Innovatie & Strategie

Datamanagement
productiviteit

Minder rebound, méér productiviteit met Process Mining

ICT gebruiken om rebound te voorkomen

© CCO Public Domain geralt
17 april 2019

ICT gebruiken om rebound te voorkomen

Het raadsel dat ICT niet leidt tot groei van productiviteit wordt opgelost als rebound wordt meegenomen: als we begrijpen dat iets goedkoper is, zijn we geneigd het méér te doen. ICT kan het voortouw nemen om rebound te voorkómen. Volgens Erik-Jan van der Linden kan ICT rebound met Process Mining zelfs ten goede inzetten.

In 1987 verzucht Robert Solow in The New York Times dat het computertijdperk overal te zien is, behalve in productiviteitscijfers. Bij de automatiseringsgolf van de jaren tachtig en negentig braken economen zich het hoofd over deze Solow-paradox en vonden geen sluitende verklaring. Recent speelt de vraag weer op rond digitalisering: waar blijft toch de groei van productiviteit? En nog steeds kunnen economen geen verklaring vinden.

... what everyone feels to have been a technological revolution, a drastic change in our productive lives, has been accompanied everywhere, including Japan, by a slowing-down of productivity growth, not by a step up. You can see the computer age everywhere but in the productivity statistics.

Robert Solow, New York Times Book Review article, 1987

Productiviteit is de output die per eenheid van input wordt voortgebracht. Stijgt de output, of daalt de input dan gaat de productiviteit omhoog. De belofte van automatisering en digitalisering is dat dure arbeid als input ingeruild wordt voor goedkopere IT en dat daarmee de productiviteit stijgt. Of: dat de combinatie van mens en computer tot meer output leidt.

Rebound

Om de paradox te begrijpen, moet je niet als econoom kijken, maar vanuit de ICT-praktijk. Wat dan is te zien, is rebound, letterlijk terugkaatsen: als we doorhebben dat iets minder kost, zijn we geneigd het méér te doen. Dit reboundeffect zien we bij ICT: ICT zorgt ervoor dat zaken goedkoper worden en dan gaan we die meer doen. Hieronder volgt een aantal voorbeelden en beschrijvingen van hoe ICT rebound kan keren en zelfs ten goede kan gebruiken.

De spaarlamp

Jasper van Kuijk, expert op het gebied van design, geeft aansprekende voorbeelden van het reboundeffect bij consumenten. Bijvoorbeeld, bij de introductie van spaarlampen was de gedachte van consumenten: als licht zuiniger is geworden, kunnen we het meer gebruiken. Het totale energieverbruik voor licht nam door dit reboundeffect niet af, maar bleef stabiel. Van Kuijk noemt ook verbeteringen in infrastructuur, die er niet toe geleid hebben dat we kortere reistijden naar ons werk hebben. We gaan juist verder weg wonen, en al decennialang blijft de reistijd tachtig à negentig minuten.

Dark Data

Een eerste voorbeeld is opslag van data. In 1967 kostte een 1-Mb harddrive 1 miljoen dollar; vandaag kost diezelfde capaciteit op een harddiskdrive minder dan 2 dollarcent. Weliswaar zijn er daarboven nog andere kosten (denk aan beveiligen van data), maar data opslaan is goedkoop en dat doen we dan ook met quintiljoenen bytes per dag. Er is sprake van rebound, omdat maar 10% van de opgeslagen data wordt gebruikt. De andere 90% is Dark Data: die wordt opgeslagen en daarna nooit gebruikt. De opslag van zulke data kost organisaties meer dan de data oplevert en leidt mondiaal tot fors onnodig gebruik van elektriciteit.

Voorbeelden uit de eigen dagelijkse praktijk zijn eenvoudig te vinden. We besluiten om al die sensordata op te slaan, documenten voor de zekerheid te bewaren, oude data niet weg te doen, en alle socialmediadata over klantcontacten op te slaan. ICT kijkt niet op een terabyte meer of minder; de business maakt er makkelijk gebruik van. Daar komt bij dat met AI fear of missing out ontstaat. Is AI niet mogelijk zonder data...? Dan kunnen we maar beter alles bewaren.

Verspreiding

Ook bij het verspreiden van data in onze eigen organisaties zijn ICT en business makkelijk. Het maken en verspreiden van digitale informatie lijkt goedkoop in vergelijking met papieren informatie, en dus doen we dat. Denk aan documenten in zijn algemeenheid, aan rapportagesets, of aan key performance indicators (KPI’s). 50 tot 100 KPI’s is geen uitzondering in middelgrote organisaties. Net als bij dataopslag geldt ook hier dat méér niet beter is: het grootste deel van verspreide documenten, rapportages en kpi’s wordt niet gebruikt.

Extern

Daarnaast is er buiten de eigen organisatie druk om méér te leveren. De overheid houdt toezicht en inspecteert publieke en private organisaties. Namens de belastingbetaler voorkomt de overheid zo gedoe bij banken, slachterijen en onderwijsinstellingen. Vroeger ging dat op basis van bezoeken, maar de overheid is zich gaan realiseren dat toezicht en inspectie ook mogelijk is op basis van bedrijfsdata en dus op afstand kan plaatsvinden.

Er is daarbij een trend van overheidsorganisaties om data van laag detailniveau op te vragen. Voor bijvoorbeeld de Belastingdienst is dat begrijpelijk. Als data over de bankrekeningen van burgers beschikbaar is, kan de Belastingdienst aangiften automatisch controleren. De burger profiteert daarvan door vooraf ingevulde belastingaangiften.

