Czym jest process mining i jak pomaga dostrzec to, czego nie widać na pierwszy rzut oka?

Process mining pomaga organizacjom zrozumieć, jak ich procesy naprawdę działają – a nie jak wydaje im się, że działają. Współczesne firmy codziennie generują ogromne ilości danych. Każde wykonane zadanie, każda transakcja czy obsłużone zgłoszenie zostawia po sobie ślad – mały zapis, który po złożeniu z innymi pokazuje, jak funkcjonuje cała organizacja. Mimo tak dużej ilości informacji wiele firm nadal ma trudność z wykorzystaniem tych danych do usprawniania pracy i ograniczania strat.

Właśnie tutaj pojawia się process mining. Łączy on dane z systemów informatycznych i wykorzystuje je do odwzorowania, przeanalizowania i usprawnienia rzeczywistych procesów biznesowych. Zamiast opierać się na założeniach czy teoretycznych modelach, process mining pokazuje na podstawie faktów, co działa dobrze, co sprawia problemy i co można poprawić.

Ten przewodnik wyjaśnia, czym jest process mining, jak działa i w jaki sposób pomaga odkrywać ukryte nieefektywności, by podejmować lepsze decyzje oparte na danych. Niezależnie od tego, czy dopiero zaczynasz, czy chcesz wzmocnić swoje podejście do usprawniania procesów – tutaj znajdziesz kompletny punkt wyjścia.

Process mining (eksploracja procesów) to metoda oparta na danych, która analizuje zapisy zdarzeń z systemów firmowych, aby pokazać, jak procesy wyglądają w praktyce. Ujawnia rzeczywisty przebieg działań, wskazuje miejsca, w których tworzą się przestoje, odchylenia od planu i różne nieefektywności.

W przeciwieństwie do tradycyjnych analiz, które często opierają się na przypuszczeniach lub rozmowach z pracownikami, process mining daje obiektywny obraz oparty na rzeczywistych danych z systemów. Dzięki temu organizacje mogą łatwiej zauważyć problemy, usprawnić pracę i podejmować lepsze decyzje o tym, jak poprawiać działanie procesów w przyszłości.

Process mining łączy rozproszone dane w pełny obraz działania Twojej organizacji – obraz, który można analizować, mierzyć i usprawniać. Oto podstawowe elementy, które to umożliwiają:

Dzienniki zdarzeń to cyfrowe rejestry pokazujące, kiedy i jak wykonywane są poszczególne kroki w procesie. Są one automatycznie generowane przez systemy podczas codziennej pracy i stanowią „surowe dane” –  bazę do analizy w process mining.

To proces tworzenia modelu procesu w oparciu o dane rzeczywiste wyciągnięte z dzienników zdarzeń. Dzięki temu zespoły mogą zobaczyć, jak praca przebiega w praktyce, często odkrywając ukryte nieefektywności i odstępstwa od oczekiwanego przebiegu.

Szczegółowa analiza zgodności porównuje rzeczywisty przebieg procesu z oczekiwanym lub wzorcowym, aby wykryć odchylenia. Jest to przydatne zwłaszcza do zapewnienia zgodności z wewnętrznymi standardami, procedurami lub wymogami prawnymi.

Analiza wydajności pokazuje wąskie gardła, powtarzające się kroki i inne nieefektywności, które można usprawnić, aby procesy działały płynniej i szybciej. Dzięki stałemu monitorowaniu kluczowych wskaźników procesu firmy mogą szybciej wykrywać problemy z wydajnością i wprowadzać zmiany zwiększające efektywność.

Gdy organizacja zbierze wnioski, może je wykorzystać do przebudowy i udoskonalenia swoich procesów. Może to obejmować m.in. uproszczenie przebiegu działań, eliminację zbędnych przestojów czy automatyzację wybranych zadań, aby obniżyć koszty i przyspieszyć procesy.

Sprawdź: Jeśli chcesz lepiej zrozumieć pojęcia używane w process mining, zajrzyj do naszego przewodnika po podstawach process mining.

Kluczowe funkcje process mining

Process mining działa w oparciu o rzeczywiste dane z systemów IT, aby pokazać, jak procesy biznesowe przebiegają w praktyce.
Oto jak działa, krok po kroku:

Każde działanie, od wykonanej czynności po akceptację, pozostawia zapis w systemach takich jak ERP czy CRM. To właśnie te dzienniki zdarzeń stanowią podstawę w process mining.

Dane pozyskane z systemów są wykorzystywane do stworzenia mapy procesu, która pokazuje, jak praca odbywa się w praktyce, wraz z różnicami i odchyleniami od zamierzonego przebiegu.

