company_banner

Process Mining как эволюция «научного управления» — и наша открытая библиотека для анализа

    Process Mining – это мост между Data Mining и Process Management. Это подход к извлечению, анализу и оптимизации процессов на основе данных из журналов событий (event logs), доступных в информационных системах. Мы разработали и открыли библиотеку, позволяющую быстро и достаточно просто обрабатывать данные информационных систем производства, чтобы находить узкие места и точки неэффективности.

    Первой научной теорией, целью которой был анализ и оптимизация рабочих процессов, является «Научное управление». На рубеже XIX – XX веков усилиями американского исследователя Фредерика Тейлора и его единомышленников была создана теория классического менеджмента. Она основывается на положении, что существует «наилучший способ» выполнения каждой конкретной работы, и проблема низкой производительности может быть решена путем использования метода, названного «научным хронометрированием». Суть метода заключается в разделении работы на последовательность элементарных операций, которые хронометрируются и фиксируются при участии рабочих. В итоге это позволяет получить точную информацию о необходимых затратах времени на выполнение той или иной работы.

    image

    Таким образом, более 120 лет назад таким простым шагом был дан старт научному подходу к исследованию процессов. С развитием общества и технологий эволюционируют и совершенствуются подходы к анализу и оптимизации процессов: происходит переход к «Массовому производству», в основе которого лежит специализация с возможностями оптимизации сборки, компьютеризации и анализа статистки.

    Современный Process Mining — это эволюция этого подхода с учётом больших данных.

    Эволюция


    В конце 80-х всем известный Таичи Оно совершил прорыв, разработав и внедрив в Toyota подход, именуемый «Бережливое производство». В основе подхода лежит постоянная работа со всеми типами потерь, которые возникают в процессе. Устранение потерь априори увеличивает эффективность.

    Следующим качественным шагом в области оптимизации процессов является разработка и внедрение инструмента «цикл DMAIC», и использование статистических методов управления процессами Six sigma, которые также не нуждаются в представлении. Ключевыми характеристиками этапа являются – ввод КПЭ и работа с отклонениями, фокус на клиента и обеспечение непрерывного улучшения процессов.

    Эти подходы, которые хорошо работали еще 5-10 лет назад и опирались на такие «ручные» инструменты как гемба, хронометраж, опросы клиентов и экспертов, дизайн-сессии, сейчас, в эпоху постоянного усложнения и ускорения процессов, не дают полной картины.

    Сегодня повсеместное развитие цифровых технологий, роботизация и автоматизация, интернет вещей, глобальные сети и массовая цифровизация дает основу для качественно нового этапа исследования и оптимизации процессов, реализации возможностей ML и AI.
    Таким инструментом AI-трансформации является Process Mining.

    Для чего именно нужен такой подход?


    Изобретенная профессором Вилом ван дер Аалстом в начале прошлого десятилетия, технология Process Mining стала быстро набирать популярность как в научной, так и в корпоративной среде. Сегодня в условиях роста объема информации и скорости изменений в бизнесе она приходит на смену классическим методам описания и ручного моделирования процессов.

    Восстанавливая схемы бизнес-процессов в том виде, как они протекают на самом деле, Process Mining позволяет получить инсайты – объективные знания, необходимые для устранения узких мест (bottlenecks), оптимизации несовершенств и улучшения эффективности деятельности организации. Тем самым, применяя инструментарий Process Mining, компания решает и вопросы соответствия, и вопросы производительности процессов.

    Визуализация инсайтов (узкие горлышки, возвраты, зацикленности, большая вариативность) на графе процесса:

    image

    Одним из основных драйверов современного бизнеса является цифровая трансформация. Ее пререквизитами, или обязательными условиями, традиционно считаются прозрачность и открытость, достичь которых помогает непосредственно Process Mining. По сути, он делает «рентген» протекающих в компании процессов, предоставляя исчерпывающую, а главное достоверную картину всей цепочки событий, а не отдельных шагов, тем самым устраняя барьеры между различными департаментами и отделами. Полученная оценка текущей операционной эффективности компании является объективной, и потому может быть использована для выявления возможностей оптимизации, отслеживания изменений и быстрого реагирования. Process Mining, стирая организационные границы, позволяет получить инсайты для любого уровня детализации. Ценность этих инсайтов заключается в том, что они дают компании основание и направление для дальнейших действий по совершенствованию и цифровизации процессов во всех подразделениях.

