با فرآیندکاوی: کشف کن، بهینه کن، پیشرفت کن…

کشف رازهای فرآیندها

فرآیندکاوی یک رویکرد تحلیل داده است که به ما کمک می‌کند تا فرآیندهای تجاری و عملیاتی را بهبود ببخشیم و درک بهتری از چگونگی عملکرد آنها پیدا کنیم.
این رویکرد با استفاده از داده‌های ذخیره شده در سیستم‌ها و برنامه‌های کسب و کار، اطلاعاتی را در مورد جریان کارها، ورودی‌ها، خروجی‌ها، و تعاملات بین عناصر مختلف یک سازمان استخراج می‌کند.
در واقع، فرآیندکاوی به ما این امکان را می‌دهد تا درون فرآیندهای سازمانی فرا نگاه کنیم و الگوها، مشکلات، و فرصت‌های بهبود را شناسایی کنیم.
برای درک بهتر، فرض کنید یک شرکت فروش آنلاین داریم. با استفاده از فرآیندکاوی، ما می‌توانیم جریان کل فرآیندهای سفارش، پرداخت، حمل و نقل، و تحویل محصولات را مشاهده کنیم.
این شامل شناخت الگوهای مربوط به زمان‌ها، میزان موفقیت در انجام فرآیندها، و مواردی که ممکن است موجب تاخیر یا مشکل شوند، می‌شود. این اطلاعات به ما کمک می‌کند تا عملکرد بهتری را برای بهبود کیفیت خدمات به مشتریان، کاهش هزینه‌ها، و افزایش بهره‌وری محقق کنیم.
در کل، فرآیندکاوی به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد که با تحلیل دقیق داده‌های فرآیندهای خود، بهترین تصمیمات را بگیرند و عملکرد سازمانی خود را بهبود بخشند.

اطلاعات، نفت قرن بیست و یکم است و تجزیه و تحلیل موتور احتراقی.”

~ پیتر ساندرگارد، معاون ارشد و رئیس تحقیقات جهانی در موسسه گارتنر.

شعار فرایندکاوی

مهمترین شعار فرایندکاوی “کشف کن، بهینه کن، پیشرفت کن” است که در ادامه بیشتر توضیح می دهیم.

کشف کن (Discover)

فرایندکاوی به شما اجازه می‌دهد تا فرآیندهای کسب و کار خود را به طور دقیق بشناسید و بفهمید چگونه واقعاً کار می‌کنند، نه چگونه فکر می‌کنید که کار می‌کنند.
این قسمت به مفهوم کشف الگوها، فرایندها و اطلاعات مخفی در داده‌های فرآیندی اشاره دارد. با استفاده از فرایندکاوی، می‌توانید الگوها و فعالیت‌های موجود در فرآیندهای کسب و کار خود را شناسایی کنید.

بهینه کن (Optimize)

این بخش به معنای بهبود و بهینه‌سازی فرآیندها و عملکرد کلی سازمان است. با تحلیل داده‌های به دست آمده از فرایندکاوی، می‌توانید نقاط ضعف را مشخص کرده، فرصت‌های بهبود را شناسایی کرده و در نهایت فرآیندهای خود را بهینه‌سازی کنید.

پیشرفت کن (Progress)

این جزء به تحول و پیشرفت مداوم اشاره دارد. با استفاده از اطلاعات به دست آمده از فرایندکاوی، می‌توانید تصمیمات بهتری برای آینده بگیرید و به سمت بهبودهای پیشرفته در فرآیندهای کسب و کار خود حرکت کنید.
در نتیجه، با اعمال این تغییرات شما می‌توانید فرآیندهای کسب و کار خود را به سطح بعدی برسانید و پیشرفت کنید.

