Hizmetler
Bize Ulaşın

En İyi 50 Süreç Madenciliği Kullanım Alanı ve 42 Vaka Çalışması

Hazal Şimşek
Hazal Şimşek
Güncellenme tarihi: 20 Tem 2026

Güncel raporlar, süreç madenciliği yeteneklerinin süreç iyileştirme çabalarını %20 oranında artırabileceğini öngörüyor.1 Teorik faydaların ötesinde, gerçek hayattaki kullanım alanlarını ve vaka çalışmalarını incelemek, veri potansiyeli ile yüksek etkili operasyonel mükemmellik arasındaki boşluğu kapatarak organizasyon genelinde sonuç odaklı uygulama sağlar. En yaygın kullanım alanlarını ilgili kategorileri altında keşfedin:

En iyi kullanım alanlarını ve gerçek hayattan vaka çalışmalarını inceleyin:

Süreç Madenciliği Yazılımı kullanım durumları gerçek yaşam örnekleriyle

Üretme
BT / Teknoloji

Süreç optimizasyonu

Olay kayıtlarını analiz ederek verimsizlikleri tespit etmek ve hızı ve doğruluğu artırmak. Bu, iş akışlarını iyileştirmeyi, kaynak israfını en aza indirmeyi ve en yüksek operasyonel performansı elde etmek için teknolojiden yararlanmayı içerir.
Üretme
BT / Teknoloji

Keşif süreci

Olay kayıtlarını kullanarak otomasyonu optimize etmek ve performansı iyileştirmek için iş süreçlerini analiz etmek. Bu teknik, gizli kalıpları ve verimsizlikleri ortaya çıkararak, gelişmiş süreç haritalaması ve kaynak tahsisi için zemin hazırlar.
Kamu Hizmetleri
Finans

Uygunluk doğrulaması

Süreçlerin belirtilen standartlara uygun olup olmadığını kontrol etmek ve iyileştirme için sapmaları belirlemek. Bu, kuruluşların düzenleyici gerekliliklere uyumu sağlamasına ve operasyonlar genelinde yüksek kaliteli performansı sürdürmesine yardımcı olur.
Üretme
BT / Teknoloji

Süreç uyumlaştırması

Farklı süreçleri uyumlu hale getirerek sinerjiyi, verimliliği ve genel müşteri deneyimini iyileştirmek. Bu genellikle, departmanlar arasında tutarlı hizmet sunumunu sağlamak için iş akışlarını standartlaştırmayı ve gereksiz tekrarları ortadan kaldırmayı içerir.
Ulaşım / Nakliye

Proses simülasyonu

Tahmine dayalı analitik yöntemler kullanarak süreçleri simüle etmek ve gelecekteki sonuçları veya senaryoları tahmin etmek. Bu, kuruluşların çeşitli stratejileri risksiz bir ortamda test etmelerini ve istenen hedeflere ulaşmak için en iyi eylem yolunu seçmelerini sağlar.
BT / Teknoloji

Örgütsel madencilik

Organizasyonel ilişkileri, performans açıklarını ve en iyi uygulamaları ortaya çıkarmak için süreç kayıtlarını analiz etmek. Bu süreç, ekip dinamikleri ve iş birliği modelleri hakkında bilgi sağlayarak işletmelerin kaynaklarını yeniden düzenlemesine ve operasyonlarını etkili bir şekilde optimize etmesine olanak tanır.
Perakende
BT / Teknoloji

Kök nedenin belirlenmesi

Süreç sapmalarını analiz ederek altta yatan nedenleri belirlemek ve verimliliği artırmak. Kuruluşlar, belirli hata veya verimsizlik noktalarını belirleyerek, tekrarını önlemek ve iş akışlarını optimize etmek için hedefli düzeltici eylemler uygulayabilirler.
Filtre
Sektör
İş Fonksiyonu

Genel Süreçler

Aşağıdaki dağılım grafiği, her genel süreç madenciliği kullanım alanını, onu destekleyen vaka çalışması sayısına ve bu vakaların ne kadarının zaman tasarrufu, maliyet azaltımı veya yüzdelik iyileştirme gibi nicel bir sonuç bildirdiğine göre haritalandırır:

Not: Tek bir vaka çalışması birden fazla kullanım alanını kapsayabildiğinden, her vaka çalışması gösterilen altı kullanım alanından bir veya daha fazlasına etiketlenmiştir. Süreç optimizasyonu, vakanın açıkça otomasyon (RPA veya bot'lar) içerip içermediğine göre ayrılmıştır.

