RPA : identifier et comprendre ses processus internes, un préalable !

Structurez vos données et vos processus pour remédier à la complexité !

Gestion de la complexité : devenez plus agile en simplifiant vos processus

La technologie RPA (Robotic Process Automation) prend en charge des routines simples, répétitives et chronophages. Elle permet de libérer du temps pour des activités à plus forte valeur ajoutée.

Mais l’introduction de ces applications RPA ne peut être envisagée sans réflexion sur l’organisation elle-même. En effet, la croissance des entreprises s’accompagne souvent d’une augmentation des flux de travail, qui complexifie toute l’organisation.

Simplifier cette complexité et réduire les tâches inutiles et redondantes est une première étape indispensable avant d’adopter la technologie RPA.

Comment préparer l’organisation à accueillir la RPA avec un maximum d’efficacité ?

  • Se connaître et analyser son fonctionnement
  • Identifier les processus dont la complexité est nécessaire en amont
  • Passer en mode agile en pensant organisation dans un premier temps

Avant la mise en place de la RPA, se connaître et analyser son fonctionnement

Un processus est considéré comme complexe dès qu’il est composé de multiples variables (plusieurs sources, plusieurs interlocuteurs, …) qui s’influencent mutuellement et qui peuvent contenir des changements inconnus.

En effet, même si elles sont très agiles sur leur propre marché, les PME sont confrontées à une hausse croissante des flux d’information. Des plus grands constructeurs automobiles aux petites start-up, tous font face au risque de devoir piloter des processus de plus en plus complexes.

Les quatre modèles de processus :

  1. Les processus simples, qui contiennent un petit nombre de variables à gérer. Dans ce cas, A mène directement à B. Le processus est prévisible, stable et linéaire.
  2. Les processus compliqués qui comprennent plusieurs variables connues qui s’influencent mutuellement. Le processus est compréhensible, organisé de manière logique et peut contenir plusieurs routes selon le respect de conditions.
  3. Les processus complexes qui contiennent des variables encore inconnues donc imprévisibles. Ce qui rend les flux de travail difficiles à planifier. Il y a néanmoins de plus en plus de moyens pour mener à bien ces flux de travail qui deviennent par conséquent plus flexibles.
  4. Dans les systèmes chaotiques, la plupart des variables sont inconnues, très dynamiques ou très changeantes. Le système n’affiche aucun modèle clair et n’est donc pas planifiable et presque impossible à contrôler.

Quantifier les différentes charges

Plus les flux de travail sont étendus dans un système complexe, plus l’effort et par conséquent les coûts sont importants.

  • Coûts directs : par exemple, la production est plus chère que prévu.
  • Coûts indirects : comme l’extension non planifiée mais nécessaire d’une offre existante afin de répondre à des nouveaux besoins clients.
  • Coûts proportionnels au produit : par exemple, les développements nécessaires à la mise à jour des offres existantes pour rester compétitif.

Des facteurs internes et externes génèrent des coûts de complexité :

  • Les facteurs internes potentiels incluent des processus non écrit, un grand nombre de nouveaux employés ou des développements de produits nécessaires.
  • Les facteurs externes incluent l’expansion sur d’autres marchés ou les changements de comportement des consommateurs auxquels l’entreprise doit s’adapter.

 

Indépendamment de préparer la mise en place de la RPA, la réduction de la complexité des processus est donc un générateur d’économies !

Avant la mise en place de la RPA, identifier les processus dont la complexité est nécessaire en amont

Le sujet de la complexité n’a pas seulement des connotations négatives. Cela peut même être une bonne stratégie pour les entreprises de choisir consciemment des modèles commerciaux complexes.

Par exemple, certaines entreprises sécurisent la chaîne de production contre les retards : si un partenaire annule une livraison, un autre comble le vide. C’est pourquoi, pour certains composants, le secteur automobile s’appuie toujours sur plusieurs fournisseurs.

Les modèles de production complexes protègent également les innovations techniques contre le piratage. Les petits composants, en particulier, sont souvent visés par les contrefacteurs. Personne ne tente de contrefaire une voiture, mais la contrefaçon de pièces est très répandue.

