Настоящее исследование направлено на расширение теоретического базиса методологии статистического управления бизнес-процессами. Цель. Разработать методику выявления причин спорадических вариаций контрольных карт наблюдаемого бизнес-процесса. Задачи. Изучить теоретико-методологический материал, описывающий методы статистического анализа эффективности бизнес-процессов; выявить противоречия и слабые стороны применения статистических методов анализа; разработать подход минимизации человеческого фактора при выявлении ошибок реализации производственного и обеспечивающих процессов. Методология. Инструментально-методический аппарат исследования составляют инструменты экономико-статистического и сравнительного анализа. Результаты. Методы статистического управления бизнес-процессами позволяют сформировать точную и объективную базу данных о состоянии процессной бизнес-модели организации. Применяя на практике подобную методологическую базу, компания получает конкурентное преимущество за счет беспрерывной цикличной работы над совершенствованием качества производимого продукта. Таким образом, данная квинтэссенция позволяет воплотить истинное предназначение концепции процессного управления - ориентирование результатов хозяйственной деятельности на потребности целевой аудитории. Однако теоретико-методологическая база данных методов дает недостаточно подробное описание действий, имеющих место между этапами контроля и принятием соответствующих мер в рамках теории цикла PDCA. Вдобавок концепция статистического анализа в менеджменте предполагает высокие затраты финансовых, временных и трудовых ресурсов. Данные обстоятельства являются причиной низкой степени ее проникновения в практической бизнес-среде. Выводы. Декомпозиция первичных бизнес-процессов на его составляющие элементарные подпроцессы и проведение их сравнительного анализа путем сопоставления точек локальных экстремумов графиков их контрольных карт позволяет путем сокращения масштабов поиска причинности до конкретного операционного процесса не только минимизировать воздействие субъективных экспертных оценок, но и сократить временные и трудовые ресурсы на этапе аналитических мероприятий.
This study is dedicated to expanding the theoretical foundation of the methodology of statistical business process management. Aim. This study aims to develop a methodology for identifying the causes of the sporadic variations in the control charts of the observed business process. Tasks. This study examines the theoretical and methodological material that describes methods for the statistical analysis of business process efficiency; determines the contradictions and weak spots in the application of statistical analysis methods; develops an approach to minimizing the human factor in identifying errors in the implementation of the production and supporting processes. Methods. The tools and methodologies of the study include the tools of economic, statistical and comparative analysis. Results. Statistical business process management methods make it possible to compile an accurate and objective database reflecting the current state of the organization’s buisness process model. Putting such methodological framework into practice, the company gains a competitive edge due to a continuous work cycle aimed at improving the quality of the product. This quintessence allows fulfilling the true purpose of the process management concept, i. e. shifting the focus of economic activity towards the needs of the target audience. However, the theoretical and methodological basis of these methods fails to provide a detailed description of the actions that take place between the stages of control and taking the appropriate measures within the framework of the PDCA cycle theory. Furthermore, the concept of statistical analysis in management involves high expenditure of time, financial and labor resources, hence its rare occurrence in the practical business environment. Conclusion. Breaking down primary business processes to their constituent elementary processes and analyzing them by comparing local extremum points on their control charts makes it possible to minimize the impact of subjective expert assessments and reduce the expenditure of time and labor resources at the stage of analytical measures by reducing the scale of causality search to a particular operational process.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.