1- Otomasyon için süreç keşfi: Otomasyon daha hızlı ve daha düşük maliyetli çözümler sunar. Ancak şirketlerin, robotik süreç otomasyonu (RPA) veya bir yapay zeka ajanı gibi otomasyon araçlarını kullanmak için iş süreçlerini incelemeleri gerekir.

2- Otomasyon dışında süreç optimizasyonu: Şirketler daha hızlı ve daha doğru süreç analizi için süreç madenciliğini kullanabilir. Olay günlükleri, optimizasyon için darboğazları ve maliyetli adımları belirlemek üzere performans metriklerini ve modellerini çıkarır. Örneğin, 51 vaka çalışmasında süreç madenciliğinin her faydasını değerlendirdik ve darboğazlarda %43 azalma, gereksiz adımlarda ise %4 oranında eliminasyon tespit ettik.

3- Uygunluk doğrulaması: Şirketler, uygunluk kontrolleri ile mevcut süreçlerinin belirtilen spesifikasyonlara uyup uymadığını kontrol edebilir. Örneğin, satın alma kararları, bilet boyutuna ve satın alınan ürünün niteliğine bağlı olarak farklı onaylar gerektirir. 

Uygun olmayan durumlar, sapmaların nedenleri ve uygunluk eğilimleri de analiz edilebilir. Şirketler bu sapmaları azaltmak ve standartlaştırılmış süreçler sağlamak için harekete geçebilir.

4- Harmonizasyon: Şirketler, farklı süreçleri verimli bir şekilde harmonize etmek için süreç madenciliğini kullanabilir. Süreç madenciliği araçlarından elde edilen içgörüler, planlanan sinerjilerin hızlı bir şekilde gerçekleştirilmesini sağlar.

Gerçek hayat örneği: Nokia, satın almadan ödemeye ve siparişten tahsilata süreçlerine süreç madenciliği uygulayarak sorunsuz bir müşteri deneyimi elde etmiş ve bu süreçleri etkili bir şekilde nasıl birleştireceğine dair bilgi edinmiştir.

5- Süreç Simülasyonu: Süreç madenciliği yetenekleri, süreç simülasyonu ve öngörücü analitiği içerebilir. Firmalar, olay günlüklerinden elde edilen verilerle süreçlerini madencilik yaparak ve simüle ederek geleceğe yönelik tahminler yapabilir. Öngörücü analizleri, paydaşları ve müşterileri bilgilendirmek için kullanılabilir.

6- Organizasyonel Madencilik: Süreç günlükleri, organizasyonel ilişkileri, performans boşluklarını ve en iyi uygulamaları belirleyebilir. Ancak neredeyse tüm süreçlerin bir insan bileşeni vardır. Süreç verileri, iş süreçlerinin insani yönlerini anlamak ve iyileştirmek için kullanılabilir.

Aşağıdaki grafik, vaka çalışmalarının belirli süreç madenciliği kullanım alanlarına göre dağılımını göstermektedir:

Müşteri Hizmetleri

7- Anormallikleri belirlemek için kanallar arası analiz: Süreç madenciliği yazılımı, uyumluluk sorunlarını ve verimsizlikleri belirlemek için farklı kanallardaki süreç adımlarını analiz etmeye yardımcı olabilir.

8- Müşteri yolculuğunu haritalama: Süreç madenciliği aracı, CRM ve bilet sistemlerinden veri çekerek belirli bir kanaldaki müşteri yolculuğunu gösterebilir. Bunu yaparak süreç madenciliği, müşteri deneyiminin, müşterilerin karşılaştığı zorlukların ve sorumlu temsilciler ile müşteriler arasındaki etkileşimlerin izlenmesini kolaylaştırır.  

Müşteri hizmetlerini iyileştirmek için diğer araçlar şunlardır:

Müşteri hizmetleri için ChatGPT ve müşteri hizmetlerinde yapay zeka ajanları

Finans

Burada şirketlerin finans fonksiyonundaki süreç madenciliği uygulamalarını ele alıyoruz (finansal hizmetler sektörüne özgü uygulamalar değil):

Satın Almadan Ödemeye

9- Otomatikleştirilecek manuel adımları belirleme: Satın almadan ödemeye süreçlerindeki hatalar ve manuel müdahaleler teslim süresini uzatır. Süreç madenciliği, süreçleri analiz ederek doğruluğu artıran ve yeniden işlemeyi azaltan otomasyon potansiyelini ortaya çıkarır. Bazı süreç madenciliği vaka çalışmalarında, süreç madenciliği aracı otomasyonu %35 artırabilir ve yeniden işleme süresini %52 azaltabilir.

