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8 clefs pour réussir son projet de Process Intelligence

Nous vous proposons 8 bonnes pratiques en matière de mise en oeuvre de projets de Process Intelligence (Business Intelligence appliquée au domaine de l'étude de la performance des processus).

Ces bonnes pratiques sont tiréess du livre blanc "La process Intelligence pour les nuls", téléchargeable en pièce jointe de cet article.

 

1 - Maîtriser la démarche processus

La Process Intelligence n'est pas livrée en kit prêt à l'emploi ou il suffirait d'activer un composant logiciel pour découvrir le potentiel d'amélioration d'un processus.

Avant de mettre en oeuvre un projet de "Process Intelligence", il faut comprendre la démarche processus au sens large (concepts de performance, d'efficacité, d'efficience, de qualité,...) et bien étudier le processus que l'on souhaite améliorer.

 

2 - Appliquer la Process Intelligence là où la création de valeur peut-être escomptée

Il ne sert à rien d'appliquer les concepts de Process Intelligence à l'ensemble des processus de l'entreprise, en espérant que les outils permettront comme par magie d'identifier les zones d'amélioration de la performance.

Au contraire, il faut appliquer la Process Intelligence aux processus que l'on sait pouvoir / devoir optimiser. Dans ce cas, la Process Intelligence permet d'identifier les sources de dysfonctionnement, permet de qualifier et de quantifier les potentiels d'amélioration, permet de déterminer les processus cibles à mettre en oeuvre.

 

3 - Associer les différents intervenants impliqués dans le processus et responsables de sa performance

La performance d'un processus est le fruit d'un travail collaboratif qui implique les acteurs métiers, mais également les fonctions supports de l'entreprise (IT, finance, RH, etc).

La Process Intelligence est nécessairement liée aux projets de transformation qui permettront de s'engager dans une dynamique de progrès. Pour que ces projets de transformation réussissent, il faut que le niveau de confiance des acteurs concernés soit élevé, et il faut donc associer à ce type de projet l'ensemble des acteurs concernés.

Cette confiance doit s'étendre aux techniques mises en oeuvre pour gérer les projets d'amélioration, et donc à fortiori aux techniques et outils de la Process Intelligence.

 

4 - Démocratiser l'intelligence

Si la mise en oeuvre des projets de Process intelligence requiert des compétences en matière de démarche processus, de pilotage, de systèmes d'informations, l'interprétation des données issues de la Process Intelligence et la transformation de ces données en informations pertinentes est accessible à un très grand nombre.

Le côté pragmatique lié au fait de suivre les processus tels qu'ils s'exécutent réellement dans l'entreprise rend la démarche accessible à un très grand nombre, ce qui permet de s'adresser à de nombreux acteurs qui peuvent apporter idées et innovations et qui ne se sentent par nécessairement concernés par les approches parfois abstraites des démarches processus.

Le côté très visuel des restitutions de la Process Intelligence permet de plus de convaincre des acteurs du bien fondé des démarches d'amélioration des processus.

 

5 - Mesurer d'abord

"Il faut comprendre pour mesurer, et non pas mesurer pour comprendre". Selon cet adage, la bonne pratique consistant à d'abord mesurer peut paraître étrange.

Il n'en est rien, car dans la plupart des cas, les entreprises et organisations disposent d'un grand nombre d'indicateurs utilisés pour piloter la performance d'un processus. Dès lors, avant de se lancer dans la mise en oeuvre d'une démarche de Process Intelligence, il est nécessaire de bien comprendre la performance des processus tels que mesurés par les outils mis en place. Ceci permet d'une part de mesurer ce qu'il est nécessaire de mesurer. D'autre part, cette mesure préalable est d'une grande aide pour bien configurer son outil de Process Intelligence et mettre les sondes au bon endroit sur le processus.

 

6 - Privilégier la simplicité

Un projet de Process Intelligence n'est efficace que si les informations recueillies peuvent être interprétées avec pertinence.

Il faut donc faire simple pour aller à l'essentiel. Il est facile de mettre de trop nombreuses sondes sur un processus, sans que les données recueillies apportent plus de sens.

Faire simple est le meilleur moyen de faire efficace.

 

7 - Pérenniser la démarche de Process Intelligence

Le contexte des processus évolue (concurrence, technologies, etc), les processus doivent donc également évoluer.

Un processus aujourd'hui performant ne le sera peut-etre pas demain. Les critères de mesure de la performance d'un processus d'aujourd'hui ne sont peut-être pas ceux de demain.

