Топ-3 преимущества мультипроцессного подхода к Process Mining | Инфомаксимум
8 800 555-89-02
Войти

Назад в Блог

3 причины, почему мультипроцессный подход к Process Mining эффективнее

3 минуты

Популярность применения инструментов процессной аналитики растет. Компании выбирают Process Mining, чтобы получать полную, объективную и достоверную информацию о выполнении каждого шага бизнес-процессов.

Как и любая популярная технология, Process Mining постоянно совершенствуется. Новый виток развития — мультипроцессная аналитика. Это новый подход к анализу данных, который расширяет возможности классического Process Mining за счет исследования не отдельных процессов, а их взаимосвязей.

Мы выделили 3 основных преимущества мультипроцессного подхода Process Mining перед классическим.


Оценка влияния процессов друг на друга

Классический Process Mining анализирует бизнес-процессы «в вакууме», не учитывая скрытые между ними зависимости. На практике часто проблемы возникают именно в точках соприкасания процессов. Например, задержка поставки материалов откладывает производство товара, что влияет на сроки отправки заказа клиенту.

Мультипроцессная аналитика исследует взаимосвязи бизнес-процессов и оценивает их влияние как друг на друга, так и на результат. Комплексный анализ позволяет более глубоко и точно отслеживать взаимодействия между процессами.

3 причины, почему мультипроцессный подход к Process Mining эффективнее

Разница между классическим и мультипроцессным подходами к Process Mining

Рассмотрим на примере.

Пришел заказ на три товара А, B и C. Менеджер идет на склад и проверяет на наличие все позиции. Далее — упаковывает каждый товар отдельно и отправляет весь заказ клиенту. То есть в процессе существуют общие этапы для всех трех позиций — проверка товаров на наличие и отправка заказа клиенту.

Традиционный Process Mining построил бы карты процессов по каждому товару, не учитывая наличие пересечений. Результат – дублирование данных и искажение реального выполнения заказа. Такой подход не позволяет узнать, как взаимодействие процессов влияет на результат.

3 причины, почему мультипроцессный подход к Process Mining эффективнее

Карта выполнения заказа с «классическим» Process Mining

Мультипроцессная аналитика строит общую карту элементов заказа. В сложных сквозных процессах это важно, поскольку движение к следующему этапу невозможно, пока все объекты – в нашем случае товары – не завершат предыдущие шаги.

3 причины, почему мультипроцессный подход к Process Mining эффективнее

Карта выполнения заказа с мультипроцессным подходом к Process Mining

Использование мультипроцессной аналитики позволяет компаниям оценивать степень влияния каждого процесса на конечный результат. Зная факторы, определяющие общую эффективность, можно выделить, что конкретно нуждается в улучшении и оптимизации.


Повышение точности расчета процессных метрик

Как мы уже выяснили, изолированный анализ процессов приводит к дублированию данных. Как это влияет на расчет процессных метрик, таких как время обработки, пропускная способность, уровень обслуживания и т.д.? Рассмотрим на конкретном кейсе расчета времени оформления заказа.

Так как Process Mining строит отдельные карты по каждому объекту (товару), то общее время выполнения заказа составило бы 90 минут и рассчитывалось следующим образом:

  • расчет трудозатрат на оформление каждого товара;
  • суммирование трудозатрат по трем товарам.

3 причины, почему мультипроцессный подход к Process Mining эффективнее

Расчет времени выполнения заказа с «классическим» Process Mining

Где ошибка? Отсутствие взаимосвязей между процессами приводит к завышенной оценке трудозатрат из-за многократного учета времени по общим этапам. Из-за этого распределение ресурсов и времени может оказаться неэффективным. Сколько на самом деле выполнялся заказ?

Мультипроцессная аналитика оценила бы трудозатраты в 40 минут, определив, что время проверки наличия товаров и отправки заказа следует учитывать один раз, а не для каждой отдельной позиции.

Обладая точной информацией об отношении затраченных ресурсов к результатам, легче максимизировать эффективность и свести к минимуму расходы.

3 причины, почему мультипроцессный подход к Process Mining эффективнее

Расчет времени выполнения заказа с мультипроцессной аналитикой


Скорость реализации проектов

До появления мультипроцессного подхода аналитикам приходилось вручную трансформировать массивы данных из разных источников в единый формат и устанавливать связи между таблицами логов. Для расчета каждой процессной метрики нужно было создавать сложные правила (скрипты преобразования данных), которые отнимали много времени и требовали проверок на корректность.

Мультипроцессная аналитика упростила и ускорила обработку данных и расчет метрик в 5 раз. Аналитикам больше не нужно вручную писать скрипты для расчета метрик, что повышает точность их расчета.


Мультипроцессная аналитика в Proceset

Система активной бизнес-аналитики Proceset – первое решение в России с функционалом мультипроцессной аналитики.

Proceset помогает компаниям:

  • узнать, как процессы выполняются на самом деле;
  • оценить влияние процессов друг на друга;
  • кастомизировать процессные метрики под уникальные запросы;
  • найти потенциал для оптимизации и рассчитать его экономический эффект.

Внедрение Proceset позволяет быстро принимать управленческие решения на основе достоверных данных, ускорять процессы и повышать качество их выполнения.

Сохранить
Поделиться
Ещё по теме
coverImage

Что такое Мультипроцессная аналитика

Команда Инфомаксимум
Команда Инфомаксимум
4 минуты
Ещё мы пишем в телеграм
Подписаться
8 (800) 555-89-028 (495) 150-31-45team@infomaximum.com
Для бизнеса
© 20102024. ООО «Инфомаксимум»
Мы используем файлы cookies, чтобы сайт был лучше для вас.