10- Başına buyruk satın almayı ortadan kaldırma: Şirketler, başına buyruk satın almayı azaltmak için satın almadan ödemeye süreçlerini madencilik yapabilir. Şirketlerin başına buyruk satın alma konusunda belirli bir sorunu varsa, süreç madenciliği ile çerçeve anlaşmalarının kullanımını iyileştirmek için belirli alanlar bulabilirler. Süreç madenciliği satıcıları, aşağıdaki kuralları izleyerek başına buyruk satın almayı tespit edebildiklerini iddia etmektedir:

  • Bir satın alma siparişi oluşturulmadan önce bir makbuz oluşturulmamalıdır
  • Tüm faturalar bir satın alma siparişinden sonra oluşturulmalıdır
  • Sözleşmesiz satın alma siparişi bulunmamalıdır (özellikle sipariş miktarı büyükse ve düzenli olarak gerçekleşiyorsa)

11- Gecikmelerin kök nedenlerini ortaya çıkarma: Süreç madenciliği, şirketlerin hangi tedarikçilerin, ürünlerin veya departmanların gecikmelere neden olduğunu tam olarak belirlemesini sağlar. İlgili önlemleri alarak, şirket içinde daha fazla zamanında teslimat elde edebilirler.

Alacak Hesapları

12- Zamanında ödemeleri teşvik edecek eylemleri keşfetme: Müşteriler her zamanında ödeme yapmaz. Şirketler sonunda alacaklarını zamanında tahsil edemez ve bu durum diğer süreçleri etkileyebilir. Süreç madenciliği, bu sorunun nedenlerini belirleyebilir ve uygun çözümler bulabilir.

13- Daha hızlı fatura kesme: Müşterilerinize fatura kesmek, zaman pahalı ve karmaşık hale gelebilen başka bir süreçtir. Süreç madenciliği, faturalama sürecindeki darboğazları keşfeder ve bunu otomatikleştirmenin yollarını bulabilir. Sonuç olarak, fatura maliyetlerini azaltmak ve daha hızlı fatura kesme sağlamak mümkündür.

Borç Hesapları

14- Geç ödemeleri azaltma: Şirketler, geç ödemelerinin nedenlerini ortaya çıkarmak için iş süreçlerini madencilik yapabilir. Bu verimsizlikleri gidererek şirketler geç ödemeleri azaltabilir ve nakit indirimlerini iyileştirebilir.

15- Yanlış faturaların ardındaki gerçek nedenleri belirleme: Faturalardaki hatalar veya mükerrer ödemeler, ekstra iş yüküne neden olan yaygın sorunlardır. Şirketler, süreç madenciliği ile bu durumların nedenlerini belirleyebilir. Süreç madenciliği yazılımının müşterilerin mükerrer ödemelerini %67 oranında azaltabildiği belirtilmektedir.

Denetim

16- "Öncesi" ve "sonrasını" karşılaştırma: Bir şirket sürecinde bir değişiklik yaptığında, iyileştirmeyi doğrulamak zor olabilir. Danışmanlar için süreç madenciliği, süreçlerin "öncesi" ve "sonrasını" ilişkilendirmeyi sağlar.

17- Yanıt süresini iyileştirme: Geleneksel süreç keşfi aylar sürebilirken, süreç madenciliği daha hızlıdır. Sonuç olarak, EY gibi danışmanlık firmaları süreç madenciliği araçlarını kullanarak nihai müşteri süreç analizini günler içinde tamamlayabilir.

18- Risk tanımlama: Süreç madenciliği, danışmanlara veriye dayalı bilgiler sağlar. İçgörülerle danışmanlar riskleri belirleyebilir ve şirketlere doğru tavsiyelerde bulunabilir.

BT Hizmet Yönetimi

19- ERP ile ilgili geliştirmelerde azaltılmış risk: Lassila & Tikanoja'nın süreç madenciliği vaka çalışmasında, şirket süreç madenciliğini kullanarak yeni bir ERP sistemi uygulamıştır. Şirket, ERP sistemine ve operasyonel süreçlere görünürlüğü artırarak riskleri azaltma hedefine ulaşmıştır. 

