Process intelligence
Process intelligence to analiza procesów biznesowych na podstawie danych, które zostawiają w systemach - logów zdarzeń, statusów, czasów i decyzji - w celu zobaczenia, jak procesy naprawdę przebiegają, gdzie tracą czas i pieniądze oraz gdzie odbiegają od założeń. Łączy process mining, monitoring w czasie rzeczywistym i analitykę biznesową, a coraz częściej także prognozy i rekomendacje oparte na AI.
Process intelligence, process mining i BI - co jest czym
Process mining odtwarza z logów systemowych faktyczny przebieg procesu: które kroki, w jakiej kolejności, ile razy sprawa wracała. Odpowiada na pytanie „jak było”. Monitoring procesów pokazuje, co dzieje się teraz: które sprawy czekają, które są zagrożone przeterminowaniem. Business intelligence dostarcza raportów na danych zagregowanych: ile faktur, ile kosztowały, ile trwał średnio obieg. Process intelligence łączy te trzy perspektywy i dokłada analizę przyczyn, prognozy - która sprawa nie zdąży - oraz rekomendacje działań. Wspólnym paliwem jest log zdarzeń: identyfikator sprawy, nazwa zdarzenia, czas i wykonawca. Bez takiego logu nie ma czego analizować.
Na jakie pytania odpowiada process intelligence
- Jak proces przebiega naprawdę, w porównaniu z tym, jak został opisany - ile ma wariantów.
- Gdzie są wąskie gardła i pętle: który etap zbiera sprawy, gdzie dokumenty wracają do poprawki.
- Ile trwa etap i dlaczego - czekanie na podjęcie zadania czy sama praca.
- Kto jest przeciążony, a kto ma wolne moce.
- Które sprawy nie zdążą na termin, zanim to nastąpi.
- Ile kosztuje jeden przebieg procesu i co go podraża.
- Czy proces jest zgodny z zasadami: pominięte kroki, akceptacje przez niewłaściwe osoby, ta sama osoba wnioskująca i akceptująca.
- Co zmieniło się po usprawnieniu - porównanie przed i po.
Skąd brać dane do analizy procesów
Najlepszym źródłem są systemy workflow i BPM, bo zapisują każde zdarzenie z czasem i wykonawcą. Systemy ERP dostarczają logów zmian statusów dokumentów, systemy zgłoszeń i CRM historii spraw, a poczta elektroniczna - prawie nic użytecznego. Jakość danych decyduje o wyniku: potrzebne są spójne identyfikatory spraw, dokładne znaczniki czasu i jednolite nazwy zdarzeń. Osobną kwestią jest prywatność: dane o tym, kto ile pracuje, dotyczą pracowników, więc analizę projektuje się na poziomie procesu i ról, uzgadnia z inspektorem ochrony danych i przedstawicielami pracowników, a wyniki agreguje. Budowę logu zdarzeń i narzędzia do jego analizy opisuje szerzej hasło process mining - w wielu firmach na start wystarczą raporty z własnej platformy workflow.
Process intelligence w systemach e-MSI
Platforma JobRouter rejestruje każdą operację w procesie wraz z informacją, kto, kiedy i jakie działanie wykonał, więc przebieg sprawy da się odtworzyć krok po kroku. Na tych danych opiera się analityka danych w rozwiązaniach e-MSI: pulpity z bieżącym stanem procesów, raporty budowane na aktualnych danych, wykrywanie wąskich gardeł na mapach procesów, prognozy i podpowiedzi wspierane przez AI oraz integracja z narzędziami BI, takimi jak Power BI. Punktem wyjścia bywa audyt procesów, w którym e-MSI sprawdza między innymi, które etapy zatrzymują sprawę i gdzie powstaje najwięcej pracy ręcznej. Dla właściciela procesu oznacza to koniec pytania „gdzie jest ta faktura” i początek pytania „dlaczego faktury z tego działu czekają dwa razy dłużej”.
Jak zacząć process intelligence w firmie
- Wybrać jeden proces z dobrymi danymi - najczęściej obieg faktur lub wniosków.
