Картирование бизнес-процессов

Процессный анализ сопоставляет фактическое и целевое состояние процесса. Существуют два основных подхода: сверху вниз (Top-Down) и снизу вверх (Bottom-up). В первом случае бизнес-процессы на высшем уровне организации декомпозируются на подпроцессы и отдельные шаги. Подход «снизу вверх», напротив, сводит отдельные рабочие операции в подпроцессы и далее — в бизнес-процессы.

Картирование бизнес-процессов может проходить с использованием анализа организационной и рабочей документации, интервью с сотрудниками, а также посредством методов бенчмаркинг, анализ слабых мест, чек-лист, анализ-референтов, процессный майнинг, анализ цепочек операций, Brown-Paper-метод.

Для подробного понимания бизнес-процесса его целесообразно отображать с помощью соответствующих моделей. Это позволяет получить структуру, адекватно отражающую реальность и визуализировать исследуемый процесс (визуализация процессов). Такой подход делает целью процесса более понятной и позволяет фиксировать путь её достижения. В описании процесса учитываются предметная и временная последовательность этапов, идентификация процесса, длительность и затраты. Если картирование бизнес-процессов используется в качестве инструмента управления персоналом, важно определить продолжительность, частоту и ответственного за каждый подпроцесс, чтобы выявить возможные «потери эффективности» и связать их с отдельным сотрудником.

Для отображения текущего состояния следует документировать и назвать все операции, входящие в процесс. Далее подразделяются структурные элементы, закрепляются ответственные исполнители. Графическое изображение текущего процесса с помощью стандартных символов способствует пониманию процесса и является основой для поиска путей оптимизации, обычно с использованием специализированного программного обеспечения. Для выявления необходимости изменений рекомендуется применять те же условные обозначения при построении целевой («идеальной») модели процесса. Повышение эффективности возможно за счёт «исключения», «объединения», «параллелизации» или «аутсорсинга» определённых подпроцессов или операций.

Одним из ключевых этапов в развитии картирования стало укрепление стандартизированных нотаций. К 2014 году нотация BPMN 2.0 (Business Process Model and Notation), выпущенная в 2011 году, стала общепринятым стандартом для моделирования бизнес-процессов. В том же году Object Management Group (OMG) представила новую спецификацию — DMN (Decision Model and Notation)^[1]. Эта нотация была разработана для дополнения BPMN и позволила детально моделировать сложную бизнес-логику и правила принятия решений отдельно от основного потока процесса^[2].

К 2017 году BPMN 2.0 окончательно утвердилась в качестве мирового стандарта, предоставляя универсальный язык, понятный как для бизнес-аналитиков, так и для ИТ-специалистов^[3]. В этот период продолжалось совершенствование программных платформ, поддерживающих BPMN 2.0^[4]. Стандарт стал критически важным для последующей автоматизации, поскольку позволял детально описывать сложные процессы, включая различные сценарии, события и потоки данных^[5].

Начиная с середины 2010-х годов в управлении бизнес-процессами произошёл сдвиг фокуса с оптимизации внутренних операций на улучшение клиентского опыта^[6]. Ключевым инструментом этого подхода стало картирование пути клиента (Customer Journey Mapping, CJM), которое позволяет визуализировать и анализировать все точки взаимодействия клиента с компанией, его действия, эмоции и «болевые точки» на каждом этапе^[6][^[7][8]. Цель CJM — согласовать внутренние процессы с ожиданиями потребителей и повысить их удовлетворенность^[9]. Популярность метода быстро росла: по прогнозам Gartner, к 2018 году 60 % крупных организаций должны были использовать CJM^[9].

Параллельно развивались подходы, направленные на повышение гибкости самого процесса управления. В ответ на критику традиционного BPM как медленного и негибкого метода к 2018 году набрала популярность концепция гибкого управления бизнес-процессами (Agile BPM)^[10]. Она предполагает применение гибких методологий к управлению процессами, что позволяет быстрее реагировать на изменения и постоянно совершенствовать рабочие потоки через короткие итерации^[10]. Этот подход также способствует более тесному сотрудничеству между бизнес-подразделениями и ИТ-отделами^[11]. В этот же период для преодоления барьеров между отделами предлагались такие концепции, как «экстремальная совместная работа» (Extreme Collaboration), подразумевающая создание виртуальных центров для эффективного взаимодействия сотрудников из разных подразделений^[12].

С конца 2010-х годов традиционные подходы к картированию, основанные на интервью и ручном моделировании, начали уступать место технологиям интеллектуального анализа процессов^[13]. Ключевыми из них стали Process Mining (анализ процессов) и Task Mining (анализ задач).