Graficzne przedstawienie przepływu procesu na podstawie zarejestrowanych zdarzeń

Analizując model, można zidentyfikować opóźnienia, wąskie gardła lub zbędne kroki, które spowalniają działanie procesów lub powodują marnotrawstwo zasobów.

Wnioski z process mining pomagają w optymalizacji procesów. Stałe monitorowanie pozwala mierzyć postępy i utrzymywać efektywność w dłuższej perspektywie.

Kokpit z kluczowymi wskaźnikami procesu i trendami wydajności

Proces mining pokazuje, gdzie w procesach tracony jest czas lub zasoby. Dzięki temu firmy mogą skracać czas realizacji działań i lepiej wykorzystywać dostępne zasoby, co bezpośrednio obniża koszty operacyjne.

Dzięki przejrzystym wnioskom z procesów zespoły mogą wcześniej zauważać problemy z zgodnością i szybko reagować na ryzyka. Process mining zapewnia widoczność i przejrzystość przebiegu procesów, co pozwala utrzymać działania w zgodzie z wymaganymi standardami. Śledzenie każdego kroku ułatwia przestrzeganie przepisów i spokojne przygotowanie się do audytów. Dodatkowo zmniejsza ryzyko poniesienia kosztownych kar.

Zamiast opierać się na intuicji lub przestarzałych danych, firmy mogą korzystać z aktualnych i dokładnych informacji. Mają pełny obraz sytuacji, mogą skupić się na problematycznych obszarach, zmniejszyć niepewność i wprowadzać zmiany z większym przekonaniem.

Klienci zauważają, gdy procesy działają sprawnie. Przejrzyste i efektywne procesy pozwalają zespołom szybciej reagować i realizować zadania w bardziej niezawodny sposób, zmniejszając ryzyko błędów. Dzięki process mining organizacja zyskuje też większą elastyczność – gdy zmieniają się potrzeby klientów lub warunki rynkowe, łatwiej bez opóźnień wprowadzać zmiany.

Jedną z największych zalet process mining jest możliwość obserwowania, jak naprawdę działają procesy w organizacji, zamiast opierać się na przypuszczeniach. Taki poziom przejrzystości jest niezwykle ważny, ponieważ daje firmom jasny obraz rzeczywistego stanu rzeczy. Niezależnie od tego, czy chodzi o miejsce, w którym procesy się blokują, punkty, w których powtarzają się błędy, czy obszary działające niezgodnie z oczekiwaniami – process minig pozwala szybko wykrywać problemy.

Wiele zadań wciąż opiera się na powtarzalnej pracy ręcznej. Process mining wskazuje obszary, w których można wprowadzić automatyzację, co zmniejsza liczbę błędów, przyspiesza procesy i pozwala zespołom skupić się na tym, co jest naprawdę ważne.

Wiele firm ma problemy z komunikacją i współpracą między działami. Process mining daje wszystkim dostęp do tego samego, opartego na danych obrazu procesów. Kiedy każdy widzi, jak przebiega proces, łatwiej jest działać wspólnie i unikać nieporozumień. Zespoły rozumieją swoje role, wpływ swojej pracy na innych i mogą rozwiązywać problemy bez wchodzenia sobie w drogę.

Sprawdź: Chcesz osiągnąć wskazane korzyści w swoich procesach biznesowych? Sprawdź moduł Process Mining, który oferujemy w ADONIS.

Inteligencja procesowa wzbogaca możliwości process mining, czyniąc go bardziej zaawansowanym. Zamiast tylko pokazywać to, co dzieje się w procesie, pomaga zrozumieć, dlaczego tak się dzieje. Dzięki inteligencji procesowej można wykorzystać technologie takie jak uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja, aby wydobyć więcej wniosków z danych. Pozwala nie tylko wizualizować procesy, ale też przewidywać przyszłe trendy, odkrywać ukryte wzorce i dostarczać inteligentnych rekomendacji poprawiających efektywność. Działa jak inteligentny asystent, który wspiera zarządzanie procesami w firmie.

Process mining ukazuje, jak przebiega praca w systemach. Inteligencja procesowa idzie o krok dalej i analizuje, dlaczego pojawiają się określone wzorce. Na przykład, jeśli zadanie jest regularnie opóźniane, inteligencja procesowa może wskazać, czy wynika to z braków zasobów, spowolnień systemu czy innych przyczyn. Dzięki tym wnioskom zespoły mogą przejść od reagowania do zapobiegania problemom.

