Het proces bestaat vaak alleen in iemands hoofd
Vraag aan een team hoe een inkomende order verwerkt wordt en je krijgt drie verschillende antwoorden. Niet omdat mensen het fout doen, maar omdat het proces nooit expliciet is opgeschreven. Iedereen heeft een eigen werkwijze ontwikkeld, met eigen uitzonderingen. Dat is geen probleem zolang mensen het werk doen: de ervaring zit in hun hoofd. Maar een automatiseringslaag heeft geen hoofd. Die voert uit wat je hem vertelt. Leg je het proces verkeerd vast, dan voert hij het verkeerd uit, consequent en op schaal. Dat is precies waarom je vóór de techniek een week moet besteden aan het uitschrijven van wat er werkelijk gebeurt als een document binnenkomt: wie pakt het op, wat controleert die persoon, wat doet hij als een veld ontbreekt, wanneer belt iemand de leverancier.
Waarom uitzonderingen het grootste werk zijn
Tachtig procent van de documenten is netjes en uniform. Die verwerken is eenvoudig. De twintig procent die afwijkt, bepaalt of een systeem werkt of niet. Een leverancier die zijn pakbon als screenshot mailt. Een CMR-vrachtbrief met een extra paraaf op de verkeerde plek. Een factuur met een ordernummer dat net iets anders is opgemaakt dan in je systeem staat. Precies die situaties kosten mensen nu de meeste tijd, en precies die situaties moet je uitdenken voordat je automatiseert. Wat mag het systeem zelf afhandelen? Wat moet het markeren voor menselijke beoordeling? En wie is die mens? Als dat niet vast staat, belandt elke uitzondering alsnog op iemands bureau zonder dat duidelijk is wat er van hem verwacht wordt.
Wat de Cabooter-implementatie laat zien
Bij Cabooter Group, een logistiek bedrijf dat meer dan 70.000 documenten per jaar verwerkt, kwamen CMR's, facturen en orders via mail binnen en werden ze overgetypt in het systeem. Nu verwerkt dottle 85% van die documenten volledig automatisch, wat neerkomt op een besparing van circa 110.000 euro per jaar. Maar die 85% is geen toeval. Die is het gevolg van een scherpe beslissing: welke documenten zijn goed genoeg om automatisch af te handelen, en welke verdienen een extra blik? Die grens bewust trekken, en hem ook durven bewaken, is wat het verschil maakt tussen een project dat slaagt en een project dat na drie maanden stil staat.
Wanneer is automatiseren van een documentstroom eigenlijk niet slim?
Niet elke documentstroom is geschikt om te automatiseren. Drie situaties waarin je beter wacht. Ten eerste: als het volume laag is. Twintig facturen per maand handmatig verwerken kost minder dan de aandacht die een implementatie vraagt. Ten tweede: als de brondata structureel slecht is. Leveranciers die elk document anders opmaken, zonder herkenbaar patroon, zorgen voor veel uitzonderingen die alsnog handmatig afgehandeld worden. Je lost dan een probleem op dat eigenlijk een andere oorzaak heeft. Ten derde: als het proces nog niet vastligt. Automatiseren dwingt je een keuze te maken over hoe iets werkt. Als die keuze intern nog niet gemaakt is, wordt het systeem het strijdtoneel voor een discussie die eigenlijk al eerder had moeten plaatsvinden.
De mens blijft de sleutel, ook na automatisering
Bij HDG verwerkt dottle 200.000 paklijsten per jaar, met 90% minder handwerk en een FTE die nu aan inspectiewerk besteed wordt in plaats van aan overtypen. Maar ook daar accordeert een mens de gemarkeerde afwijkingen. Dat is geen gebrek aan het systeem, dat is de opzet. Een systeem dat afwijkingen markeert en de beslissing bij een mens legt, is betrouwbaarder dan een systeem dat alles stilzwijgend doorboekt. Fouten die later ontdekt worden in een ERP of TMS kosten veel meer tijd dan een accordeerscherm dat iemand twee seconden kijkt en op groen drukt. De les: bouw de menselijke check in als ontwerp, niet als noodoplossing.