Na het implementeren van de belangrijkste bedrijfsprocessen in een ERP systeem, is de logische volgende stap het verder optimaliseren van deze processen. Organisaties kijken naar Robotic Process Automation (RPA) als oplossing om veelvoorkomende processen te automatiseren. Hierdoor hoeven werknemers minder repetitieve taken uit te voeren, zodat ze zich kunnen richten op belangrijke taken die waarde toevoegen aan de organisatie.
Maar wist u dat bijna een derde van deze RPA-initiatieven niet het gewenste rendement oplevert? De reden hiervoor is dat organisaties processen proberen te automatiseren die nog niet rijp genoeg zijn voor automatisering. Dit leidt niet alleen tot frustratie, maar brengt ook risico's met zich mee. Bovendien zorgt het automatiseren van processen met een onvoorspelbare output juist voor meer en moeilijker te detecteren fouten. In deze blog leer je hoe Process Mining het falen van RPA initiatieven kan voorkomen.
Uit onderzoek van Forrester blijkt dat 29% van de RPA-initiatieven geen rendement opleveren. De reden hiervoor is dat de processen die geautomatiseerd worden nog te veel variaties bevatten. Dit maakt het moeilijk om goede regels op te stellen voor de automatische afhandeling van dergelijke processen. Het gevolg is dat automatisering niet de gewenste resultaten oplevert en de organisatie frustreert. Fouten komen in een veel hoger tempo voor, waardoor het moeilijk te begrijpen is wat de softwarerobot precies heeft gedaan in het proces.
Process Mining voorkomt dergelijke situaties door de te automatiseren processen vooraf te analyseren.
Process Mining (PM) geeft inzicht in hoe informatie door de organisatie stroomt. Het analyseert operationele gegevens in bedrijfssoftware en visualiseert processen op basis van deze gegevens. Hierdoor kunnen organisaties beoordelen of processen voorspelbaar genoeg zijn om geautomatiseerd te worden. PM laat ook zien hoe processen die niet voldoende voorspelbaar zijn, kunnen worden gerijpt door optimalisatie en standaardisatie voor de inzet van RPA.
Door vooraf een analyse uit te voeren met PM, vergroot je de kans op succes voor een RPA project. PM brengt in kaart en laat zien wat er nodig is om de processen volwassen te maken. Net zo belangrijk is dat PM in staat is om de resultaten te meten na de voltooiing van een RPA-project. Daarnaast kan het gebruikt worden om continu te monitoren of bots nog goed functioneren. Op deze manier kun je achteraf het rendement op automatisering meten, wat de combinatie van PM en RPA erg krachtig maakt.
Investeren in de combinatie van PM en RPA geeft organisaties de kans om verder te groeien. Met behulp van Process Mining kun je bepalen waar je organisatie winst kan behalen. Vervolgens biedt Robotic Process Automation alles wat nodig is om die automatiseringssprong te maken. PM kan vervolgens het resultaat monitoren en nieuwe kansen identificeren. Uitkomsten en kosten zijn eenvoudig in te schatten, waardoor er veiliger en effectiever kan worden gewerkt.
Klaar voor een zakelijke verandering? Op Emixa delen we graag onze uitgebreide inzichten. Neem contact met ons op om te ontdekken hoe onze aanpak uw organisatie kan helpen te gedijen in het cloud-tijdperk. Laten we samen op weg gaan naar meer efficiëntie en effectiviteit!
Patrick Beks
Als directeur technologie en innovatie speelt Patrick een cruciale rol in het stimuleren van technologische innovatie, het bevorderen van een cultuur van voortdurende verbetering en het behouden van het concurrentievoordeel van Emixa binnen de markt.