20- ERP bakım, geliştirme ve destek maliyetlerinde azalma:  Süreç madenciliği, SAP gibi BT sistemlerindeki hataları veya boşlukları tam olarak belirleyebilir. Aynı süreç madenciliği vaka çalışması (Lassila & Tikanoja), projenin birincil hedefi olmamasına rağmen şirketin ERP dağıtımlarının riskleriyle birlikte uygulama maliyetlerini de azalttığını göstermiştir. 

21- Daha yüksek ilk seferde çözüm sunma: BT sistemleri ilk denemede doğru çözümü sağlamayabilir. Süreç madenciliği araçları, ilk seferde çözüm oranını artırmak için veriye dayalı içgörüler üretebilir.

22- Gecikmelerin kök nedenlerini keşfetme: Uzun süredir açık kalan biletler yaygın bir sorundur. Şirketler, bu biletlerin neden uzun süre açık kaldığını anlamak için süreçlerini madencilik yapabilir. Süreç madenciliği araçlarından elde edilen sonuçlarla şirketler, BT sistemlerindeki eksiklikleri keşfedebilir.

23- Daha hızlı çözüm süreleri için otomasyon: BT hizmet yönetimi otomasyona açık başka bir alandır. Şirketler, otomatikleştirilecek alanları bulmak ve daha hızlı çözüm süreleri sağlamak için süreç madenciliğini kullanabilir. Bazı vaka çalışmaları, süreç madenciliği araçlarının çözüm sürelerini %65 azalttığını iddia etmektedir.

Tüm ITSM vaka çalışmalarını keşfedin, ITSM'de yapay zekanın gerçek hayat uygulamalarını, daha özel olarak ITSM'de Agentic AI konusunu anlayın.

Satış

Müşteri Adayından Siparişe

24- Azaltılmış satış döngüsü süresi: Müşteri adayından siparişe süreçler uzun sürebilir. Bu, pazarlama yatırımlarının geri dönüş süresinin uzamasına neden olur. Şirketler bu sorunun ardındaki nedenleri ortaya çıkarabilir ve satış döngüsü süresini azaltmak için harekete geçebilir.

25- Artırılmış dönüşüm oranı: Pazarlama stratejilerini satışa dönüştürmek şirketler için kritik öneme sahiptir. Bir süreç madenciliği aracıyla şirketler, dönüşüm oranlarını artırmak için uygun stratejilere sahip olup olmadıklarını keşfedebilir.

Siparişten Tahsilata

Siparişten tahsilata (O2C), sipariş almaktan ödeme ve teslimatı tamamlamaya kadar tüm adımları kapsar. Süreç madenciliği, sorunsuz bir operasyonu engelleyebilecek süreçteki tüm küçük darboğazları belirlemeye yardımcı olabilir.

26- Zamanında teslimatı artırma: Müşteri memnuniyeti için zamanında teslimatlar esastır. Şirketler, geç teslimatların ardındaki nedenleri ortaya çıkarmak için süreç madenciliğini kullanabilir.

27- Aylık geliri olumsuz etkileyen nedenleri belirleme: Şirketler, uzun süren bekletmeler veya sipariş iptalleri nedeniyle bu süreçte kazançlarının bir kısmını kaybedebilir. Süreç madenciliği araçları bu sorunların kök nedenlerini işaret edebilir ve şirketler bu kayıpları buna göre en aza indirebilir.

28- Kilit bölgeleri belirleme: Süreç madenciliği ile şirketler, yüksek değerli müşterilerini ve odaklanılması gereken kritik alanları tespit edebilir.

29- Sipariş değişikliklerinin kök nedenlerini belirleme: Müşteriler bazen siparişlerini değiştirir, bu da süreçlerin daha uzun sürmesine neden olur. Sipariş öncesi aşamaların belirsizliği bu sipariş değişikliklerine neden olabilir. Şirketler, süreçlerini istikrara kavuşturmak için bu sipariş değişikliklerini azaltmayı tercih eder.

30- İade edilen malların miktarını kıyaslama: Şirketler, süreç madenciliğini kullanarak iade edilen malların değerini keşfedebilir. Bu içgörüye göre, siparişten tahsilata süreçlerini iyileştirmeye odaklanabilirler.

