Как работают системы класса PI (на примере ARIS PPM)

В данном подпараграфе основные функциональные возможности систем класса PI будут продемонстрированы на примере системы ARIS PPM — специализированного инструмента для контроллинга бизнес-процессов. Системы такого класса только появляются на рынке, и пока очень сложно сделать некое обобщение и описать усредненную PI-систему. Однако описание, приведенное ниже, нужно рассматривать как пример реализации идеи контроллинга бизнес-процессов с учетом современных требований.

Как система контроллинга ARIS РРМ измеряет различные показатели корпоративных процессов, используя информацию из ИТ-систем, которые автоматизируют бизнес-процессы, и анализирует эти процессы. Это позволяет получить целостное представление о показателях процессов, так как они оцениваются по объективным данным, органично увязанным с фактической структурой процесса. При этом генерируются описания реальных бизнес-процессов в графическом виде из данных, имеющихся в информационных системах (документах, исторических данных, файлах регистраций и т. д.), без необходимости предварительного моделирования бизнес-процесса.

Система контроллинга позволяет обнаружить неоправданные простои в ходе бизнес-процесса, особенно там, где организационные разрывы тормозят его выполнение. С помощью такой системы можно досконально проверить и проанализировать влияние различных факторов (например, сезонных колебаний объемов заказов) на работу процесса и графически визуализировать получаемые результаты таким образом, чтобы иметь возможность быстро обнаружить «узкие места».

Обычно бизнес-процессы обслуживаются целым спектром разнородных ИТ-систем и приложений: ERP, CRM, Workflow, интеграционных шин, унаследованных систем и т. п. Как система контроллинга ARIS PPM умеет извлекать данные о процессах из этих систем и отражать любую транзакцию от начала до конца. Происходит считывание данных, относящихся к выполнению процесса, из одной или нескольких ИТ-систем и перенос их во внутренний репозиторий системы контроллинга через специальные адаптеры. Данные поступают из различных систем, они имеют различные исходные формы — журнальные файлы, учетные записи, информация за прошлые периоды и т. д., поэтому актуальная информация о выполняемых действиях может быть очень разрознена и фрагментирована.

ARIS PPM агрегирует информацию и на ее базе для каждого экземпляра процесса автоматически создает его описание в виде графической модели, например, в нотации событийной цепочки процесса (ЕРС) — в соответствии с хронологической последовательностью, объединяя фрагменты процесса в единую цепочку. Полученная ЕРС-модель содержит все отдельные действия (функции) в их хронологической последовательности, а также связи с организационными подразделениями, которые эти функции выполняют.

Предварительно сконфигурированные ключевые показатели процесса рассчитываются и агрегируются для каждого экземпляра выполнения процесса. Панель управления AR1S PPM дает информацию о текущем статусе процессов, а также уведомляет об эскалации проблем. На рис. 34 (см. цв. вклейку) приведены стандартные области панели управления.

На рис. 35 (см. цв. вклейку) представлен пример визуализации экземпляров процессов и обнаружения «слабых мест». «Слабые места», обнаруженные в процессе (высокие затраты, затянутость процессов и пр.), выделены с помощью цветовой маркировки. При этом проводится вероятностный анализ последовательности выполнений операций и определяется критический путь — наиболее вероятная траектория (жирная линия на рисунке слева), указываются исключительные ситуации, а также проводится анализ распределения ресурсов (команды, группы и пр.) между операциями.

При анализе процесса используются показатели, связанные с различными экземплярами выполнения процесса: предопределенный набор аналитических разрезов, по которым анализируются ключевые показатели процессов, например регион, группа клиентов, группа материалов, подразделения. Информация по этим разрезам также извлекается из исходных ИТ-систем как параметры каждого конкретного выполнения процесса.

