Mi az a process mining? Így láthatja, hogyan zajlik valójában a munka

Mi az a process mining?

Mi az a process mining? Informatikai rendszerek eseményadatai alapján feltárja, elemzi és fejleszti a folyamatok tényleges működését. A tevékenységek esetekhez és időbélyegekhez kapcsolásával megmutatja, milyen útvonalon halad a munka, mennyi ideig tartanak az egyes lépések, és hol tér el a folyamat az elvárásoktól.

Az eseménynapló a tevékenységeket, az időbélyegeket és az esetazonosítókat rögzíti. A process mining esetek szerint csoportosítja ezeket az eseményeket, majd rekonstruálja a folyamat menetét. Az eredmények segítségével megvizsgálhatja a szűk keresztmetszeteket, az utómunkát és a referenciaként használt folyamattól való eltéréseket. Az elemzés bizonyítékot ad, a csapat pedig eldönti, mit kezd vele.

Ha többet szeretne megtudni a process mining szoftverekről, olvassa el a process mining eszközökről szóló útmutatónkat.

Wil van der Aalst, a process mining egyik úttörője egy vállalat MRI-vizsgálatához hasonlította a módszert: láthatóvá teszi, mi történik a felszín alatt. Ez a rálátás támogathatja a folyamatfejlesztést és a digitális átalakulást. Olvassa el az adatvezérelt folyamatfejlesztésről szóló stratégiai útmutatónkat.

Képzeljen el egy ügyfélmegrendelést, amely a beérkezéstől és a jóváhagyástól a kiszállításig jut. Minden lépés digitális nyomot hagyhat. A process mining összekapcsolja ezeket a nyomokat, és megmutatja, milyen útvonalon haladt végig az egyes megrendelés, a kitérőkkel és kivételekkel együtt. Interjúk vagy feltételezések helyett az adatokban rögzített útvonalakat vizsgálhatja.

Az eredmények az eseményadatok minőségétől és a mögöttük álló körülményektől függenek. A folyamattérkép a tervezett útvonalat mutathatja meg, a process mining pedig azt, hogy a rögzített adatok szerint mi történt.

Hogyan működik a process mining?

A process mining az informatikai rendszerek eseményadataiból indul ki. Minden eseményhez általában három mező szükséges:

• Esetazonosító: Egy folyamatpéldány, például egy megrendelés vagy támogatási jegy azonosítója.
• Tevékenység: Az elvégzett lépés.
• Időbélyeg: Az időpont, amikor a lépés megtörtént.

A szoftver esetazonosító szerint csoportosítja, majd időbélyeg alapján sorba rendezi az eseményeket. Ezután rekonstruálja az esetek útvonalait, és folyamatmodellként jeleníti meg őket. Összehasonlíthatja az útvonalakat, megvizsgálhatja az időtartamokat, és olyan mintákat kereshet, mint az ismétlődő lépések vagy a hosszú várakozások.

Az eredmény minősége az adatoktól függ. A hiányzó időbélyegek, az eltérően megadott tevékenységnevek vagy a hibás esetazonosítók torzíthatják az elemzést. Ismerje meg, hol találhat folyamatadatokat, és mely adatformátumok támogatottak.

A process mining három típusa

A process mining három típusa különböző kérdésekre ad választ:

1. A Process Discovery folyamatmodellt készít az eseménynapló adataiból. Megmutatja, milyen útvonalakon haladnak ténylegesen az esetek, az esetleg még nem dokumentált eltérésekkel együtt.

2. A Conformance Checking a tényleges folyamatműködést egy referenciamodellel veti össze. Segít feltárni, hol követik, hagyják ki vagy térnek el az esetek a várt lépésektől.

3. A Process Enhancement eseménynaplókból származó információkkal egészíti ki a meglévő folyamatmodellt. Például várakozási idővel vagy a tevékenységek időtartamával bővítheti, hogy jobban megértse a folyamat teljesítményét.