Les démarches de Process Intelligence ne doivent donc pas être statiques, elles doivent elles mêmes s'inscrire dans une dynamique de progrès permanent.

 

8 - Positionner la Process Intelligence au sein de la démarche de Business Intelligence

Opposer Process Intelligence et Business Intelligence est probablement le meilleur moyen de tuer les projets de Process Intelligence. Les démarches de Business Intelligence sont en effet historiquement largement déployées dans les organisations, et il faut donc pouvoir positionner les projets de Porcess Intelligence en complément des démarches existantes.

La process intelligence se concentre sur la performance opérationnelle des processus, et permet d'objectiver la mani!ère dont la performance des processus se réalise.

Pour simplifier, les démarche classiques de mesure portées par les projets de Business Intelligence permettent de mesurer les conséquences de performance de processus (le quoi), les projets de Process Intelligence permettent de mesurer et d'objectiver le comment.

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Business Case : accroître la satisfaction client avec la Process Intelligence PDF Imprimer Envoyer
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Business Case : accroître la satisfaction client avec la Process Intelligence

Business Case : accroître la satisfaction client avec la Process Intelligence

Cette bonne pratique présente les modalités de mise en oeuvre d’une démarche de Process Intelligence, utilisant l’outil ARIS PPM de l’éditeur Software AG, afin d'améliorer la satisfacton client.

L’approche présentée est tirée d’un cas réel de mise en oeuvre d’une démarche chez l’un des leaders mondiaux de l’industrie pharmaceutique.

Au travers de cette bonne pratique, vous découvrirez comment :

  • Positionner les projets de Process Intelligence au sein des démarches de Business Intelligence
  • Identifier la performance réelle des processus
  • Identifier les causes de dysfonctionnement des processus
  • Mettre en oeuvre des plans d'amélioration dans une dynamique de progrès continue

 

Le contexte de mise en œuvre d’un projet de Process Intelligence

Bien que les indicateurs de performance (KPI) relatifs au processus de commande et de livraison de marchandise (processus Order-to-Cash - OTC) aient été au vert, les enquêtes de satisfaction menées auprès des clients remontaient un niveau de mécontentement bien trop élevé.

Il convenaitt donc de pouvoir :

  • Comprendre ce qui se passe réellement dans l'entreprise.
  • Identifier les domaines d’amélioration.
  • Déterminer les plans d'actions à mettre en oeuvre afin d'atteindre le niveau de satisfaction clients recherché.

 

La performance du processus se mesure au travers d’un indicateur clef : le pourcentage de commandes livrées avec la quantité prévue à la date prévue (OTIF - On Time In Full). Cet indicateur est mesuré dans le cas présent par un outil de Business Intelligence (BW) connecté au système SAP.

Si cet indicateur montre un niveau de performance satisfaisant, il convient alors de connaître les raisons du mécontentement des clients.

 

Mise en œuvre de ARIS PPM pour identifier le fonctionnement réel des processus

Cette démarche passe par une analyse du fonctionnement des processus tels qu’ils se déroulent réellement dans l’entreprise (AS-IS situation), au delà du fonctionnement théorique du processus tel que défini dans les bonnes pratiques.

Pour ce faire, l’entreprise a mis en place l’outil ARIS PPM (ARIS Performance Process Management) qui est connecté directement à SAP (sans passer par l’entremise du Data Warehouse).

 

architecture_process_intelligence

 

ARIS PPM collecte les données du processus directement à la source (auprès des tables SAP) et reconstruit chaque instance de processus (chaque commande/livraison). Pour ce faire, ARIS PPM collecte les activités du processus avec les dates d’exécution de ces activités et les principales données associées à ces activités (client livré, produits livrés, quantités, lieux de livraisons, dates, etc).

ARIS PPM reconstitue ensuite l’enchainement des ces activités et peut représenter en temps réel (sous forme de logigramme), la manière dont chaque instance de processus (chaque commande / livraison) se déroule ou s’est déroulée. L'illustration ci-dessous présente ce que ARIS PPM produit automatiquement sur la base des informations collectées directement dans SAP.

 

processus_asis

 

Identification des critères influençant la performance des processus

Au travers des données collectées au niveau de chaque activité, il est possible d’identifier les dimensions du processus qui vont impacter la performance de ce dernier : performance par produit, pas zone géographique (d’expédition ou de livraison), par type de client, etc.