Sürdürülebilirlik

31. Karbon ayak izi denetimi:

Potansiyel bir süreç madenciliği kullanım alanı, geleneksel olay günlüklerini (ör. sevkiyat ve üretim adımları) enerji tüketimi ve atık verileriyle ilişkilendirmektir. Bu şekilde firmalar, süreç verimsizliklerinin çevresel etkiyle doğrudan ilişkili olduğu "karbon darboğazlarını" belirleyebilir ve veriye dayalı ESG raporlamasına olanak tanır.

Gerçek hayat örneği: Akademik bir araştırmada, küresel bir üretici üretim hatlarını izlemek için Nesne Merkezli Süreç Madenciliği (OCPM) kullanmıştır. Araştırmacılar, ekipman boşta kalma süreleri ile parti çizelgeleme arasındaki etkileşimin enerji israfının birincil itici gücü olduğunu bulmuşlardır. Bu geçişleri optimize ederek firma şunları başarmıştır:

  • Montaj sırasında gereksiz enerji tüketiminde azalma.
  • Tek bir mali çeyrek içinde Kapsam 2 emisyonlarında düşüş.
  • Bireysel ürün birimleri için karbon ayak izinin tam izlenebilirliği.2

32- ESG risk değerlendirmesi: Süreç madenciliği, inşaat veya altyapı geliştirme gibi büyük ölçekli projelerde ESG risklerinin tanımlanmasını otomatikleştirmek için RPA, genAI veya agentic AI yetenekleriyle birleştirilebilir. Bu "Adli ESG" yaklaşımı, çevresel ve sosyal risklerin proje sonrası denetimler yerine planlama ve yürütme aşamalarında yakalanmasını sağlar.

Gerçek hayat örneği: 100'den fazla inşaat projesine uygulanan dijital bir çerçeve, ESG başarısızlıklarını tahmin etmek için süreç madenciliği ve makine öğrenimini kullanmıştır. Çerçeve şunları sağlamıştır:

  • ESG raporlamasında insan değişkenliğini azaltan otomatik risk kontrol listeleri.
  • IoT sensörlerinden süreç modeline çekilen çevresel göstergelerin (su kullanımı, toprak kirliliği) gerçek zamanlı izlenmesi.
  • ESG risk sınıflandırmasında iyileştirilmiş tutarlılık.3

Daha geniş sürdürülebilirlik gerçek hayat kullanım alanlarını keşfedin.

Otomotiv

33- Satış sonrası hizmetler: Satış sonrası hizmetler, ürün ve hizmet hakkında geri bildirim alırken araç sahiplerinin şirketle deneyimlerini iyileştirmek için sunulan müşteri destek hizmetlerini ifade eder. Otomotiv üreticileri, satış sonrası görevlerden ve operasyonlardan içgörüler elde etmek için süreç madenciliğini kullanabilir. Bu içgörüler satış sonrası hizmetleri iyileştirebilir. 

Bankacılık

Bankaların çoğu süreci hala eski sistemler ve kağıt tabanlı dokümantasyon içerdiğinden, bankalar da süreç optimizasyonlarından faydalanır. Süreç madenciliği araçları, müşteri memnuniyetini ve verimliliği artıran darboğazları ve otomasyon fırsatlarını belirlemeye yardımcı olabilir. Optimize edilecek süreçler şunları içerir:

34- Mortgage: Mortgage, en karmaşık B2C kredi sürecidir ve çoğu durumda onu iyileştirmek için fırsatlar vardır. Bankalar süreç madenciliğini kullanarak, tekrarlayan eylemlerin neden olduğu gecikmeleri tespit etmek için mortgage iş akışlarını görselleştirebilir. Bu, müşteri bekleme süresini azaltmaya ve farklı birimler arasındaki işbirliğini geliştirmeye yardımcı olur. 

35. Kart operasyonları: Süreç madenciliği, bankaların verimsizlikleri ve gecikmeleri belirlemek için kart operasyonlarını analiz etmelerini destekler.

36. Kredi işleme optimizasyonu: Bankalar, kredi başvurularının uçtan uca yolculuğunu görselleştirmek için süreç madenciliğinden yararlanır. Bu, müşterileri hayal kırıklığına uğratan ve operasyonel maliyetleri artıran, tekrarlanan belge talepleri veya gereksiz kredi kontrolleri gibi manuel "duraklamaların" nerede meydana geldiğini belirler.