A projekt gyakran folyamatfeltárással indul, majd a megfelelőség-ellenőrzés segítségével vizsgálja a referenciaként használt folyamattól való eltéréseket. A folyamatfejlesztés teljesítményadatokkal egészítheti ki a modellt. A megválaszolandó kérdés alapján válassza ki a megfelelő megközelítést.

A process miningot bárki használhatja

Nem kell adattudósnak lennie ahhoz, hogy elkezdje vizsgálni a folyamatadatokat. Az elemzők, a folyamatgazdák, a működési és az informatikai csapatok együtt választhatnak ki egy kérdést, készíthetnek eseménynaplót, majd áttekinthetik az elemzés eredményeit.

Gyakorlati kiindulópontként:

1. Válasszon ki egy folyamatot és egy konkrét kérdést.
2. Azonosítsa azt a rendszeradatot, amely rögzíti a folyamat tevékenységeit.
3. Készítsen eseménynaplót esetazonosítókkal, tevékenységnevekkel és időbélyegekkel.
4. Tekintse át a feltárt folyamatmenetet, és vizsgálja meg a fontos útvonalakat.
5. Ellenőriztesse a megállapításokat a munkát jól ismerőkkel.

A process mining 5 lépése

Adatok összegyűjtése

Gyűjtse össze a rendszereiből származó eseményadatokat, például a rendeléstől a pénz beérkezéséig tartó folyamat egyes lépéseinek rekordjait. Kezdésnek egy Excel-fájl is elegendő lehet.

A folyamat feltárása

A process mining szoftver a Case ID és az időpont alapján összekapcsolja az eseményeket. Ezután áttekintheti az adatokból kirajzolódó folyamatmenetet.

Megfelelés ellenőrzése

Hasonlítsa össze a feltárt folyamatot egy referencia-modellel, például egy BPMN-modellel, és vizsgálja meg az eltéréseket.

Eredmények elemzése

A folyamat dashboardjain vizsgálja meg a szűk keresztmetszeteket, az ismételt munkát és a hatékonysági problémákat. Ezután döntse el, mit érdemes tovább vizsgálni vagy módosítani.

Változások nyomon követése

A változtatások után térjen vissza a folyamathoz, és nézze meg, hogyan módosult a teljesítménye és a lefutási útvonalak.

Nyissa meg az első lépések útmutatóját, és készítse elő első elemzését.

Process mining és folyamattérképezés

A process mining és a folyamattérképezés hasonló, de különböző kérdésekre ad választ. A process mining eseményadatokból mutatja meg, hogyan zajlott a folyamat. A folyamattérképezés az emberek tudására és folyamatmodellezési módszerekre támaszkodva dokumentálja vagy tervezi meg, hogyan kellene zajlania a munkának.

A két megközelítés jól kiegészíti egymást. A process mining segítségével vizsgálja meg az adatokból kirajzolódó folyamatot, majd folyamattérképezéssel vagy BPMN-modellezéssel dokumentálja vagy tervezze meg a változtatásokat. A ProcessMind egy platformon támogatja a process mininget és a folyamattérképezést. Arról, hogyan egészítik ki egymást, a folyamatmodellezés és a process mining együttes előnyeiről szóló cikkben olvashat.

Hogyan működnek a process mining algoritmusai?

A process mining algoritmusai eseményadatokból folyamatmodelleket készítenek. A szakirodalom több algoritmuscsaládot ismertet: az alpha algorithm tevékenységek közötti kapcsolatokat vezet le, és klasszikus kiindulópont; a heuristic miner zajos és hiányos eseménynaplókkal is megbirkózik; a fuzzy miner rendezetlen folyamatokat kezel; az inductive miner pedig garantáltan helyes folyamatfát épít. Mindegyik egy adott típusú eseménynaplóra készült, és a meghatározása szerinti modellt állítja elő.

A ProcessMind három saját folyamatfeltérképező algoritmust kínál. A Folyamatmodell feltérképezése párbeszédablakban választhat közülük, a megjelenített eredmény szigorúságát meghatározó átjáróházirendek mellett, ahogy azt a folyamatfeltérképezési dokumentáció is ismerteti.