مدیریت فرایند کسب و کار داده محور

مدیریت فرآیند کسب و کار امروزه یک ضرورت است؛ زیرا با فراگیر شدن رقابت و پیچیدگی بازار، سازمان‌ها نیاز به بهینه‌سازی فرآیندها دارند تا به کارایی بیشتری دست یابند، کیفیت خدمات را ارتقا دهند و سازمان را به تغییرات مداوم بازار سازگار کنند.
فناوری اطلاعات (IT) امروزه نقش بسیار برجسته‌ای در مدیریت و بهبود فرآیندهای سازمانی ایفا می‌کند. این نقش برآمده از امکانات پیشرفته‌ای که IT فراهم می‌کند، از جمله اتوماسیون فرآیندها، نظارت دقیق بر عملکرد، ادغام داده‌ها از سیستم‌های مختلف، و اطلاعات در دسترس در زمان واقعی است.
این فناوری به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا با بهره‌مندی از سامانه‌هایی مثل ERP، CRM و BPMS، فعالیت‌ها را بهبود بخشند و به کارایی بیشتری دست یابند.
همچنین، اطلاعات به دست آمده از این فناوری به مدیران اطلاعات دقیق‌تر و به موقع در مورد عملکرد فرآیندها را فراهم می‌کند، که این امر به تصمیم‌گیری بهتر و سازگاری بهتر با تغییرات بازار کمک می‌کند.
به این ترتیب، IT به عنوان یک ابزار حیاتی، سازمان‌ها را در جهت بهبود فرآیندها و دستیابی به اهداف استراتژیک کمک می‌کند.
اطلاعات حاصل از اجرای یک فرآیند، مجموعه‌ای از داده‌ها و اطلاعات است که در طول اجرای فرآیند کسب می‌شود. این اطلاعات شامل جزئیاتی چون زمان آغاز و پایان هر فعالیت، اطلاعات مرتبط با موارد مورد استفاده، ویژگی‌ها، و هر تغییر وضعیتی که در طول فرآیند رخ می‌دهد، می‌باشد.
استفاده از این اطلاعات در چندین زمینه از جمله مدیریت فرآیندها، بهبود بهره‌وری، تحلیل‌های عملکرد، کاهش هزینه‌ها و شناسایی گلچین‌ها و نواقص فرآیند است.
با تحلیل دقیق این اطلاعات، سازمان‌ها می‌توانند الگوها و مراحل مهم در فرآیند خود را شناسایی کرده و اقدامات بهبودی اعمال کنند.

همچنین، این اطلاعات به مدیران امکان می‌دهد تا فرآیندها را بهینه‌سازی کرده و تصمیمات بهتری در زمینه استراتژیک گیرند. این اطلاعات از اهمیت بسیاری برخوردارند زیرا در تداخل میان فرآیندها و نحوه انجام آنها را شفاف می‌سازند و مبنای تصمیم‌گیری بهتر در سطح سازمان را فراهم می‌آورند.
اصصلاحاً به این داده ها، گزارش رخداد (Event Log) گفته می شود که به عنوان یک مجموعه داده فرآیندی، اطلاعات جامعی از اجرای یک فرآیند کسب و کار فراهم می‌آورد.

این گزارش شامل توالی رویدادها است، هرکدام نمایانگر یک فعالیت یا واقعه مرتبط با فرآیند می‌باشد. هر رویداد دارای اطلاعاتی چون زمان، نوع فعالیت، شناسه فعالیت، مشخصه‌ها و وضعیت است.
اطلاعات اضافی شامل مفاهیمی نظیر ترتیب زمانی، ارتباطات بین فعالیت‌ها و تغییرات وضعیتی در فرآیند را نیز شامل می‌شود. ساختار گزارش رخداد مبنای قوی برای تحلیل و بهینه‌سازی فرآیندهاست، که به محققان و مدیران امکان می‌دهد تا الگوها و نواقص را شناسایی کرده و اقدامات بهبودی را اعمال کنند.

فرآیندکاوی چیست

فرآیندکاوی (Process Mining) یک حوزه از علوم داده است که با استفاده از داده‌های حاصل از فعالیت‌ها و رویدادهای سازمانی، فرآیندها و فعالیت‌های مختلف در یک سازمان را مدلسازی، تجزیه و تحلیل، و بهینه‌سازی می‌کند.
در واقع، فرآیند کاوی از اطلاعات گزارش رخدادها، ورودی‌ها و خروجی‌های سیستم‌های اطلاعاتی سازمان بهره‌می‌برد تا الگوها، مراحل، و ارتباطات در فرآیندهای سازمان را شناسایی کند.
این رویکرد به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا فرآیندها را بهبود بخشیده و با بهره‌گیری از اطلاعات موجود، تصمیم‌گیری‌های بهتری را در مورد بهینه‌سازی و مدیریت فعالیت‌ها انجام دهند.