    Таким образом, Process Mining дает руководителям-владельцам процессов полную аналитику, чтобы на объективных данных принимать управленческие решения по улучшению процесса.

    Как проходит внедрение


    Основу для применения Process Mining формируют данные журналов событий (event logs). Информационные системы автоматически регистрируют все действия (activities), выполненные в ходе одного процесса. В дополнение к деятельности, журналы событий содержат временные метки (timestamps) начала и конца, уникальный идентификационный номер (case ID) и прочие атрибуты события: исполнители операций, текст переписки, решение по сделке, территориальные признаки и так далее.

    image

    Лог-файлы, обеспечивая достоверную и детализированную информацию о ходе исполнения бизнес-процесса, делают его более прозрачным. С помощью этой информации можно визуализировать и проанализировать модель реального, а не предполагаемого процесса. Это важно, потому что именно этот разрыв делает Process Mining очень эффективным для крупных компаний. Однако, он не ограничивается восстановлением моделей бизнес-процессов из лог-файлов. Сопоставляя данные журналов и схемы процессов, Process Mining позволяет выявить отклонения и узкие места в процессе, изучить длительность выполнения каждой его стадии, обнаружить лишние или пропущенные этапы, а также определить потенциальные способы оптимизации и, следовательно, повышения эффективности.

    Одна из ключевых задач — извлечение инсайтов из имеющихся в корпоративных ИТ-системах данных. Имея цифровую информацию обо всех действиях, выполненных в рамках процесса, с помощью технологии Process Mining компания способна воспроизвести фактически исполняемый бизнес-процесс. А построение его визуальной схемы позволяет не только получить полное представление о цепочке событий, но и исследовать актуальное состояние процесса на любом уровне детализации. Анализируя модель реконструированного процесса вместе с данными о длительности и особенностях его исполнения, можно выявить задержки по времени реализации отдельных действий, взаимосвязи между пользователями, зацикленности в процессе, неэффективных исполнителей, а также скрытые недостатки и проблемы в процессах, из-за которых может существенно снижаться производительность целой организации. Помимо этого, Process Mining позволяет увидеть процесс в динамике, а это означает возможность отследить изменения, происходящие в результате введения тех или иных мер по усовершенствованию. Итак, Process Mining играет ключевую роль в обеспечении ценной и объективной информацией, необходимой для повышения эффективности решений по оптимизации бизнес-процессов. Основными преимуществами процессной ориентации анализа являются следующие:

    1. Увеличение производительности;
    2. Более быстрое и эффективное сотрудничество;
    3. Снижение времени на административную работу;
    4. Прозрачность;
    5. Сокращение затрат.

    Все вместе это обеспечивает стабильный рост компании.

    Безусловно, Process Mining представляет большую ценность для владельцев бизнес-процессов, поскольку выявляет нежелательные изменения и отклонения, узкие места и другие риски в процессе, показывая тем самым, где именно в системе имеются проблемы и уязвимости и как они влияют на общую производительность. Однако гораздо интереснее вопрос «Почему?» – в чем причина этих проблем и отклонений? Ответить на этот вопрос может помочь машинное обучение.

    Что сделал Сбер?


    Для реализации интеллектуального анализа процессов команда R&D Process Mining Сбера разработала специальную библиотеку.

    Python-библиотека включает все необходимые методы для анализа и теперь они легко доступны для экспериментов. Первая версия Open Source-решения включает функции, которые позволяют:

    • реконструировать графы процессов различными алгоритмами;
    • конвертировать графы процессов в bpmn-нотацию;
    • рассчитывать различные процессные метрики;
    • делать кластеризацию и находить основные пути процессов.
    • Используя классические в машинном обучении алгоритмы кластеризации, например k-means, можно определить основные пути процесса без эксперта, то есть избежать необходимости привлечения большой команды экспертов для верификации результатов процессной аналитики. Кластеризация также позволяет выявить сегменты событий, которые могут быть сгруппированы и затем использованы в качестве дополнительного атрибута для анализа и предсказания отдельных характеристик в конкретных кластерах.
    • и уникальная разработка Сбера — автоматический поиск неэффективностей. Такие алгоритмы машинного обучения, как LOF, Isolation Forest и другие, могут дополнить проверку соответствия в Process Mining посредством выявления аномалий, то есть подозрительных переходов, отклонений в процессе, влияющих непосредственно на его эффективность. В частности, можно вычислить мошеннические операции или определить неэффективных участников процесса. В дальнейшем можно создать прогностические модели, которые помогут отслеживать новые выбросы или узкие места заранее.