Az AI Miner a mi megoldásunk, nem egy publikált algoritmus újraimplementálása. Az eseménynapló mellett a kiegészítő adatokat is feldolgozza, felismeri a párhuzamos szakaszokat, és hierarchikusan bontja fel a gráfot. Így a modell megőrzi az eseménynaplóból kikövetkeztethető szerkezetet, ahelyett hogy mindent egyetlen szintre lapítana. Itt mutatkozik meg az előnye: a publikált algoritmusok tiszta, teljes eseménynaplót feltételeznek, a legtöbb szervezet viszont olyan exporttal dolgozik, amelyik egyik feltételnek sem felel meg. Az AI Minert azért fejlesztettük, hogy a ténylegesen rendelkezésre álló adatokkal is használható legyen, ne csak azokkal, amelyeket az algoritmus definíciója megkövetel. A három közül egyedül ez igényel kiegészítő adatokat, ezért egy új eseménynaplónál érdemes a Directly-Followed-By minerrel kezdeni és összehasonlítási alapot teremteni.

Miután a bányászó algoritmus létrehozta a szerkezetet, egy elrendező algoritmus úgy rendezi el az elemeket, hogy a folyamatmenet könnyen olvasható legyen. Ezt a lépést a ProcessMind Clarity Engine végzi.

Miért érdemes process mininget használni?

A process mining segítségével a rögzített esetek alapján vizsgálhatja meg, hogyan zajlik a munka, ahelyett hogy csak egy folyamatleírásra vagy néhány példára támaszkodna. Segíthet abban, hogy:

• Feltárja a folyamatváltozatokat: Hasonlítsa össze az esetek útvonalait, és azonosítsa a gyakori vagy szokatlan lefutásokat.
• Megvizsgálja a késéseket: Nézze meg, hol várakoznak az esetek, és mely tevékenységek tartanak tovább.
• Megtalálja az ismételt munkát: Keresse az ismétlődő tevékenységeket és hurkokat, amelyek hibára vagy nem egyértelmű elvárásokra utalhatnak.
• Ellenőrizze a megfelelést: Hasonlítsa össze a tényleges működést egy referencia-folyamattal.
• Kövesse nyomon a teljesítményt: Dashboardokkal és KPI-okkal tekintse át időben a folyamat mutatóit.

Ezek az eredmények segítenek pontosabb kérdéseket feltenni, de nem bizonyítják, miért történt késés vagy eltérés. Mielőtt a változtatásról döntene, beszéljen az érintettekkel, és ellenőrizze a körülményeket.

Nézze meg, hogyan segítenek a folyamat-dashboardok és a KPI-ok a teljesítmény áttekintésében.

A process mining előnyei és korlátai

A process mining az eseménynaplóban szereplő adatok alapján működik a legjobban, és az eseménynaplóból kimaradó dolgokról tud a legkevesebbet. Source: ProcessMind

Előnyök

A process mining objektív képet ad a munkáról, amelyet senkinek sem kell emlékezetből rekonstruálnia:

• Az eseménynapló minden esetének működését megmutatja, nem csak azt a néhányat, amelyre valaki emlékszik.
• Gyorsabbá teszi a hibák feltárását, mert kirajzolja a folyamatmenetet, a késéseket és az ismételt munkát.
• Bármely olyan folyamatnál alkalmazható, amelyről strukturált eseményadatokat rögzít egy informatikai rendszer.
• A folyamat-dashboardok az üzleti csapatok számára is elérhetővé teszik ezeket az adatokat, nem csak az elemzőknek.

Korlátok

Az eredmények csak annyira megbízhatók, amennyire az eseménynapló, az adatok előkészítése pedig munkát igényel:

• A gyenge minőségű adatok magabiztos, de téves eredményhez vezetnek. Az elemzés megbízhatósága az eseménynapló minőségétől függ.
• Az adatok előkészítése és ellenőrzése gyakran a projekt legnagyobb feladata.
• A process mining nem javítja meg a folyamatot. Megmutatja, mit érdemes megvizsgálni, a döntés és a változtatás továbbra is az emberek feladata.
• Egy összetett modellt nehéz áttekinteni. Induljon egy világos kérdésből, és az ahhoz kapcsolódó útvonalakra összpontosítson.