Il est alors possible de comparer les performance réellement mesurées avec les performances attendues et sur lesquelles l’entreprise s’engage (Servcie Level Agreement).

 

indicateurs_performance

 

Analyse des causes des dysfonctionnements

L’entreprise dispose dès lors de tous les indicateurs permettant de comprendre ce qui se passe réellement sur le terrain :

  • Quand et à quels moments les commandes sont-elles modifiées ?

  • A quelle fréquence et selon quelles modalités les commandes sont-elles éclatées ?

  • Quelle est la fréquence de changement des dates de livraison ?

  • Quelles sont les causes à l’origine des dépassements de dates de livraisons et du non respect des engagements ?

 

En associant la mesure de la performance à la démarche processus, ARIS PPM fournit des informations sur les modifications des dates d’engagement. Ce faisant, il est par exemple possible d’identifier dans le cas présent que l’indicateur de performance utilise (OTIF), ne permettait pas de mesurer la performance effective du processus. Cet indicateur prenait en compte la conformité du délai de livraison avec la dernière date de livraison enregistrée, et non avec la date d’engagement initiale, celle attendue par le client.

 

La Process Intelligence met en évidence les bonnes et mauvaises pratiques.

Un assistant d’analyse, comme celui proposé par ARIS PPM, permet d’identifier les principaux critères à l’origine des variances les plus importantes en matière de performance.

Il a ainsi été possible d’identifier deux sources principales justifiant un écart significatif entre les indicateurs de performance tels que mesurés par l’entreprise et le niveau de satisfaction réel des clients :

  • Explication 1 : indicateurs de performance s’appuyant sur des données non représentatives de la réalité opérationnelle. Certains pays enregistraient par exemple les engagements dans une feuille Excel (engagement de délais, commandes,…) et n’enregistraient toutes ces données qu’en fin de mois dans SAP. Ce faisant, les indicateurs de performance ressortaient comme bons, alors que la performance était bien différente, ce qui a été mis en évidence par la traçabilité des activités dans PPM.
  • Explication 2 : les pratiques opérationnelles différentes conduisent à des niveaux de performance différents. A titre d’exemple, les unités opérationnelles organisées par zone géographique et disposant historiquement d’une large autonomie ont mis en œuvre une organisation, des processus et des règles de gestion très différentes, ce malgré un système d'information commun : modalités de réservation des marchandises, mise en préparation de commandes partielles, modalités de gestion des engagements vis a vis des transporteurs, contrôles du niveau de stock avant engament par les équipes commerciales, etc…

 

Mise en oeuvre des plans de progrès

Une fois les causes des dysfonctionnements identifiées, il a été facile de définir les actions d’amélioration :

  • les acteurs de l’entreprise se laissent facilement convaincre par des données objectives, de surcroît quand elles permettent de comparer des données de performance au sein même de l’entreprise (Benchmark interne),
  • la réalité de la mise en œuvre des plans de progrès peut être mesurée en temps réel,
  • l’efficacité réelle des plans de progrès est également mesurée avec objectivité, les plans de correction pouvant alors est adoptés,
  • l’approche par le ROI (Retour sur Investissement) est facilitée pour arbitrer entre les différents plans d'amélioration en fonction des coûts de mise en oeuvre et des rendements associés.

 

Je vous invite à découvrir le livre blanc relatif à la Process Intelligence téléchargeable à partir de cette bonne pratique.

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Lean Six Sigma - Définition de l'étape "Contrôler" d'une démarche DMAIC PDF Imprimer Envoyer
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Lean Six Sigma - Définition de l'étape

Cette bonne pratique précise l'objectif et les modalités de réalisation de l'étape "Contrôler" d'une démarche DMAIC. Cet article fait suite à la présentation de l'étape "Améliorer".

 

Les objectifs de l'étape "Contrôler" du DMAIC

Pour chaque chantier mis en oeuvre dans le cadre d'une démarche Lean-Six Sigma, l'étape "Contrôler" permet de :

  • valider les recommandations formulées lors de l'étape "Améliorer",
  • mettre en peuvre ces recommandations,
  • définir les modalités de mesure de l'efficacité des recommandations.

 

Les modalités de mise en oeuvre de l'étape "Contrôler" du DMAIC

L'étape "Contrôler" est généralement réalisée en quatre sous-étapes :

  1. Présentation à l'équipe projet, pour validation, des préconisations faites dans l’étape "Améliorer".
  2. Mise en place des indicateurs de pilotage permettant de mesurer la performance du processus cible préconisé.
  3. Actualisation du business-case
  4. Définir des modalités de mise en oeuvre du processus recommandé (plan d’actions et planning).

