Таким образом, процессный анализ — это не взаимодействие между системами, а взаимодействие между сотрудниками и отделами. Его клиентами являются не ИТ-отделы, а бизнес-пользователи, которые могут понять, что можно изменить и как быстро, почему изменение не приводит к результату и т.д., визуализируя реальные процессы.
СЭД и технология Process Mining
Технология Process Mining пока еще не получила широкого распространения по сравнению с другими методами применения искусственного интеллекта, но эксперты считают, что она обладает большим потенциалом для оптимизации бизнес-процессов.
Запись вебинара по применению технологии анализа процессов на основе данных системы электронного документооборота.
Process mining — это технология анализа процессов на основе данных и журналов событий, собранных в информационных системах. Этой технологии уже более 10 лет. Первоначально он был разработан группой исследователей под руководством профессора Виля ван дер Аалста из Технологического университета Эйндховена.
Задачи технологического анализа
- Process Discovery — автоматическая реконструкция моделей бизнес-процессов на основе «сырых данных», хранящихся в журналах обработки информации в различных приложениях информационных систем.
- Тестирование на соответствие — проверка соответствия процессов, фактически выполняемых в реальной организации, стандартам и правилам, в соответствии с которыми они должны выполняться.
- Совершенствование процессов — улучшение процессов на основе тщательного анализа.
Таким образом, технология интеллектуального анализа процессов позволяет преодолеть разрыв между реальными процессами и их словесными или документированными описаниями во всем мире. Опыт показывает, что реальные процессы часто не соответствуют их идеализированной модели.
Проблема «спагетти» — реальные процессы обычно намного сложнее и разнообразнее, чем мы предполагаем.
Технология может быть использована для анализа собранной информации из любой системы предприятия, которая собирает данные о процессах: BPM, СЭД или узкоспециализированные услуги.
Изучаем и оптимизируем процессы с помощью Process Mining
Инструменты интеллектуального анализа процессов позволяют изучать структуры процессов:
- Проанализируйте длительность процесса на каждом этапе, время задержки между ними, определите вероятность появления определенных ветвей в процессах, количество циклов.
- Выполнение статистических оценок или выявление аномалий процесса: выявление процессов или этапов, которые занимают необычно много времени, выявление застопорившихся процессов и ситуаций, когда процесс повторяется между различными этапами (ситуации «пинг-понга»), и т.д.
- Анализ несоблюдения. Например, как часто пропускаются этапы процесса, процесс начинается не с первого этапа, не соблюдается последовательность этапов, выявляются параметры процесса, нарушающие нормативные требования, и т.д.
Собираем данные из СЭД для Process Mining
Вам нужен как минимум один файл журнала с большим количеством обязательных полей:
- Идентификатор типа процесса. Идентификатор процесса: Идентификатор процесса. Например, в случае переговоров по соглашению, идентификатор процесса может быть идентификатором типа документа, подлежащего обработке. Все усложняется, когда в одном процессе обрабатывается несколько документов, например, при приеме на работу сотрудника. Если документы и задания, связанные с этим процессом, обрабатываются в СЭД по определенным правилам, необходимо, чтобы их идентификатор типа был сформирован и записан в файл журнала.
- Идентификатор случая процедуры; в нашем случае это уже идентификатор случая документа или набора связанных документов и задач.
- Информация об этапе (исполнителе или роли) процедуры. Проще всего отметить имя исполнителя, но на практике лучше отмечать роли. В СЭД роли могут быть не только статичными, но и динамичными, если правила их расчета применяются в СЭД.
- Время обработки. Желательно фиксировать время начала и окончания работы пользователя в определенный момент времени. Таким образом, можно точно определить не только последовательность этапов, но и время задержки между ними. В идеале, приложение СЭД может рассчитывать время автоматически или предложить вам вручную ввести фактический объем работы для каждого этапа процесса.
Читайте полный текст статьи Владимира Андреева, президента компании DoxVision, о внедрении процессного анализа в СЭД.
Многие участники процесса будут развивать свое взаимодействие через социальные сети. Более того, это не произойдет в рамках одной компании. Будет существовать сообщество фрилансеров, готовых взяться за проект в рамках распределенного бизнес-процесса.
Что такое process mining?
Process mining — это технология, которая позволяет получить детальное представление о процессах компании. Используя специализированное программное обеспечение, встроенное в ИТ-системы, процессное исследование отражает, как на самом деле работают процессы. Программное обеспечение структурирует и визуализирует данные и дает полное представление о пробелах в процессах. Это позволяет компаниям лучше сосредоточиться на совершенствовании своей деятельности, полагаясь на достоверную информацию.
Инструменты интеллектуального анализа процессов обнаруживают реальные закономерности процессов на основе «сырых» данных из журналов событий. Другими словами, технология способна собрать информацию с различных ПК, используемых в компании (1С, IP-телефония, HR-системы) и создать точное отображение каждого процесса.
Как работают инструменты process mining шаг за шагом:
- Определение процесса, подлежащего оцифровке.
- Определение ИТ-систем, к которым будет применяться процесс.
- Интеграция инструментов интеллектуального анализа процессов.
- Сбор данных с ПК и последующая обработка.
- Затем для каждого случая извлекается последовательность действий. На этом этапе обычно становится ясно, что дела отличаются друг от друга. Это происходит из-за ручных изменений или ошибок в процессе.
- Как только последовательность действий извлечена, инструменты интеллектуального анализа процессов начинают объединять эти последовательности. По мере появления новых вариантов процесса, реальный процесс становится все более сложным.
- Анализ модели процесса.
Снижение затрат. Автоматизируя процессы и устраняя ненужные шаги, компании могут сократить свои расходы. Компания QPR, разрабатывающая одноименную систему интеллектуального анализа процессов, объявила, что клиенты Metsä Board сократили количество ошибок в своих счетах-фактурах на 80% после внедрения технологии интеллектуального анализа процессов.
Повышение качества обслуживания клиентов. Выявление «узких мест», областей для улучшения и оптимизация различных процессов позволяют сократить общее время выполнения заказа. Это ускоряет обслуживание клиентов и повышает общее качество услуг. Это повышает удовлетворенность клиентов, что положительно влияет на оборот и лояльность клиентов.
Преимущества соблюдения требований. Хотя аудит — это трудоемкий и требующий много времени процесс, быстрый анализ с использованием инструментов интеллектуального анализа процессов может сократить этот процесс. Кроме того, PM могут выявлять несоответствующие процессы и информировать бизнес о них в режиме реального времени.
Каким образом process mining способствует автоматизации и RPA?
Анализ процессов позволяет получить четкое представление о процессах, основанное на данных. Это позволяет компаниям:
- Сосредоточить свои усилия на автоматизации и совершенствовании процессов,
- Значительно ускорить автоматизацию, собирая необходимые данные,
- Рассчитайте выгоды от автоматизации.
Как и при любой инициативе по автоматизации, команды, ответственные за RPA, должны полностью понимать природу процесса, подлежащего автоматизации. Обычно это делается путем наблюдения за работой сотрудников и проведения опросов. Однако эти методы дают лишь поверхностную картину и отнимают много времени как у специалистов по автоматизации, так и у рабочих. Более того, работники не могут запомнить все детали опроса. Интеллектуальное программное обеспечение обеспечивает подробный обзор всех этапов процесса и позволяет предпринимать действия, основанные на данных. После завершения автоматизации инструменты интеллектуального анализа процессов могут контролировать производительность, чтобы оценить уровень улучшения и убедиться, что автоматизированный процесс работает правильно. Компания QPR утверждает, что процессный майнинг может повысить уровень автоматизации процессов на 50%.