Если количество процессов велико (например, более 10 000 экземпляров процессов в день), то анализ каждого экземпляра не всегда представляется разумным, т. е. необходимо проводить их агрегирование. Это должно проводиться по любой комбинации показателей и аналитических разрезов так, чтобы можно было бы увидеть, например, как выполнялись все типовые заказы, полученные на прошлой неделе от клиентов в регионе, А на сумму свыше 100 000 руб., и вывести результаты в графическом виде вместе с набором (усредненных) показателей по заданной выборке.

Также проводится сравнительный анализ того, как выполняются процессы по регионам, группам клиентов, каналам сбыта, продуктовым группам, при этом сравниваются основные показатели процессов, такие как время цикла, затраты на выполнение одних и тех же процессов в регионах, А и Б (рис. 36, центр (см. цв. вклейку)), или сравнение структурных схем процессов — сравнительный анализ сложности и структуры процессов в регионах, А и Б (рис. 36, справа и слева (см. цв. вклейку)). Такое сравнение часто позволяет определить лучшие практики и спланировать направления совершенствования «отстающих» процессов.

Кроме того, возможен анализ отклонений и первопричин этих отклонений. Если, например, рассмотреть сферу предоставления услуг, то обычно между клиентом и поставщиком услуг подписывается соглашение об уровне обслуживания (SLA — Service Level Agreement). Анализ соответствия данному соглашению — это сравнение фактических параметров процесса предоставления услуг с нормативами для определения отклонений.

Чтобы продемонстрировать то, как осуществляется контроллинг бизнес-процессов и анализ их состояния, рассмотрим сценарий работы с системой класса PI.

Предположим, что речь идет о крупном международном автодилере, который продает автомобили различных моделей и производителей по всему миру. Руководство компании столкнулось с фактом снижения продаж за последние несколько месяцев и существенным удлинением цикла продаж, т. е. времени между первым приходом покупателя в салон и фактом продажи автомобиля. Причины снижения продаж были неочевидны, поэтому руководство приняло решение о внедрении системы контроллинга бизнес-процессов, связанных с продажами, с тем, чтобы по данным из информационных систем понять, как в реальности выполняются эти процессы и где могут быть «узкие места», из-за которых удлиняется время продаж и происходит их сокращение.

Внедрение контроллинга процесса продаж (в данном примере на платформе ARIS PPM) позволило не только увидеть тенденции в изменении ключевых показателей результативности, но и понять, почему происходит снижение продаж. По результатам анализа результатов были предложены меры для исправления ситуации, а система контроллинга ARIS РРМ позволила немедленно увидеть, какой результат дали эти меры.

Для топ-менеджеров компании-автодиллера и владельцев бизнес-процессов система контроллинга выводит на панель управления агрегированную информацию, показывающую состояние основных ключевых показателей. Владелец процесса (в данном примере это коммерческий директор компании — владелец процесса продаж) может увидеть на панели управления бизнес-процессы, за которые он отвечает, и агрегированные показатели по этим процессам. На рис. 37 (см. цв. вклейку) показана панель управления с подпроцессами маркетинга и продаж, с которой работает коммерческий директор. Подпроцесс «Продажи» имеет три ключевых показателя:

• • КП1 — объем заказов;
• • КП2 — длительность цикла продаж;
• • КПЗ — длительность выполнения заказа.

Два из этих показателей выходят за рамки плановых значений. В данном примере предположим, что коммерческого директора в основном интересовал показатель, связанный с длительностью цикла продаж.

На рис. 38 (см. цв. вклейку) представлена панель управления, где в очень доходчивом формате (в виде тахометра) показан статус КП1 — длительности цикла продаж. Значение этого ключевого показателя находится в красной зоне, т. е. оно существенно превышает плановый показатель. Это означает, что длительность цикла продаж в среднем по компании значительно больше того, что было заложено как целевое в стратегические показатели компании, и с этим нужно что-то делать.

