I en värld där affärsprocesser stöds digitalt och därmed sätter sin prägel på företagets IT-system använder process mining dessa spår för att visualisera de verkliga processerna som uppstår.
Till skillnad från traditionell affärsprocesshantering, där du skapar och modellerar en idealisk process, vänder processbrytning detta upp och ner och använder data från företagets egna IT-system för att ge oss den faktiska bilden av våra processer – inte den föreställda processen.
Process Mining hjälper dig att svara på frågor som: Vad händer dagligen i processerna? Var är skillnaden eller ineffektiviteten? Uppstår efterlevnad? Vad är potentialen för förbättring?
Läs även: Process Mining – vad är det och varför är det viktigt?
Vad får du med process mining?
För att förstå vad vi kan använda process mining till måste vi ta en titt på vilken process den erbjuder. Det är lättare för vår hjärna att förstå diagram som visualiserar stora datamängder snarare än att behöva strukturera och tolka ett gäng processritningar själva. Med verklig datadriven processinsikt får du:
- Klarhet: Eftersom den visualiserade processen är baserad på data från företagets IT-system får du insikt i alla steg i processen och hur processen faktiskt går.
- Insikt: När vi får visualiserat alla steg i processen, kan vi börja se var det finns skillnader i processen, var kostnaderna ligger och var det finns en stor användning av resurser eller var ledtiden bygger sig upp.
- Agile: Process mining är smidig – istället för att spendera månader och stora resurser på att visualisera affärsprocesser tillbringar du bara dagar, och det utan att belasta organisationen.
Hur kan vi använda process mining för att skapa värde?
När du får en överblick över hur alla dina processer faktiskt går till, kan du vidta åtgärder för att starta en processharmonisering – samordning av processer på olika avdelningar i företaget. Kanske har du en köpprocess som kan samordnas över hela företaget, så att du säkerställer en mängdrabatt eller gynnsamma system för större inköp? Eller kanske är dina processer kundorienterade och du vill att all kontakt med kunden ska vara enhetlig och samordnad?
När du börjar få en förståelse för dina processer och ser var skillnaderna uppstår och var resursanvändningen är störst kan du vidta åtgärder för processoptimering. Du kanske blir en överraskning när du ser hur många varianter du har av din process?
Förbättringar i ledtid, kostnader och felfrekvens är viktiga steg på vägen mot stabila processer. Kanske är vissa processer i praktiken manuella där de borde ha automatiserats? Då kan det vara relevant med Robot process automation (RPA), och insikt i vilka delar av processen som är kandidater för automatisering. För många företag är efterlevnad också absolut nödvändigt, och en transparent och tydligt visualiserad process underlättar arbetet med att säkerställa att processen är ”kompatibel”.
Process mining kopplar samman IT och verksamheten
Eftersom processvisualiseringen är baserad på faktiska data från företagets IT-system, ser vi till att vi alltid följer den faktiska och inte den föreställda processen. Det betyder också att så snart vi uppdaterar databasen återspeglas den omedelbart i processvisualiseringen. Det är då lättare att se hur nära den ideala processen man är i verkligheten, och både affärssidan och IT kan arbeta tillsammans för att optimera och kontinuerligt förbättra processen.
Vad behöver du för att driva process mining?
Det är kanske lätt att tro att man måste ha ett datalager och många års datakunskap för att få något vettigt ur processen. I verkligheten krävs det inte så mycket att komma igång med process mining. Du behöver en händelselogg, och den här loggen måste innehålla några viktiga datafält:
- ID-fält: Du behöver en unik identifierare för varje instans av en processkörning. Detta kan till exempel vara ett ärendenummer för ärendebehandlingsprocesser, ett ordernummer vid köp eller försäljning av varor eller ett materialnummer i en produktionsprocess.
- Aktivitetstyp: För varje instans av en process måste vi kunna följa vilka steg processen går igenom. Detta fält kan vara en textbeskrivning av steget, till exempel ”orderbekräftelse skickad till kund”.
- Användare / ansvarig: Det kan vara smart att ha en översikt över vem som har varit ansvarig eller utfört de olika stegen i processen. Om delar av processen automatiseras kommer du att kunna beräkna graden av automatisering av processen och du får insikt i vilka steg som utförs manuellt och kanske kandidater för automatisering.
- Systemtid för aktivitetsstart och slut: För att beräkna ledtid för processen, samt hur lång tid som används på varje steg, måste vi veta när varje steg började och slutade. På detta sätt kan vi se var flaskhalsarna uppstår i processen och överväga om vi ska automatisera eller investera mer resurser på strategiska platser för att minska ledtiderna.
När vi har fått dessa data på plats kan vi starta process mining. Med datadriven processvisualisering får du insikt i ett antal aspekter av processen:
- Happy path och frekvens av förekomst: Visualiseringen visar oss den vanligaste processkörningen, den så kallade ”happy path”, och erbjuder stöd för att visa topp N-processkörningar baserat på hur ofta de förekommer i datasatsen.
- Avvikelser och tidsanvändning: Vi får insikt i processkörningar som avviker från den vanligaste processkörningen och har möjlighet att se tidsanvändning och antalet avvikelser, antingen som ett antal eller som en del av det totala.
”Spaghetti”: Visualiseringen ger information om det totala antalet variationer i processen och ger en översikt över alla processkörningar som förekommer i datasatsen.