Bir sürecin geciktiğini görmek çoğu zaman kolaydır.
Dashboard bunu gösterebilir.
Bir darboğaz analizi hangi adımda bekleme oluştuğunu gösterebilir.
Daha zor soru şudur:
Bu gecikme neden oluşuyor?
Bir onay adımında üç günlük bekleme görülmesi, problemin mutlaka onaylayan ekipten kaynaklandığı anlamına gelmez.
Eksik belge, yanlış yönlendirme, önceki aktivitede hatalı veri veya gereksiz bir iş kuralı sorunu onay aşamasında görünür hale getiriyor olabilir.
Belirti ile kök neden arasındaki fark
“Bu adım yavaş” bir bulgudur.
“Bu adım neden yavaş?” analizin başlangıcıdır.
Kök neden analizi şu boyutlarda yapılabilir:
- Ürün
- İşlem tipi
- Kanal
- Müşteri segmenti
- Ekip
- Kullanıcı rolü
- Süreç varyantı
- Önceki aktiviteler
- Rework
- Geri dönüş
- İş yükü
- Zaman veya dönem
Problemin en görünür olduğu aktivite ile problemin oluştuğu aktivite aynı olmak zorunda değildir.
Ortalama değerlerden daha derine inmek gerekir
Ortalama değerler önemli farklılıkları gizleyebilir.
Bir sürecin genel ortalama süresi normal görünürken belirli ürünler, müşteri grupları, varyantlar veya ekipler çok daha kötü performans gösterebilir.
Bu nedenle problemli vakalar ile sağlıklı vakaları karşılaştırmak faydalıdır.
Process Mining bu karşılaştırmayı gerçek süreç yolları üzerinden yapabilir.
Varyant karşılaştırması
Örneğin SLA'yı aşan vakalar ile SLA içinde tamamlanan vakalar karşılaştırılabilir.
Şu sorular incelenebilir:
- Hangi aktiviteler yalnızca problemli vakalarda görülüyor?
- Hangi adımlar daha fazla tekrar ediyor?
- Hangi ekiplerde daha fazla handoff oluşuyor?
- Hangi veri özellikleri gecikmeyle ilişkili?
- Hangi süreç yolu daha yüksek hata oranı üretiyor?
Bu yaklaşım kök nedeni yalnız tek bir KPI'a bakarak aramaktan daha açıklayıcı olabilir.
“Neden?” sorusunu yeterince derine götürmek
Kök neden analizi çoğu zaman birkaç katman gerektirir.
Örnek:
Neden işlem gecikti?
Eksik belge nedeniyle geri döndü.
Belge neden eksikti?
İlk kontrolde fark edilmedi.
Neden fark edilmedi?
Kontrol manuel ve standart değil.
Neden standart değil?
Farklı ekipler farklı kontrol listeleri kullanıyor.
Bu noktada çözüm onay ekibine daha fazla kaynak vermek değil, ilk kontrolü yeniden tasarlamak olabilir.
İyi kök neden analizi yalnızca mevcut vakayı daha hızlı kapatmayı değil, aynı problemin tekrar oluşma olasılığını azaltmayı hedefler.
Korelasyon ile neden aynı şey değildir
Veri analizinde iki değişkenin birlikte görülmesi tek başına nedensellik kanıtı değildir.
Belirli bir ekibin daha uzun süren işlemleri ele alması, o ekibin yavaş olduğu anlamına gelmeyebilir. Belki de en karmaşık vakalar o ekibe yönlendiriliyordur.
Bu nedenle süreç bağlamı, segmentasyon ve iş bilgisi birlikte değerlendirilmelidir.
Analiz aksiyona dönüşmeli
Kök neden analizi rapor üretmek için yapılmaz.
Bulgu:
- süreç tasarımını değiştirebilir,
- kontrolü daha erken aşamaya taşıyabilir,
- veri kalitesini iyileştirebilir,
- sorumluluğu netleştirebilir,
- otomasyon ihtiyacı yaratabilir,
- iş kuralını değiştirebilir,
- eğitim ihtiyacı ortaya çıkarabilir.
Ardından müdahale öncesi ve sonrası göstergeler karşılaştırılmalıdır.
Kök neden analizi ancak sonuç süreç davranışını değiştirdiğinde tamamlanmış sayılır.
← Tüm yazılar