Kockázatok

Ha nem körültekintően használja, ugyanazok az adatok kárt is okozhatnak:

• Ha a folyamatadatokkal egyéneket hibáztat, az félelmet és ellenállást szül. Inkább a folyamat körülményeire összpontosítson.
• Az adatok félreértelmezése téves következtetésekhez vezethet. Ellenőrizze az eredményeket a munkát jól ismerőkkel.
• Egyes eszközök jelentős informatikai támogatást és beruházást igényelnek. Elköteleződés előtt mérje fel a bevezetés és a szükséges szaktudás költségét.
• Ha világos kérdés nélkül kezd bele, több adata lesz, mint használható felismerése, és nem tudja, milyen döntést hozzon.

Hogyan ne használja a process mininget?

A process mining akkor a leghasznosabb, ha világos kérdésből indul ki, megbízható adatokra támaszkodik, és vannak, akik értelmezni tudják az eredményeket. Az alábbi hibák alááshatják a projekt hitelességét.

Ne kezdjen világos cél nélkül

A nyitott végű keresés olyan elemzéshez vezet, amelyből nem következik döntés. Induljon például ilyen kérdésekből: „Miért tart tíz napnál tovább a számlák jóváhagyása?” vagy „Hol késnek az ügyfelek a bevezetés során?” A pontos kérdés megmutatja, melyik folyamatot, adatokat és mutatókat kell vizsgálnia.

Egy jól meghatározott cél három dolgot nevez meg: a folyamatot, az időszakot és azt a döntést, amelyet az elemzés támogatni fog. Mielőtt bármit betöltene, írja le a célt, és egyeztesse a folyamat gazdájával. Ez segít elkerülni, hogy a pilot hatóköre mindent felöleljen, miközben egyetlen kérdésre sem ad választ.

Ha nem tudja, hol kezdje, egy folyamatfejlesztési útmutató már eleve meghatározza a projekt hatókörét. Megnevezi a folyamatot, a rendszereket, az exportálandó mezőket és a rögzítendő tevékenységeket, így az első kérdés megválaszolásához szükséges adatok is rendelkezésre állnak.

Ne várja, hogy egy eszköz megjavítsa a folyamatot

A process mining a folyamat működését vizsgálja, nem kínál automatikus megoldást. Megmutathatja, hogy túl sokáig tart a jóváhagyás, de az okot és a szükséges változtatást Önöknek kell feltárniuk. Tekintse át az eredményeket az érintettekkel, majd a változtatás után mérje fel újra a folyamatot.

Ne dolgozzon elszigetelten

Az adatok értelmezéséhez ismerni kell a körülményeket. Ha egyedül elemzi a folyamatot, majd kiküld egy jelentést, nem biztos, hogy kiderül, miért tér el egy eset a megszokottól, vagy hogy az eltérés mögött jogos üzleti igény áll-e. Dolgozzon együtt a folyamat gazdáival, és vonja be az informatikai csapatot, ha az adatok eléréséhez vagy ellenőrzéséhez segítség kell. Az ő tudásuk segít megérteni, mit mutat meg az eseménynapló, és mi marad rejtve.

Már a kezdetektől vonja be az érintetteket, ne csak az eredmények áttekintésekor, és mondja el, mire szolgál az elemzés. Aki előre ismeri a kérdést, el tudja magyarázni az eltérő útvonalakat, az ideiglenes megoldásokat vagy a gyakorlatban létező, de a rendszerben nem rögzített lépéseket.

A munkát végzők azt is tudják, mely lépések nem hagynak nyomot a rendszerben. Emiatt tűnhet hiányosnak a feltárt folyamat. A ProcessMindben ezeket adatáramlásként jelölheti, így a modellben láthatók maradnak anélkül, hogy nem rögzített eseményeket kellene kitalálnia.

