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湖秀シンクタンクが制作

タイトル写真｜ビジュアルチャイナ

小売食品サービス業界の世界的リーダーとして、マクドナルドはデジタルオペレーションとプロセス最適化を通じてビジネス効率を改善し、オペレーションプロセスを21日から数秒に短縮することに成功しました。

この記事では、ビジネス プロセスの最適化におけるマクドナルドの実践的な経験に焦点を当てます。ビジネスプロセス管理を通じて効率を向上させ、プロセスマイニングを使用して問題を発見し、対応する最適化措置を自動的に実装するにはどうすればよいでしょうか?

主な視点: 1. プロセスの最適化の過程では、企業の規模と組織構造が大きな課題となります。これらの課題は、部門を超え、分野を超えた人材育成と、体系的な管理のためのデジタル ツールの使用を通じて克服する必要があります。 2. デジタルプロセス管理は、複雑な作業を体系的かつ時間ベースのスケジュールに変換するだけでなく、デジタルツールを通じてプロセスを強化および標準化し、組織の「マッスルメモリー」を形成します。 3. マクドナルドは、プロセスマイニングテクノロジーを使用して、高頻度プロセスの行き詰まり点や弱点を継続的に発見して解決し、ビジネスプロセスの効率的な運用を保証します。

デジタル時代のビジネスプロセスリエンジニアリング

情報化時代において、OA、ERP、BPM などのシステムは、国内の大企業のプロセス管理の基盤を築きました。誕生当初、各プロセスは理論的に科学的に設計されていました。しかし、デジタル化とインテリジェント化の進展、企業規模の拡大、ビジネス ニーズの変化、連携する部門の増加、プロセスの複雑化、プロセスのバリエーションの増加に伴い、以前はデザインが最優先事項でした。の後に導入された「トップダウン」プロセス管理手法は、急速に変化する環境におけるビジネスの機敏な反復の特性にますます適応できなくなりました。

Huxiu Think Tank の調査と観察によると、企業は一般にビジネス プロセスの管理と最適化において次のような問題を抱えています。

1. プロセスは面倒で複雑です。多くの大企業では、管理レベルが高く、権利と責任の体系が複雑で、複数の部門とリンクが関与するビジネス プロセスが煩雑で複雑であり、権利と責任が統一されていないため、効率が低くなります。

2. 情報の孤島と情報の不透明性:異なる部門間で情報が共有されていないため、深刻な情報サイロが発生し、実際のプロセスの実行を完全に理解することができず、ビジネスのコラボレーションと効率に影響を及ぼします。

3. 標準化と標準化の欠如:多くの企業のビジネスプロセスは標準化や標準化が欠如しており、その結果、業務の一貫性がなくなり、管理や最適化が困難になり、実行不十分やコンプライアンス違反といった問題が多発しています。

4. 効果的なモニタリングと評価メカニズムの欠如:多くの企業には、ビジネスプロセスの効果的な監視および評価メカニズムが欠如しており、プロセス最適化の方向性と効果を把握し、タイムリーに問題を発見して解決することが困難であり、主に主観的な判断に頼っています。

5. プロセスプロジェクトの最適化には長い時間がかかり、多額のコストがかかります。現在、プロセスの最適化はプロジェクトベースで提供されることがほとんどですが、迅速に実装できず、コストが比較的高いため、企業の発展傾向に適応することが困難です。特に AI 時代においては、自動化されたプロセスはリアルタイムの意思決定と適応的な調整が可能である必要があります。

上記の問題に対して、企業は高度な管理ツールと手法を導入してプロセスを簡素化し、ビジネスの効率と競争力を向上させる必要があります。

データベースを保有し、自動化 (インテリジェント オートメーション) を進めようとしている企業は、「プロセス マイニング」ツールを使用して、まずリンク全体の行き詰まり点や弱点を見つけ、次にプロセスの閉じたループを修正して開いて、企業プロセスがよりスムーズかつ効率的に実行されます。

プロセス マイニング ツールが基本的にナビゲーションを担当することは注目に値します。さらに説明するために、以下の事例分析では、小売食品サービス業界の世界的リーダーであるマクドナルドを例として取り上げます。

新世代のスマートテクノロジーイノベーションを積極的に取り入れることで、中国マクドナルドはビジネスプロセスの最適化、従業員の効率向上、消費者エクスペリエンスの向上という点で多大な利益を達成すると同時に、競争上の優位性も強化しました。この事例では、ビジネス プロセスの最適化における実践的な経験、エンタープライズ ビジネス プロセス管理を通じて効率を向上させる方法、およびプロセス マイニングを使用して問題を発見し、対応する最適化措置を自動的に実装する方法に焦点を当てています。

