Process mining

Process mining to technika analityczna używana do badania, analizowania i optymalizowania procesów biznesowych na podstawie rzeczywistych danych. Głównym celem process mining jest odkrycie, monitorowanie i poprawa procesów poprzez ekstrakcję wiedzy z dostępnych danych logów. Dane te zazwyczaj pochodzą z systemów informatycznych takich jak ERP, CRM czy BPM, które rejestrują zdarzenia związane z wykonywaniem procesów biznesowych.

Rodzaje process mining

Discovery (Odkrywanie): Polega na tworzeniu modeli procesów na podstawie surowych danych z logów. Umożliwia to zrozumienie rzeczywistego przebiegu procesów w organizacji bez wstępnej wiedzy na ich temat.
Conformance (Zgodność): Porównuje zebrane dane procesów z istniejącymi modelami, identyfikując różnice i niezgodności. Pomaga to w audytach, wykrywaniu błędów i zgodności z regulacjami.
Enhancement (Udoskonalanie): Wykorzystuje dane do usprawnienia istniejących modeli procesów poprzez dodawanie nowych informacji lub optymalizację działań.

Zalety process mining

Zrozumienie rzeczywistych procesów: Dzięki process mining organizacje mogą odkryć, jak rzeczywiście przebiegają procesy w praktyce, ponieważ proces często różni się od założeń.
Identyfikacja problemów: Umożliwia wykrywanie wąskich gardeł, opóźnień i innych problemów w procesach.
Optymalizacja działań: Dzięki dokładnym danym można optymalizować działania, co prowadzi do oszczędności czasu i zasobów.

AMODIT i process mining

Platforma AMODIT oferująca rozwiązania do zarządzania obiegiem dokumentów integruje techniki process mining, aby umożliwić firmom lepsze zrozumienie i optymalizację ich procesów. Dzięki temu użytkownicy AMODIT mogą nie tylko automatyzować procesy, ale także monitorować ich efektywność i wprowadzać konieczne poprawki w oparciu o rzeczywiste dane.

Przykłady zastosowania process mining

Finanse: Wykorzystanie process mining do analizy procesów fakturowania i płatności, by identyfikować opóźnienia i niezgodności, poprawiając tym samym cash flow firmy.
HR: Monitorowanie procesów rekrutacyjnych i onboardingu, aby zidentyfikować etapy powodujące opóźnienia i wprowadzić niezbędne usprawnienia.
Produkcja: Analiza procesów produkcyjnych w celu wykrycia wąskich gardeł i optymalizacji przepływu pracy, co prowadzi do zwiększenia efektywności produkcji.

Przyszłość process mining

Rozwój technologii big data i sztucznej inteligencji otwiera nowe możliwości dla process mining. Automatyzacja analizy danych i stosowanie algorytmów uczenia maszynowego pozwala na bardziej zaawansowane i precyzyjne analizy procesów. Firmy, które wdrożą process mining będą mogły szybciej reagować na zmieniające się warunki rynkowe i skuteczniej zarządzać swoimi zasobami.

Podsumowanie

Process mining to potężne narzędzie, które może znacząco poprawić efektywność i przejrzystość procesów biznesowych w każdej organizacji. Dzięki platformom takim jak AMODIT, które integrują te techniki, firmy mogą nie tylko zautomatyzować swoje procesy, ale także stale je monitorować i optymalizować, co prowadzi do lepszej wydajności i oszczędności. Wykorzystanie process mining w codziennej działalności biznesowej jest kluczowe dla firm dążących do ciągłego doskonalenia i utrzymania konkurencyjności na rynku.