ارتباط بین مدیریت فرآیند با فرآیندکاوی

فرآیندکاوی نقاط ارتباطی بین دو حوزه مهم علم مدیریت فرآیند (BPM) و علم داده فراهم می‌کند و به وسیله تحلیل داده‌های مرتبط با اجرای فرآیندها، این دو علم را به هم گره می‌زند. در اینجا چند ویژگی اشتراکی بین این دو حوزه ذکر می‌شود:

تجزیه و تحلیل داده‌های فرآیند

فرآیند کاوی از تکنیک‌ها و الگوریتم‌های علم داده برای تجزیه و تحلیل داده‌های فرآیند استفاده می‌کند. این شامل تحلیل الگوهای زمانی، شناسایی گلچین‌ها، و ارتباطات میان فعالیت‌ها می‌شود.

پیش‌بینی و بهینه‌سازی

با استفاده از روش‌های پیش‌بینی داده و بهینه‌سازی علم داده، فرآیند کاوی به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا عملکرد آینده فرآیندها را پیش‌بینی کنند و اقدامات بهینه‌سازی انجام دهند.

شناسایی نقاط ضعف و بهبودها

تحلیل داده‌های فرآیند باعث شناسایی نواقص و گلچین‌ها در اجرای فرآیندها می‌شود، که این اطلاعات به مدیران امکان می‌دهد تا بهبودهای لازم را اعمال کنند.

پشتیبانی از تصمیم‌گیری مبتنی بر داده

با تحلیل داده‌های فرآیند، فرآیند کاوی به سازمان امکان می‌دهد تا تصمیمات خود را بر اساس اطلاعات دقیق و به‌روز اتخاذ کند.

 ارتقاء مدل‌های فرآیند

از تحلیل داده‌ها برای بهبود مدل‌های فرآیند و افزایش دقت و صحت آنها استفاده می‌شود. به طور کلی، فرآیند کاوی با ترکیب علم داده و مدیریت فرآیند، به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا از اطلاعات فرآیندی به شکل بهینه‌تری برای اتخاذ تصمیمات استراتژیک و بهبود فرآیندها بهره‌مند شوند.

ارتباط فرایندکاوی و چرخه مدیریت فرآیند کسب و کار

فرآیندکاوی (Process Mining) و چرخه مدیریت فرآیند کسب و کار (BPM) به طور مستقیم به‌هم مرتبط هستند و از هم تأثیر می‌پذیرند. ارتباط بین این دو به شکل زیر توضیح داده می‌شود:

مدلسازی (Model)

در این مرحله از چرخه BPM، سازمان مدل‌های گرافیکی از فرآیندها ایجاد می‌کند. این مدل‌ها به منظور درک بهتر ساختار و عملکرد فرآیندها استفاده می‌شوند.
فرآیند کاوی در این مرحله با تحلیل داده‌های واقعی اجرای فرآیندها، شناسایی و بهبود دقت مدل‌های فرآیند و افزایش شفافیت در مدل‌سازی نقش اساسی را ایفا می‌کند.

اجرا (Execute)

این فاز شامل اجرای و مدیریت فعالیت‌ها و گام‌های فرآیندها است. فناوری‌های اطلاعات و سیستم‌های نرم‌افزاری در این مرحله نقش مهمی ایفا می‌کنند.
در این مرحله، فرآیند کاوی نقش اساسی در نظارت بر اجرای واقعی فرآیندها، شناسایی نواقص و بهبود کارایی با تحلیل دقیق داده‌ها را دارد.

نظارت (Monitor)

مرحله نظارت شامل جمع‌آوری داده‌های عملکرد فرآیندها، پیش‌بینی تغییرات، و نظارت بر عملکرد فرآیندها می‌شود. فرآیند کاوی در این مرحله از تجزیه و تحلیل داده‌های فرآیند برای شناسایی الگوها، نواقص، و بهبودها بهره می‌برد.

