Nejoblíbenějším ukazatelem, který se při každé zmínce o měření procesů objeví, je průběžná doba procesu. A hned se na průběžné době názorně ukazuje, že čekací doby z ní tvoří 90%, že čím kratší průběžná doba, tím vyšší kvalita (což je v praxi opravdu fungující paradox), že nejinteligentnějším způsobem ke zkrácení průběžné doby je paralelizace jeho větví atd. Nic proti průběžné době. Její měření bývá opravdu užitečné a její zkrácení opravdu vede k zlepšení řady dalších ukazatelů výkonnosti případně ke zvýšení výkonu procesu samotného. Musí ovšem pro její měření být splněna řada podmínek. První podmínkou je dohoda o tom, co průběžná doba je. Definice říká, že jde o dobu trvání jedné instance procesu, čili dobu mezi událostí počáteční a událostí konečnou (start/stop). A ouha. Jen ve velmi triviálním procesu máme počáteční a současně i koncovou událost jedinou. Která z nich je ta pravá? Mou otázku spíše pochopí vyznavači notace EPC, uživatelé diagramů BPMN/BPD jsou s tímto problémem konfrontováni už při vytváření modelu. Pravá je samozřejmě ta událost, která leží na toku přidané hodnoty, tam musíme měřit. Ale i těch může být více. Pokud jsou průběhy řádově odlišné, měli bychom si pomoci scénáři. Pokud ne, tato zvláštnost nás upozorní na nutnost předem analyzovat (pravděpodobný podle historie) výskyt odlišných průběhů a na tomto základě nastavit měřící interval a samozřejmě i způsob vyhodnocení. Pokud jsme ovšem do procesu nenamalovali zbytečně výjimky, které nastávají jednou za uherský rok či dokonce ještě nenastaly vůbec. Přemýšlení o měření je tak dobrou zpětnou kontrolou naší analytické práce při mapování.
Příspěvek byl poprvé publikován před dvěma roky.