Современные компании активно используют process mining для поиска узких мест в своих бизнес-процессах. У многих из них сформировано понимание ценности этой технологии — ее используют для поиска инсайтов в больших массивах информации. Такая аналитика очень актуальна для предприятий, начинающих роботизировать свои процессы. Process mining помогает выявить узкие места автоматизации и связать существующие разрозненные IT-системы в единое целое.
Оптимизация автоматизации
Обычно на предприятии используют одну основную платформу для автоматизации ключевых процессов. Это может быть, например, система SAP, которая умеет обрабатывать до нескольких миллионов событий — чего вполне хватит для достаточно крупного холдинга с десятками тысяч сотрудников.
С помощью process mining можно проводить аудит автоматизированных процессов. Этот инструмент позволяет ускорить поиск путей для оптимизации и цифровизации бизнеса. И здесь большинству организаций не удается избежать главных барьеров цифровой трансформации. Самым распространенным является кадровый барьер, обуславливающий нежелание и неготовность сотрудников к изменениям. В этом случае хорошо структурированные и подкрепленные аналитикой данные, полученные с помощью process mining, помогают инициаторам роботизации показывать потенциальную полезность от использования RPA-систем.
Однако, отсюда же вытекает и основная сложность внедрения process mining — с его помощью можно легко получить инсайты, но самые первые результаты и рекомендации выглядят очевидными, понятными и без привлечения ИИ. Например, process mining может показать точку в процессе, в которой документ долгое время ожидает ввода дополнительных данных от сотрудника. Такое узкое место может быть просто устранено роботом, который автоматически дополнит документ необходимыми данными. Подобная рекомендация может показаться простой и очевидной. Поэтому для неспециалистов ценность внедрения process mining сильно снижается, а инициаторам роботизации приходится постепенно идти от явных инсайтов к скрытым, постепенно раскрывая ценность использования process mining.
Первые шаги: тестирование и выбор платформы
Для тестирования работы и возможностей process mining лучше выбирать небольшие проекты. При выборе платформы для process mining важно учесть ряд критических факторов: гибкость системы, функциональность, возможность простой интеграции с разными системами и стоимость лицензий. Одним из интересных решений является UiPath Process Mining, в котором есть встроенный модуль ETL, для компаний, только начинающих внедрение process mining, это большое преимущество. Его наличие внутри решения сильно облегчает развертывание в IT-системах.
Внедрение process mining всегда сопряжено с проблемой подготовки данных, которую обычно решают созданием специального пула подготовленных данных, для которых нужен выделенный data-сервер. Это дорогое удовольствие. PM дает возможность избежать этого, выгружая данные на собственные сервера, что позволяет не тратить финансы на поддержание работы внешних серверов и зарплаты обслуживающему персоналу.
Трудности перевода
При внедрении process mining в работу компании обычно бывает две основных сложности. Первая — большие объемы данных, которые нужно анализировать. Вторая — долгая автоматизация и наличие большого количества legacy-систем. Обе эти проблемы приводят к тому, что данных внутри компании много, но их невозможно анализировать, потому что они находятся в несвязанных друг с другом системах или представлены большим набором менеджерских дашбордов.
Кроме того сами процессы в компании могут быть устроены очень сложно, хотя
снаружи они выглядят простыми. Вот наглядный пример того, как различаются процесс, который мы видим и то, что происходит в реальности:
Усложнять ситуацию может и большая длительность процессов. Например, долгая переписка сотрудников, ищущих потерянную платежку. С помощью process mining можно связывать родственные процессы в один, упрощая таким образом работу с ними. Также можно точно определить кто и что делал, и иметь перед глазами визуализированную цепочку действий всех участников.
Process mining помогает в десятки раз ускорить восстановление процессов и делать это всего в несколько кликов, в отличие от ручного режима. С process mining поиск узких мест и выявление отклонений в процессах происходит практически в автоматическом режиме. Появляется объективность и достоверность, когда данные говорят сами за себя. Отпадает потребность в интервью с пользователями процесса. Аналитика появляется как на самом общем уровне, так и на уровне максимальной детализации по каждому сотруднику:
Process mining — это универсальный инструмент для специалистов по роботизации и внедрению RPA-решений. С его помощью становится удобно выявлять регулярные процессы с большим количеством повторений — это потенциальные точки для будущей роботизации. Кроме того можно проводить непрерывный мониторинг критических показателей ключевых процессов. Не погружаясь в недра цифровых платформ, получать структурные и понятные данные на диаграмме процессов.
