Si può misurare l’efficienza?

L’efficienza si misura generalmente attraverso il rapporto tra output prodotto e input utilizzato.

In termini matematici, può essere espressa come:
Efficienza = Output / Input.

Questo rapporto misura la capacità di un processo di trasformare gli input (risorse quali tempo, denaro e materiali) in output (prodotti e servizi), massimizzando le risorse a disposizione.

Un valore più alto indica una maggiore efficienza, perché implica che per ogni unità di risorsa impiegata si ottiene più output.

Esistono diversi modi specifici per misurare l’efficienza, a seconda del contesto:

L’efficienza operativa, che misura quanto efficacemente un’organizzazione utilizza le sue risorse per produrre beni o servizi. Può essere valutata attraverso indicatori come il costo per unità prodotta, il tempo di ciclo di produzione o il tasso di utilizzo delle capacità.

L’efficienza energetica, che valuta la quantità di energia consumata rispetto all’output prodotto.
È spesso espressa in termini di energia per unità di prodotto o servizio fornito.

L’efficienza economica, che misura il rapporto tra il valore dell’output prodotto e il costo degli input utilizzati. Un’alta efficienza economica indica che l’entità sta generando un maggiore valore economico con minori risorse.

L’efficienza dei processi, focalizzata su come le procedure specifiche trasformano gli input in output. Gli strumenti per misurare questa efficienza includono l’analisi dei flussi di lavoro, la mappatura dei processi e l’analisi dei tempi.

Per poter misurare l’efficienza in modo efficace, è importante stabilire metriche chiare e misurabili, raccogliere dati accurati e analizzare questi dati nel tempo per identificare tendenze, miglioramenti o aree che necessitano di ottimizzazione.

Occupandomi da diversi anni di automazione ed efficientamento di processi aziendali, mi soffermerò in particolare sulla misurazione dell’efficienza nei processi, dove possono essere utilizzate diverse metriche chiave che forniscono approfondimenti sulla performance e aiutano a identificare eventuali possibilità di miglioramento.

Ecco alcune delle metriche più comunemente utilizzate:

Tempo di Ciclo: il tempo totale necessario per completare un processo dall’inizio alla fine. La riduzione del tempo di ciclo è spesso un obiettivo chiave per migliorare l’efficienza dei processi.

Rateo di Difetti: la percentuale di output che non soddisfa gli standard di qualità, indicando l’efficienza del processo in termini di produzione di beni o servizi di alta qualità.

First Pass Yield (FPY): la percentuale di prodotti o servizi che soddisfano i criteri di qualità al primo tentativo, senza bisogno di ritocchi o correzioni, offrendo una misura diretta dell’efficienza qualitativa.

Lead Time: il tempo che intercorre tra la ricezione dell’ordine e la consegna del prodotto finito al cliente. La riduzione del lead time migliora la soddisfazione del cliente e l’efficienza operativa.

Tasso di Utilizzo delle Risorse: misura quanto efficacemente le risorse (umane, materiali, finanziarie) sono impiegate nel processo produttivo. Un utilizzo efficiente delle risorse riduce gli sprechi e aumenta la produttività.

Queste metriche, utilizzate correttamente, possono offrire alle organizzazioni una comprensione approfondita della loro efficienza dei processi, poiché consentono di identificare le aree di forza e di debolezza e di implementare interventi mirati di miglioramento.

Mario S. Farris

I rischi nascosti dei processi aziendali manuali: come l’automazione può migliorare il tuo team.

I processi aziendali svolti con operatività manuali e ripetitive possono comportare una serie di effetti negativi che incidono sull’efficienza, sulla produttività e sulla soddisfazione sia dei dipendenti che dei clienti.

Ecco alcune delle ricadute negative più frequenti:

Errori Umani.

La natura ripetitiva e manuale dei compiti aumenta il rischio di errori, che possono variare da semplici sviste a gravi imprecisioni, influenzando la qualità del lavoro e la precisione dei dati.

Bassa Produttività.

Le attività manuali richiedono più tempo rispetto ai processi automatizzati, limitando la quantità di lavoro che può essere completato in un determinato lasso di tempo e riducendo la produttività complessiva.

Costi Operativi Elevati.