Process Mining — это технология, которая автоматически реконструирует и визуализирует бизнес-процессы на основе фактических данных из информационных систем компании (например, ERP, CRM)^[14]. В отличие от ручного картирования, которое часто создаёт субъективную или идеализированную модель процесса («как должно быть»), Process Mining анализирует «цифровые следы» (журналы событий) в ИТ-системах для построения объективной карты процесса «как есть» (as-is)^[14][15]. Такой подход, сравниваемый с МРТ для бизнес-процессов, позволяет выявить реальные пути выполнения операций, обнаружить отклонения от регламента, «узкие места» и скрытые неэффективные участки^[16][17]. К 2021 году технология получила широкое распространение: согласно исследованию Deloitte, 63 % опрошенных компаний уже приступили к её внедрению^[18].

В дополнение к Process Mining получила развитие технология Task Mining, которая фокусируется на микроуровне — действиях отдельных пользователей^[19]. Она отслеживает взаимодействие сотрудников с приложениями на их рабочих компьютерах (клики мыши, нажатия клавиш, копирование данных), чтобы детально понять, как именно выполняются отдельные задачи. Основная цель Task Mining — выявление повторяющихся, рутинных операций, которые являются главными кандидатами на роботизацию (RPA)^[19]. Данные, полученные с помощью Task Mining, обогащают высокоуровневые карты процессов, созданные Process Mining, предоставляя полную и детализированную картину выполнения операций^[20].

С начала 2020-х годов традиционные системы управления бизнес-процессами (BPMS) начали эволюционировать в интеллектуальные платформы (iBPMS), объединяя классический BPM с новыми технологиями, такими как искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (ML) и роботизированная автоматизация процессов (RPA)^[21][22]. Этот подход лёг в основу концепции гиперавтоматизации — комплексного использования передовых технологий для автоматизации не только отдельных задач, но и сквозных бизнес-процессов^[23]. Ключевую роль в гиперавтоматизации играют две технологии:

• RPA (Robotic Process Automation) — использование программных роботов для выполнения рутинных, повторяющихся задач, таких как ввод данных и обработка транзакций. Это позволяет снизить количество ошибок и ускорить выполнение операций^[24]. В рамках iBPM-платформ роботы «оркеструются» для автоматизации комплексных процессов, пересекающих границы нескольких отделов^[25].
• Искусственный интеллект и машинное обучение — выступают в роли «мозга» автоматизации, позволяя анализировать большие объёмы данных, прогнозировать результаты процессов, осуществлять интеллектуальную маршрутизацию задач и оказывать помощь в принятии решений^[22][24].

Наряду с этим, наметилась тенденция к управлению неструктурированными процессами (кейсами) с помощью подхода Adaptive Case Management (ACM), где путь к достижению цели не предопределён заранее, а формируется на каждом этапе, что требует от системы большей гибкости^[26]. Рост популярности платформ с минимальным программированием (Low-code) также способствовал «демократизации» автоматизации, позволяя бизнес-пользователям без глубоких технических знаний самостоятельно моделировать и внедрять улучшения в процессы^[25].

Концепция цифрового двойника, изначально применявшаяся в промышленности для моделирования физических объектов, с начала 2020-х годов стала активно использоваться в управлении организациями^[27]. Цифровой двойник организации (Digital Twin of an Organization, DTO) — это динамическая виртуальная модель компании, которая комплексно отражает её бизнес-процессы, ресурсы, показатели эффективности и взаимосвязи между ними^[27]. К 2025 году применение DTO вышло за рамки производственных предприятий, охватывая всю бизнес-экосистему компании^[28].

DTO становится инструментом для стратегического управления, позволяя моделировать различные сценарии и оценивать их последствия до принятия управленческих решений^[27]. В виртуальной среде можно безопасно тестировать гипотезы, например, о последствиях изменений в процессах, организационной структуре или ИТ-системах, не затрагивая реальную деятельность^[29]. Такой подход используется для оптимизации процессов, поиска наиболее эффективных решений и управления рисками путём прогнозирования потенциальных сбоев и «узких мест»^[30]. Динамичность модели обеспечивается за счёт постоянного обновления данных, поступающих из информационных систем компании (таких как ERP и CRM), что обеспечивает её актуальность^[27]. В России существуют примеры создания цифровых двойников для управления целыми заводами и регионами^[30].

Картирование бизнес-процессов в первую очередь направлено на повышение конкурентоспособности организации и улучшение её экономических результатов. Создание прозрачной структуры процессов обеспечивает возможность постоянной оптимизации, возможной лишь при ориентации всей деятельности организации на общую цель^[31][32]. Процессный подход (мышление и действия, ориентированные на процессы) — важный элемент современной экономики. Это позволяет гибко реагировать на изменения, осуществлять предупреждающие меры (предотвращение ошибок важнее их устранения) и решать возможные проблемы ещё на ранней стадии.