Ne kezelje egyszeri projektként

A fejlesztett folyamat működése idővel ismét eltérhet a tervezettől. A változtatás után vizsgálja meg újra, és hasonlítsa össze az eredményeket, hogy lássa, módosult-e a működés. A nyomon követés segít, hogy a felismerésből tényleges eredmény szülessen.

Ne használja az eredményeket emberek hibáztatására

A process mining azt mutatja meg, hogyan épül fel a munka, nem azt, ki hibázott. Mondja el, mi az elemzés célja, és már az elején vonja be a folyamat gazdáit és a munkatársakat. Ha az adatok szerint az egyik csoportnak tovább tart egy feladat, vizsgálja meg, mi okozhatja a különbséget: a terhelés, egy rendszerkorlát vagy egy tisztázásra váró lépés. Az ok gyakran a folyamat felépítésében rejlik, a választ pedig rendszerint azoktól kapja meg, akik a munkát végzik.

Ne használjon gyenge minőségű adatokat

Az elemzés az eseménynaplótól függ. A hiányzó időbélyegek, az eltérő tevékenységnevek vagy a hibás Case ID-k miatt a folyamat másnak tűnhet, mint amilyen valójában volt. Ellenőrizze az egyes mezők jelentését, győződjön meg róla, hogy az események a megfelelő esetekhez tartoznak, és a teljes adathalmaz elemzése előtt vizsgáljon meg egy mintát. A folyamatadatok forrásairól szóló útmutató bemutatja a szükséges mezőket.

Így kezdjen hozzá

Egy jól körülhatárolt pilot segít megérteni, mit mutathat meg a process mining, anélkül hogy egyszerre mindent elemezni próbálna.

Egyezzen meg a kérdésben

Mondja el, mit mutathat meg a process mining, és egyezzenek meg abban, mit szeretnének megtudni. Hozzon össze egy kisebb csapatot, amely ismeri a folyamatot, az adatokat és az üzleti környezetet.

Olyan kérdéssel kezdjen, amely fontos a csapatnak, például: hol keletkeznek késések, vagy miért kerülnek vissza az esetek egy korábbi lépéshez.

Válasszon jól körülhatárolható folyamatot

Válasszon egyértelmű hatókörű, hozzáférhető adatokkal rendelkező folyamatot. Jó kiindulópont lehet egy olyan folyamat, amelyben ismert késések vagy ismétlődő munkák fordulnak elő.

A pilotot korlátozza egy üzleti egységre, termékvonalra vagy más jól meghatározott területre. A szűkebb hatókör megkönnyíti az eredmények ellenőrzését.

Készítse elő az eseménynaplót

Gyűjtse össze a pilothoz szükséges adatokat. Kezdésnek egy táblázat vagy CSV-export is elegendő lehet. Ha az adatok eléréséhez vagy összekapcsolásához segítségre van szüksége, vonja be az informatikai csapatot.

Ellenőrizze, hogy minden eseménynél szerepel-e Case ID, tevékenységnév és időbélyeg. Győződjön meg róla, hogy a mezők egységesek, és a vizsgálni kívánt folyamatot írják le.

Vizsgálja meg a folyamatot

Töltse be az eseménynaplót, és tekintse át a folyamatmodellt. Ellenőrizze, hogy az esetek száma és az időszak reális-e. Ha nem, térjen vissza az adatok előkészítéséhez.

Vizsgálja meg a fő útvonalakat, a változatokat és a tevékenységek időtartamát. Szűrőkkel összpontosítson a kérdéséhez kapcsolódó esetekre, majd jegyezze fel a további vizsgálatot igénylő mintázatokat.

Ellenőrizze az eredményeket, és tervezze meg a következő lépéseket

Tekintse át az eredményeket elemzőkkel, folyamatgazdákkal és a munkát ismerő munkatársakkal. Kérdezze meg, hogy a mintázatok megfelelnek-e a tapasztalataiknak, és mi magyarázhatja őket.

