Улучшение процессов с Process Mining

Что такое Process Mining: история возникновения

Одно из следствий автоматизации бизнес-процессов — возникновение больших массивов данных

Теперь несколько слов о том, как возник Process Mining. 

Сама технология Process Mining (PM) родилась как подход к извлечению и анализу процессов на основе данных из информационных систем о выполненных операциях. Но для того, чтобы понять предназначение систем PM, начнем чуть раньше и отметим значимые события в истории возникновения именно процессного подхода как способа управления и организации деятельности. Мы выделим лишь те, которые нашли свое отражение в PM, а построение систем управления — тема, достойная отдельного рассмотрения.

Итак, в конце 1980-х годов всем известный Таичи Оно разработал и внедрил в Toyota подход к организации и управлению процессами «Бережливое производство». Принципы этой философии получили широкое распространение и используются по сей день многими компаниями. В ее основе лежит постоянная работа со всеми типами потерь, которые возникают в процессе. 

Следующим значимым шагом в области оптимизации процессов стала разработка и внедрение инструмента «цикл DMAIC» и методов управления процессами Six Sigma. Ключевыми новшествами были ввод КПЭ, анализ отклонений, фокус на потребителя и обеспечение непрерывного улучшения процессов. По сути, появляются критерии для оценки эффективности процессов, которые можно использовать для оперативного контроля их исполнения, а также для того, чтобы установить их связь с показателями деятельности.

Эти подходы хорошо работали много лет и опирались на классические инструменты ручного анализа — опросы, дизайн-сессии и т. д. Сейчас они уже не дают полной картины ситуации и точных показателей, а вдобавок требуют много времени и ресурсов в виде исполнителей бизнес-процессов. Кроме того, раньше многие выводы делались на основе экспертной оценки консультантов, которые физически не успевали опросить всех участников процесса. Мы часто сталкивались с тем, что сотрудники из смежных подразделений неоднозначно смотрят на существующие проблемы, а понятие «эффективность» для одного и того же процесса у исполнителей на разных уровнях управления может сильно отличаться. Плюс ко всему, до последнего времени существовало мнение, что главная цель любой оптимизации — сокращение штата, что, в свою очередь, мешало получить достоверную информацию об исполнении процессов от заинтересованных лиц.

Закономерным развитием всех этих подходов — вследствие автоматизации операций — стала технология PM. Она основана на академических исследованиях, в основу алгоритмов работы систем заложен научный подход. Само понятие ввел в обиход голландский профессор Вил ван дер Аалст — его называют отцом Process Mining. Он создал много научных работ по теме, которые актуальны и сегодня, изучал сферы применения и практическую пользу от внедрения PM. Первые публикации Вил ван дер Аалст выпустил в конце 1990-х — начале 2000-х. Уже тогда, помимо теоретической базы, он создал инструментарий, позволяющий восстанавливать процессы на основе логов информационных систем. 

Таким образом, мы получили инструмент для восстановления процессов на основе реальных данных.

Рис 1. Восстановление модели процесса из экземпляров в Process Mining

Тем не менее, в начале 2000-х гг. компании не так активно использовали ИТ-системы. Многие процессы выполнялись вручную — именно это затрудняло или вовсе исключало возможность применения Process Mining. В то время были широко распространены классические методы, описанные выше. 

Сейчас цифровизация начала набирать обороты, и, как следствие, меняются подходы к управлению. Технология PM наконец получила широкое распространение.

Ведь бизнес-процессы в любой крупной организации автоматизированы, поэтому следы всех операций, которые выполняют сотрудники, остаются в ИС. А что, если эти следы можно восстановить (см. рис. 1)? Благодаря этому можно получить реальную карту бизнес-процессов вашей компании. И, скорее всего, она будет далека от того, как вы ее представляете.

Мифы о PM:

1. Process Mining равно BI.

У BI нет функционала восстановления карты процесса и возможностей для его анализа в разрезе отдельных этапов или операций. Цель Process Mining — создать полную модель текущего процесса как есть, от начала до конца. А затем использовать ее, чтобы провести анализ и выявить узкие места.

2. Для реализации PM нужно дорабатывать и подстраивать системы, где исполняется процесс.

