Kas ir darbplūsma?
Darbplūsma apraksta biznesa darba procesa posmus, caur kuriem darbs tiek nodots no uzsākšanas līdz pabeigšanai; un kā šīs darbības var izpildīt un automatizēt saskaņā ar procesuālo noteikumu kopumu.
Organizācijas izmanto darba plūsmu, lai koordinētu uzdevumus ar mērķi uzlabot organizācijas efektivitāti, atsaucību un rentabilitāti. Darbplūsma var būt vai nu secīga, ar katru soli atkarīga no iepriekšējā pabeigšanas, vai paralēla, ar vairākiem posmiem vienlaikus.
PĀRDOŠANĀS LEJUPA Darbplūsma
Darbplūsmas jēdziens bija svarīgs, lai izpētītu racionālu darba organizāciju un optimizētu ražošanas vai informācijas procesus - lai izvairītos no sastrēgumiem. Pēc Otrā pasaules kara kvalitātes kustība izstrādāja vairākas darbplūsmas uzlabošanas teorijas, kas ietvēra kvalitatīvākus priekšstatus par biznesa procesu pārbūvi. Šīs filozofijas varētu piemērot automašīnu montāžas līnijām, bankas aizdevuma pieteikumam vai avīzes ražošanai.
Six Sigma un Visaptverošā kvalitātes vadība (TQM) ir divas procesa uzlabošanas filozofijas, kuras ir pieņēmušas organizācijas visā pasaulē. TQM ir strukturēta pieeja vispārējai organizācijas vadībai, kurā iekšējās vadlīnijas un procesa standarti samazina kļūdas. Six Sigma mērķis ir samazināt defektus, izmantojot kvalitātes kontroli.
Darbplūsmas tehnoloģijas un lielie dati
Darbplūsmas tehnoloģijas un vadības sistēmas mūsdienās tiek izmantotas tik plašās nozarēs kā finanses, veselības aprūpe, mārketings un augstākā izglītība. Tiem ir būtiska nozīme mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās sistēmu attīstībā, kam ir liela ietekme uz korporatīvo darbplūsmu katrā nozarē, pateicoties to spējai apstrādāt un iegūt vērtību no lielajiem datiem.
Apkopojot un kopīgojot datus visā organizācijā un iegulstot analītiku, uzņēmuma datu pārvaldības sistēmas tiek izmantotas, lai likvidētu informācijas tvertnes un optimizētu biznesa procesus un automatizētu datu apstrādi. Un tas palīdz savienot iepriekš atdalītās nozares un nozares.
Finanses tiek pārveidotas ar lieliem datiem, kas tiek izmantoti gan tirdzniecībai, gan atbilstībai. Investori sāk izmantot reālā laika datus, ko rada globālā digitalizācija un sociālie mediji, un eksperimentē ar uzlabotu datu analītiku un AI, lai ģenerētu investīciju idejas - bez izziņas aizspriedumiem - un pārvaldītu risku.
