Определение process mining
Process mining — это дисциплина, которая использует методы машинного обучения для анализа и совершенствования бизнес-процессов. Это позволяет организациям извлекать информацию из своих логов событий и других данных о процессах, чтобы представлять, как они выполняются на самом деле. Информация может пригодиться для выявления узких мест, устранения неэффективности, оптимизации производительности.
Цели и задачи
Перечислим основные цели, для которых нужен process mining в бизнесе:
- process mining обеспечивает организациям прозрачность и помогает выявить несоответствия между тем, как бизнес-процессы должны выполняться, и тем, как выполняются в действительности;
- выявление узких мест, определение неэффективности поможет сократить время цикла, снизить затраты, повысить общее качество работы;
- сокращение времени цикла приводит к более оперативному реагированию на запросы клиентов, более быстрой разработке продуктов, повышению общей производительности;
- улучшение качества путем выявления и устранения ошибок и дефектов приводит к повышению удовлетворенности клиентов, снижению затрат на исправление ошибок, росту общей эффективности;
- повышение операционной эффективности путем улучшения понимания процессов, выявления и устранения узких мест, повышения качества.
Для достижения этих целей нужно решить следующие задачи:
- извлечение данных событий из логов и других источников, которое чаще всего становится первым шагом в процесс-майнинге. Эти данные событий содержат информацию о том, когда, а также в каком порядке выполняются действия;
- анализ данных событий для обнаружения моделей и взаимосвязей;
- визуализация в понятном формате. Process mining tools могут также использоваться для визуализации — например, для построения диаграмм или графиков. Это может помочь заинтересованным сторонам легко понять происходящее, выявить точки роста;
- идентификация областей для улучшения. После анализа и визуализации данных организации могут использовать процесс-майнинг, чтобы понять, в какой области надо что-то улучшить. Эта работа может включать выявление узких мест, неэффективности, других проблем;
- мониторинг — майнинг можно использовать для мониторинга с целью обеспечения непрерывного улучшения. Это может помочь организациям отслеживать ход выполнения процессов, выявлять точки роста, решать проблемы по мере поступления.
Принципы работы
Внедрение цифровых инструментов помогает получить ценную информацию, проследить путь активов или объектов на разных стадиях с течением времени. Цифровые следы, такие как журналы приложений, хранят данные о действиях, объектах, времени.
Инструменты process mining используют цифровые следы для реконструкции, визуализации, анализа. Это обеспечивает объективное и прозрачное представление о том, что происходит с компанией.
Для использования цифровых следов нужно собрать следующие данные:
- объект — уникальный идентификатор объекта, за которым ведется наблюдение;
- активность — действия, составляющие изучаемый процесс;
- дата — порядок, время выполнения действий.
В зависимости от конкретного процесса может быть полезно собрать дополнительные сведения о таких объектах, как:
- поставщик;
- тип продукта;
- местоположение;
- персонал;
- канал;
- стоимость.
Технологии и инструменты
В process mining используются следующие технологии:
- анализ журналов — извлечение, обработка данных из журналов приложений, баз данных, других источников;
- анализ событий — выявление, анализ последовательностей событий, включая порядок действий, временные интервалы, зависимости;
- машинное обучение — автоматизация обнаружения закономерностей, аномалий, отклонений, а также прогнозирование и оптимизация.
Помимо основных целей, весь этот инструментарий применяют для:
- демонстрации соответствия нормативным требованиям, общепринятым стандартам отрасли;
- инноваций в процессах — идентификация возможностей для улучшения и внедрения инноваций;
- цифровой трансформации, интеграции с другими цифровыми технологиями для создания более эффективных, гибких процессов.
Преимущества
Process mining предлагает преимущества для бизнеса любой специфики. Перечислим его основные достоинства.
- Достоверная аналитика: процесс-майнинг позволяет предприятиям проводить объективную аналитику, основанную на реальных данных. Руководители могут оценивать, анализировать, оптимизировать текущую деятельность.
- Эффективность и экономичность: в отличие от традиционного управления бизнес-процессами, выполняемого вручную, process mining обеспечивает получение более точной информации быстрее и при меньших затратах.
- Интеграция с существующими системами анализа позволяет предприятиям расширять свой технологический стек без необходимости вкладывать средства в новые решения.
- Улучшение производительности: оптимизированная бизнес-инфраструктура повышают эффективность, производительность труда.
- Повышение удовлетворенности клиентов из-за сокращения времени ожидания.
- Соблюдение нормативных требований и стандартов.
Примеры использования
Приведем практические примеры того, как процесс-майнинг применяется в бизнесе для оптимизации.
Допустим, небольшой ритейлер использовал технологию для анализа процесса закупок. Были выявлены следующие области для улучшения:
- автоматизация контроля полномочий для сокращения участия неквалифицированного персонала;
- переработка каталогов для ускорения закупок на этапах инициирования и контрактования;
- стандартизация для улучшения согласованности между подразделениями.
Внедрение практических рекомендаций на основе анализа позволило компании на 25% сократить время на закупки, что привело к освобождению ресурсов и повышению эффективности.
Разберем другой кейс: компания, занимающаяся добычей драгоценных металлов, использовала process mining для улучшения технического обслуживания оборудования. Анализ показал следующие потребности:
- устранение узких мест во время планирования ремонтных работ (длительные согласования, обработка неактуальных заказов);
- возможность сокращения простоев за счет перепланирования близких по времени работ.
В результате компания оптимизировала обслуживание оборудования, повысив его эффективность и предотвратив простои, которые могли отрицательно сказаться на производственных мощностях.
Ограничения и вызовы process mining
Несмотря на то, что майнинг — мощный инструмент анализа и оптимизации бизнес-процессов, у него есть свои ограничения и вызовы. Назовем основные.
- Качество данных. Точность результатов process mining зависит от качества данных, используемых для построения модели. Низкокачественная или неполная информация может привести к неточным или вводящим в заблуждение результатам.
- Сложность. Анализ неструктурированных процессов может потребовать значительных ручных усилий для очистки данных и создания модели.
- Конфиденциальность. При анализе журналов событий может быть затронута конфиденциальная информация, которую нужно защищать. Необходимо обеспечить соблюдение соответствующих норм конфиденциальности и защиты данных.
- Интерпретация результатов process mining может быть субъективной, зависеть от знаний и опыта аналитика. Для точного толкования результатов нужны надлежащая подготовка специалистов и понимание методологии.
- Необходимость изменений в бизнесе. Рекомендации process mining часто требуют изменений в существующих бизнес-процессах. Внедрение этих изменений может быть сложным, расходовать значительные усилия и ресурсы.
Несмотря на ограничения, process mining остается ценным инструментом для улучшения бизнес-инфраструктуры, если учитывать все нюансы. По мере развития технологий инструмент становится еще более мощным. Использование искусственного интеллекта, машинного обучения позволяет автоматизировать анализ данных, выявлять закономерности, предсказывать будущие улучшения.
Внедряя технологии process mining, организации могут добиться значительного улучшения эффективности бизнеса, повысить качество обслуживания клиентов, обеспечить соответствие своей работы нормативным требованиям. Это не просто еще один инструмент, а скорее трансформирующая сила, помогающая организациям раскрыть свой потенциал.