L'évolution des technologies d'automatisation des processus d'entreprise
Nous sommes tellement occupés dans notre vie quotidienne que la plupart d'entre nous ne s'arrêtent jamais pour penser ou apprécier la technologie qui rend nos emplois possibles. Lorsque nous le faisons, nous considérons généralement que la technologie moderne, comme l'automatisation des processus numériques, est une évolution relativement récente. Pourtant, les fondements de l'automatisation remontent à des milliers d'années. Les ingénieurs de la Grèce antique a développé des systèmes automatisés propulsés par l'air comprimé, la vapeur et l'hydraulique.
Dans les années 1800, un mathématicien du nom de Charles Babbage a mis au point une grande calculatrice à vapeur. Et tout au long des années 20th siècle, les scientifiques et les ingénieurs ont fait de grands pas vers l'automatisation et l'amélioration des processus. Les plus importantes de ces innovations se déroulent généralement en trois phases. La première a eu lieu dans les années 1980 avec le développement de systèmes d'entreprise et de méthodologies de processus de fabrication efficaces comme Lean et Six Sigma.
Le second est intervenu à la fin de la période de 20 ansth siècle avec l'adoption généralisée de systèmes de gestion des processus d'entreprise. Ces outils ont permis d'améliorer l'efficacité opérationnelle tout en relevant les défis d'intégration des systèmes d'entreprise antérieurs. La troisième phase, l'automatisation des processus numériques, est apparue au cours de la dernière décennie et a permis aux organisations d'offrir une expérience client supérieure, ainsi que d'automatiser des processus commerciaux complexes.
Applications d'entreprise (des années 1980 à aujourd'hui)
Systèmes d'entreprise sont des solutions logicielles utilisées pour des fonctions spécifiques de la gestion d'entreprise. Il s'agit notamment du marketing, de la comptabilité, de la gestion des ressources humaines, de la gestion de projets et de la fabrication. Ces anciens systèmes sont devenus populaires dans les années 1960. Tout comme la technologie de l'époque, ces programmes offraient des fonctionnalités limitées et n'avaient aucune capacité d'intégration avec d'autres solutions.
Dans les années 70, les systèmes de planification des besoins en matériel (MRP) ont été créés pour accroître la productivité en veillant à ce que les matériaux adéquats soient disponibles tout en estimant les niveaux de stocks pour répondre à la demande des consommateurs. Dans les années 1980, les systèmes de planification des ressources de fabrication (MRP II) ont été conçus pour optimiser les processus de fabrication. Les systèmes MRP et MRP II ont tous deux servi de précurseur aux systèmes de planification des ressources de l'entreprise (ERP), un terme inventé par le cabinet d'analystes Gartner en 1990.
Les systèmes ERP pouvaient gérer une variété de processus de back-office comme les ressources humaines et la comptabilité, ainsi que des processus de front-office. Pourtant, avec les solutions ERP, les organisations ne pouvaient pas se concentrer sur l'amélioration de l'efficacité de leurs processus métier. Pour cela, des outils d'intégration et de planification plus sophistiqués étaient nécessaires.
Gestion des processus d'entreprise (BPM) (de la fin des années 1990 à aujourd'hui)
Bien que moderne les logiciels de gestion des processus d'entreprise (BPM) a débuté au tournant du 21st siècle, ses racines sont encore plus anciennes. Dans les années 1980, le FileNetune société de logiciels acquise par la suite par IBM, a développé le premier système numérique de gestion des flux de travail. Cette solution a été conçue pour acheminer les documents scannés selon un processus spécifique et prédéfini. Le système de FileNet est considéré par beaucoup comme le précurseur du logiciel contemporain de gestion des processus d'entreprise.
Pourtant, de nombreux autres développements importants des années 1980 et 1990 ont contribué à façonner les systèmes BPM modernes. En 1986, une équipe de Motorola a développé et déposé une nouvelle méthode d'amélioration des processus appelée Six Sigma. Les stratégies Six Sigma sont conçues pour améliorer la qualité d'une production en identifiant et en éliminant les défauts potentiels. En appliquant un ensemble de principes de gestion de la qualité, la réalisation d'un projet suit un ensemble d'étapes prédéfinies et mesurables.
Alors que le Six Sigma était similaire au Contrôle statistique des processus (CPS)Cette méthode, mise au point dans les années 1920 pour la détection précoce des défauts potentiels dans le processus de fabrication, a contribué à généraliser les principes de gestion de la qualité. Une autre méthodologie importante qui a vu le jour à la fin des années 1980 et au début des années 1990 est Lean manufacturing. Il s'agissait d'une méthode de production dérivée du modèle de fonctionnement de Toyota datant de plusieurs décennies et appelée "The Toyota Way". Comme le Six Sigma, le Lean était largement axé sur la réduction des déchets pour stimuler la productivité et la qualité.
