การจำลองกระบวนการคืออะไร?

ทำความเข้าใจการจำลองกระบวนการ

การจำลองกระบวนการช่วยให้คุณสร้างแบบจำลองและจำลองการทำงานของกระบวนการทางธุรกิจได้ ต่างจาก process mining ที่วิเคราะห์สิ่งที่เกิดขึ้นแล้ว การจำลองช่วยให้คุณมองไปข้างหน้าและคาดการณ์ว่าจะเกิดอะไรขึ้นภายใต้เงื่อนไขต่างๆ คุณทดลองจำลองกระบวนการของคุณเองได้ด้วยทดลองใช้ฟรี.

มองไปข้างหน้าและมองย้อนกลับ

ในด้าน process intelligence มีแนวทางพื้นฐานอยู่สองแบบ:

ลองนึกว่า process mining เหมือนการมองย้อนกลับ ซึ่งช่วยให้เห็นสิ่งที่เกิดขึ้นแล้ว ส่วนการจำลองกระบวนการช่วยคาดการณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้นและเลือกแนวทางที่เหมาะสมได้.

เหตุใดจึงควรจำลองกระบวนการ?

1. ทดสอบการเปลี่ยนแปลงก่อนนำไปใช้

ก่อนเปลี่ยนแปลงกระบวนการจริงซึ่งมีค่าใช้จ่ายสูง คุณจำลองผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นได้:

• จะเกิดอะไรขึ้นหากเพิ่มเจ้าหน้าที่ในขั้นตอนอนุมัติ?
• จะเกิดอะไรขึ้นหากใช้ระบบอัตโนมัติกับงานที่ทำด้วยตนเอง?
• จะเกิดอะไรขึ้นหากความต้องการของลูกค้าเพิ่มขึ้น 50%?

2. คาดการณ์คอขวดล่วงหน้า

การจำลองช่วยให้เห็นว่าคอขวดจะเกิดขึ้นตรงไหน ก่อนที่จะเกิดขึ้นจริง:

• กิจกรรมใดจะมีงานล้นมือ?
• เคสจะไปต่อคิวรอที่จุดใด?
• ทรัพยากรใดจะถูกใช้งานมากหรือน้อยเกินไป?

3. จัดสรรทรัพยากรให้เหมาะสม

หาจำนวนทรัพยากรที่เหมาะสม:

• ช่วงที่มีงานมากต้องใช้เจ้าหน้าที่กี่คน?
• ลดกำลังการรองรับในช่วงที่มีงานน้อยได้หรือไม่?
• การเพิ่มทรัพยากรมีต้นทุนและผลประโยชน์อย่างไร?

4. ตรวจสอบการออกแบบกระบวนการใหม่

เมื่อออกแบบกระบวนการ “To-Be” ใหม่ การจำลองช่วยตรวจสอบการออกแบบได้:

• กระบวนการใหม่จะทำงานได้ดีขึ้นจริงหรือไม่?
• จะเกิดผลกระทบที่ไม่คาดคิดหรือไม่?
• การออกแบบเป็นไปตามข้อกำหนดด้านประสิทธิภาพหรือไม่?

การจำลองเชื่อมโยงกับ process mining อย่างไร

ProcessMind ผสานการจำลองเข้ากับ process mining เป็นวงจรต่อเนื่อง:

1. วิเคราะห์ข้อมูลกระบวนการในอดีตเพื่อทำความเข้าใจประสิทธิภาพปัจจุบัน
2. ออกแบบการปรับปรุงกระบวนการโดยอิงจากข้อมูลเชิงลึก
3. จำลองการเปลี่ยนแปลงที่เสนอเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์
4. เปรียบเทียบผลการจำลองกับข้อมูลจริง
5. นำการเปลี่ยนแปลงไปใช้ด้วยความมั่นใจ
6. วิเคราะห์อีกครั้งเพื่อตรวจสอบการปรับปรุง

ผลการจำลอง: ตารางข้อมูล

เมื่อเรียกใช้การจำลองใน ProcessMind คุณส่งออกผลลัพธ์เป็นตารางข้อมูลได้ เช่นเดียวกับข้อมูลที่อัปโหลดเพื่อทำ process mining ตารางข้อมูลประกอบด้วย:

• รหัสเคส: ตัวระบุเฉพาะของแต่ละกระบวนการที่จำลอง
• กิจกรรม: ขั้นตอนที่แต่ละเคสดำเนินการ
• การประทับเวลา: เวลาเริ่มต้นและสิ้นสุดของแต่ละกิจกรรม
• แอตทริบิวต์: ข้อมูลแบบกำหนดเองที่คุณระบุไว้

เนื่องจากผลการจำลองมีโครงสร้างเหมือนกับข้อมูลจริงสำหรับ process mining คุณจึงทำสิ่งต่อไปนี้ได้:

• ใช้เครื่องมือวิเคราะห์และแดชบอร์ดชุดเดียวกัน
• เปรียบเทียบข้อมูลจำลองกับข้อมูลจริงในอดีตได้โดยตรง
• ใช้ตัวกรอง สถิติ และการแสดงผลข้อมูลในรูปแบบเดียวกัน

แนวคิดสำคัญเกี่ยวกับการจำลอง

หากต้องการใช้การจำลองกระบวนการให้ได้ผล คุณควรเข้าใจแนวคิดสำคัญต่อไปนี้:

สร้างโมเดล BPMN ตามต้องการ

เริ่มต้นใช้การจำลองกระบวนการ

พร้อมเริ่มจำลองกระบวนการแล้วหรือยัง? ดูขั้นตอนถัดไปได้ที่นี่:

Frequently asked questions