Cách đo lường hiệu quả quy trình doanh nghiệp

Vì vậy, đo lường hiệu quả quy trình cần nhìn đồng thời ít nhất bốn chiều: thời gian, chi phí, chất lượng và đầu ra. Các tài liệu về quản trị hiệu suất quy trình của APQC cũng sử dụng nhiều nhóm thước đo thay vì phụ thuộc vào một KPI duy nhất, chẳng hạn cost, cycle time, efficiency, effectiveness và productivity.

Bốn nhóm chỉ số chỉ có ý nghĩa khi được đo trên cùng một phạm vi quy trình, cùng đơn vị đầu ra và cùng kỳ quan sát. Nếu không khóa các điều kiện này trước, doanh nghiệp rất dễ kết luận rằng quy trình đã tốt lên trong khi thực tế chỉ thay đổi cách tính.

Thiết lập khung đo trước khi chọn KPI

Sai lầm phổ biến khi đo hiệu quả quy trình là bắt đầu bằng câu hỏi “nên dùng KPI nào?”. Câu hỏi cần trả lời trước là đang đo quy trình nào, từ đâu đến đâu và một đơn vị đầu ra được tính như thế nào.

ISO 9001:2015 đặt hoạt động giám sát, đo lường, phân tích và đánh giá vào nhóm yêu cầu về đánh giá hiệu suất của hệ thống quản lý chất lượng. Điều này cho thấy việc thu thập số liệu mới chỉ là một phần; số liệu còn phải được phân tích và đánh giá để xác định mức độ hiệu quả.

Trước khi lấy dữ liệu, doanh nghiệp nên khóa ít nhất bảy thành phần:

Đặc biệt, mẫu số của KPI phải ổn định. “Chi phí quy trình giảm 10%” có thể nghe tích cực nhưng không nói lên nhiều nếu khối lượng công việc cùng kỳ giảm 30%. Trong trường hợp đó, chi phí trên mỗi đầu ra có thể đã tăng.

Tương tự, 12.000 giao dịch hoàn thành trong tháng không tự động tốt hơn 10.000 giao dịch của tháng trước nếu số lỗi, giờ lao động hoặc chi phí tăng nhanh hơn sản lượng.

Do đó, với phần lớn quy trình, số tuyệt đối nên được đặt cạnh một chỉ số chuẩn hóa như:

·         Chi phí trên một đầu ra hợp lệ

·         Thời gian trên một case

·         Đầu ra trên một giờ lao động

·         Tỷ lệ hoàn thành đúng hạn

·         Tỷ lệ đầu ra đạt yêu cầu ngay lần đầu

Khi phạm vi và mẫu số đã ổn định, bốn nhóm chỉ số tiếp theo mới có thể so sánh được theo thời gian.

Đo thời gian để biết quy trình chậm ở đâu

Chỉ số thời gian cơ bản nhất là cycle time:

Cycle time = Thời điểm hoàn tất − Thời điểm bắt đầu

Nếu một yêu cầu được tiếp nhận lúc 9 giờ sáng thứ Hai và hoàn tất lúc 9 giờ sáng thứ Tư, cycle time là hai ngày theo cách định nghĩa thời gian tương ứng của doanh nghiệp.

Tuy nhiên, cycle time tổng không chỉ ra nguyên nhân gây chậm. Một quy trình thường chứa hai loại thời gian:

Touch time là thời gian con người hoặc hệ thống thực sự xử lý case.

Wait time là thời gian case nằm trong hàng đợi, chờ phê duyệt, chờ dữ liệu, chờ hệ thống hoặc chờ một công đoạn khác.

Có thể tính:

Tỷ trọng thời gian chờ = Wait time / Cycle time × 100%

Nếu cycle time là 20 giờ nhưng touch time chỉ 4 giờ, vấn đề chính không nhất thiết nằm ở năng suất xử lý. Khoảng 80% thời gian của case đang nằm ngoài hoạt động tạo xử lý trực tiếp. Khi đó, tăng tốc thao tác từ 4 giờ xuống 3 giờ chỉ giảm tổng cycle time khoảng 5%; xử lý hàng đợi có thể tạo tác động lớn hơn.

