Создание цифровых двойников процессов с помощью Process Mining

Если рассматривать глобально, то Цифровой двойник, или Digital twin – это виртуальное представление физического объекта. Цифровой двойник процесса – Digital twin process – это компьютерное представление настоящего бизнес-процесса, которое отражает все его детали.

В статье подробно рассмотрим, как Process Mining помогает в создании Цифровых двойников процессов и зачем вообще это нужно, детально изучим преимущества технологии и разберём реальный кейс применения.

Если говорить кратко, то это цифровой слепок реального бизнес-процесса, который можно анализировать, оптимизировать и управлять им. Digital twin process включают в себя все аспекты реальных процессов – последовательность действий, участников, ресурсы, время выполнения и даже возможные «узкие места» (этап или часть процесса, который ограничивает эффективность, создавая задержки или снижая скорость).

Цифровой двойник не монолитен. Он гибок и способен меняться в зависимости от текущего состояния процесса. Инструмент помогает не только лучше понять, как функционирует компания на самом деле, но и найти уязвимые места, способы их улучшения, выявить проблемы, сократить издержки и в целом поднять эффективность бизнеса.

Process Mining, или процессная аналитика – это технология анализа внутренних процессов, основанная на извлечении и исследовании данных из информационных систем компании (ERP, CRM и др.). Она позволяет автоматически восстанавливать реальную картину выполнения процессов, выявлять неэффективные этапы и улучшать их, используя фактические данные.

С помощью Process Mining можно получить точную, полную, актуальную и достоверную информацию о БП, что отличает эту технологию моделирования бизнес-процессов от традиционного подхода, где источниками данных выступают интервью с сотрудниками и изучение документов.

Показательным практическим примером может быть перевод компании с устаревшей ERP на облачную. Цифровой двойник процесса «вскроет» потенциальные проблемы, которые могут возникнуть в ходе миграции, и укажет на возможные преимущества.

Рассказываем, как Process Mining создаёт Цифровой двойник процесса поэтапно:

Первый и важнейший этап, где создаётся прототип Цифрового двойника процесса, служащий предварительной моделью. «Подтягиваются» данные из журналов событий с использованием Process Mining, но всё чаще также с применением гибридной аналитики процессов (hybrid process intelligence).

Этап, когда наглядно представляются как полные процессы, так и отдельные задачи. Это можно сравнить с рентгеновским снимком или МРТ, которые дают вам полный и подробный снимок.

Построенный Цифровой двойник процесса применяется в симуляциях для прогнозирования влияний различных изменений на общую производительность.

Каждая симуляция и прогнозная модель требуют настройки и улучшения. Финальный шаг в поддержании Цифровых двойников – это обеспечение точности модели данных и добавление ценности.

Использование Process Mining для создания Digital twin process обеспечивает ряд преимуществ:

В отличие от традиционного моделирования процессов, где используется множество гипотез, Process Mining работает с реальными историческими данными, что обеспечивает высокую точность модели.

Процессная аналитика базируется на данных из логов, что исключает возможность неправильных расчётов и ошибок, поскольку предоставляет объективную картину происходящего.

Благодаря детальной визуализации каждого шага процесса и его элементов становится проще отслеживать, кто и что делает и где происходят замедления или нарушения.

Использование Цифрового двойника помогает выявить, какие ресурсы расходуются неэффективно и где можно сократить затраты или перераспределить ресурсы для улучшения результата.

Цифровые двойники могут изменяться и адаптироваться realtime, что даёт возможность оперативно реагировать на изменения в процессе или на внешние факторы.

Если сам Digital twin – концепция далеко не новая для России, то Digital twin process только начинает своё активное развитие.

Магнитогорский металлургический комбинат раскрыл уникальный для страны проект создания Цифрового двойника и моделирования процесса закупок при помощи процессной аналитики. Основными целями ММК, согласно заявлению, ставил повышение эффективности использования складских запасов, сокращение длительности снабжения, уменьшение трудозатрат на обеспечение заявок. В ходе проекта использовались несколько различных инструментов, среди которых система класса Process Mining.

Интересный факт: изначально проект запустили на иностранном программном решении. Однако после ухода вендора с рынка России был проведён анализ рынка, найдена альтернатива, в результате чего проект завершили в срок.

С помощью Process Mining на БП закупок и визирования договоров удалось реализовать много важных итераций, среди которых получение Цифрового двойника, выявление «узких мест», сокращение страховых запасов, обеспечение полной детальной информацией внутренних заказчиков и т.д.

Proceset – система активной бизнес-аналитики, разработка российской IT-компании Инфомаксимум. Именно с помощью Proceset был реализован кейс Магнитогорского металлургического комбината.

Proceset – лидер рынка Process Mining в России, поскольку обладает самым зрелым и развитым функционалом процессной аналитики, предоставляя бизнесу следующие возможности:

Благодаря мультипроцессному подходу Proceset обходит ограничения «традиционного» Process Mining, который делает акцент на отдельных процессах. Мультипроцессный подход же позволяет изучать влияние БП друг на друга, находить неочевидные проблемы, оценивать различные структурные взаимодействия и рассчитывать показатели.

Говоря проще, построить Цифровой двойник с таким подходом намного легче, быстрее и эффективнее.

Больше новостей о процессной аналитике, анонсов мероприятий и новых кейсов – в нашем телеграм-канале.