Что такое Process Mining?
Аналитический подход, направленный на построение исчерпывающего и объективного видения процессов на основе фактических данных.
Контекст и проблемы
В корпоративном контексте многие бизнес-процессы частично или даже полностью поддерживаются ИТ-системами: диджитализация процессов предполагает все больше и больше действий, поддерживаемых растущим числом систем, которые генерируют все больше данных.
При этом закономерно спросить, достаточно ли традиционных способов изучения процессов:
- Достаточно ли документирования видения целевого процесса для его практической реализации?
- Когда воспринимается отклонение от модели, оптимально ли искать консенсус в группе с субъективных точек зрения?
- Можно ли измерить фактическую скорость выполнения процесса от начала до конца?
Process Mining предлагает новый подход для учета этих элементов.
Первое определение
Process Mining – это аналитический подход, направленный на построение исчерпывающего и объективного видения процессов на основе фактических данных.
Process Mining находится на перекрестке интеллектуального анализа данных и управления бизнес-процессами.
Таким образом, Process Mining – это подход с высокой добавленной стоимостью, когда дело доходит до построения точки зрения на фактическую реализацию процесса и выявления отклонений от идеального процесса, узких мест и потенциальных оптимизаций процесса.
Как это работает?
Независимо от характера процесса, как только его начинают поддерживать цифровые инструменты, информация создается и сохраняется соответствующими ИТ-системами (ERP, бизнес-приложениями и т. д.), в частности, через журналы приложений. Эта сохраненная информация часто имеет сходство и позволяет проследить путь «объекта» через разные этапы в разное время.
Process Mining основан на инструментах, которые используют эти цифровые следы для реконструкции, визуализации и анализа процессов, обеспечивая тем самым прозрачность и объективность по отношению к реальному процессу.
Анализ процесса основан на журналах приложений.
Необходимые данные
Для того, чтобы эти цифровые следы можно было использовать, они должны как минимум включать:
- Объект: экземпляр, который будет отслеживаться на протяжении всего процесса, с уникальным идентификатором. Выбор этого объекта влияет на масштаб изучаемого процесса.
- Активность: шаг в изучаемом процессе. Выбор действий влияет на степень детализации процесса.
- Дата: определяет порядок действий и время.
Кроме того, может быть интересно собрать дополнительные данные в зависимости от процесса, например: поставщик, тип продукта, местоположение, человек/руководство, канал, стоимость…. Это позволит провести дальнейшее расследование.
Визуализация и анализ процесса
По этим данным можно визуализировать представление об идеальном процессе и всех отклонениях от него. Это позволяет на раннем этапе обнаруживать потенциальную неэффективность процесса.
Помимо представления процесса, можно также посмотреть время выполнения каждого шага или взглянуть на ограниченный объем, чтобы определить, где, когда и почему процесс отклоняется от своей идеальной версии.
Пример с процессом покупки
Для упрощенного процесса покупки, который в идеале состоит из 4 этапов («Записать заказ», «Получить товары», «Записать счет» и «Оплатить счет»), процесс, за которым следуют заказы, отслеживается по цифровым отпечаткам, оставленным в ERP.
Использование цифровых следов:
Визуализация процесса:
Вы быстро заметите, что по сравнению с Заказом 1 (черный), который следует идеальному процессу, два других заказа отклоняются от заданного курса:
- Заказ 2 (фиолетовый) следует за дополнительным шагом: «Изменить цену».
- Заказ 3 (синий) следует правильным шагам, но не в идеальном порядке.
Примеры использования и преимущества
Есть три основных варианта использования Process Mining:
- Открытие: построение видения существующего процесса, когда априори не существует модели.
- Проверка правильности реализации и анализ отклонений от предыдущей модели.
- Улучшение процесса
Во всех трех случаях именно понимание фактической реализации процессов, основанное на объективных и исчерпывающих данных, составляет добавленную стоимость подхода Process Mining.
Кроме того, этот подход представляет собой улучшение в области управления процессами:
- Ускорение исследований (ограничение времени и количества собеседований) для создания представления о существующих процессах.
- Учет большего количества данных или даже полноты данных при измерениях
- Возможность после разработки нового процесса обеспечить эффективное управление его использованием и увидеть улучшения.
Process Mining не привязан к конкретному сектору деятельности: этот подход может принести пользу везде, где внедряют и изучают процессы. В пределах компании подход может быть интересен несколькими функциями:
- Команды операционного превосходства: дополнение уже используемых методов (бережливое производство, шесть сигм и т. д.)
- Специалисты по данным: визуальное представление данных для получения новых идей.
- Менеджеры процессов: анализ фактов в дополнение к их экспертному видению
- ИТ-директор: видение использования систем и соответствующих пользовательских путей.
- Аудит или внутренний контроль: быстрый анализ и возможность полагаться на полноту дел, а не на выборку.
Ключевые факторы успеха
Для получения хороших результатов запуск инициативы Process Mining требует определенных мер предосторожности. Можно отметить, что важно:
- Определить с самого начала цель создания добавленной стоимости: снижение затрат, улучшение пользовательского/клиентского опыта….
- Определить четко определенную область исследования с точки зрения процесса
- Итеративная работа с анализами короткого цикла в пределах фиксированного общего времени.
- Обеспечение качества данных, на которых основано исследование. Для этого необходимо сотрудничать с ИТ-специалистами используемых систем, а также бизнес-экспертами по изучаемым процессам.
- Сопровождать изменение в случае переопределения целевого процесса
Более того, анализ, проводимый Process Mining, не должен быть самоцелью, а должен служить фактической отправной точкой для дальнейших исследований процесса. Повторное введение человеческого аспекта, например, используя подход дизайн-мышления, вы сможете углубить результаты, полученные благодаря Process Mining, с учетом конечных пользователей.