Важнейшее значение имеет не только точное описание процессов, но и их поддержание и контроль. Благодаря наличию информации о процессах можно выявить ключевые индикаторы, дающие возможность их объективной оценки. Особенно в менеджменте качества важно быстро находить причины ошибок и разрабатывать меры их устранения. Непрерывное совершенствование процессов способствует возможности быстрого и эффективного вмешательства, в том числе для смежных или аналогичных подпроцессов. Методика постоянного совершенствования процессов — кайдзен — предполагает системное обучение и коллективное участие всех сотрудников в поддержании и улучшении процессов.

Для достижения конкурентных преимуществ компании стремятся к более эффективному управлению параметрами затрат, качества и времени по сравнению с конкурентами. Сравнение собственных показателей с показателями конкурентов называется бенчмаркингом^[33]. Согласно концепции цепочки создания стоимости Майкла Портера, каждая рабочая задача может быть оптимизирована и внести свой вклад в достижение конкурентных преимуществ^[34].

Одной из задач повышения эффективности является сокращение времени прохождения процесса при обеспечении заданных стандартов качества и производительности. Похожих целей добивается Total Quality Management, TQM, при котором акцент делается на постоянном совершенствовании качества, которое оценивается не только по результату, но и по самому процессу и участникам^[35]. В этой парадигме реализуется подход «ноль дефектов», способствующий формированию у сотрудников мотивации к предотвращению ошибок и принятию на себя ответственности за качество^[36]. Недостаточная эффективность процессов может проявляться в простоях, срывах сроков, наложении этапов, и часто обусловлена недостатками в кадровой политике, требующей контроля её соответствия целям организации.

Для оценки степени соответствия кадровой политики целям организации в рамках анализа текущего состояния важно зафиксировать существующую ситуацию. Ещё Фредерик Тейлор рекомендовал проводить хронометраж и анализ движений для выявления элементарных действий и поиска наилучших способов работы^[37]. К полезным инструментам относятся интервью, анкетирование и наблюдение: сотрудников опрашивают о характере, длительности, частоте и информационном обеспечении их деятельности, а наблюдение позволяет фиксировать и анализировать рабочие процессы «со стороны». На этом этапе выявляются возможные пробелы и слабые места, которые затем устраняются. Как только собран полный объём данных, даётся однозначное описание текущего процесса.

Это описание служит основой для анализа исходного состояния. В процессе такой оценки потенциала могут быть выявлены кадровые проблемы: частые отсутствия, перегрузки, недостаточная квалификация, высокая зависимость от отдельных сотрудников. Все выявляемые недостатки делятся на организационные, информационные и технические. К организационным, в частности, относят несуществующие или ошибочные правила организации труда (например, отсутствие замены на время отпуска или болезни)^[38]. Информационные проблемы связаны с задержками или недостижением важной информации нужным исполнителям своевременно. Технические — с неисправностями рабочих инструментов (например, ПК).

Когда все слабые места идентифицированы, с помощью целевой модели разрабатываются меры повышения эффективности, которые обязательно учитывают взаимодействия между сотрудниками. Иногда низкая эффективность работника обусловлена ошибками предыдущих участников процесса. Возможности улучшения включают оптимизацию отчётности между сотрудниками и обеспечение более полной информации от руководства. Предложенные меры по устранению слабых мест классифицируются в соответствии с их приоритетом и необходимыми затратами. По Тейлору, рекомендации должны одновременно содействовать адаптации работников к работе и работе — к возможностям персонала^[39]. В определённых случаях целесообразно формировать рабочие группы по процессному принципу; частично автономные рабочие группы обеспечивают преимущества в гибкости, творчестве и качестве, а также взаимный контроль за выполнением задач.

Многие предложения по совершенствованию, возникающие при построении целевой модели, сопровождаются кадровыми изменениями. Для смягчения возможных трудностей важно соблюдать определённые условия внедрения. Картирование бизнес-процессов возможно тогда, когда анализируемый процесс может быть представлен в прозрачном и упрощённом виде, а также если речь действительно идёт о бизнес-процессе. Необходимо заранее обеспечить достаточные финансовые, технические и юридические ресурсы для возможных изменений, а также средства для обучения и повышения квалификации сотрудников для выполнения новых целей — при их готовности к переменам^[40]. Важно изначально формировать у сотрудников понимание коммуникации и цели изменений, информировать об этапах развития, а также активно вовлекать их в процесс изменений, обеспечивая мотивацию. На практике достижение целей часто подкрепляется материальными стимулами (премиями за выполнение планов), что выполняет функцию контроля результатов и создаёт стимул к большей эффективности.