Maar wat moet de onderwijsinspectie met alle gegevens van alle individuele leerlingen en studenten in Nederland, zoals die worden ingezameld door middel van het onderwijsnummer? Voor onderwijsinstellingen was de invoering van het onderwijsnummer, vanaf begin van deze eeuw, een zware opgave, waar de instellingen zelf niet productiever van geworden zijn. Budget en effort ging immers niet naar het onderwijs zelf. De invoering heeft ook belastinggeld (input) gekost en er zijn geen evaluaties waaruit blijkt dat het onderwijsnummer een positief effect heeft gehad op het Nederlands onderwijs, bijvoorbeeld in doorstroming van leerlingen, wat heel actueel is. Tien jaar na dato geeft de Staat van het Onderwijs (2016) aan dat de kwaliteit van het onderwijs (output) erop achteruitgegaan is.

Kortom, ook hier zien we dat sprake is van een reboundeffect. Uitwisseling van data op detailniveau kan, en dan gebeurt dat ook.

De mentaliteit van ICT

Wat kan de ICT-functie doen? Er zijn voldoende mogelijkheden, maar lastig is waarschijnlijk de mentaliteit van ICT zelf. Het is immers leuker om peers te vertellen dat de volgende zetabyte-drive is aangeschaft, dan Hollands-zuinig te laten weten dat dat niet nodig was door in te zetten op slim gebruik.

Rebound ontstaat in het gebruik en ICT heeft de mogelijkheid om bij uitbreiding van gebruik na te gaan of al dan niet waarde ontstaat. De business verwacht stijging van productiviteit door ICT: dan mag ICT de business ook wijzen op het reboundeffect van toename van gebruik die niet nodig is. Mogelijk groeit ook gevoeligheid voor het argument dat ICT-waste niet sustainable is, niet groen.

Processen verbeteren

ICT heeft daarnaast de mogelijkheid om in te zetten op technologieën waarbij uitbreiding van gebruik juist leidt tot verdere verbetering van productiviteit. Het inzetten van Process Mining voor verbetering van businessprocessen is daarvan het beste voorbeeld.

Het verbeteren van businessprocessen heeft tot doel de productiviteit te verhogen. Procesverbetering zonder data is echter kostbaar. Als eerste stap bij procesverbetering moeten processen namelijk in kaart worden gebracht. Als dit gebeurt zonder data, zijn intensieve sessies nodig met proceseigenaren. Die zijn tijdrovend en duur en leiden daarnaast vaak niet tot een nauwkeurige inventarisatie omdat processen onbekend zijn, maar ook omdat er geen overeenstemming is over de processen.

Met Process Mining wordt procesverbetering nauwkeuriger en goedkoper. De kracht van Process Mining ligt in het automatisch genereren van procesmodellen en proceseigenschappen op basis van events, die ontstaat tijdens de uitvoering van de processen. Voor elke case die door een proces loopt, worden verschillende activiteiten uitgevoerd, en elke activiteit leidt tot events. Process Mining behoeft voor de lezers van AG Connect geen introductie meer (maar zie bijvoorbeeld de MOOC van godfather Wil van de Aalst). Als procesverbetering goedkoop wordt, kan er meer gebruik van worden gemaakt.

Process Mining kan dan ook ingezet worden om de ICT-processen zelf in kaart te brengen en om te inventariseren waar sprake is van waste. Process Mining laat dan zien hoe documenten, data, e-mails en dergelijke stromen en waar dat onnodig is. Zo draagt Process Mining ook bij aan de agenda van ICT: Process Mining identificeert rebound. In een eerder artikel in AG Connect hebben we dat voor de combinatie van RPA en Process Mining aangegeven, en ook hier gaat dat op.

 

Process Mining voorkómt ICT-waste

Process Mining kan ook ingezet worden voor het voorkómen van ICT-waste. De cases die dan gevolgd worden zijn documenten, rapportagesets of analytische applicaties. Activiteiten zijn het maken, verspreiden en raadplegen van daarvan. De eventdata vormt dan de input voor een procesmodel waarmee in beeld komt wat uiteindelijk niet gebruikt wordt.

Een voorbeeld in eigen huis is dat ontwikkelaars van het ProcessGold-platform de acties van gebruikers van ProcessGold- producten met de eigen Process Mining hebben geanalyseerd. Zo konden de ontwikkelaars nagaan welke onderdelen van producten niet of nauwelijks werden gebruikt. Deze onderdelen (views, analyses) zijn verwijderd. Een bijkomend voordeel was dat paden in beeld kwamen die onnodig ingewikkeld waren voor gebruikers om tot een bepaald resultaat te komen. Ook deze zijn aangepast.

Process Mining rebounds

Een telecomprovider wordt geconfronteerd met toenemende concurrentie op prijs, en moet kosten reduceren. De implementatie van Process Mining begint in een eerste afdeling en identificeert daar procesproblemen, in het bijzonder in handmatige afhandeling van uitzonderingen, en in de communicatie met externe leveranciers. Dit leidt tot 20% aantoonbare besparing op personeelskosten, en breder tot ruim een miljoen euro aan kostenbesparing. Kortom, een aanzienlijke productiviteitsverhoging. De succesvolle implementatie wordt vervolgens overgenomen door andere afdelingen, en aansluitend tonen zelfs externe leveranciers interesse.

Magazine AG Connect

Dit artikel is ook gepubliceerd in het magazine van AG Connect (meinummer, 2019). Wil je alle artikelen uit dit nummer lezen, klik dan hier voor de inhoudsopgave

Lees meer over Innovatie & Strategie OP AG Intelligence
Reactie toevoegen
De inhoud van dit veld is privé en zal niet openbaar worden gemaakt.