Тенденции развития Process Mining

Обзор трендов Process Mining: от ретроспективы к прогнозам, от диагностики к рекомендациям, от анализа изолированных процессов к комплексной аналитике.

Интеллектуальный анализ процессов стремительно внедряется во все большем числе отраслей и компаний. Для использования Process Mining требуется минимум данных — журнал событий с оцифрованными процедурами. Имея эту информацию, можно проводить глубинный анализ и обеспечить эффект «быстрой победы» — выявить пути оптимизации процессов без привлечения финансовых и трудовых ресурсов.

Низкий порог входа в сочетании со значительным потенциальным эффектом делают Process Mining чрезвычайно привлекательной технологией. По прогнозам аналитиков, к 2024 году в каждой второй российской компании будет внедрен глубинный анализ бизнес-процессов.

Технологии Process Mining непрерывно совершенствуются, следуя за потребностями бизнеса. Рассмотрим основные направления развития процессной аналитики на ближайшее будущее.

Основные тренды развития Process Mining

От ретроспективы к предсказаниям

Изначально Process Mining ориентировался на исследования исторических данных с целью выявить проблемы производительности или погрешности в соблюдении регламентов. По мере развития формировались новые требования к процессной аналитике: она должна позволять максимально быстро реагировать на изменения процессов, а лучше — предвосхищать их.

Соответственно, необходимы новые формы Process Mining на основе прогнозирования будущих событий, использования моделирования и машинного обучения. Особое значение приобретает анализ процессов по принципу «if-else» — что-если.

Майнинг процессов начнет играть ключевую роль в производственной сфере, например, для создания цифровых двойников или цифровых советчиков технологических процессов. Цифровой двойник — это компьютерная модель реального производственного процесса. Цифровой советчик — это математическая модель, которая на основе прогнозирования оперативно выдает рекомендации относительно работы оборудования. Пример использования цифрового советчика для оптимизации сложного технологического процесса наглядно иллюстрирует кейс компании Eurasian Resourses Group.

От диагностики к выдаче рекомендаций

Цель Process Mining состоит не столько в том, чтобы проанализировать процесс, сколько в том, чтобы радикально его улучшить. Будущее Process Mining не в диагностике, а в «лечении» бизнес-процессов, т.е. выдаче конкретных рекомендаций, а лучше — в их реализации.

В данном случае Process Mining должен применяться в комплексе с автоматизацией рабочих или технологических процессов. Одна из тенденций развития глубинного анализа процессов — использование совместно с RPA (robotic process automation) — роботизированной автоматизации процессов. При этом роботизация процессов, как и Process Mining, применима и для бизнес-, и для производственных процессов.

От отдельных процессов к анализу организаций

Первоначально процессная аналитика применялась преимущественно к стандартным бизнес-процессам верхнего уровня, связанным с денежными расчетами. Например, Order-to-Cash — от заказа до оплаты, Procure-to-Pay — от закупки до оплаты. Затем сфера применения Process Mining расширилась до анализа немонетарных процессов: Opportunity-to-Order — быстрый заказ,Issue-to-Complete — от проблемы до решения, Concept-to-Launch — от концепции до запуска, Sustain-to-Retain — от поддержания к сохранению.

Однако, современные компании являются сложными системами, своеобразными «организмами», где все процессы тесно взаимосвязаны. Например, простейший производственный процесс изменения упаковки товара влечет за собой изменения в логистике (как загружать по-новому упакованный товар для перемещения), в ценообразовании (как повлияет упаковка на себестоимость и цену), в маркетинге (как воспримут изменение потребители). Отсюда следует вывод, что будущее Process Mining за анализом бизнеса в комплексе. А точнее, не за анализом, а за выдачей конкретных решений.

Мы планируем использовать Process Mining совместно с решением по мониторингу действий сотрудников «Watchman» для комплексной оценки всех операций персонала.
Владимир Гридчин

руководитель аналитического направления, спикер Loginom Days 2021

Loginom Company разработала специализированное low-code решение для автоматизации интеллектуального анализа процессов — Loginom Process Mining. Одно из преимуществ Loginom Process Mining — возможность гибкой настройки сценария благодаря визуальному проектированию из уже готовых компонентов. Low-code архитектура и модульный тип решения обеспечивают возможность его кастомизации под требования различных сфер бизнеса и модернизации в будущем с учетом трендов развития Process Mining.

Если ваша компания заинтересована в глубинном анализе бизнес-процессов, свяжитесь с нами.

Другие материалы по теме:

Process Mining: мода или необходимость

Process Mining в Росбанк Дом. Первые результаты. Кейс Росбанка

#process mining#loginom process mining#LPM#автоматизация#промышленность#оптимизация#бизнес-анализ#бизнес-решение#аналитика

Смотрите также