arbeidsflyt
Arbeidsflyt beskriver trinnene i en forretningsarbeidsprosess, der et verk går fra igangsettelse til fullføring; og hvordan disse trinnene kan utføres og automatiseres i henhold til et sett prosedyreregler.
Organisasjoner bruker arbeidsflyt for å koordinere oppgaver, med mål om å forbedre organisatorisk effektivitet, lydhørhet og lønnsomhet. Arbeidsflyt kan enten være sekvensiell, med hvert trinn betinget ved fullføring av det forrige, eller parallelt, med flere trinn samtidig.
BREAKING NED Arbeidsflyt
Konseptet med arbeidsflyt var viktig for å studere den rasjonelle organisasjonen av arbeidet og optimalisere produksjons- eller informasjonsprosesser - for å unngå flaskehalser. Etter 2. verdenskrig ble en rekke teorier for forbedring av arbeidsflyten utviklet av kvalitetsbevegelsen, som omfavnet mer kvalitative forestillinger om omprosjektering av forretningsprosesser. Disse filosofiene kan brukes på bilmonteringslinjer, en lånesøknad fra en bank eller produksjon av en avis.
Six Sigma og Total quality management (TQM), er to prosessforbedringsfilosofier som er omfavnet av organisasjoner rundt om i verden. TQM er en strukturert tilnærming til overordnet organisasjonsledelse der interne retningslinjer og prosessstandarder reduserer feil. Målet med Six Sigma er å redusere feil gjennom kvalitetskontroll.
Arbeidsflyt-teknologier og Big Data
Arbeidsflyt-teknologier og styringssystemer brukes i dag i bransjer som er like omfattende som finans, helsevesen, markedsføring og høyere utdanning. De har vært grunnleggende for utviklingen av kunstig intelligens og maskinlæringssystemer, som har stor innvirkning på bedriftens arbeidsflyt i hver bransje, takket være deres evne til å behandle og hente ut verdi fra big data.
Ved å samle og dele data på tvers av en organisasjon og legge inn analyser, brukes bedriftsdatastyringssystemer for å eliminere informasjonssiloer og optimalisere forretningsprosesser og automatisere databehandlingen. Og dette er med på å koble tidligere frakoblede sektorer og bransjer.
Finans blir transformert av big data, som brukes til både handel og etterlevelse. Investorer benytter seg av flommen av sanntidsdata produsert av global digitalisering og sosiale medier, og eksperimenterer med forbedret dataanalyse og AI for å generere investeringsideer - fri for kognitiv skjevhet - og styre risiko.
Sammenlign Navn på leverandør av investeringskontoer Beskrivelse Annonsørens avsløring × Tilbudene som vises i denne tabellen er fra partnerskap som Investopedia mottar kompensasjon fra.