Process mining (PM) или Интеллектуальный анализ процессов – это технология создания интерактивных бизнес-процессов (БП) на основе цифровых следов и их глубокого анализа. Полученная модель БП предоставляет возможность оценить эффективность конкретного БП, проанализировать основные отклонения, сформулировать конкретные шаги по улучшению и оптимизации. Как правило для PM используется соответствующее программное обеспечение. Примерами таким программ являются: Celonis, Fluxicon, Disco, ProM, PM4PY. Что же конкретно позволяют осуществить указанные программы: 1. Анализ всей цепочки событий БП, а не отдельных шагов 2. Анализ всех случаев, а не ограниченной выборки 3. Автоматический контроль отклонений от регламентов в соответствии со стандартами 4. Прогноз выбора сценария или времени завершения для еще не завершившихся процессов 5. Непрерывный сбор и обработка (актуализация) данных 6. Симуляция будущих процессов с оценкой и их предварительной оптимизацией По данным исследования Gartner за 2018 год: технология процессного анализа может играть ключевую роль в цифровой трансформации бизнеса. Требования к системе для развертывания Process mining 1. Высокий уровень автоматизации процессов, необходима высокая цифровизация систем 2. Наличие журналов событий (логов активностей), которые фиксируют действия пользователей в системе 3. Высокий уровень регламентации и развития процессов Где особенно может быть полезным PM: 1. Supply-chain management 2. Скорость вывода продукта на рынок 3. Управление стоимостью затрат на операции «бэк-офиса» - автоматизации и роботизации процессов 4. Качество обслуживания (показатели NPS) 5. Постановка и отслеживание КПЭ команд Основные шаги в PM: 1. Понимание регламентируемого процесса 2. Сбор и подготовка активностей в системе (логов) 3. Анализ процесса как есть 4. Поиск «узких мест» и отклонений от регламентируемого процесса 5. Формирование рекомендаций для оптимизации и улучшения Примеры эффектов от оптимизации БП на примере платежного процесса: 1. Снижение доли сторнирующих проводок 2. Снижение доли альтернативных сценариев процессов 3. Уменьшение ошибок при формировании платежных позиций 4. Снижение объема повторного редактирования позиций 5. Приоритизация инициатив по автоматизации и внедрению RPA Основные шаги при внедрении: 1. Выбор технологии 2. Поиск заказчика и подрядчика 3. Запуск пилотного проекта 4. Создание центра компетенций и центра анализа 5. Управление изменениями и историей успеха Как мы видим из вышеперечисленного при грамотном внедрении и надлежащем уровне развития организации Process Mining может стать конкурентным преимуществом, позволяющим оперативно и эффективно адаптировать бизнес к быстро изменяющейся внешней среде.