recent gestort op de data science techniek ‘Process Mining’ bij MonkeyMining. Roderick is regelmatig gastspreker op conferenties en congressen en wordt regelmatig gevraagd om technologie inspiratiesessies voor directies en management teams te faciliteren. Daarnaast is hij verbonden aan de Hogeschool Utrecht, Avans Hogeschool en Business University Nyenrode.
Recente reacties