Технология Process Mining в России

Одно из главных условий повышения эффективности бизнес-процессов – автоматизация. Ее преимущество – возможность накопления больших объемов данных, пригодных для глубинного анализа. Полученные результаты помогают выявить достоверную картину бизнес-процессов, которая зачастую сильно отличается от предполагаемой. Именно этот результат достигается с применением технологии Process Mining (PM).

Истоки Process Mining

Предпосылки для Process Mining

Принцип работы Process Mining

Как создавалась технология Process Mining?

История развития технологии Process Mining

Потенциал для использования Process Mining в России

Сферы применения

Три направления Process Mining

Истоки Process Mining

Process Mining — относительно новая методология, появившаяся в начале двухтысячных годов, находящаяся на стыке со следующими методологиями:

• BI,
• Data Mining,
• BPM.

Предпосылки для Process Mining

Крупные компании за годы внедрения процессных методов управления и систем класса ERP, CRM, WORKFLOW и BPM накопили массивы транзакционных данных в различных областях своей деятельности:

• обработка клиентских заказов,
• обработка клиентских обращений,
• управление отгрузкой и транспортировкой,
• управление доставкой товаров,
• другая деятельность по обслуживанию потока требований и заявок

Благодаря этому стало возможным перейти от моделирования процессов на бумаге или их исследования методом интервьюирования к изучению процессов в виде интерактивных моделей, построенных на фактических данных из транзакционных систем.

Принцип работы Process Mining

Основная идея PM — сбор информации о реально исполняемых процессах из транзакционных систем, структурирование этой информации в виде цепочек событий в журнал событий и визуализация цепочек событий в виде модели процесса.

Рассмотрим принцип работы инструмента PM на примере процесса продажи, использующегося в системе CRM. Он состоит из следующего алгоритма действий:

1. Регистрация возможного клиента на сайте или в интернет-магазине с указанием имени и телефона.
2. Автоматический перенос сведений в центр обработки данных.
3. Установление связи с покупателем для получения достоверной контактной информации и сведений о потребностях.
4. Передача обработанного контакта менеджеру по продажам.
5. Подготовка коммерческого предложения и презентация продукта менеджером.
6. Подготовка договора и дальнейшее согласование с клиентом и сотрудниками, занимающимися его обслуживанием. Для согласования договора используется стандартный документооборот.
7. Подготовка актов, счетов, накладных и другой документации.
8. Отзыв клиента о товаре или услуге, приобретенной на сайте или в интернет-магазине.

Если посмотреть на этот алгоритм со стороны технологии Process Mining, то можно увидеть несколько информационных объектов, статус которых в разных ИС различается. Этими объектами будут: клиент, его контактные данные, коммерческое предложение, подготовленный договор и сопутствующая документация. У каждого есть индивидуальный код — основа для моделирования бизнес-процесса. В организациях, специализирующихся на разовых закупках, уникальным кодом может быть ИНН покупателя.

Для восстановления модели бизнес-процесса в системе PM требуется выгрузка сведений о сотруднике, который ответственен за:

• обработку контакта;
• присвоение ему статуса «Клиент»;
• создание и согласование коммерческого предложения.

Эти данные собираются по каждому информационному объекту в системах, поддерживающих бизнес-процесс. Восстановление экземпляра процесса происходит на основании первичных данных, которые использовались с конкретным заказчиком. После восстановления этот экземпляр станет базовыми данными, из которых в системе PM будет собрана модель происходящего рабочего процесса. Эта модель впоследствии будет подвергнута анализу с целью увеличения операционной эффективности.

На процесс сборки модели из отдельных экземпляров влияют количество и последовательность операций. Если одна из них дублируется в разных экземплярах, значит, она будет составлять основу модели. Если выполняется несколько разных операций, то в восстановленной модели будут отражены развилки.

Как создавалась технология Process Mining?

Создателем процессной аналитики считается голландский ученый и профессор Технического университета Эйндховена (Нидерланды) Вил ван дер Аалст. В начале 2000-х годов он стал издавать первые статьи, посвященные Процесс Майнинг. Профессор является автором не только теоретических основ, но и инструментария. Именно он создал инструменты для восстановления процессов, при котором используются лог-файлы, взятые из информационных систем. Посредством этих инструментов программисты, вместо «идеальных» бизнес-процессов, стали анализировать реальные.

