Process Mining

Process mining menyusun kembali proses bisnis yang sebenarnya dari data log peristiwa yang sudah dicatat oleh sistem Anda. Alih-alih mengandalkan gambaran proses yang seharusnya terjadi, ProcessMind menemukan apa yang berlangsung dalam praktik, termasuk jalan pintas, pengerjaan ulang, dan pengecualian yang tidak pernah tercatat dalam model. Anda dapat menganalisis proses sendiri dengan uji coba gratis.

Alur process mining

process mining dimulai dari data peristiwa Anda dan menghasilkan peta proses interaktif:

1. Unggah data Anda: impor log peristiwa CSV atau XLSX sesuai format data yang didukung.
2. Petakan kolom Anda: tentukan kolom yang berisi ID kasus, aktivitas, dan stempel waktu di konfigurasi dataset.
3. Lakukan process mining: ProcessMind menyusun model proses berdasarkan urutan aktivitas dalam data Anda.

Menambang model Anda

Setelah dataset dipetakan, ProcessMind menyusun model yang mencerminkan alur kerja sebenarnya:

• Aktivitas menjadi bagian-bagian penyusun proses.
• Koneksi menunjukkan aktivitas mana yang terjadi setelah aktivitas lain, dengan bobot berdasarkan frekuensinya.
• Frekuensi dan kinerja tercatat untuk setiap transisi, sehingga Anda dapat melihat berapa lama kasus berada di setiap tahap.

Jelajahi peta yang dihasilkan melalui grafik proses dan telusuri kasus satu per satu dengan penjelajah kasus.

Menyempurnakan hasil penemuan

Model hasil process mining adalah titik awal, bukan tujuan akhir:

• Fokus pada hal penting dengan menyaring perilaku yang jarang terjadi.
• Kelompokkan pekerjaan terkait menjadi aktivitas tingkat tinggi agar model tetap mudah dibaca.
• Animasikan alurnya dengan animasi proses untuk melihat proses berlangsung dari waktu ke waktu.

Menambang model yang sudah Anda miliki

Jika proses sudah memiliki model di kanvas dan data alur yang telah dipetakan, Anda dapat menyusun ulang model berdasarkan aktivitas yang benar-benar tercatat dalam data:

1. Buka menu proses (⋯) di halaman model atau katalog, lalu pilih Tambang model dari data alur. Dialog yang sama juga dapat dibuka dari menu kumpulan data di panel pemetaan, melalui Atur tata letak model secara otomatis.
2. Pilih miner yang sesuai dengan log Anda: Penambang Directly-Followed-By untuk hasil klasik yang presisi, Simple Miner untuk model ringkas, atau Penambang AI untuk data yang berantakan atau tidak lengkap.
3. Atur tingkat ketatnya hasil: Kebijakan exclusive gateway (Tidak, Otomatis, atau gateway XOR penuh) dan Kebijakan parallel gateway (Tidak, Terbatas, atau gateway paralel penuh).
4. Klik Tambang model. Kanvas akan dibangun ulang berdasarkan data yang sudah dipetakan.

Dialog ini juga menyediakan pengaturan tata letak biasa. Pilih Horizontal atau Vertikal, lalu klik Perbarui untuk menata ulang model saat ini tanpa menjalankan process mining lagi. Proses mining akan mengganti struktur model. Jadi, buat versi terlebih dahulu jika Anda mungkin ingin mengembalikan bentuk model saat ini.

Dari penemuan ke simulasi

Karena model hasil process mining didasarkan pada perilaku nyata, model ini dapat menjadi dasar yang baik untuk membuat perkiraan. Gunakan proses yang ditemukan sebagai masukan untuk simulasi guna menguji perubahan sebelum menerapkannya, lalu jelajahi berbagai skenario dengan analisis bagaimana jika.

Topik terkait

• Varian proses
• Pemeriksaan kesesuaian
• Mengonfigurasi dataset
• Menggunakan filter

Frequently asked questions