Process mining umożliwia wgląd w dane, a inteligencja procesowa pomaga je zrozumieć. Połączenie obu tych elementów daje:

• Głębsze zrozumienie: Wykraczanie poza wizualizacje i poznanie kontekstu wyników.

• Predykcyjne wnioski: Wykrywanie potencjalnych problemów, zanim się nasilą.

• Mądrzejsze decyzje: Wykorzystanie sugestii opartych na sztucznej inteligencji, by szybciej się dostosowywać i stale poprawiać wyniki.

Razem process mining i inteligencja procesowa tworzą solidną podstawę do skalowania optymalizacji procesów z większą pewnością.

Process mining naturalnie łączy się z innymi metodami doskonalenia biznesu. Znajomość tego, jak je uzupełnia i wspiera, pomaga organizacjom tworzyć skuteczniejszą strategię optymalizacji.

Podczas gdy data mining (eksploracja danych) szuka ogólnych wzorców i zależności w dużych zbiorach danych, process mining koncentruje się na tym, jak procesy faktycznie przebiegają w czasie.
Przykładowo data mining może pokazać, co klienci najprawdopodobniej kupią, natomiast process mining ujawnia, jak przebiega proces od zamówienia do płatności i gdzie pojawiają się spowolnienia.

Task mining (eksploracja zadań) skupia się na działaniach poszczególnych użytkowników, takich jak kliknięcia, naciśnięcia klawiszy czy operacje na ekranie, aby ujawnić nieefektywności na poziomie mikro.
Process mining, w przeciwieństwie do tego, daje widok makro – obejmujący systemy i działy w całej organizacji. Razem dają pełny obraz: jak poszczególne zadania wpisują się w szerszy proces biznesowy.

BPM (zarządzanie procesami biznesowymi) projektuje i zarządza modelami procesów, często opierając się na założeniach dotyczących przebiegu pracy.
Process mining weryfikuje te modele na podstawie rzeczywistych danych, pokazując, jak procesy działają w praktyce i identyfikując różnice między projektem a wykonaniem.

RPA (Robotic Process Automation) automatyzuje powtarzalne zadania ręczne, ale bez pełnej widoczności może objąć niewłaściwe kroki.
Process mining wskazuje najlepsze obszary do automatyzacji i monitoruje efektywność po wdrożeniu botów, zapewniając wymierne korzyści z automatyzacji.

Chociaż process mining dostarcza cennych wniosków, sukces zależy od jakości danych, ich interpretacji i realizacji działań. Poniżej przedstawiamy najczęstsze wyzwania oraz sprawdzone strategie, jak skutecznie sobie z nimi radzić.

Niektórzy oczekują, że process mining natychmiast naprawi nieefektywności lub zastąpi strategię. W rzeczywistości jest to narzędzie diagnostyczne – pokazuje, gdzie pojawiają się problemy, ale nie mówi, jak zarządzać ludźmi ani jak przeprojektować systemy.

Rozwiązanie: Połącz process mining z zarządzaniem procesami i inicjatywami zmian. Wykorzystuj wnioski z process mining do wspierania strategii, a nie jej zastępowania.

Jeśli dzienniki zdarzeń są niekompletne, niespójne lub przechowywane w wielu systemach, wnioski z process mining będą niewiarygodne.

Rozwiązanie: Ustal jasne standardy zbierania danych, tak aby dzienniki rejestrowały wszystkie kluczowe zdarzenia. Zintegruj systemy za pomocą API lub hurtowni danych, aby zapewnić spójność danych.

Bez zaangażowania kluczowych interesariuszy i odpowiedniego szkolenia wnioski mogą nigdy nie przełożyć się na realne usprawnienia.

Rozwiązanie: Rozpocznij od projektów pilotażowych, które pokażą wymierny zwrot z inwestycji, jasno komunikuj korzyści i rozwijaj umiejętności pozwalające łączyć wnioski z danych z działaniami w procesach.

Process mining powala wyciągać z surowych danych operacyjnych jasne, praktyczne wnioski. Pokazując, jak procesy naprawdę przebiegają, pomaga organizacjom wykrywać nieefektywności, obniżać koszty i poprawiać wydajność – wszystko jest oparte na faktach, a nie przypuszczeniach.

Nie zastępuje jednak strategii biznesowej – ale ją wzmacnia. Dzięki ciągłemu monitorowaniu i wglądowi opartemu na danych, process mining umożliwia zespołom stałe doskonalenie przepływów pracy i szybsze dostosowywanie się do zmian.

W świecie, w którym każdy proces pozostawia cyfrowy ślad, process mining zmienia złożoność w przejrzystość – a przejrzystość w przewagę konkurencyjną.