Alih-alih kata pengantar atau dari mana tentakel LEAN berasal
Beberapa tahun yang lalu, kolega saya
berbicara tentang cara kerja LEAN di divisi Service Desk kami. Tetapi entah bagaimana dia diam bahwa LEAN bekerja bersama kami di semua proyek layanan, dan bukan hanya di Service Desk. Secara umum, LEAN adalah alat yang sangat berguna untuk menemukan bidang peningkatan dalam proses kerja, dan yang penting, itu adalah alat pengembangan tim yang baik.
Pendahuluan
Sekali waktu, di galaksi jauh, jauh ... Dan ya, Lean Thinking akan bersama Anda!
Secara umum, memahami hilangnya pekerjaan proses ITSM, tim sampai pada kesimpulan bahwa untuk beberapa alasan mereka membuang-buang waktu orang pada tugas dengan pekerjaan monyet yang kuat. Lebih tepatnya, untuk mengoordinasikan permintaan yang masuk ke tumpukan tim dari semua sumber. Dan semuanya tampak jelas dan bisa dilakukan. Tapi apa gunanya? Buat pengklasifikasi dan perutean suasana berdasarkan pada mereka, dan Anda akan bahagia ... Dan di sini kita dihadapkan dengan masalah: "akurasi" menderita dan kami tidak dapat sepenuhnya menghapus orang yang mengoordinasi, itu mudah.
Di jalan menuju keputusan atau persiapan yang tepat
Nah, akurasi dan presisi .... Kami mengikuti prinsip Kano dan memutuskan apa yang bisa kami lakukan dengan efek paling masuk akal: matriks klasifikasi - keputusan untuk mengekspos kelas dengan mencari kata-kata pendukung dalam deskripsi, dll. Dan haleluya!
70% aplikasi osprey diblokir oleh robot! - Semua orang senang: "Kami keren, kami adalah dewa ...". Kami benar-benar menerapkannya dan telah hidup seperti ini selama beberapa tahun. Tetapi waktu berlalu, dan kerugiannya adalah, ini dia. Kami sekarang menginginkan kedua klasifikasi dan memberi kami akurasi seseorang.
Kami mulai memecahkan masalah tumpang tindih array aplikasi yang tersisa. Ingat bahwa ini sekitar 30%.
Jadi, masalah utama mereka:
- Permintaan pengguna langsung tanpa struktur deskripsi.
- Jenis pertanyaan baru membutuhkan waktu untuk menjelaskan.
- Permintaan, mirip dengan yang lain, di penggolong pergi ke tim yang salah ...
Sudah jelas ke mana arah cerita kami. Jadi, waktu berlalu, dan LEAN tidak menanggung biaya ...
Jadi, esensi masalahnya
Apa yang dimaksud dengan permintaan adalah teks yang perlu diproses, dan hasilnya harus diputuskan pada kelasnya. Sebagai contoh, penggunaan classifier yang sudah dijelaskan untuk frasa dan kata-kata tertentu memerlukan persiapan yang agak panjang dari matriks klasifikasi dan pembaruan konstannya.
Mulai berpikir bagaimana menjadi. Tim menyadari bahwa mereka tidak memiliki kemampuan untuk menyelesaikan masalah ini. Kemudian mereka beralih ke kolega dari departemen optimasi. Kami memiliki tim seperti di pabrik-pabrik Toyota, mereka membantu seluruh perusahaan dalam merampingkan proses: mereka mencari, menggali, dll.
« , , , …» - .
Kita mulai menyerbu ketinggian baru dengan menggunakan badai. Brainstorm adalah alat yang sangat berguna, metode 5W mengintensifkan badai sebelum badai! Dan apa yang kami putuskan:
Masalah awal kami:
- Masalah akurasi, atau lebih tepatnya kelemahan teknologi dari solusi yang ada, dan tidak ada cara untuk memperbaikinya.
- Masalah biaya dukungan - perlu untuk terus memperbarui matriks klasifikasi, untuk memantau penyimpangan.
Apa saran untuk solusi:
- Diperlukan bahwa mesin dapat membuat keputusan tentang kualitas opsi yang diusulkan.
- Solusinya harus otodidak dengan biaya minimal.
- Dukungan untuk solusi tidak berbeda dalam biaya dari solusi sebelumnya.
Kami mulai memilah opsi.
Dari teknologi, Anda dapat memikirkan analitik statistik dengan elemen BI. Mahal, dan mengapa ada monster dengan elemen ERP? Masalahnya kemudian mirip dengan tugas yang diselesaikan oleh "kecerdasan buatan" dan mekanisme "pembelajaran mesin". Nah, departemen optimisasi kami, tidak meragukan kesuksesan, memanggil orang-orang dari departemen solusi digital ke pertemuan berikutnya.
Selesaikan masalahnya
Selama beberapa minggu, arsitek data dan insinyur data melalui sejumlah besar kerangka kerja dan meluncurkan solusi - penilaian dan model pertama:
Sebulan kemudian, kami merapat ITSM dan Inteligensi Buatan kami dan menyelesaikan pengujian.
Akibatnya: kita tidak memerlukan koordinator kueri sama sekali, karena robot sekarang memproses 99% dari semua insiden dan tidak menciptakan perasaan negatif rutin untuk sisa 10-15 insiden per hari. Tim puas, tidak teralihkan dari tugas utama, karyawan menyingkirkan rutin, hanya menyatakan bahwa "alat kuno" ini sudah ketinggalan zaman dan mengganggu pekerjaan.
Kesimpulan
Bersama dengan tim, pemantauan konstan proses mereka sangat berharga. Tidak hanya memungkinkan untuk menemukan biaya dan menghilangkannya, tetapi juga untuk membentuk pemahaman dan kebutuhan untuk menggunakan teknologi baru. Dengan memecahkan masalah menghilangkan bahkan masalah terkecil, tetapi benar-benar rutin, kami benar-benar menciptakan nilai. Dan nilainya tidak hanya untuk pelanggan, tetapi juga untuk karyawan dan perusahaan.