Ngoài cycle time trung bình, nên theo dõi thêm:

·         Median/P50: Một nửa số case hoàn thành nhanh hơn mức này

·         P90: 90% số case hoàn thành không quá mức này

·         Tỷ lệ đúng hạn: Số case hoàn tất trong SLA / tổng số case × 100%

·         Thời gian chờ: Tổng thời gian không được xử lý chủ động

Trung bình có thể che giấu các trường hợp chậm bất thường. Ví dụ giả định, một quy trình có cycle time trung bình 2,1 ngày nhưng P90 là 5,8 ngày. Con số trung bình cho thấy quy trình tương đối nhanh, trong khi P90 cho thấy một nhóm đáng kể khách hàng vẫn phải chờ lâu.

Doanh nghiệp vì thế không nên hỏi duy nhất “cycle time trung bình là bao nhiêu?”, mà nên hỏi thêm độ phân tán nằm ở đâu, case nào chậm và thời gian bị tiêu hao ở bước xử lý hay bước chờ.

Đo chi phí trên một đầu ra hợp lệ

Đo chi phí quy trình chỉ bằng tổng ngân sách dễ tạo kết luận sai vì tổng chi phí chịu ảnh hưởng mạnh của sản lượng.

Chỉ số có khả năng so sánh tốt hơn là:

Chi phí trên một đầu ra = Tổng chi phí thuộc phạm vi quy trình / Số đầu ra hợp lệ hoàn thành

Tùy phạm vi quản trị, tổng chi phí có thể gồm:

·         Chi phí nhân sự trực tiếp

·         Chi phí hệ thống phục vụ quy trình

·         Chi phí thuê ngoài

·         Chi phí quản lý hoặc overhead được phân bổ

·         Chi phí xử lý sai lỗi và làm lại

Ví dụ giả định, một quy trình tiêu tốn 480 triệu đồng trong tháng và tạo được 12.000 đầu ra hợp lệ:

Chi phí trên đầu ra = 480.000.000 / 12.000 = 40.000 đồng

Nếu tháng sau tổng chi phí tăng lên 500 triệu nhưng số đầu ra hợp lệ tăng lên 14.000, chi phí tổng đã tăng nhưng chi phí trên mỗi đầu ra lại giảm còn khoảng 35.714 đồng. Chỉ nhìn ngân sách tổng sẽ bỏ qua sự cải thiện về năng suất kinh tế của quy trình.

Một chỉ số quan trọng khác là chi phí làm lại:

Tỷ lệ chi phí làm lại = Chi phí rework / Tổng chi phí quy trình × 100%

Nếu quy trình tiêu tốn 480 triệu đồng nhưng 72 triệu phát sinh từ sửa lỗi, kiểm tra lại hoặc xử lý lần hai, tỷ lệ chi phí làm lại là 15%. Đây là phần chi phí có khả năng không tạo thêm đầu ra cho khách hàng.

Cần đặc biệt thận trọng với “giảm chi phí” ở cấp phòng ban. Nếu bộ phận A loại bỏ một bước và tiết kiệm 100 triệu đồng nhưng làm bộ phận B phải bổ sung 150 triệu đồng để sửa lỗi, doanh nghiệp không giảm chi phí quy trình; chi phí chỉ được chuyển vị trí.

Vì vậy, khi có thể, nên đo chi phí end-to-end trên một đầu ra hợp lệ, thay vì chỉ đo chi phí cục bộ của từng bộ phận.

Đo chất lượng bằng khả năng làm đúng ngay lần đầu

Một quy trình có thể nhanh và rẻ nhưng vẫn không hiệu quả nếu đầu ra không đạt yêu cầu.