Прежде чем давать объяснение этому факту, менеджер решил выяснить, является ли превышение планового значения по этому показателю только неким одиночным фактом, зафиксированным в данный момент времени, или эта проблема существовует уже давно. На рис. 39 (см. цв. вклейку) показана панель управления с анализом тренда изменения КП1. Область диаграммы разделена на три горизонтальные зоны. Значения, попадающие в верхнюю зону, являются близкими к плановым или лучше их. Значения, находящиеся в средней зоне, близки к максимально допустимым значениям длительности цикла продаж, а значения в нижней зоне говорят о том, что длительность циклов по отдельным продажам существенно превышает максимально допустимые значения. Как видно на представленной диаграмме, параметр, характеризующий длительность цикла продаж, уже более полугода находится в нижней зоне, и это означает, что процесс продаж довольно давно выполнялся совсем не так, как он должен был бы выполняться.

Следующий шаг — понять на основе анализа данных, извлеченных из информационных систем, в чем причина такого увеличения времени цикла продаж. Для этого используется целый ряд форматов, как правило, заранее определенных, для визуализации различных данных о процессе продаж: диаграммы трендов, круговые диаграммы, гистограммы и т. д. Обычно в системе контроллинга фиксируются и хранятся все экземпляры контролируемого процесса, т. е. в данном примере это то, как и в какой последовательности выполяются функции процесса при продаже каждого автомобиля. Это позволяет проанализировать и получить определенную аналитику по всем выполненным продажам.

Коммерческий директор решил проанализировать, как распределяются все процессы продаж по длительности их выполнения. Результат представлен на диаграмме (рис. 40 (см. цв. вклейку)). Область диаграммы разделена на три вертикальные зоны (слева направо); по горизонтали откладывается время, равное длительности продажи, а по вертикали — количество экземпляров процесса продаж, которые выполняются за это время.

На диаграмме видно, что большее число процессов находится в крайней правой зоне, т. е. длительность продаж превышается относительно планового значения в большинстве случаев (зона на рисунке справа), хотя и есть экземпляры процесса продаж, которые укладываются в заданные временные параметры (на рисунке слева — левая зона). Для понимания причин такой ситуации требуется провести дополнительный анализ.

Было решено провести анализ процесса продаж по пяти параметрам: 1) дилер; 2) завод, где проводилась сборка автомобиля; 3) модель автомобиля; 4) сезон продажи; 5) цвет автомобиля и того, как каждый из этих факторов отражается на длительности продажи. Были получены графики длительности цикла продаж в зависимости от указанных факторов (рис. 41 (см. цв. вклейку)).

Из анализа графиков следует, что цвет продаваемого автомобиля практически не влияет на отклонения в цикле продаж. Также незначительно влияет на длительность продаж класс автомобиля (базовый, спорт, люкс, специальные опции) и время года. Место сборки автомобиля влияет на длительность продажи: если автомобиль собирается в Барселоне, то длительность продажи на один день короче, чем продажа автомобиля, собираемого в Претории, и на семь дней короче, чем продажа автомобиля, собираемого в Шанхае. Максимальное отклонение составляет 8,8%, что существенно, но не настолько, чтобы длительность цикла продаж стабильно находилась в критической зоне. Другая картина наблюдается по фактору «дилер»: в зависимости от того, кто продает, довольно сильно меняется время продаж. Максимальный разброс составляет 22,3%. Это уже серьезный повод для того, чтобы более детально проанализировать зависимости длительности цикла продаж от дилера.

На рис. 42, а, б (см. цв. вклейку) показаны диаграммы, отражающие зависимость времени цикла продаж (откладывается по вертикальной оси) от дилера (дилеры указываются на горизонтальной оси). Из диаграммы на рис. 42, а следует, что среднее время продаж в Далласе существенно ниже, чем время продаж в Гамбурге, Франкфурте и СанФранциско. На диаграмме рис. 42, б дилеры «упорядочены» по времени цикла продаж, из чего можно легко определить, кто является лучшим дилером в контексте времени продаж, а кто — самым отстающим.

