Process mining
Process mining, po polsku eksploracja procesów, to metoda analizy, która z logów zdarzeń zapisanych w systemach informatycznych odtwarza faktyczny przebieg procesu - kolejność kroków, czasy, powroty i odstępstwa. Pokazuje, jak proces działa naprawdę, a nie jak opisano go w procedurze, i wskazuje, gdzie traci czas lub łamie przyjęte zasady.
Process mining - co to jest i jak działa
Niemal każdy system, w którym obsługuje się sprawy - ERP, obieg dokumentów, system zgłoszeń - zapisuje ślady: faktura zarejestrowana, przekazana do opisu, zaakceptowana, zaksięgowana. Process mining zbiera te ślady dla tysięcy spraw i układa z nich mapę: które ścieżki występują, jak często, ile trwa każde przejście. Pierwsze algorytmy tej metody rozwijał pod koniec lat 90. m.in. holenderski informatyk Wil van der Aalst, uważany za twórcę dziedziny, a działająca w ramach IEEE grupa robocza Task Force on Process Mining opublikowała w 2012 r. manifest z zasadami tej dziedziny. Różnica wobec zwykłego raportu jest zasadnicza: raport podaje średni czas obiegu faktury, process mining pokazuje na przykład, że faktury bez numeru zamówienia wracają do opisu i właśnie tam ginie tydzień.
Log zdarzeń - jakie dane są potrzebne
Minimum to trzy pola dla każdego zdarzenia:
- identyfikator sprawy - numer faktury, wniosku, zgłoszenia, który łączy zdarzenia w jeden przebieg,
- nazwa czynności - rejestracja, akceptacja, zwrot do poprawki,
- znacznik czasu - data i godzina zdarzenia.
Dodatkowe atrybuty - rola wykonawcy, dział, kwota, dostawca - pozwalają dzielić analizę, na przykład porównać działy. Do wymiany logów między narzędziami służy standard XES (IEEE 1849, aktualne wydanie z 2023 r.), ale w praktyce wystarcza często eksport do pliku CSV. Najwięcej pracy pochłania przygotowanie danych: ujednolicenie nazw czynności, połączenie identyfikatorów z kilku systemów, sprawdzenie, czy znaczniki czasu z różnych systemów są spójne.
Trzy rodzaje analiz: odkrywanie, zgodność, usprawnianie
- Odkrywanie procesu (process discovery) - algorytm rysuje model procesu z samego logu, bez wiedzy o procedurze. Widać wszystkie warianty, także te, o których nikt nie mówił na warsztatach.
- Sprawdzanie zgodności (conformance checking) - porównanie logu z modelem wzorcowym, na przykład w BPMN. Na jaw wychodzą pominięte akceptacje, płatności przed zatwierdzeniem, zamówienia składane po otrzymaniu faktury.
- Usprawnianie (enhancement) - nałożenie na mapę czasów, kosztów i obciążenia, żeby znaleźć wąskie gardła i policzyć, ile kosztuje każda pętla poprawek.
Narzędzia do process mining i praktyka e-MSI
Na rynku działają wyspecjalizowane programy, takie jak Celonis, SAP Signavio, UiPath Process Mining, moduł process mining w Microsoft Power Automate czy Disco, oraz otwarte biblioteki, na przykład ProM i PM4Py. Wybór zależy od liczby źródeł danych i tego, kto będzie analizował wyniki. Szersze podejście, łączące process mining z bieżącym monitoringiem i prognozami, opisuje hasło process intelligence.
Jakość analizy zależy od jakości logu, a najlepszy log daje proces prowadzony w systemie workflow. Platforma JobRouter®, którą wdraża e-MSI, może zapisywać każdą operację z informacją, kto, kiedy i jakie działanie wykonał. W ramach analityki danych e-MSI udostępnia na tych danych pulpity z bieżącym stanem procesów, raporty, mapy procesów pomagające wykrywać wąskie gardła oraz integrację z narzędziami BI, takimi jak Power BI. Gdy proces jest dopiero w papierze i poczcie, punktem wyjścia bywa audyt procesów zamiast analizy logów.
