Полное руководство о Process Mining: от теории к практике

Полное руководство о Process Mining: от теории к практике

Бизнес-процессы в компаниях становятся всё сложнее с каждым годом — клиенты ждут больше, рынок меняется быстрее, а компании вынуждены адаптироваться к новым и новым условиям. В таких условиях традиционные методы анализа, основанные на опросах сотрудников и ручном описании процессов, становятся неэффективными. Они не только требуют значительных временных затрат, но и часто дают искажённую картину из-за человеческого фактора. Именно здесь на помощь приходит Process Mining — технология, которая значительно преобразовала подход к аналитике, предоставив возможность компаниям получать точные данные о фактическом выполнении бизнес-процессов.

К чему приводит нехватка информации о процессах внутри компании

• Отсутствие прозрачности в бизнес-процессах создает множество проблем для организаций любого масштаба.
• Во-первых, руководство теряет контроль над операционной деятельностью, принимая решения на основе интуиции, а не данных.
• Во-вторых, глобальное исследование Asana показывает, что сотрудники тратят до 60% рабочего времени на рутинные и часто избыточные операции, которые могут оставаться незамеченными руководством.
• В-третьих, клиенты сталкиваются с задержками и некачественным сервисом из-за внутренних неэффективностей.

Особенно остро эти проблемы проявляются в следующих ситуациях:

• При масштабировании бизнеса, когда старые процессы перестают работать в новых условиях.
• Во время цифровой трансформации, когда необходимо перестроить устоявшиеся workflow.
• При внедрении новых ИТ-систем, требующих пересмотра существующих процедур.

Что такое Process Mining?

Технология представляет собой инновационный подход к анализу бизнес-процессов, основанный на автоматическом сборе и обработке цифровых следов, которые остаются в информационных корпоративных системах. В отличие от традиционного BPM (Business Process Management), где процессы сначала описываются, а затем внедряются, Process Mining работает в обратном направлении – он выявляет реальные процессы на основе фактических данных.

Ключевые особенности технологии:

• Использует данные из журналов событий ERP, CRM, BPM и других систем.
• Автоматически строит модели процессов без участия человека.
• Позволяет сравнивать фактические процессы с нормативными.
• Выявляет скрытые закономерности и аномалии в выполнении операций.

Как работает Process Mining?

Технологический процесс можно разделить на несколько ключевых этапов:

1. Сбор данных. Система автоматически извлекает данные о событиях из корпоративных информационных систем. Каждое событие содержит информацию о том, кто, когда и какое действие выполнил в рамках бизнес-процесса.
2. Построение моделей. На основе собранных данных алгоритмы Process Mining строят визуальные модели процессов, отображающие реальную последовательность действий. Эти модели могут быть представлены в виде диаграмм потоков, сетей Петри или других форматов.
3. Анализ отклонений. Система сравнивает фактическую модель процесса с эталонной (если таковая существует) и выявляет все отклонения. Это позволяет обнаружить не только явные нарушения регламентов, но и скрытые узкие места.
4. Оптимизация. На основе выявленных проблем система предлагает рекомендации по улучшению процессов. Это может быть устранение избыточных шагов, изменение последовательности операций или перераспределение ресурсов.

Распространенные мифы о Process Mining

Несмотря на растущую популярность технологии, существует несколько  распространенных заблуждений, которые существенно ограничивают понимание  реального потенциала Process Mining в цифровой трансформации операционных процессов. Вот основные мифы, с которыми чаще всего сталкиваются специалисты:

1. «Автоматизация решит все проблемы»
    Process Mining выявляет процессы для роботизации, но слепое внедрение не дает результатов. Иногда автоматизацию даже сворачивают  из-за низкой эффективности. Важно не просто «заменить людей роботами», а  анализировать данные, принимать обоснованные решения и точечно улучшать  процессы.
2. «Это слишком сложно для внедрения»
    Современные инструменты Process Mining предлагают быструю интеграцию с популярными корпоративными системами и интуитивно понятные интерфейсы. Внедрение может занять от нескольких дней до нескольких недель.
3. «Технология заменяет сотрудников»
    На самом деле Process Mining не заменяет людей, а предоставляет им мощный аналитический инструмент для формирования обоснованных выводов. Окончательные решения по оптимизации процессов всегда остаются за специалистами.

 Сферы применения Process Mining

 Данная технология находит широкое применение в различных сферах экономики, демонстрируя свою универсальность.

Финансовый сектор: технология используется для выявления мошеннических операций, анализа кредитного скоринга и оптимизации платежных процессов, что позволяет существенно сократить время обработки транзакций.

Логистика: компании применяют Process Mining для анализа маршрутов доставки, выявления узких мест в складских операциях и оптимизации транспортных потоков, что приводит к значительной экономии ресурсов.

Здравоохранение: технология помогает анализировать пути пациентов, оптимизировать работу медицинских отделений и сокращать время ожидания диагностических процедур, повышая качество обслуживания.

 Примеры использования Process Mining

Кейс 1: Банковский сектор

Крупный российский банк внедрил инструменты Process Mining для анализа процесса рассмотрения кредитных заявок. Анализ показал, что 40% заявок задерживались на этапе проверки безопасности из-за ручного сопоставления данных из разных систем. После автоматизации этого этапа время обработки заявок сократилось на 35%, а количество ошибок уменьшилось в 3 раза.

Кейс 2: Производственное предприятие

На заводе по производству автомобильных компонентов Process Mining выявил, что процесс согласования технических изменений занимал в среднем 22 дня, хотя по регламенту должен был занимать не более 5 дней. Анализ показал, что задержки происходили из-за избыточных согласований и дублирования функций между отделами. После реорганизации процесса время согласований сократилось до 4 дней.

Кейс 3: Сетевой ритейл

Крупная розничная сеть использовала этот инструмент для анализа процессов пополнения товарных запасов. Оказалось, что 15% товаров заказывались слишком поздно, что приводило к потере продаж, а 20% — слишком рано, что увеличивало затраты на хранение. Оптимизация процесса заказа позволила увеличить оборот на 7% и сократить складские запасы на 12%.

Внедрение Process Mining – возможности для бизнеса

Важным преимуществом является снижение различных рисков, включая выявление мошеннических схем, контроль соблюдения регламентов и уменьшение операционных рисков. Кроме того, Process Mining играет ключевую роль в поддержке цифровой трансформации, предоставляя инструменты для:

• оценки текущего состояния процессов,
• выявления приоритетов автоматизации,
•  контроля результатов изменений.

В совокупности это создает комплексное решение для бизнес-оптимизации.

 Современные платформы Process Mining, такие как PIX Аналитик процессов, предлагают комплексные решения для процессной аналитики, включая:

•   автоматическую генерацию описания процессов на основе логов событий,
•   привязку цифровых следов к этапам процесса,
• визуализацию сквозных процессов (от общего потока до отдельных транзакций),
• анализ сквозных процессов и отклонений с применением искусственного интеллекта.

Заключение

Process Mining перестал быть нишевой технологией для крупных корпораций и становится стандартным инструментом управления процессами для компаний любого размера. В условиях цифровой экономики способность быстро анализировать и оптимизировать бизнес-процессы становится критически важным конкурентным преимуществом.

Технология продолжает развиваться, интегрируя возможности искусственного интеллекта. В ближайшие годы мы увидим появление новых применений Process Mining, включая прогнозную аналитику процессов и полностью автоматизированную оптимизацию бизнес-процессов.