Prima di automatizzare, fermati a osservare il processo

Automatizzare un processo sbagliato molto spesso significa sbagliare più velocemente.

Prima di introdurre software, programmi custom o soluzioni di Intelligenza Artificiale, è necessario verificare che il processo “TO BE”, ovvero lo stato futuro desiderato, sia stabile e misurabile.

È una situazione sempre più frequente nelle aziende.

Viene individuato un processo lento, caratterizzato da numerose attività manuali, e si decide di automatizzarlo. Viene introdotto un nuovo software, vengono sviluppate personalizzazioni per automatizzare i workflow e, sempre più spesso, vengono aggiunti strumenti di Intelligenza Artificiale. Dopo qualche mese, però, il processo continua a generare ritardi e/o errori. Le persone devono intervenire manualmente, correggere i dati o aggirare il sistema per riuscire a completare il lavoro.

Il problema non è necessariamente la tecnologia: spesso è stato automatizzato un processo che non era mai stato realmente osservato e analizzato.

 

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Quando un processo non è pronto per essere automatizzato

Ci sono almeno cinque segnali che dovrebbero essere valutati prima di avviare qualsiasi progetto di automazione.

1. Il processo cambia a seconda della persona che lo esegue

Ogni operatore utilizza criteri, strumenti o modalità differenti. Una parte rilevante delle conoscenze necessarie non è formalizzata e rimane nella testa delle persone.

2. Le eccezioni sono diventate la normalità

Urgenze, deroghe, dati mancanti, richieste incomplete e attività fuori procedura assorbono una parte consistente del tempo di lavoro.

3. Non è chiaro chi decide

Le attività passano tra più persone e funzioni e nessuno governa realmente il processo nel suo complesso.

4. I dati devono essere continuamente verificati o corretti

Le informazioni necessarie sono incomplete oppure richiedono continui interventi manuali per essere verificate, corrette o completate.

5. Non esiste una misura condivisa del risultato

L’obiettivo dichiarato è “automatizzare”, ma spesso non è stato definito con precisione che cosa dovrà migliorare grazie all’automazione: i tempi di esecuzione di una o più operazioni, i costi, il numero di errori, la qualità del servizio oppure il carico di lavoro delle persone.

In queste condizioni, l’automazione non risolve il problema. Lo incorpora nel nuovo sistema.

 

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Cosa accade quando si automatizza troppo presto

Una tecnologia applicata a un processo non ottimizzato può produrre effetti opposti rispetto a quelli attesi.

Gli errori vengono replicati su un numero maggiore di operazioni. Le eccezioni richiedono nuovi controlli manuali. Le persone iniziano a utilizzare file paralleli e procedure non previste per riuscire a gestire i casi che il sistema non aveva contemplato, spesso creando soluzioni autonome senza condividerle con colleghi e responsabili.

Il risultato è un aumento della complessità informatica e dei costi, mentre diventa più difficile dimostrare il ritorno dell’investimento.

Pensiamo, ad esempio, a un’approvazione che non produce valore e rallenta soltanto il processo. Digitalizzarla non elimina il problema: permette semplicemente a un passaggio non necessario di essere eseguito più velocemente.

Lo stesso principio vale per l’Intelligenza Artificiale. Un sistema AI può compilare documenti, analizzare dati o supportare le decisioni. Ma se riceve informazioni inaffidabili o istruzioni poco chiare, produrrà risultati altrettanto poco affidabili.

 

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Alcuni esempi

Esempio di automazione desiderata	Problemi potenziali	Rischio dell’automazione	Miglioramento preliminare
Riordino automatico dei materiali tramite soluzioni di Intelligenza Artificiale	Scorte minime, lotti di acquisto, Lead time non aggiornati; anagrafiche non popolate in modo corretto.	Il sistema può generare ordini eccessivi, anticipati o non necessari.	Aggiornare parametri, scorte minime, lead time, lotti prima di procedere con l’automazione
Introduzione di Software di schedulazione della produzione	Tempi ciclo non aggiornati, capacità non aggiornate, priorità commerciali non formalizzate, richieste urgenti/anticipi frequenti	Il software produce un piano di produzione matematicamente corretto ma non eseguibile nella realtà	Rendere affidabili tempi, calendari, vincoli e regole di priorità.
Gestione automatica dei solleciti ai fornitori	Date di consegna non vengono aggiornate nell’ERP.	Partono solleciti inutili o con tempistiche errate	Stabilire quando una data è confermata e chi aggiorna le variazioni.

 

 

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Come fare allora: la sequenza corretta

Prima di scegliere la tecnologia, è utile seguire quattro passaggi:

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Le domande da porsi prima di investire

Prima di avviare un progetto di automazione o di Intelligenza Artificiale, può essere utile rispondere ad alcune domande:

• Quale problema operativo vogliamo risolvere e quale obiettivo ci poniamo?
• Quali attività del processo generano realmente valore e quali non lo generano?
• Quali sono le eccezioni più frequenti che devono essere gestite?
• Chi è responsabile del risultato complessivo?
• Quali dati sono necessari e quanto sono affidabili?
• Quale indicatore dovrà migliorare?
• In quali situazioni sarà ancora necessario l’intervento di una persona dopo l’ottimizzazione?

Se le risposte non sono chiare, probabilmente il processo non è ancora pronto per essere automatizzato.

 

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Prima il processo, poi la tecnologia

Automatizzare il maggior numero possibile di attività non dovrebbe essere l’obiettivo.

L’obiettivo è costruire processi più semplici, affidabili e misurabili, capaci di produrre risultati migliori per l’azienda e per il cliente.

La tecnologia può accelerare il miglioramento, ma non sostituisce l’analisi del lavoro. Prima di scegliere uno strumento, occorre osservare il processo, eliminare ciò che non serve e definire con chiarezza le regole con cui dovrà funzionare.

GCP accompagna le imprese nell’analisi e nel miglioramento dei processi, individuando inefficienze, sprechi e opportunità di ottimizzazione e valutando dove strumenti digitali e soluzioni di Intelligenza Artificiale possono generare un valore concreto.

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