Полученная информация является ключом к следующему шагу анализа: коммерческий директор принял решение восстановить процессы продаж в виде детальных моделей (используемая система контроллинга это делала автоматически) и сравнить то, как происходит процесс продаж у «лучших» и «худших» дилеров. В процессе сбора информации фиксируется каждый экземпляр процесса и затем по специальной методологии производит консолидацию этой информации в виде цепочки процесса. На рис. 43 (см. цв. вклейку) показан процесс «сборки» модели процесса продаж у дилера в Сан-Франциско. В центре на управляющий панели дан перечень экземпляров процесса продаж, и можно посмотреть на модель каждого из них. Справа на панели представлена цепочка процесса одного из экземпларов процесса, который длился 144,1 дня.

На этом этапе анализа были получены консолидированные модели процесса продаж для дилера в Далласе (рис. 44, а (см. цв. вклейку)) и для дилера в Сан-Франциско (рис. 44, б (см. цв. вклейку)).

Анализ моделей процессов может быть проведен всеми возможными средствами, описанными в гл. 6. В частности, существенным при анализе моделей, а и б на рис. 44 (см. цв. вклейку) является структура моделей и соответствующих им процессов. Процесс продаж у автодилера в Далласе прямой, операция выполняется за операцией без существенных циклов и ветвлений. Процесс продаж у автодилера в Сан-Францизко выглядит существенно более сложным: в нем много возвратов на исполнение предыдущих функций. Более детальный анализ показал, что в процессе продажи выполняется слишком много циклов согласований условий контракта с потенциальным покупателем. Это может означать, что продавцы не очень внимательно слушают покупателя и не до конца понимают его требования. Они фиксируют с ошибками договоренности в контракте, покупатель не соглашается с ними, контракт отправляется на доработку — и так происходит несколько раз. Именно на это уходят те дни, которые удлиняют цикл продаж и снижают их количество.

Таким образом, проблема неудовлетворительного значения КП1 — длительности цикла продаж и попадания его в критическую зону была найдена: недостаточно внимательная работа с клиентом на первых шагах процесса продажи, а именно понимание и фиксация продавцом требований клиента к автомобилю. Ошибки и неточности на этих шагах влекут за собой постоянные корректировки и переделки контракта, и это практически останавливало продажу.

Руководители компании внимательно изучили результаты контроллинга процесса продаж и выводы, сделанные по результатам анализа данных. В качестве мер по изменению ситуации было предложено:

• 1) изучить лучшие практики в компаниях-дилерах и взять за основу структуру процесса продаж с минимальным временем цикла;
• 2) на основе лучших практик разработать регламенты процесса продаж с четкими требованиями к исполнению каждой функции процесса;
• 3) особое внимание уделить пониманию и фиксации требований потенциальных покупателей, которые они предъявляют к новому автомобилю, для чего разработать специальные chec/c-листы (вопросники);
• 4) организовать тренниги для продавцов всех подразделений (дилеров) с целью внедрения лучших практик в работу каждого дилера, провести их аттестацию на знание этих практик;
• 5) использовать систему контроллинга для дальнейшего анализа процесса продаж и получения обратной связи от реализации запланированных мероприятий.

Проведение предложенных мер стало давать свой результат, который можно было увидеть с помощью той же системы контроллинга. Через довольно короткое время параметр, отражающий число изменений в контрактах, уменьшился и, как следствие, значение среднего времени цикла продаж стало снижаться от месяца к месяцу (рис. 45 (см. цв. вклейку)).

Анализ параметров исполнения процесса продаж показывает, что значение среднего времени выполнения процесса «спустилось» в благоприятную зону и находится в допустимых пределах (рис. 46, слева (см. цв. вклейку)). Распределение числа процессов продаж по времени показывает, что большинство процессов выполняется в соответствии с плановыми значениями (рис. 46, справа (см. цв. вклейку)).

Несомненно, можно говорить о положительном эффекте от мероприятий по стандартизации процессов продаж у дилеров компании и внедрении лучших практик, которые позволили сушественно сократить цикл продаж и привести его в заданные пределы. Тахометр на панели управления показывает, что теперь этот ключевой показатель находится в благоприятной зоне (рис. 47 (см. цв. вклейку)), т. е. соответствует целевому значению.