- Wyeksportować log zdarzeń i sprawdzić jego kompletność.
- Zmierzyć kilka mierników: czas cyklu, czas oczekiwania, liczbę wariantów, odsetek spraw po terminie.
- Wskazać trzy największe straty i dla każdej zaproponować jedną zmianę.
- Wdrożyć zmianę i zmierzyć ponownie na tych samych danych.
- Unikać dwóch pułapek: analizy, po której nikt nie podejmuje decyzji, oraz nadzoru nad pracownikami zamiast nad procesem.
Przykłady zastosowania
Process mining na logu obiegu faktur pokazuje czternaście wariantów ścieżki zamiast jednego opisanego w procedurze - większość odchyleń to faktury cofane do uzupełnienia dekretacji.
W urzędzie system prognozuje, które sprawy nie zmieszczą się w terminie z KPA, na podstawie tego, na jakim etapie są i ile podobne sprawy trwały wcześniej.
Analiza reklamacji ujawnia pętlę: sprawy krążą między serwisem a sprzedażą, bo nie ustalono, kto decyduje o uznaniu reklamacji poniżej pewnej kwoty.
Kontrola zgodności w procesie zakupowym wykrywa wnioski, w których ta sama osoba była wnioskodawcą i akceptującym, mimo że matryca tego zabrania.
Po wdrożeniu automatycznego odczytu faktur porównanie danych z dwóch kwartałów pokazuje, o ile skrócił się etap rejestracji i ile spraw przestało wracać do poprawki.
Najczęstsze pytania
Co to jest process intelligence?
Patrzenie na procesy przez dane, które zostawiają w systemach, zamiast przez opisy i deklaracje. Z logów widać, jak proces przebiega naprawdę, gdzie sprawy czekają, kto jest przeciążony i które nie zdążą na termin - i na tej podstawie podejmuje się decyzje o zmianach.
Czym różni się process intelligence od process mining?
Process mining to jedna z technik: odtwarzanie modelu procesu z logów zdarzeń. Process intelligence jest pojęciem szerszym - obejmuje process mining, monitoring bieżący, raporty biznesowe, analizę przyczyn, prognozy i rekomendacje. Mining mówi, jak było, intelligence także, co się dzieje i co robić.
Czym process intelligence różni się od business intelligence?
Business intelligence raportuje dane zagregowane: ile faktur wpłynęło, ile kosztowały, ile średnio trwał obieg. Process intelligence patrzy na przebieg każdej sprawy krok po kroku - pokazuje, którą drogą szła, gdzie czekała i dlaczego. BI odpowiada na pytanie „ile”, process intelligence na pytanie „jak i dlaczego”, a oba często korzystają z tych samych pulpitów.
Czy process intelligence narusza prywatność pracowników?
Może, jeśli służy do oceniania pojedynczych osób. Dlatego analizę projektuje się na poziomie procesu, etapów i ról, wyniki agreguje, a cel i zakres uzgadnia z inspektorem ochrony danych i przedstawicielami pracowników. Celem jest usprawnienie procesu, nie nadzór nad ludźmi.
Jakie narzędzia stosuje się do process intelligence?
Platformy process mining, które dokładają monitoring bieżący, prognozy i rekomendacje, a także pulpity i raporty wbudowane w systemy workflow, połączone z narzędziami BI. Dla firmy z jedną platformą procesową najprostszym początkiem są jej własne dane i pulpity, a osobne narzędzie ma sens przy wielu systemach i dużej liczbie spraw.
Czy to ma sens przy jednym procesie?
Tak, i od tego warto zacząć. Jeden proces z dobrymi danymi - obieg faktur, wniosków, reklamacji - wystarczy, żeby znaleźć wąskie gardła, policzyć czas i koszt przebiegu oraz zmierzyć efekt zmiany. Dopiero po takim pilotażu opłaca się rozszerzać analizę na kolejne procesy i systemy.
Powiązane hasła
Zobacz, jak wygląda to w systemach, które wdrażamy w polskich firmach.