L’esecuzione manuale di compiti ripetitivi richiede una maggiore quantità di risorse umane, aumentando i costi operativi per le aziende, inclusi salari, formazione e gestione del personale.

Bassa Scalabilità.

I processi manuali sono difficilmente scalabili, rendendo complicato per l’azienda adattarsi rapidamente a un aumento della domanda o espandere le sue operazioni senza un significativo incremento dei costi e delle risorse.

Compromissione dei Tempi di Risposta.

La gestione manuale dei processi rallenta i tempi di risposta alle richieste dei clienti, ai cambiamenti del mercato o ad altre esigenze aziendali, compromettendo la competitività.

Difficoltà nel Tracciamento e nell’Analisi dei Dati.

La raccolta e l’analisi dei dati eseguite manualmente sono spesso meno precise e più laboriose, rendendo difficile ottenere insight tempestivi e accurati per supportare le decisioni aziendali.

Non Conformità e Rischi Legali.

I processi manuali possono rendere più difficile mantenere la conformità con le normative vigenti, aumentando il rischio di violazioni legali, sanzioni e danni reputazionali.

Ostacoli all’Innovazione.

Concentrarsi su compiti manuali ripetitivi può distogliere risorse e attenzione dall’innovazione e dall’ottimizzazione dei processi, limitando la capacità dell’azienda di adattarsi e innovare.

Demotivazione dei Dipendenti.

Lavorare su compiti manuali e ripetitivi può essere monotono e poco stimolante, portando a una ridotta soddisfazione e motivazione dei dipendenti, che può tradursi in una maggiore rotazione del personale.

Esempi pratici.

Se consideriamo ad esempio le attività manuali svolte dagli operatori dei back-office finanziari, ci rendiamo conto di quanto tempo e quante risorse siano necessari per i vari adempimenti.

Facendo riferimento ad un esempio pratico, vediamo i passaggi richiesti dal processo di riconciliazione incassi da bonifici, una attività che se non automatizzata richiede la lettura e gestione diretta da parte di un operatore dei singoli movimenti di entrata dell’estratto conto:

identificare il soggetto pagante;
verificare la corrispondenza o meno di tale soggetto con un debitore presente nel database anagrafico clienti;
leggere la causale del bonifico per recuperare i riferimenti a partite aperte, sempre che siano stati indicati;
verificare la corrispondenza fra importo bonifico e importo dovuto;
risolvere eventuali eccezioni;
registrare l’incasso…

Tutte queste sono operazioni che nei casi più semplici richiedono da 1 a 3 minuti; possono però esservi altri casi in cui è richiesto un tempo decisamente superiore per singolo incasso, per non parlare poi delle eccezioni.
Laddove poi i volumi giornalieri siano consistenti, come accade presso realtà del settore finance oppure presso corporate con grossi volumi di incassi, questo può significare che diverse risorse siano parzialmente o interamente dedicate a questo tipo di attività.

Un esempio di settore particolarmente oneroso è quello del Factoring, dove può accadere che un singolo bonifico implichi decine o centinaia di fatture.

E se potessimo liberare queste risorse e destinarle a attività più proficue, come il recupero crediti o altre iniziative strategiche?

Automatizzare il processo.

L’adozione di tecnologie automatizzate e soluzioni software può aiutare a mitigare questi effetti negativi, migliorando l’efficienza, la precisione e la soddisfazione complessiva sia dei dipendenti che dei clienti.

Ad esempio, la Robotic Process Automation (RPA) può automatizzare diverse operazioni, ma generalmente semplici tipo il data entry.

Diversamente, le piattaforme con integrata l’intelligenza artificiale sono in grado di gestire operatività più complesse, in grado di emulare anche gli atti cognitivi di un essere umano, come l’analisi dei dati a disposizione, la comparazione con casi simili gestiti in precedenza (l’esperienza) e la capacità di scelta ragionata.

Ad esempio, in K Linx abbiamo adottato l’intelligenza artificiale per poter emulare le scelte che farebbe un operatore di back-office, esaminando ogni piccola traccia contenuta nella causale del bonifico, nella stringa dell’ordinante e in ulteriori documenti come i preavvisi o altre specifiche di pagamento.
Approfondimenti a questo articolo.

Mario S. Farris
(K Linx Founder)