Na co uważać przy projekcie process mining
- Analiza procesu, który w połowie toczy się poza systemem - w mailach i arkuszach - daje mapę z dziurami.
- Różne nazwy tej samej czynności w dwóch systemach tworzą fałszywe warianty.
- Log zawiera identyfikatory pracowników, czyli dane osobowe. Analizę projektuje się na poziomie procesu i ról, a nie rozliczania ludzi.
- Mapa z setkami wariantów nic nie mówi bez filtrowania do najczęstszych ścieżek.
- Wnioski bez właściciela procesu kończą się prezentacją, a nie zmianą.
Przykłady zastosowania
Dział księgowości analizuje log obiegu faktur kosztowych pobieranych z KSeF i odkrywa, że faktury bez numeru zamówienia wyraźnie częściej wracają do opisu merytorycznego - to one wydłużają obieg.
Audytor wewnętrzny porównuje log systemu zakupowego z procedurą i znajduje zamówienia utworzone już po wpływie faktury, czyli zakupy zatwierdzane wstecznie.
Kierownik kancelarii urzędu sprawdza na podstawie logu z systemu obiegu pism, ile czasu mija od rejestracji pisma do dekretacji i na którym etapie korespondencja czeka najdłużej.
Dział kadr odtwarza przebieg wniosków o zatrudnienie i widzi, że część z nich przechodzi dwa razy przez tę samą akceptację, bo po zmianie stanowiska wniosek wraca na początek.
Centrum usług wspólnych porównuje warianty procesu w trzech spółkach grupy i ujednolica go do jednej ścieżki, zanim przeniesie obsługę na wspólną platformę workflow.
Najczęstsze pytania
Jakie dane są potrzebne do process mining?
Log zdarzeń z trzema polami: identyfikatorem sprawy, nazwą czynności i znacznikiem czasu. Przydają się też atrybuty, takie jak dział, rola wykonawcy, kwota czy dostawca. Dane pochodzą najczęściej z systemów ERP, obiegu dokumentów i zgłoszeń, a wymienia się je w plikach CSV lub w standardzie XES.
Jakie są trzy filary process mining?
To trzy rodzaje analiz. Odkrywanie procesu (discovery) rysuje model z samego logu zdarzeń. Sprawdzanie zgodności (conformance checking) porównuje log z modelem wzorcowym i wyłapuje na przykład pominięte akceptacje. Usprawnianie (enhancement) nakłada na mapę czasy, koszty i obciążenie, żeby znaleźć wąskie gardła i policzyć koszt pętli poprawek.
Czym process mining różni się od mapowania procesów?
Mapowanie procesów opiera się na wywiadach i warsztatach, więc pokazuje, jak ludzie opisują proces. Process mining opiera się na danych z systemów i pokazuje, jak proces faktycznie przebiegał w tysiącach spraw. Najlepsze efekty daje połączenie obu: mapa z warsztatów jako wzorzec, log jako sprawdzian.
Czym process mining różni się od task mining?
Process mining analizuje przebieg całej sprawy między systemami i działami na podstawie logów. Task mining schodzi na poziom stanowiska pracy i rejestruje działania użytkownika na komputerze - kliknięcia, kopiowanie danych, przełączanie aplikacji. Task mining wymaga szczególnej ostrożności, bo dotyczy bezpośrednio pracy konkretnych osób.
Jakie są narzędzia do process mining?
Komercyjne platformy, takie jak Celonis, SAP Signavio, UiPath Process Mining, Disco czy moduł process mining w Microsoft Power Automate, oraz bezpłatne narzędzia otwarte, na przykład ProM i biblioteka PM4Py dla języka Python. Przy jednym procesie często wystarczą raporty z systemu workflow i narzędzie BI.
Czy process mining ma sens w średniej firmie?
Tak, jeśli proces toczy się w systemie i ma setki lub tysiące przypadków rocznie, na przykład obieg faktur kosztowych albo zgłoszeń serwisowych. Przy kilkudziesięciu sprawach miesięcznie więcej da rozmowa z zespołem i prosta mapa procesu niż kosztowne narzędzie analityczne.
Powiązane hasła
Zobacz, jak wygląda to w systemach, które wdrażamy w polskich firmach.