Данные из систем извлекаются в том виде, в котором они есть. Далее начинается этап обработки и формирования журнала событий, который необходим для восстановления процесса. При необходимости можно доработать функционал для автоматической выгрузки отчетов, но вносить изменения в сами системы не потребуется.

3. Process Mining и BPMN? 

BPMN-системы предназначены для автоматизации, а Process Mining может ей предшествовать. Если следовать правильному подходу, автоматизироваться должны целевые процессы — с учетом того, что они уже оптимизированы и эффективны.

4. Невозможно посчитать эффект от внедрения. 

PM стоит внедрять в любых компаниях, которые стремятся к улучшению своей деятельности. Максимальный эффект достигается, если речь идет:

• о простых массовых процессах, которые исполняются несколько тысяч раз ежедневно;
• трудных и долгих индивидуальных процессах, в которых задействовано много филиалов компании;
• длинных процессах из нескольких этапов, в которые вовлечено много участников.

До начала анализа действительно бывает сложно понять, какие результаты вы получите. При этом руководство в большинстве случаев требует четкого обоснования, чтобы выделить бюджет на проект. Но существуют уже отработанные инструменты оценки эффектов от улучшения процессов. Как правило, на старте известно, что есть некая проблема и ее последствия, поэтому рассчитать предполагаемый эффект от изменений можно и даже нужно.

Процессная аналитика с Process Mining

Оптимизация или изменение процессов в любой компании начинаются с восстановления и анализа реальной картины происходящего. Принятие решения об изменениях должно быть основано на реальных фактах, другой подход может привести к снижению качества или экономии на одном этапе и увеличению издержек на другом.

Как мы уже сказали, суть PM — в анализе и совершенствовании реальных процессов (т. е. не «предполагаемых руководством», а реальных фактов) с помощью извлечения новых знаний из журналов событий ИС.

И если изначально функционал PM был заточен на обнаружение, а разработанные на ранних стадиях инструменты в основном позволяли только восстанавливать модели с данными, то по мере развития систем все чаще стали использоваться подходы к анализу, базирующиеся на ключевых принципах процессного подхода. 

Таким образом, Process Mining оказался на стыке Business Process Management и Data Mining.

Анализ процессов с помощью PM можно разбить на следующие этапы:

На этапе обнаружения мы исследуем процесс на уровне исполнения. Здесь важно правильно идентифицировать процесс, определить критерии для оценки и найти его «следы» в системах, чтобы выстроить цепочку действий и восстановить полную картину. Это не так просто сделать в крупной компании, где сотрудники могут совершать сотни и даже тысячи операций в день, где есть разветвленная и сложная система организации процессов, сотни исполнителей, а также географически распределенные филиалы. 

Стоит отметить, что важным требованием для использования Process Mining является наличие данных в системах. После того, как мы определили и отследили «цифровой след» процесса, мы должны убедиться, что у нас достаточно информации для его восстановления и анализа.

Рис 2. Восстановление процесса на основе журнала событий

Стартовая точка Process Mining — зарегистрированные события, которые сохраняются в системах при выполнении всевозможных операций. При этом они не обязательно должны храниться в специализированных файлах-логах. События могут содержаться в таблицах БД, логах сообщений, почтовых архивах, логах транзакций и других источниках. Все это —  цифровые следы (логи процесса) и их атрибуты, которые мы должны извлечь. Собранные события обозначаются термином «журнал событий», на его базе и строится карта процесса (см. рис. 2). Качественно сформированный журнал событий можно считать залогом успеха PM. 

Классическим способом считается выгрузка и формирование журнала, хотя современные платформы предполагают прямую интеграцию с системами, в которых хранятся события. В этом случае журнал формируется автоматически, и можно реализовать регулярную выгрузку для мониторинга отклонений. 

«Изначально Process Mining был сфокусирован на анализе накопленных данных. Однако на сегодняшний день многие источники обновляются в режиме реального времени или близком к нему, а вычислительные мощности позволяют анализировать события в момент их возникновения. Соответственно, не стоит сводить Process Mining к офлайн-анализу — он может использоваться и для поддержки текущей операционной деятельности».

Манифест PM

Минимальный набор данных в журналах событий для восстановления карты процесса:

• Идентификатор отдельного исполнения (экземпляра) процесса — Case ID.
• Событие/Действие — Event/Activity.
• Временная метка — Timestamp.

