Способы измерения процесса делятся на:

● ручные – сбор данных вручную, фиксация их на бумаге, ввод в электронную таблицу или в программное обеспечение для моделирования;

● автоматизированные – с использованием специализированного программного обеспечения, такого как BPMS, или средств моделирования корпоративной архитектуры.

Свод знаний BPM CBOK рассматривает четыре метода:

● имитационное моделирование;

● картирование потока создания ценности;

● учет затрат по действиям;

● статистические методы.

Цель данного раздела – не рекомендовать какой-то один метод, а показать, что есть множество методов со своими плюсами и минусами, которые и определяют применимость к конкретной ситуации или процессу. Специалист по процессному управлению использует весь спектр методов измерения.

Имитационное моделирование – это основанный на специализированном программном обеспечении метод измерения эффективности существующего процесса и разработки целевого процесса под заданную эффективность. Он также используется для выявления проблем в текущем процессе, не позволяющих достичь целевых показателей.

Имитационное моделирование подробно рассматривается в разделе 4.6.2 выше.

Этот инструмент планирования из методологии бережливого производства позволяет визуализировать процесс производства продукции или оказания услуг и его показатели.

Подробнее о карте потока создания ценности см. в разделе 4.4.7 выше.

Учет затрат по действиям (ABC, Activity-Based Costing) – это методология, которая относит затраты не на продукты или услуги, а на выполняемые действия. ABC не устраняет и не меняет величину затрат, а лишь предоставляет данные о затратах на действия, составляющие процесс, и на процесс в целом.

Аксиомы учета затрат по действиям:

● действия потребляют ресурсы;

● это потребление является источником затрат и неэффективности;

● понимание этой связи критично для управления накладными расходами.

Учет затрат по действиям:

● используется для выявления возможностей снижения затрат и повышения эффективности;

● ABC скорее отслеживает расходы на определенный объект учета затрат, чем распределяет их на него;

● переводит косвенные затраты в прямые.

Учет затрат по действиям принимает в расчет:

● действия/процессы (в сравнении до и после проекта реинжиниринга);

● частоту действий/процессов и затраты на них (в сравнении до и после проекта реинжиниринга);

● инерционный сценарий (что будет, если проект не реализовать);

● какие процессы создают ценность (то есть необходимы для привлечения и удержания клиентов, что дает сокращение операционных затрат).

В каких случаях используется:

● высокие накладные расходы;

● высокая стоимость ошибок;

● неэффективность;

● жесткая конкуренция.

Основное содержание учета затрат по действиям – определение таких параметров процесса, как число сотрудников и продолжительность выполнения на уровне каждого действия процесса, что может быть сложным и трудоемким.

Стоимость автоматизированных бизнес-процессов рассчитывается исходя из стоимости транзакций в информационных системах, в которых протекает процесс.

На показатели процессов могут влиять такие факторы, как люди, обучение, процедуры, инструменты, оборудование, материалы, энергия, деньги, время, регламенты, цели, ограничения, законы, правила и нормы. Статистический контроль процесса, осуществляемый в течение достаточно продолжительного периода, позволяет установить источники отклонений, исправить ошибки или дефекты и получить процесс, который будет давать требуемый результат.

Аксиомы статистических методов:

● во всех процессах имеют место вариации;

● вариации увеличивают частоту ошибок и снижают эффективность;

● понимание того, как уменьшить вариации, позволяет улучшить процесс.

Уолтер Шухарт классифицировал два источника вариаций процесса:

● Случайные отклонения. Из-за естественных характеристик, присущих процессу, происходят вариации вокруг среднего значения. Их также называют естественными.

● Систематические отклонения. Вариации из-за непредусмотренных факторов, создающих помехи процессу и влияющих на его результаты. Отклонения могут происходить постоянно в одну сторону от среднего. Когда вариации являются проблемой, необходимо на них реагировать и устранять. Например: оператор уснул на рабочем месте, оборудование вышло из строя, произошел скачок напряжения, производственная линия остановилась из-за отсутствия сырья, рабочие остановили работу из-за забастовки или погоды.

Для минимизации или устранения систематических отклонений должны предприниматься корректирующие действия. Когда все систематические причины устранены и их повторения исключены, предыдущее уравнение трансформируется в:

Это означает стабильный и предсказуемый процесс.

Систематические отклонения бывают временными и постоянными:

● Временные отклонения нерегулярны и воздействуют на процесс непредсказуемым образом. Их можно рассматривать как риски, и должны быть предприняты действия для их смягчения. Пример: невозможность выполнить работу из-за перебоев в подаче электроэнергии в городской зоне, где нарушения энергоснабжения редки.

● Постоянные отклонения – это нечто, не рассматривавшееся как часть процесса, но ставшее частой и весьма вероятной проблемой. Чтобы учесть воздействие постоянной причины, может потребоваться внести изменения в расчетную прогностическую модель или в процесс. Пример: невозможность выполнить работу из-за перебоев в электроснабжении на отдаленной и слаборазвитой территории, где это не редкость.

Статистика предлагает широкий спектр методов, которые можно использовать для изучения и контроля вариаций процессов:

● исследование данных;

● байесовский анализ;

● регрессионный анализ;

● моделирование дискретных событий;

● методы анализа надежности;

● непараметрическая статистика;

● дисперсионный анализ;

● контрольные карты.

Эти методы изложены в различных источниках. Более подробного рассмотрения здесь, ввиду их широкого использования в BPM, заслуживают контрольные карты Шухарта.

Контрольные карты, или карты Шухарта, являются мощным методом контроля за тем, чтобы бизнес-процесс находится в статистически обусловленных границах. Их также называют голосом процесса.

Варианты контрольных карт:

● карты среднего (X с чертой) и размахов (R);

● карты среднего (X с чертой) и стандартных отклонений (S);

● карты индивидуальных значений и скользящих размахов (XmR);

● карты индивидуальных значений и медианных скользящих размахов;

● карты скользящих средних и скользящих размахов (MAMR);

● c-карты;

● u-карты;

● Z-карты.

Покажем на примере, как на карте XmR изображается постоянный поток данных и как с ее помощью исследовать вариации процесса.

В качестве примера в таблице ниже приведены данные по добыче нефти. Нефтяная скважина добывает сырую нефть круглогодично (24 часа в сутки, 7 дней в неделю, 365 дней в году). Каждый день дежурный сотрудник заносит в таблицу данные по производительности скважины.

Здесь:

В данном случае:

CL = 60,7

mR = 7,8

UCL = 81,5

LCL = 40,0

Как удостовериться, что процесс добычи стабилен?

По исходным данным нефтяной скважины строится диаграмма XmR, представленная на следующем рисунке:

Для выявления необычного поведения процесса можно использовать 4 эффективных критерия (рис. 7.3):

● Критерий 1: единичная точка выходит за пределы трех сигм от средней линии.

● Критерий 2: минимум два из трех последовательных значений находятся на одной стороне от средней линии на расстоянии более двух сигм.

● Критерий 3: минимум четыре из пяти последовательных значений находятся на одной стороне от средней линии на расстоянии более одной сигмы.

● Критерий 4: минимум восемь последовательных значений находятся на одной стороне от средней линии.

В этих тестах предполагается, что наблюдаемые значения статистически независимы и случайные отклонения симметричны относительно среднего. В нашем примере тесты показывают вариации процесса в дни с 15 по 17, сигнализируя о том, что с процессом произошло нечто, что следует исследовать.

Вывод: никогда не прекращайте ведение контрольных карт.