تحلیل (Analyze)

در مرحله تحلیل، داده‌های جمع‌آوری‌شده از فرآیندها با دقت تجزیه و تحلیل می‌شوند. این تحلیل به سازمان امکان می‌دهد تا مشکلات و گلچین‌های فرآیند را شناسایی کرده و فرصت‌های بهبود را به‌دست آورد. فرآیند کاوی در این مرحله از تحلیل دقیق داده‌های واقعی فرآیندها برای بهبود مستمر و افزایش کیفیت فرآیندها استفاده می‌کند.

بهبود (Optimize)

در این مرحله، بر اساس نتایج تحلیل و ارزیابی، اقدامات بهینه‌سازی اعمال می‌شوند. این اقدامات بهبود مستمر فرآیندها را به‌دنبال دارند و از طریق فرآیند کاوی، پشتیبانی از انتخاب و اجرای تصمیمات بهینه‌سازی بر اساس داده‌های واقعی و شفاف را فراهم می‌کند.
بنابراین، فرآیند کاوی به عنوان یک ابزار تحلیلی برای درک و بهبود فرآیندها، به صورت تنظیم شده در چرخه BPM وارد شده و سازمان‌ها را در بهره‌وری و بهینه‌سازی عملکرد فرآیندهای خود یاری می‌کند.

سه قابلیت اصلی فرآیند کاوی

فرآیند کاوی داده‌ها یک فرآیند تحلیلی است که اطلاعات موجود در مجموعه‌های داده را برای کشف الگوها، روابط و اطلاعات مفید به کار می‌برد. سه قابلیت اصلی فرآیند کاوی داده‌ها عبارتند از:

کشف خودکار فرآیند

۱. کشف خودکار فرآیند (Automatic Process Discovery)

این قابلیت به تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به یک فرآیند سازمانی و کشف خودکار الگوها، فعالیت‌ها، مراحل، و ارتباطات میان آن‌ها می‌پردازد.
با استفاده از الگوریتم‌های کاوش فرآیند، می‌توان به صورت خودکار فرآیندهای سازمانی را از داده‌های لاگ یا داده‌های سیستمی استخراج کرد و ساختار، نقاط ضعف، و فرصت‌های بهبود آن‌ها را شناسایی کرد. این قابلیت می‌تواند در بهبود کارایی و کاربردی بودن فرآیندهای سازمانی کمک کند.

انطباق سنجی

۲. انطباق سنجی (Conformance Checking)

این قابلیت به مقایسه عملکرد واقعی یک فرآیند با مدل مورد انتظار آن می‌پردازد. با استفاده از داده‌های مربوط به اجرای فرآیند، این قابلیت بررسی می‌کند که فرآیند در عمل چگونه انجام شده است و آیا با مدل ایده‌آل آن سازگار بوده است یا خیر. در صورتی که انطباق وجود نداشته باشد، می‌توان از این اطلاعات برای شناسایی نقاط ضعف و بهبود فرآیند استفاده کرد.

عملکرد کاوی

۳. عملکرد کاوی (Mining Performance)

این قابلیت به تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به عملکرد یک فرآیند و استخراج اطلاعات مربوط به عملکرد، مانند زمان‌بندی، کارایی، تاخیرها و نقاط قوت و ضعف می‌پردازد.
با تجزیه و تحلیل این اطلاعات، می‌توان به بهبود کارایی و بهره‌وری فرآیند، شناسایی مسائل عملیاتی، و ایجاد راهکارهای بهبود عملکردی برای فرآیند‌ها کمک کرد.
استفاده از این قابلیت‌ها در بهبود فرآیند می‌تواند باعث بهبود کارایی، بهره‌وری، کاهش هزینه‌ها، و افزایش کیفیت خدمات یا محصولات شود. به عنوان مثال، با کشف خودکار فرآیند و انطباق سنجی می‌توان نقاط ضعف و ناهماهنگی‌ها را در فرآیندها شناسایی کرده و با استفاده از عملکرد کاوی، راهکارهایی برای بهبود کارایی و عملکرد فرآیند‌ها ارائه داد. ما برای فرایندکاوی نیاز به دیتای سامانه پشتیبان فرایند داریم که اصلاحاً به این دیتا، گزارش رخداد می گویند.