2. マクドナルド事件の解釈

2.1 マクドナルドのプロセス管理の考え方

単一プロセスの観点から見ると、企業のビジネス プロセス管理は 4 つの部分に分けることができます。 問題点の調査

調査（調査）、設計（設計）、実行（実行）、最適化（最適化）という閉ループの経営を形成します。

しかし、実際の経営においては、大企業では通常、数千、場合によっては数万のプロセスが使用されており、複雑すぎるプロセスガバナンスの問題を解決するには、プロセスフレームワークが必要です。アーキテクチャ内のプロセスの位置、企業が選択したアーキテクチャ レベル、各アーキテクチャの特定の責任者などが含まれます。アーキテクチャが明確に定義されている場合にのみ、すべてのプロセスを直列に接続できます。

企業では、アーキテクチャ担当者、プロセス担当者など、プロセスごとに対応する担当者が存在します。プロセスガバナンスには、効率を向上させるための明確なルールと監視システムの開発が必要です。具体的な運用プロセスでは、プロセスチームが主要な領域と構造を担当し、プロセスを分類することで管理効率を向上させます。

2.2 デジタル化とプロセス管理の関係

マクドナルドは、企業のデジタル化プロセスにおいてプロセスの仕分けが非常に重要な役割を果たすと考えています。

まず、デジタル世界自体を企業のビジネスプロセスに基づいて理解する必要があります。構築の開始時に、各ポジションが何を行っているかを体系化した方法で整理する必要があります。プロセス）により、機械が人の代わりになり、パフォーマンスが向上します。

第二に、マクドナルドはデジタル化を進める中で、さまざまな作業分野でエネルギーを節約し効率を向上させたい場合、プロセスの意味を深く理解することが避けられないことを発見しました。そのためには、アプリケーションを組み合わせる必要があります。デジタル化により、より合理的な改善案を提案できるようになります。

最後に、企業レベルでプロセス資産の蓄積を実現するには、専門のチームが必要です。彼らは、プロセスや新しいシステムの設計者および伝道者であり、より多くのチームが継続的に推進し、データを収集し、分析する必要があります。理解して注意することができます。

これを考慮して、マクドナルドはデジタル化の観点からアイデアを進化させました。プロセス リエンジニアリングは、デジタル化、次にアーキテクチャ設計、最後に実装開発に先行する必要があります。

たとえば、デジタルチームが要件や機能を受け取ると、まずビジネスユニットとともに問題定義とプロセス調査を実施し、プロジェクトに関わるすべての部門、事項、道筋を明確に計画します。

対応する問題点の原因を見つけた後、デジタル実装チームにソリューションの設計を依頼します。この段階で初めて、どのフレームワークとシステムを使用する必要があるか、新しいフレームワークを構築するか再利用するかを決定するための議論段階に入ります。改善目標、リソース、マンパワーが合致して初めてデジタルエンジニアリングの段階に入ります。この利点は、グローバルな視点を持って、短期的な問題点を解消できるサイロ化された製品をやみくもに作成する必要がなく、「接続できないデジタル煙突」にならないことです。

2.3 プロセス管理の効率化実践

デジタル プロセス管理により、カードとクーポンの運用が変わり、オンラインになるまでのサイクルが 21 日からわずか数秒に短縮されました。

マクドナルドにとって、会員クーポン・クーポンを複数のチャネルで運用することは、顧客へのリーチという点で有効な手段であり、同社のマーケティング活動の注力の一つでもある。

プロセスが整理される前は、カードとクーポンの実装サイクルは平均 21 日で、顧客が利用できるようになるまでに 40 日かかる場合もありました。これでは明らかに、急速に変化する熾烈な競争環境に適応できません。

ビジネス競争力を向上させるために、マクドナルドのプロセスチームがプロセスを整理し、デジタルチームが対応するシステムの構築を完了しました。業務リンクを整理し、さまざまなシステムを接続してマスターデータを標準化し、承認プロセスを簡素化し、権利と責任を導入することにより、マーケティング運用チームは最終的に 21 日サイクルから第 2 レベルの稼働体制に変わります。

2.4 デジタル運用により業務効率が向上

マクドナルドは、2023年に1万店計画の発展目標を発表しました。マクドナルドは、急速な店舗拡大を前提に、新規店舗のオープンごとに効率的な運営の実現に努めています。

そのため、開店前のウォーミングアップマーケティングを開始するなど、出店前に多くの作業を行う必要があります。新店舗のオープン当日には、実店舗とセルフチャネルのオンラインストアに加え、DouyinやMeituanなどの多数のサードパーティチャネルストアも同時にオープンします。これは簡単そうに見えますが、マクドナルドの規模が大きく、多くのリンクが関係し、相互間に多数の依存関係があるため、その実装には多くの不確実性があります。