 

Les livrables de la démarche

Les principaux livrables formalisés durant cette étape sont les suivants :

  • Décision de mise en œuvre.
  • Business Case réactualisé.
  • Plan d'actions et planning de mise en oeuvre.
  • Liste des indicateurs de performance (KPI) du processus.
  • Tableau de bord de pilotage du processus.

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Lean Six Sigma - Définition de l'étape "Améliorer" d'une démarche DMAIC PDF Imprimer Envoyer
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Lean Six Sigma - Définition de l'étape

 

Cette bonne pratique précise l'objectif et les modalités de réalisation de l'étape "Améliorer" ("Improve") d'une démarche DMAIC. Cet article fait suite à la présentation de l'étape "Analyser".

 

Les objectifs de l'étape "Improve" du DMAIC

Pour chaque chantier mis en oeuvre dans le cadre d'une démarche Lean-Six Sigma, l'étape "Improve" permet de définir le processus cible permettant d'améliorer durablement la performance du processus conformément aux objectifs formulés dans les premières étapes de la démarche DMAIC.

 

Les modalités de mise en oeuvre de l'étape "Améliorer" du DMAIC

L'étape "Améliorer" est généralement réalisée en 5 sous-étapes :

  1. Pondérer les solutions les plus pertinentes.
  2. Définir et cartographier le processus cible émergeant des meilleures pratiques.
  3. Identifier les impacts relatifs à la mise en oeuvre de ce processus cible : impacts en matière de risque opérationnel, de ressources-humaines, de système d'information, etc.
  4. Définir les rôles, les responsabilités et les nouvelles procédures.
  5. Une fois le processus cible défini, la dernière activité de cette étape consiste à élaborer le scénario de mise en œuvre ce ce processus cible.

 

Les livrables de la démarche

Les principaux livrables formalisés durant cette étape sont les suivants :

  • Cartographie du processus-cible.
  • Organisation cible.
  • Liste des impacts relatifs à la mise en oeuvre du processus cible.
  • Scénario de mise en oeuvre du processus.

 

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Présentation de l'étape "Analyse" d'une démarche DMAIC PDF Imprimer Envoyer
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Présentation de l'étape

Cette bonne pratique précise l'objectif et les modalités de réalisation de l'étape "Analyse" d'une démarche DMAIC. Cet article fait suite à la présentation de l'étape "Mesurer".

 

Les objectifs de l'étape "Analyse" du DMAIC

L'étape Analyze a pour objectifs :

  1. d'identifier les causes à l’origine de la défaillance d'un processus
  2. de réaliser une analyse des performances d'un processus
  3. d’établir un diagnostic partagé des problèmes à l'orgine de la non performance du processus
  4. d’identifier des pistes d’amélioration potentielles
  5. de prioriser les pistes les plus pertientes dans le contexte de l'enteprise (bonnes pratiques).

 

Les modalités de mise en oeuvre de l'étape "Analyse" du DMAIC

Cette étape est généralement réalisée en 4 sous-étapes

  1. Identification des causes à l’origine des défaillances du processus. Les livrables de cette étape sont : diagrammes de causes à effets, arborescence des 5 pourquoi, graphes d’évaluation et de comparaison.
  2. Analyse ensuite les flux de valeurs des processus en s’appuyant sur les modèles de processus.
  3. Formulation explicite d'un diagnostic (fluidité du processus, non valeur ajoutée vue du client, variabilité et de défauts de service délivré au client, etc).
  4. Identification des pistes de solutions d’amélioration potentielles (quick wins, standards de performance, levier d’amélioration, freins potentiels, ...).
  5. Définition des initiatives prioritaires. Les outils de type SWOT, et Business Cases sont utiles à la réalisation de cette étape.


Cette étape se termine par un comité projet qui valide les éléments de diagnostic et les pistes d’améliorations retenues.


Les livrables de la démarche :

Les principaux livrables formalisés durant cette étape sont :

  • - Eléments de diagnostic
  • - Best-Practice recommandées
  • - SWOT
  • - Business-Case.

 

Les principaux acteurs impliqués dans cette étape sont :

  • Le pilote processus
  • Les experts processus
  • Managers et Opérationnels du ou des processus concernés

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