מאת: עודד צוק, מנכ”ל ERGO

בעידן התעשייתי המודרני, המאופיין בקצב מהיר ובהתבססות על נתונים, ארגונים שואפים לייעל תהליכים עסקיים כדי לשפר את היעילות, להפחית עלויות ולשפר את קבלת ההחלטות. כריית תהליכים, בשילוב עם בינה מלאכותית  (AI) מספקת מנגנון עוצמתי להשגת מטרות אלו על ידי הפקת תובנות מבוססות נתונים ואינטליגנציה תהליכית בזמן אמת.

מאמר זה בוחן כיצד שילוב של טכנולוגיות אלה מאפשר הפיכת נתוני תהליכים גולמיים לתובנות יישומיות, אשר מסייעות לארגונים להגיע לשיפור מתמשך בתהליכי העבודה שלהם.

הקדמה
מורכבות התהליכים העסקיים המודרניים מובילה לאי-יעילות שלעתים קשה לאתר באמצעות כלים מסורתיים לניהול תהליכים. כריית תהליכים עושה שימוש ביומני אירועים ממערכות ארגוניות כגון ERP  ו- CRM כדי לנתח את זרימת העבודה ולזהות נקודות לשיפור. בשילוב עם בינה מלאכותית, כריית התהליכים מאפשרת מעבר מניתוח רטרוספקטיבי להמלצות חכמות ופרואקטיביות לשיפור מתמיד.

תפקיד כריית התהליכים באינטליגנציה תהליכית
כריית תהליכים מאפשרת:

• קבלת תמונה אובייקטיבית של הביצוע בפועל של תהליכים ארגוניים.
• זיהוי צווארי בקבוק, חוסר יעילות והפרות תאימות.
• השוואה בין תהליכים אידיאליים לבין הביצוע בפועל.

שימוש בבינה מלאכותית משפר את יכולות הניתוח על ידי הפיכת כריית התהליכים לכלי חיזוי והמלצה, ומאפשר לארגונים למנוע בעיות ולהציע פעולות מתקנות.

מינוף בינה מלאכותית לשיפור תהליכים
השתלבות של בינה מלאכותית בכריית תהליכים מאפשרת את הפונקציות הבאות:

1. ניתוח תחזיתי
   מודלים של AI מנתחים נתוני תהליכים היסטוריים כדי לחזות עיכובים או בעיות בתהליכים עסקיים, דבר שמאפשר נקיטת פעולות מניעה.
2. ניתוח בעיות שורש באופן אוטומטי
   אלגוריתמים של למידת מכונה מזהים דפוסים ומציינים את הגורמים האמיתיים לאי-יעילות בתהליכים.
3. ייעול תהליכים באופן פרואקטיבי
   AI מספק המלצות לשיפור תהליכים על בסיס נתונים היסטוריים וריאליים, כולל הקצאת משאבים אופטימלית ושינויי תהליכים כדי לשפר ביצועים.
4. אוטומציה וניהול ביצוע חכם
   שילוב עם כלי אוטומציה מאפשר הפעלת פעולות מתקנות באופן אוטומטי, כולל שימוש בבוטים לביצוע משימות חוזרות וניהול שינויים בתהליכים בזמן אמת.

   

מתוך פרויקט שביצענו באחת מיבואניות הרכב הגדולות בישראל
ביצענו אבחון מקיף של תהליך התשלומים לספקים באמצעות טכנולוגיית כריית תהליכים בחברה מסחרית גדולה אשר מתמחה ביבוא כלי רכב מסוגים שונים וחלקי חילוף.
ניתוח חכם של התהליך חשף חוסר יעילות ואזורים שבהם החברה יכולה לחשוף סכומי כסף משמעותיים. כך גילינו שכ- 7.5% מהחשבוניות שמשולמות לספקים שולמו מוקדם מדי מתנאי התשלום ובכך החברה הפסידה רווחי הון במיליוני שקלים, באמצעות כלי AI שמבצע Fuzzy Search  על שדות מרובים זיהינו חשבוניות ששולמו יותר מפעם אחת, איתרנו מעל 100 חשבוניות ששולמו מעבר ל-6 חודשים ובכך החברה לא יכלה להתקזז על סכום המע”מ, ועוד…

לסיכום
כריית תהליכים בשילוב עם בינה מלאכותית מחוללת מהפכה בעולם האינטליגנציה התהליכית, בכך שהיא מאפשרת לארגונים לעבור מתהליכי קבלת החלטות ריאקטיביים לגישה פרואקטיבית ומונחית נתונים. שילוב של טכנולוגיות אלו מאפשר גמישות, חוסן תפעולי ושיפור מתמיד בתהליכי עבודה. עם המשך ההתפתחות של AI השימוש בכריית תהליכים יהפוך לכלי מרכזי בניהול תהליכים ארגוניים לשיפור ביצועים עסקיים ושדרוג מערכות תפעוליות.