たとえば、新しい店舗をオープンする前に、組織構造が完全であり、管理チームと機能が適切に整備され、すべての関係者が協力していることを確認する必要があります。これには、仕事が相互に関連している複数の部門横断的なチームが関与します。多くの場合、プロジェクトチームは出店前に十分な準備を行っていますが、サードパーティの出店が間に合わず、店舗の当初の業績に影響を与え、競争力を弱める事態が依然として発生しています。この種の問題は比較的軽微ですが、マクドナルドが年間約 1,000 店舗を新規オープンしていることを考えると、この問題は重大な数字になります。

したがって、プロセス チームが介入した後、新しい店舗のオープン時にすべてのチャネルが同時に機能し、一緒に前進できるように、これらの問題を根本から特定して解決することに着手しました。

プロセス チームは、複雑な組織内で情報を整理する必要があります。階層を分類した結果、店舗を開くという一見単純な作業には、12 もの部門間のコラボレーションが必要であることがわかりました。問題の解決策は、多くの場合、新しい店舗をオープンするときの人員配置など、根本原因から始めることになります。開始点は店舗の ID であり、この ID から一連の店舗マスター データを維持する必要があります。各部門には独自の視点と出発点があります。日々の業務が積み重なると、それが間に合わず、後続のプロセスが常にリトライされる可能性があります。この状態では、フロントエンドの簡単な判断が、プロセスの最後に大きな嵐を引き起こすことになります。

そのため、マクドナルドのプロセスチームは、スムーズな出店と効果的なプロモーションを実現するために、プロセスや各部門間の連携をより包括的に整理・最適化し、各種業務ルールや責任者を明確にし、体制として定着させる必要があります。すべての部門の意思決定が効果的に実施されること。

2.5 エンタープライズプロセス最適化における課題と画期的な進歩

マクドナルドは、プロセスを合理化する過程で多くの困難を経験し、克服してきました。その経験の概要は次のとおりです。

企業の規模と組織構造は、プロセスの整備に影響を与えます。大企業の組織構造は局所最適解に導きやすいのに対し、中小企業の組織構造は全体最適解に導きやすい。したがって、世界最適解を実現するためには、私たちがあらゆる部門を飛び出し、より高い視点に立ち、さまざまな部門をつなぐ役割を果たす必要があります。

全体的な視点を養う上で、部門を超えた、専門分野を超えた人材の重要性。たとえば、マクドナルドが新しい店舗をオープンする場合、それぞれに独自の責任があり、上流と下流の関係を持つ複数の部門間の調整とコミュニケーションが必要になります。そのためには、問題解決者自身がビジネスジェネラリストであることが必要です。したがって、部門や分野を超えた人材を育成することは、企業の業務効率と競争力の向上に役立ちます。

デジタルプロセス管理の重要性。まず、すべてのタスクを確実に完了できるように、プロセス全体を整理し、複雑な作業を体系的で時間指定されたスケジュールに変換する必要があります。第二に、組織が自分たちの仕事をしっかりと記憶できるように、デジタル ツールを通じてプロセスを強化および標準化する必要があります。最後に、組織が競合他社よりも効率的にデータ資産を蓄積できるように、全体的な計画をデータ資産の観点から実行する必要があります。

プロセス管理は、継続的な検査と最適化のプロセスです。優れたプロセスは、ビジネス価値を実現し、組織資産を蓄積し、直感的かつ標準化された実行が容易である必要があります。マクドナルドは、データに基づいて、プロセスマイニングなどのツールを駆使して、この分野のもう一つの探求を行っています。これにより、マクドナルドのプロセスを継続的に繰り返すことができます。たとえば、主要領域のデジタル化後、マクドナルドはプロセス マイニング ツールを使用し、多くの高頻度プロセスの実際の動作と初期設計との間にギャップがあることが判明します。これには、これらのギャップを継続的に排除し、最適化ポイントを継続的に発見する必要があります。

3. プロセス最適化に対する Al の影響

アルミニウム技術の発展も、企業のプロセスの最適化を推進しています。

プロセスを言語としてモデル化することで、アルはそれを理解して実際の業務に適用できるため、作業効率が向上します。 プロセス分野におけるAlの応用には、データの蓄積、プロセスシミュレーションの予測、知識の共有などが含まれます。Alの応用を妨げる障害は主にデータ量です。

Wangfanxin CEO Suo Qiang 氏が、ChatGPT などの大規模モデルは履歴データに基づいた提案を提供できるが、現在のデータにリアルタイムでアクセスして即座にフィードバックを提供することはできないと指摘したことは注目に値します。大規模モデルはリアルタイム データにアクセスしないため、特定のシナリオ (財務共有センターでの請求書処理など) には制限があります。プロセス マイニングはリアルタイムでデータにアクセスし、ハイパーオートメーションに対するリアルタイムの意思決定サポートを提供することができ、特定のシナリオでは一定の利点があります。

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