Một trong những chỉ số hữu ích nhất là First Pass Yield – FPY, tức tỷ lệ đầu ra đạt yêu cầu ngay lần xử lý đầu tiên:

FPY = Số đầu ra đạt yêu cầu ngay lần đầu / Tổng số đầu ra hoàn thành × 100%

Nếu 10.000 hồ sơ được xử lý và 9.200 hồ sơ đạt yêu cầu ngay lần đầu:

FPY = 9.200 / 10.000 × 100% = 92%

Điều đó đồng nghĩa 8% số hồ sơ không đạt ngay lần đầu và có thể cần sửa, xử lý lại hoặc loại bỏ tùy định nghĩa của quy trình.

Các chỉ số chất lượng thường đi cùng FPY gồm:

·         Tỷ lệ lỗi

·         Tỷ lệ làm lại

·         Tỷ lệ bị khách hàng từ chối

·         Tỷ lệ đáp ứng tiêu chuẩn hoặc yêu cầu

·         Tỷ lệ khiếu nại liên quan đến đầu ra

Điểm quan trọng là không nên chỉ đo chất lượng sau khi mọi lỗi đã được sửa. Nếu doanh nghiệp sửa tất cả lỗi trước khi giao hàng, tỷ lệ đầu ra cuối cùng đạt yêu cầu có thể gần 100%, nhưng chỉ số đó không thể hiện lượng thời gian và chi phí đã bị tiêu hao trong quá trình rework.

FPY giúp nhìn thấy phần lãng phí này sớm hơn.

Chất lượng cũng đóng vai trò như một “điều kiện bảo vệ” cho các chỉ số khác. Nếu cycle time giảm 20% nhưng FPY giảm từ 96% xuống 85%, chưa thể kết luận quy trình hiệu quả hơn. Tốc độ tăng có thể đến từ việc đẩy lỗi sang công đoạn sau.

Vì vậy, mọi chương trình giảm thời gian hoặc giảm chi phí nên có ít nhất một chỉ số chất lượng đi kèm.

Đo đầu ra bằng throughput và năng suất

Đầu ra cho biết quy trình thực sự tạo được bao nhiêu kết quả trong một đơn vị thời gian hoặc với một lượng nguồn lực nhất định.

Hai khái niệm cần phân biệt là throughput và productivity.

Throughput = Số đầu ra hợp lệ hoàn thành / Đơn vị thời gian

Ví dụ:

1.200 đơn hàng hợp lệ / tuần

Throughput phản ánh tốc độ dòng đầu ra của toàn quy trình.

Trong khi đó:

Productivity = Số đầu ra hợp lệ / Lượng nguồn lực sử dụng

Nguồn lực có thể là:

·         Giờ lao động

·         FTE

·         Giờ máy

·         Một đơn vị nguồn lực phù hợp với quy trình

Ví dụ, một nhóm tạo 1.200 đầu ra hợp lệ với 600 giờ lao động:

Năng suất = 1.200 / 600 = 2 đầu ra hợp lệ mỗi giờ lao động

Một chỉ số bổ sung là:

Tỷ lệ đạt mục tiêu đầu ra = Đầu ra thực tế / Đầu ra mục tiêu × 100%

Nếu mục tiêu tuần là 1.100 đơn vị và quy trình tạo được 1.045 đơn vị hợp lệ, tỷ lệ đạt mục tiêu là 95%.

Tuy nhiên, nhiều đầu ra hơn không phải lúc nào cũng tốt hơn. Nếu nhu cầu thực tế chỉ có 800 đơn vị nhưng quy trình sản xuất 1.200 đơn vị, 400 đơn vị tăng thêm có thể trở thành tồn kho hoặc công việc chưa tạo giá trị.

Với quy trình có nhiều mức độ phức tạp, năng suất cũng cần được phân nhóm. Một nhân viên xử lý 50 case đơn giản không thể được so trực tiếp với người xử lý 30 case phức tạp nếu hai loại case đòi hỏi lượng công việc rất khác nhau.