Egyezzenek meg abban, mely problémákat vizsgálják meg vagy kezelik, és határozzák meg, hogyan mérik a változás hatását.

Mérjen, majd ismételje meg az elemzést

Miután a csapat változtatott, elemezze újra a folyamatot. Hasonlítsa össze az eredményeket a kiindulási állapottal, hogy lássa, mi változott.

A tapasztalatok alapján pontosítsa a következő kérdést, vagy terjessze ki az elemzést egy másik folyamatra.

Mire használhatja a ProcessMindet?

Mire használható a process mining?

Akkor alkalmazhat process mininget, ha a folyamat tevékenységeiről digitális rekord készül, és ezek esetekhez kapcsolhatók. Néhány gyakori példa:

• Rendeléstől a pénz beérkezéséig (O2C): Vizsgálja meg a rendelés teljes életútját, a vevői rendeléstől a fizetésig, és tárja fel a teljesítés, a számlázás vagy a pénzbeszedés késéseit.
• Beszerzéstől a kifizetésig (P2P): Kövesse végig a beszerzést az igényléstől a beszállító kifizetéséig, és keresse a jóváhagyási késéseket vagy az ismételt munkát.
• IT Service Management (ITSM): Elemezze a szervizdesk-jegyeket, és tárja fel a lassú megoldási útvonalakat, az eszkalációkat és az SLA-sértéseket.
• Ügyfél-bevezetés: Kövesse végig az új ügyfelek bevezetését, és nézze meg, hol fordulnak elő késések vagy lemorzsolódás. A rendeléskezelés ugyanezt vizsgálja a teljesítés oldaláról.
• Kárigények feldolgozása: Vizsgálja meg, hogyan haladnak végig a biztosítási vagy egészségügyi kárigények az elbíráláson és az ügyintézésen.
• Gyártás és ellátási lánc: Vizsgálja meg a termelési és az ellátásilánc-folyamatokat, és tárja fel a késéseket, a minőségi problémákat vagy az erőforrás-korlátokat.

Az eseményadatok származhatnak ERP-rendszerekből, például SAP-ból, Oracle-ből és Microsoft Dynamicsból; CRM-platformokról, például Salesforce-ból és HubSpotból; ügyfélszolgálati eszközökből, például ServiceNow-ból és Zendeskből; vagy egyedi alkalmazásokból. Az adatok alkalmassága attól függ, hogy azonosíthatók-e bennük az esetek, a tevékenységek és az időbélyegek.

Böngésszen a gyűjteményben iparág, részleg vagy átalakítási szerepkör szerint, vagy válasszon egy folyamatfejlesztési útmutatót az adott folyamathoz és rendszerhez. Az útmutatók megadják az exportálandó mezőket, a rögzítendő tevékenységeket és a forrásrendszerből kitöltendő adatsablont.

Process mining, adatbányászat és gépi tanulás: mi a különbség?

A process mining, az adatbányászat és a gépi tanulás eltérő módon elemzi az adatokat. A process mining azt vizsgálja, hogyan haladnak végig az esetek a tevékenységeken az idő múlásával. Az adatbányászat az adathalmazokban keres mintázatokat. A gépi tanulás előrejelzések vagy besorolások készítésére használja az adatokat.

A legfontosabb különbség az, hogy az egyes módszerek milyen kérdésre adnak választ. A process mining a tevékenységek sorrendjét is figyelembe veszi. Megmutathatja, ha egy eset átadásra várakozott, vagy ha egy tevékenység ismétlődött. Az adatbányászat a rekordok közötti mintázatokat tárhatja fel, a gépi tanulás pedig megbecsülheti egy kimenetel valószínűségét.

A módszerek kiegészíthetik egymást. A process mining segítségével megértheti a folyamat menetét és feltárhatja az eltéréseket, majd más elemzési módszerekkel vizsgálhatja a mintázatokat vagy jelezheti előre a kimeneteleket. Az előrejelzés önmagában nem magyarázza meg és nem változtatja meg a folyamatot.

A folyamatelemzés további fogalmaiért tekintse meg a ProcessMind fogalomtárát.