Process mining — передовая технология, которую используют для оцифровки бизнес-процессов, обнаружения ошибок/отклонений, “узких мест” и повышения эффективности за счет их исключения. Начиная с 2016 года, process mining стали внедрять крупные игроки бизнеса на территории России, отмечая быструю окупаемость проектов и значительное улучшение показателей работы. В этой статье изложены основы технологии и варианты использования.
Многие сравнивают process mining и data mining, на практике у этих технологий есть разительные отличия. Глубинный анализ фокусируется на закономерностях логов (исходных данных) и не делает выводов, основываясь на них. Process mining концентрируется на оптимизации и повышении эффективности процессов. Технология помогает найти ответы на следующий вопросы:
- Производительны/эффективны ли процессы?
- Согласованы ли они?
Варианты использования process mining
В этом разделе мы поговорим о базовых вариантах использования технологии.
- Обнаружение. С помощью PM можно увидеть, как выглядит графическая модель реального процесса и обнаружить ранее неизвестные, нерегламентированные процессы. Опыт экспертов “Инфомаксимум” показывает, что только в 13% случаев теоретическая модель соответствует цифровой.
- Поиск “узких мест”. То есть критических точек в процессе, которые ограничивают скорость и затягивают выполнение. Кроме того, технология может помочь понять причину их появления.
- Выявление ошибок/отклонений. В этом случае технология с высокой точностью определяет, где именно оцифрованный процесс отклоняется от теоретической модели и, главное, помогает понять, почему это происходит.
- Поиск возможностей для ускорения. Это может быть поиск альтернативных путей выполнения процесса, исключение лишних шагов или роботизация операций.
- Прогнозная аналитика. Технология позволяет делать и прогнозы, и выявлять возможность развития критических ситуаций в рамках исполнения процессов.
Основа для анализа — исходные данные в Process Mining
Проект по внедрению process mining покажет отличные результаты в случае использования в компании большого количества информационных систем. Данные из журналов событий — главный источник для анализа. Каждая строка из журнала есть отпечаток случая с зафиксированным временем.
Атрибуты событий:
- Case id или номер/идентификатор случая. Содержит объекты, для которых выстраиваются последовательности событий журнала.
- Activity name или активность/деятельность. Действия, которые выполняются в рамках тех или иных событий.
- Timestamp — время/дата. Т.е содержит данные о времени и дате совершения действия.
- Resource — ресурс. Содержит информацию о людях, причастных к исполнению тех или иных задач.
- Other data — прочее/другое. Иная, не имеющая ценности для анализа информация.
Выбор атрибутов во многом зависит от того, каких целей требуется достичь по результату анализа данных.
Типы Process mining
Выделяют три типа process mining:
- Play-Out. Этот тип применяют, когда стоит задача проверить разработанные модели процессов на соответствие.
- Play-In. Здесь в качестве входных данных используют информацию о поведении и на ее основании строят модель.
- Replay. Этот тип используют в случае необходимости обнаружить отклонения, оценить производительность.
Технология process mining не только способна обнаружить процессы. Сопоставив данные с помощью PM, можно проверять соответствие, выявлять отклонения и “узкие места”, приоритетные для роботизации направления. Сейчас акцент в использовании технологии делают на прогнозную аналитику и поддержку в принятии управленческих решений.