گزارش رخداد یا Event Log

در فرآیند کاوی داده‌ها، داده‌های مربوط به فرآیند را به عنوان ورودی استفاده می‌کنیم که به آن “event log” یا “گزارش رخداد” می‌گویند.
این event log شامل ثبت‌های زمانی از رویدادها، فعالیت‌ها و اقداماتی است که در یک فرآیند انجام شده‌اند. هر رویداد می‌تواند شامل اطلاعاتی مانند زمان شروع و پایان فعالیت، نوع فعالیت، شناسه فرآیند و سایر ویژگی‌های مربوط به آن باشد.
این event log اساسی‌ترین قسمتی است که در فرآیند کاوی به آن نیاز داریم، زیرا الگوریتم‌ها و تکنیک‌های کاوش بر روی این داده‌ها اعمال می‌شوند تا الگوها، روابط و ساختارهای مخفی در داده‌ها را شناسایی کنیم.
در واقع، event log به ما کمک می‌کند تا درک عمیق‌تری از عملکرد فرآیند بدست آوریم و بر اساس آن، تصمیمات مبتنی بر داده‌ها و اطلاعات بهتری بگیریم.

پارامترهای اصلی یک گزارش رخداد

سه پارامتر اصلی یک گزارش رخداد عبارتند از:

۱. شناسه فرآیند (Case ID)

این پارامتر نشان دهنده شناسه یکتای فرآیند یا پروسه است که مربوط به رخداد مورد نظر است. هر فرآیند یا کاربرد در گزارش رخداد می‌تواند یک شناسه یکتا داشته باشد که به ما کمک می‌کند تا فعالیت‌ها را به صورت گروه‌بندی شده بر اساس فرآیند مربوطه مدیریت کنیم و تحلیل‌های گروهی را انجام دهیم.

۲. فعالیت (Activity)

این پارامتر نشان دهنده نوع رخداد یا فعالیت است که در گزارش رخداد ثبت شده است. ممکن است شامل انواع مختلف فعالیت‌ها، رویدادها یا وضعیت‌های مختلف باشد. این پارامتر به ما کمک می‌کند تا الگوهای متنوعی را در فعالیت‌ها شناسایی کنیم و تحلیل‌های مختلفی را انجام دهیم.
به عنوان مثال، در یک گزارش رخداد مربوط به سیستم مدیریت یک سفارش آنلاین، فعالیت‌ها می‌توانند شامل موارد زیر باشند:

  1. ثبت سفارش توسط مشتری
  2. تایید سفارش توسط سیستم
  3. آماده‌سازی سفارش توسط کارمند انبار
  4. بسته‌بندی سفارش
  5. ارسال سفارش توسط پیک موتوری

هر فعالیت در گزارش رخداد به ما اجازه می‌دهد تا روند اجرایی فرآیند را بررسی کرده و به دنبال الگوها، تاخیرها، یا مشکلات ممکن در آن بگردیم. این اطلاعات برای بهبود عملکرد و کارایی فرآیند بسیار ارزشمند واقع می‌شوند.

۳. زمان وقوع رخداد (Timestamp)

این پارامتر نشان دهنده زمان وقوع رخداد است. اطلاعات زمانی مانند تاریخ و ساعت شروع یا پایان یک فعالیت، یا زمان ثبت رخداد در سیستم جمع‌آوری می‌شود. این پارامتر به ما کمک می‌کند تا الگوها و الگوریتم‌های کاوش داده‌ها را بر اساس زمان وقوع رخدادها اعمال کنیم و به تحلیل زمانی فرآیند بپردازیم.
این پارامترها اطلاعات اساسی در گزارش رخداد فراهم می‌کنند که برای تحلیل و درک بهتر فعالیت‌ها و رویدادهای مختلف در یک فرآیند بسیار اهمیت دارند. 

این مطلب ادامه دارد…