    Выявление основных путей процесса:

    image

    Тепловая карта пропускной способности процесса:

    image

    График зависимости переменных:

    image

    Автоматический поиск инсайтов:

    image

    Алгоритмы машинного обучения используются в библиотеке для реализации автоматического анализа первопричин (Root Cause Analysis), в результате которого выявляются критические слабости процесса и определяются отправные точки для его оптимизации. Кроме того, Root Cause Analysis позволяет установить наиболее вероятные факторы влияния и причины проблем, то есть помогает ответить на вопросы, когда и почему возникли отклонения в процессе.

    Таким образом, Process Mining – это, прежде всего, визуализация и анализ бизнес-процессов. На основе логов, хранящихся в информационных системах, можно восстановить фактическую (визуальную) схему исполнения процесса в том виде, как он проходит на самом деле. Машинное обучение, в свою очередь, позволяет определить root causes и тем самым понять, почему процесс протекает именно таким образом.

    Как мы применяем Process Mining сами


    У нас больше 12 тысяч офисов по России, дочерние организации и банки за пределами РФ, компании экосистемы. Process Mining позволяет «дотянуться» до процессов в территориальных банках, до коллег из Sberbank International: уже есть опыт, мы посмотрели процессы Казахстана, Беларуси; до наших дочерних обществ: СберЛизинг, СберФакторинг и др.

    Использование технологии мы начинали в 2019 году. Первым и очень результативным end-2-end исследованием был анализ процесса кредитования. Кредитование — это огромный кросс-функциональный процесс, в котором на тот момент было задействовано несколько тысяч сотрудников и несколько автоматизированных систем.

    Мы собрали и склеили event-log’и из нескольких систем, благодаря чему получили детальные сведения о длительности процесса на каждом этапе, реконструировали реальные варианты путей процесса, сравнили с нормативными. Процесс оказался перегружен разнообразием путей и вариаций прохождения отдельных этапов, петлями, возвратами с этапа на этап, а это все потери времени и в конечном счете денег. Нашли неэффективности, зацикливания, пинг-понг между исполнителями и возвраты заявок. Построили тепловую карту производительности по территориям, которая показала различия в организации процесса и скорости принятия решения по заявке.

    Ценным источником информации стали комментарии исполнителей. ML-модуль по анализу текстов позволил автоматически, без обучающей выборки, кластеризовать тексты переписки и получить ТОП причин, почему заявка возвращается на предыдущие этапы, почему процесс протекает медленно.

    Все это дало нам ответы, где нужно «полечить» процесс.

    Process Mining эффективен на любых процессах, которые оставляют цифровой след: будь то бизнес-процесс «выдача кредита» или внутренний, обеспечивающий «согласование хозяйственного договора».

    Большое распространение в Сбере технология приобрела в цифровом аудите. Для внутреннего аудита анализ процессов – это предметная область. Process Mining позволяет получать совершенно другого рода качественные результаты, поскольку:

    1. Используются цифровые данные по 100% экземпляров процессов. Соответственно, на выходе получается 100% объективная картинка, с которой трудно спорить: владельцы процесса всегда могут верифицировать данные. С точки зрения аудита, такой подход очень хороший.
    2. Алгоритмы дают такие инсайты, которые стандартными аудиторскими методами не получить.
    3. Большой плюс digital-технологии – это бесконтактность, в условиях пандемии нет других вариантов аудита. Дает возможность выполнить план проверок и работать, когда все находятся в условиях дистанционного труда.

    Python-библиотека SberPM доступна на GitHub по ссылке. Каждый Data Scientist может установить решение Сбера и начинать анализ процессов с технологией Process Mining.
    Сбер
    Больше чем банк

    Комментарии 2

      0

      Данил, насколько должен быть автоматизирован/оцифрован процесс, чтобы намайнить что-то путное в нем?)

        0
        Добрый день! Все зависит от логирования системы, если в логе только «пишется» вход-выход, то анализ навряд ли получится сделать. В идеале, чтобы активности в лог-файле совпадали с бизнес-этапами процесса, тогда может получиться достаточно интересный анализ.

      Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

      Самое читаемое