Расширенный набор атрибутов (сумма договора по заявке, статьи расходов, роли исполнителей, подразделения и т. д.) дает возможность проводить анализ в нескольких разрезах: временные диапазоны, исполнители, контрагенты, контракты и др.

Модель процесса, восстановленная с помощью Process Mining, — это реальная картина процесса в компании (см. рис. 3).

Рис 3. Модель процесса, восстановленная с помощью PM

На этой модели мы можем увидеть:

• В каких сценариях исполняется процесс: самый распространенный вариант, самый быстрый или медленный, незаконченные экземпляры и т. д.
• На каких этапах процесс тормозится, какие участки или сотрудники перегружены, где происходят сбои, ошибки и потери.
• Где происходят отклонения от эталонной модели процесса и с чем они связаны.
• Какие операции или шаги имеют ключевое влияние на KPI процесса.
• При наличии соответствующих данных можем провести стоимостный анализ процесса.
• Некоторые системы позволяют прогнозировать разные сценарии исполнения при заданных параметрах изменения процесса.

На этапе анализа важную роль также играют организационный и временной ракурсы. Сначала, еще до формирования журнала, нужно определить задачи и цели, для которых извлекается модель, и какие именно параметры требуются для анализа. По итогам можно делать выводы и прогнозы и/или принимать решения об изменениях, основываясь на достоверных фактах. Ведь довольно часто для принятия решения об инициации изменений не хватает именно фактов.

Process Mining может стать незаменимым инструментом анализа процессов для объективной оценки их эффективности.

Почему же Process Mining — технология на стыке Business Process Management и Data Mining?

«Process Mining должен быть непрерывным процессом, т. к., имея возможность строить карты процессов, напрямую связанные с данными о событиях, на эти процессы можно накладывать как исторические, так и текущие данные, и даже прогнозировать изменения при заданных условиях. В дополнение: процессы меняются. Учитывая этот факт, не следует рассматривать Process Mining как однократное действие. Цель должна состоять не в том, чтобы создать постоянную стационарную модель, а в стремлении рассматривать их на периодичной основе»,

— манифест Process Mining. 

Имея такой инструмент, вы можете создавать настоящих цифровых двойников бизнес-процессов и даже контролировать любые отклонения в режиме реального времени. Возможности Process Mining совместно с методами Business Process Management позволяют построить целую систему мониторинга и управления бизнес-процессами. Как это сделать — отдельная тема для обсуждения. Скажем лишь, что анализ процесса не должен быть разовым событием — постоянное совершенствование деятельности можно считать одним из конкурентных преимуществ компании, поскольку оно напрямую связано с созданием ценности для клиента, повышением лояльности, а также операционной эффективности через управление издержками.

При грамотно заданных параметрах и выстроенной системе показателей системы класса PM будут незаменимы для оперативного выявления отклонений и устранения потерь в процессах. В рамках крупной компании экономия даже 15 минут на одной операции принесет ощутимый эффект. 

Для построения такой системы управления процессами потребуется время, а переход на этот уровень управления будет происходить в несколько этапов. Process Mining может стать стартовой точкой на пути к постоянному совершенствованию вашей деятельности, ведь любые изменения начинаются с анализа текущей картины.

Как известно, первый шаг всегда самый сложный. Советую начать с осмысления ключевых вопросов: «Наши бизнес-процессы организованы в продуманную цепочку создания ценности для клиента?», «Как на протяжении этой цепочки мы соприкасаемся и работаем с клиентами?» или «Как изменения наших бизнес-процессов влияют на лояльность клиентов?»

Возможно, они помогут понять или, как минимум, подтолкнут к размышлениям о том, какие несовершенства есть в существующих процессах и как можно изменить свою деятельность, чтобы выстроить наиболее эффективную цепочку взаимодействия с клиентами.

Ведь зачастую мы даже не задумываемся об изменениях просто потому, что уже привыкли к существующему порядку, и его сложно разрушить…

Конечно, цифровой мир процессной аналитики полон нюансов, которые явно выходят за рамки отведенного нам времени и места в журнале 🙂 Но мы искренне надеемся, что наши советы помогут вам сориентироваться и придадут решимости попробовать. Поверьте, попробовав однажды, вы уже не вернетесь обратно!