La gestion des mégadonnées est un autre exemple où la complexité est bénéfique. Plus de données signifie plus d’informations – sur les clients, la concurrence, le marché et les flux de travail au sein d’une entreprise. Si vous pouvez utiliser l’information, vous êtes également en avance sur la concurrence. Les outils, telle que la business intelligence, vous aident à gérer le Big Data sans créer de barrières informatiques.

Des systèmes informatiques intelligents et automatisés sont nécessaires pour extraire ces informations des données. L’intelligence artificielle met de l’ordre dans les données numériques et permet de filtrer les connaissances. Elle facilite les recherches, accélère les processus administratifs internes et simplifie la collaboration et la communication au sein des organisations.

Avant la mise en place de la RPA, passer en mode agile en pensant organisation dans un premier temps

De nombreuses entreprises expérimentent déjà la flexibilité dans la gestion de la complexité au quotidien. Ils utilisent des méthodes agiles telles que Scrum ou Kanban. Ces méthodes impliquent plus de responsabilité pour le travail individuel et des équipes plus petites qui se gèrent elles-mêmes. Elles peuvent travailler ensemble indépendamment du temps et du lieu grâce à des plateformes de travail collaboratif.

Ces stratégies agiles modifient la gestion des employés : la transparence et coopération se substituent à une chaîne de commandement rigide. L’entreprise fait le choix du dynamisme plutôt que du blocage.
Elle obtient finalement des flux de travail simplifiés et des données plus facilement gérables. Et prépare l’organisation à d’autres changements, comme l’adoption d’applications robotisées, à travers cette recherche de valorisation du contenu des missions.

Agir sur 5 domaines pour réduire la complexité

Sur un marché en forte croissance, de nombreuses organisations ont dû repenser la complexité de leurs processus pour devenir plus pérennes, agiles et flexibles.

Elles agissent généralement sur cinq domaines :

  1. Identification et des gestions des acteurs : les fournisseurs, les partenaires, la logistique, le marketing, les ventes, etc.
  2. Optimisation de la gestion des facteurs externes : l’état du marché, les clients et la concurrence.
  3. Amélioration des facteurs internes : l’organisation, la gestion et la production de l’entreprise, la technologie appliquée et l’ensemble de la chaîne de valeur.
  4. Prise en compte et gestion des variantes : la diversité de la gamme de produits. Plus il y a de produits et de déclinaisons de produits sur le marché, plus la production, la vente ou le marketing sont complexes, par exemple.
  5. Conception des offres : comprend tous les facteurs de production. L’objectif est de produire des biens ou de fournir des services de la manière la plus rentable possible.

Ne pas se tromper de cible

Dès que les décideurs constatent que les flux de travail sont trop complexes, ils ont tendance à adopter une approche drastique. Ils réduisent les processus en réduisant les tâches et les budgets dans leurs projets ou en localisant uniquement les problèmes à des points individuels.

Au lieu de gérer la complexité, ils s’efforcent de transférer leurs flux de travail complexes dans des systèmes plus simples. Cependant, ces mesures n’ont d’effet que sur les activités, et non sur l’entreprise dans son ensemble.

Ces solutions partielles peuvent avoir des conséquences supplémentaires et rendre les coûts de complexité à long terme encore plus élevés. Seules une stratégie holistique et des mesures globales dans toute l’entreprise peuvent améliorer les flux de travail et contrôler durablement la complexité des processus.
C’est alors, sur la base de processus simplifiés, que le recours à des applications RPA peut réellement s’engager.

Exemples de mesures qui réduisent la complexité des processus

  • Créer des processus transparents et écrits
  • Partager la responsabilité et identifier les acteurs
  • Impliquer le personnel dans les nouveaux flux de travail à un stade précoce
  • Mettre en place des outils informatiques modernes et de nouveaux modèles de processus
  • Améliorer l’efficacité de la production
  • Réduire et simplifier la diversité des produits
  • Accélérer la logistique
  • Éviter les temps de stockage trop longs
  • Se recentrer sur le service

En conclusion, mettre en place une réflexion RPA alors que l’organisation se caractérise par des processus complexes et redondants n’est pas la meilleure façon de bénéficier de la libération des talents induite par des applications robotisées.
Réduire la complexité et supprimer les processus redondants ou obsolètes est en toute hypothèse une façon intelligente de mieux fonctionner ensemble et de réduire les coûts.

Un préalable indispensable avant d’entamer sa transformation RPA !

10 mai 2021
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