Исследуя и продвигая созданную технологию, голландский ученый параллельно создал фреймворк ProM Process Mining. Он включил в него все функции, которые используются в процессной аналитике.

Перспективы развития технологии Process Mining

Исследовательская компания Gartner выпустила в 2018 году обзор рынка технологий и инструментов PM. В нем отмечается важность использования этих технологий для понимания реальных бизнес-процессов. Кроме того, — раскрыта роль Process Mining как ключевого элемента цифровой трансформации. Аналитики Gartner предположили, что рынок РМ в ближайшие годы ждет кратный рост. Этот прогноз подтвердился, судя по исследованию консалтинговой компании HSPI Management Consulting, которая постоянно собирает и ежегодно публикует информацию о кейсах использования РМ. Есть сомнения в том, что исследование исчерпывающее, тем не менее динамика очевидна (рис. 2).

Рис.2. График динамики роста рынка РМ в 2005-2018 гг.

Потенциал для использования Process Mining в России

Программистами и учеными много раз предпринимались попытки создать инструментарий Process Mining. Однако только за последние годы удалось упростить загрузку данных, а анализ используемых бизнес-процессов сделать достаточно удобным.

Первые попытки внедрения технологии PM на отечественный рынок были предприняты в 2009–2010 годах. В частности, инструмент был задействован в системе ARIS Process Performance Manager, которая внедрялась специалистами Software AG. Однако в то время использовались преимущественно функции Process Intelligence, с помощью которых анализировались показатели рабочих процессов. Из-за этого технология PM не нашла активного применения. Она стала выступать в качестве дополнения к основным аналитическим методам.

Почти параллельно со специалистами Software AG в 2010 году продвижением системы занимались частные лица. Однако внедряемая ими технология Fluxicon Disco Process Mining также не нашла применения на отечественном рынке.

Ситуация изменилась в 2016–2017 годах. Новый виток в продвижении инструментария PM начался после того, как на рынке появилась система Celonis Discovery. Ее внедрением в российский бизнес стала заниматься компания SAP. Благодаря ее усилиям стал возможен запуск пилотного режима технологии Процесс Майнинг. Сейчас она уже применяется в УБРиР, ВТБ и ряде других крупных организаций. И хотя в некоторых компаниях используются альтернативные системы, вроде QPR ProcessAnalyzer, эти случаи являются исключением.

Благодаря интересу к технологии PM и росту импортозамещения в России все чаще предпринимаются попытки создать собственный инструментарий. Одним из них является Proceset. Однако разработка такого софта является дорогостоящим процессом. Именно поэтому многие программисты не исключают возможность использования бесплатного инструмента ProM (TU/e).

Сферы применения

Технология Процесс Майнинг может быть использована в любых сферах, где необходимо постоянно следить за деятельностью сотрудников в информационных системах. Это могут быть предприятия, в которых ежедневно выполняются тысячи однотипных задач (например, операции при обслуживании клиентов в банках).

Основными пользователями системы PM являются организации, деятельность которых основана на процессах массового обслуживания и связана с:

• банковским обслуживанием,
• дистрибуцией,
• ритейлом,
• телекоммуникациями,
• электроэнергетикой,
• нефтегазовой промышленностью,
• химической и нефтехимической промышленностью.

Технология помогает оптимизировать процесс управления кредитами, цепочками поставок (SCM), IT-услугами, клиентскими счетами, техническим обслуживанием и ремонтом (ТОиР), движением денежных средств. Она позволяет наладить движение товарно-материальных ценностей, производственных процессов, а также процессов Order to Cash (от заказа до оплаты) и Purchase to Pay (от покупки до платежа).

В любой сфере с помощью технологии PM можно определить, соответствует ли бизнес-процесс текущей действительности, что снижает скорость его выполнения, почему возникают отклонения. Она позволяет понять, за какое количество шагов можно выполнить определенный процесс, чтобы избежать возможных рисков, задержек.

Уникальность технологии РМ с точки зрения управления процессами состоит в возможности организовать:

• online-мониторинг фактически исполняемых процессов,
• предиктивный мониторинг процессов.

Три направления Process Mining

1. Process Discovery (построение модели реально исполняемого БП):
   Лог событий►Модель процесса;
2. Conformance Checking (сравнение реально исполняемых БП с эталонными, выявление несоответствий):
   Лог событий + Модель процесса►Мера соответствия;
3. Process Enhancement (оптимизация БП):
   Лог + Модель + Мера соответствия + … ►Улучшенная модель.