Au début des années 1990, Michael Hammer et James A. Campy ont publié Réingénierie de la société : Un manifeste pour la révolution des affaires. Cela a conduit de nombreuses grandes organisations à mettre en œuvre des initiatives d'amélioration des processus d'entreprise. L'une d'entre elles était General Electric. En 1995, Jack Welch, le PDG de GE, a mis en œuvre les méthodologies Six Sigma dans le fonctionnement de la société. Les initiatives de Welch comprenaient une formation Six Sigma pour les cadres et l'application pratique des principes dans le cadre d'un projet Six Sigma. Cinq ans seulement après la mise en œuvre de Six Sigma, GE a déclaré des économies de quelque 12 milliards de dollars.
Malgré les nombreux avantages du Six Sigma et du Lean, leur utilisation est largement limitée au-delà de l'amélioration de la qualité. Les progrès rapides et l'adoption de la technologie dans les organisations leur ont permis de tirer parti des solutions BPM pour optimiser leurs processus d'entreprise. Au début des années 2000, Gartner a inventé le terme "Business Process Management Suite" pour décrire les applications logicielles qui gèrent les processus. Ces solutions offraient des fonctionnalités telles que modélisation du processus et des capacités d'analyse.
En 2012, Gartner a de nouveau inventé un terme important, Gestion intelligente des processus d'entreprise (iBPM), pour décrire les solutions modernes de BPM qui pourraient gérer des processus commerciaux complexes tout en offrant un accès à des données et des informations analytiques.
Automatisation numérique des processus (DPA) (2010 à aujourd'hui)
Alors que de plus en plus d'organisations se sont rendues compte des avantages considérables des solutions logicielles de BPM en termes de productivité et de réduction des coûts, elles ont commencé à rechercher des technologies nouvelles et améliorées pour simplifier les processus commerciaux complexes. Cela a conduit au développement de l'automatisation des processus numériques (DPA) solutions. Les solutions d'automatisation des processus numériques permettent aux organisations de tirer parti de la technologie numérique pour automatiser une ou plusieurs tâches d'un processus commercial. La DPA y parvient en utilisant des technologies avancées comme l'apprentissage machine (ML), l'automatisation des processus robotiques (RPA) et l'intelligence artificielle (AI).
Alors que les premiers systèmes logiciels de BPM étaient coûteux et difficiles à mettre en œuvre, le DPA met la puissance de l'automatisation à la portée de tous en tirant parti des plateformes à faible code. Grâce à ces dernières, les utilisateurs peuvent facilement automatiser les processus afin d'accroître la productivité tout en nécessitant peu d'assistance technique.
Les organisations modernes exigent également une plus grande flexibilité dans leurs opérations. Dans une économie où les employés peuvent travailler de n'importe où et à n'importe quel moment, la capacité à collaborer sur les flux de travail au sein d'un espace de travail unique est cruciale. Grâce à l'automatisation des processus numériques, les organisations peuvent mettre en œuvre des solutions de bout en bout rationalisées pour tous les processus, y compris les plus complexes. Les solutions DPA éliminent également les difficultés d'intégration des solutions d'entreprise, permettant à tous les composants d'un processus de fonctionner ensemble de manière transparente.
Un autre facteur responsable de l'essor de l'automatisation des processus numériques est l'attention accrue que les organisations accordent au parcours du client. Comme les attentes des clients augmentaient, il était nécessaire de mettre en œuvre des solutions automatisées pour améliorer l'expérience. Prenons, par exemple, le parcours des clients des banques contemporaines. Des fonctions telles que les services bancaires mobiles et en ligne, les dépôts de chèques électroniques et les relevés électroniques suppriment pratiquement l'obligation de se rendre dans une agence locale.
Pourtant, lorsqu'ils demandent un nouveau compte, de nombreux clients sont déçus d'apprendre qu'ils doivent se rendre en personne dans une agence pour signer des documents ou fournir des informations manquantes. Avec une solution d'automatisation des processus numériques, les banques peuvent cependant automatiser l'ensemble du processus d'embarquement. Les clients peuvent demander un nouveau compte en utilisant leur ordinateur ou leur appareil mobile. Ils peuvent télécharger les pièces justificatives directement sur un portail web. Les banques peuvent répondre aux questions de soutien et offrir une assistance par l'intermédiaire de chatbots gérés par la RPA, qui sont toujours en ligne et toujours disponibles. De plus, toute la correspondance avec un client est simplifiée, y compris l'envoi de messages automatisés comme les notifications d'approbation de compte.
En plus d'améliorer l'expérience des clients, de renforcer la collaboration au sein des équipes et d'éliminer les difficultés d'intégration, les solutions DPA offrent aux organisations de nombreux autres avantages. Les organisations peuvent améliorer leur productivité en identifiant et en supprimant les redondances, comme la saisie manuelle de données dans plusieurs systèmes. Elles bénéficient d'une plus grande flexibilité dans leurs opérations, ce qui leur permet de pivoter leur stratégie commerciale en cas de besoin. De plus, les fonctions de saisie de données améliorées renforcent la conformité tout en permettant aux organisations de tirer des enseignements analytiques précieux.
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