Do đó, đầu ra chỉ có ý nghĩa khi gắn với ba điều kiện: đầu ra phải hợp lệ, phù hợp với nhu cầu và được chuẩn hóa theo lượng nguồn lực hoặc độ phức tạp phù hợp.

Đọc bốn nhóm chỉ số như một hệ thống

Giá trị lớn nhất của hệ thống đo lường không nằm ở từng KPI riêng lẻ mà ở mối quan hệ giữa chúng.

Một dashboard tối thiểu có thể được tổ chức như sau:

Cách đọc nên bắt đầu từ baseline và target, không phải từ cảm giác “cao” hay “thấp”. Benchmark ngành có thể hữu ích nhưng cần đúng loại quy trình và định nghĩa đo. Các bộ benchmark của APQC cũng được tổ chức theo từng quy trình và nhiều trường hợp còn phân theo ngành, cho thấy một mức tham chiếu chỉ có giá trị khi đối tượng so sánh đủ tương đồng.

Giả sử một quy trình có kết quả giả định như sau:

Trong trường hợp này, bốn chiều cùng cải thiện: thời gian và chi phí giảm, chất lượng và đầu ra hợp lệ tăng. Bằng chứng về cải tiến mạnh hơn nhiều so với việc chỉ thấy throughput tăng.

Ngược lại, nếu throughput tăng 20% nhưng FPY giảm mạnh và chi phí rework tăng, doanh nghiệp cần xem đây là một trade-off thay vì thành công tuyệt đối.

APQC cũng ghi nhận xu hướng sử dụng tập KPI cân bằng hơn để tạo cái nhìn toàn diện hơn về hiệu suất thay vì dựa quá nhiều vào một nhóm chỉ số.

Khi phân tích định kỳ, có thể dùng trình tự sau:

1.    So với baseline và target

2.    Kiểm tra cả bốn chiều trước khi kết luận

3.    Phân nhóm dữ liệu theo loại case, kênh, khách hàng hoặc độ phức tạp khi cần

4.    Tìm bước quy trình tạo ra biến động thay vì chỉ nhìn KPI cuối

5.    Chỉ thực hiện cải tiến khi xác định được cơ chế làm KPI thay đổi

Không nhất thiết phải ép bốn chiều thành một “điểm hiệu quả” duy nhất. Điểm tổng hợp thuận tiện cho báo cáo nhưng có thể che giấu trade-off. Ví dụ, điểm tổng vẫn tăng dù chất lượng giảm nếu trọng số của tốc độ quá lớn.

Nếu doanh nghiệp cần chỉ số tổng hợp, nên thiết lập ngưỡng bảo vệ cho các chỉ số quan trọng trước. Chẳng hạn, không công nhận cải tiến về tốc độ nếu FPY giảm dưới mức chất lượng tối thiểu đã quy định.

Cách này giúp hệ thống KPI trả lời được câu hỏi quan trọng hơn “con số tăng hay giảm”: quy trình tốt hơn ở đâu, tốt hơn vì nguyên nhân nào và sự cải thiện đó có được đánh đổi bằng chi phí, chất lượng hoặc đầu ra ở nơi khác hay không.

Đo lường hiệu quả quy trình nên bắt đầu từ việc xác định đúng phạm vi, đơn vị đầu ra, baseline và target; sau đó theo dõi đồng thời thời gian, chi phí, chất lượng và đầu ra. Một quy trình chỉ có bằng chứng cải thiện mạnh khi tốc độ và chi phí được tối ưu mà không làm suy giảm chất lượng hoặc giá trị đầu ra. Khi các KPI được chuẩn hóa và đọc như một hệ thống thay vì từng con số riêng lẻ, doanh nghiệp có thể xác định chính xác điểm nghẽn, nhận diện trade-off và lựa chọn đúng ưu tiên cải tiến.