Jak zidentyfikować błędy w realizowanych procesach biznesowych
i zoptymalizować je automatycznie?
Codzienna praca biurowa opiera się na wchodzeniu w interakcje z danymi elektronicznymi, które pochodzą z różnych systemów informatycznych. Mogą być nimi bazy danych, oprogramowania biznesowe (np. do księgowości czy logistyki), systemy zarządzania dokumentami, dzienniki transakcji, itd.
Procesy generują dużą liczbę danych, które są przetwarzane w systemach IT. Każde działanie pozostawia po sobie ślad, który nazywamy dziennikiem zdarzeń. Zdarzenia są zapisywane w porządku chronologicznym i ukazują relacje zachodzące pomiędzy procesami.
W oparciu o takie ślady firmy przeprowadzają analizę procesów, aby ocenić ich efektywność i zgodność z docelowym modelem procesu. Nosi ona nazwę Process Mining.
Process Mining przeprowadza analizę procesów i eksplorację danych przy użyciu
mechanizmu Sztucznej Inteligencji i Maszynowego Uczenia.
Podczas eksploracji danych dochodzi do weryfikacji realizacji procesu w oparciu o dziennik zdarzeń, czyli operacje, które następują
na poszczególnych etapach procesu. Na bieżąco jest prowadzona obserwacja odtwarzania przepływu procesu w celu wykrycia wąskich gardeł i problemów technicznych, czyli wyjątków od realizacji procesu. W oparciu o wadliwe elementy występujące w procesie Process Mining sugeruje wprowadzenie zmian na poszczególnych etapach realizacji procesu, np. dopisanie nowego punktu wejścia
w realizowanym procesie czy opuszczenie nieefektywnego etapu procesu.
Predykcyjne odkrywanie procesu w Process Mining
Aby poprawić wyniki odnoszone przez firmę, należy dokładnie poznać procesy wymagające optymalizacji.
Od czego zacząć Process Mining?
Od odkrycia tych procesów – ich zwizualizowania i zidentyfikowania mocnych i słabych stron.
Eksploracja danych odbywa się za pomocą algorytmu AI/ML. Modele procesów są tworzone automatycznie na podstawie śladów zdarzeń zarejestrowanych w dzienniku zdarzeń. Prócz optymalnej realizacji procesu, wskazują informacje o możliwości przyspieszenia realizacji procesu i zastosowania nowych metod obsługi procesu w celu podniesienia jakości i wydajności dostarczanych usług. W oparciu o metody dotychczasowej realizacji procesów zostają wyznaczone prawdopodobne zajścia i przewidywany czas zakończenia procesu
Do czego może posłużyć Process Mining?
Podczas odkrywania procesu algorytmy weryfikują:
- Poprawność odtwarzania procesu.
- Etapy realizacji procesu – ocena ich przydatności.
- Czas potrzebny do ukończenia procesu.
- Wadliwe elementy występujące w procesie.
- Elementy nieuwzględnione w scenariuszu procesu.
Powstaje w ten sposób nowy model realizacji procesu, który uwzględnia:
- Prawidłowy schemat realizacji procesu.
- Zgodność zachodzenia relacji między procesami.
- Przewidywany poziom wydajności poszczególnych etapów procesu.
- Optymalizację metod realizacji procesu.
Process Mining, czyli odkrywanie nieefektywności w systemie informatycznym na bieżąco
Analiza zachodzących procesów staje się zdecydowanie bardziej dokładna i dogłębna dzięki zastosowaniu algorytmów Uczenia Maszynowego (ML) i Sztucznej Inteligencji (AI). Mechanizm identyfikuje zachodzące procesy, jednocześnie określając ich wydajność, czas realizacji i poprawność działania ze scenariuszem obsługi procesu.
Skutkiem eksploracji danych jest przygotowanie diagramów procesów wraz ze szczegółowymi statystykami ich realizacji.
Wykrywając zdarzenia odbiegające od standardowej realizacji procesu, mechanizm AI/ML doszukuje się ich przyczyny, którą może być brak synchronizacji między etapami procesu czy brak danych do przeprocesowania. Process Mining zwraca uwagę na bezpieczeństwo realizacji procesu, zgodność ze scenariuszem procesu oraz wydajność i efektywność procesu.
Process Mining to rozwiązanie coraz częściej wykorzystywane do analizowania procesów w celu ich rozbudowy lub modyfikacji
Odkrywanie procesów zmierza do wytworzenia modelu realizacji procesu, który będzie odznaczał się wyższą jakością i będzie realizowany w krótszym czasie. W Process Mining są symulowane procesy w celu przewidywania wyników, które zostaną uzyskane wskutek wprowadzenia sugerowanych zmian w procesie.
Mechanizm AI/ML wykrywa zachodzące procesy i wizualizuje je, uwzględniając osiągane wartości, tj.:
- szybkość działania,
- zrealizowanie celu procesu,
- osiągnięta wydajność procesu.
- jak skrócić czas obsługi procesu,
- jak uniknąć błędów,
- jakie obszary wymagają dodatkowego wsparcia.
Eksploracja procesów jest zorientowana na optymalizację procesów biznesowych
Podsumowując, Process Mining to metoda ciągłego zarządzania procesami zorientowana na doskonalenie i rozwój usług.
Polega na monitorowaniu zdarzeń zachodzących podczas realizacji procesu i ustalania najbardziej optymalnych etapów i metod realizacji procesów.
Głównym celem przeprowadzania dogłębnej eksploracji danych jest to, żeby procesy zachodziły szybciej, zwiększały zadowolenie klienta, unikały problemów, tj. wąskie gardła czy radziły sobie z powtarzającymi się błędami lub brakiem dostępu do danych.
Bądź na bieżąco z nowinkami o Cyfrowej Transformacji biznesu
.