Gerçek hayat örneği: Piraeus Bank, yavaş onayların kök nedenlerini belirlemek için bireysel kredi süreçleri genelinde 1 milyondan fazla olay günlüğünü analiz etmiştir. Uygunluk ve keşif analizleri aşağıdaki sonuçlara yol açmıştır:

  • Ortalama başvuru işleme süresi 35 dakikadan 5 dakikaya düşmüştür.
  • Kredi dağıtımı için toplam teslim süresinde %86 azalma.
  • Standartlaştırılmış veri girişi eksikliğinin yeniden işleme döngülerinin %40'ına neden olduğu tespit edilmiştir.4

Eğitim

37- Çevrimiçi öğrenme platformları: Süreç ve görev madenciliği, öğrenciler için kullanıcı deneyimini iyileştirmek amacıyla kullanıcıların öğrenme platformlarında nasıl gezindiğine dair ayrıntıları ortaya çıkarabilir. Örneğin, süreç madenciliği, videoların uzunluğu veya materyallerin organizasyonu gibi, öğrencilerin belirli bir platformdan ayrılma oranlarının ardındaki potansiyel kök nedenleri gösterebilir.  

Ekibimiz, iş süreçlerinizden birini yapay zeka ajanlarıyla ücretsiz olarak otomatikleştirsin.
Bir süreci otomatikleştir

Sağlık 

38- İdari süreçler: Süreç madenciliği, sorumlu personel, adımlar ve süreçlerin maliyeti dahil olmak üzere sağlık süreçleri hakkında bilgi içeren olay günlüklerini keşfeder ve iyileştirme alanlarını belirler.  

39- Klinik yolaklar: sağlık uygulamalarını standartlaştırmaya ve birçok hasta için (ör. kanser) hayati önem taşıyan yanlış tedavilere veya gecikmelere yol açabilecek sorunları tespit etmeye hizmet eder. Süreç madenciliği, klinik yolakları belirlemek ve darboğazları ve anormallikleri izlemek için kullanılabilir.

Sigortacılık

40- Risk değerlendirmesi: Sigorta firmaları primleri belirlemek için riski hesaplar. Riski olduğundan fazla tahmin etmek müşteri kaybedebilir, olduğundan az tahmin etmek ise zararlara yol açabilir. Süreç madenciliği, sigortalama adımlarını haritalamak ve risk faktörlerini belirlemek için gerçek veya geçmiş verileri analiz ederek yardımcı olur. Bu, sigortacıların daha iyi karar verme için sigortalama sürecini izlemesine ve iyileştirmesine olanak tanır.

41- Teklif-bağlama oranı: Sigorta şirketleri, tekliflerin bağlayıcı poliçelere dönüşüm oranını ölçen teklif-bağlama oranlarını azaltmaya çalışır. Süreç madenciliği, verimsizlikleri ve otomasyon fırsatlarını ele alarak operasyonları düzene koymak için içgörüler sunar.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.
GoogleTercih edilen kaynak olarak ekle

Lojistik

42- Depolama maliyetlerini azaltma: Hangi depoların lojistik sorunlara neden olduğunu belirlemek zordur. Envanterlerde hata yapmak da ekstra depolama maliyetlerine neden olur. Süreç madenciliği, depo yönetiminde tam şeffaflık sağlar. Böylece şirketler sorunlu depoları tespit edebilir, depolama maliyetlerini azaltabilir ve depolama maliyetlerinin %40'ına kadar tasarruf edebilir.5

43- Coğrafi erişimi genişletme: Şirketler, depolarının konumlarını optimize ederek coğrafi erişimlerini genişletebilir. Süreç madenciliği satıcıları, araçlarını kullanan şirketlerin coğrafi erişimlerini %20'ye kadar artırabildiğini iddia etmektedir.6 .

44- Gecikmelerin kök nedenlerini belirleme: Lojistik gecikmeler geç teslimatlara neden olabilir ve beklenen geliri azaltabilir. Süreç madenciliği bu gecikmelerin kök nedenlerini keşfedebilir. Şirketler, olası gelir kayıplarını önlemek için bu sorunlara odaklanabilir. Bazı şirketler zamanında teslimatlarını %18 artırdıklarını iddia etmiştir.7

Üretim 

45- Azaltılmış çevrim süresi: Çıktıyı iyileştirmek için üretim çevrim süresini azaltmak akıllıca bir çözümdür. Süreç madenciliği, üretim süreçlerindeki verimsizlikleri gösterebilir. Şirketler bu verimsizlikleri gidererek çevrim sürelerini azaltabilir.

46- Üretimde azaltılmış yeniden işleme: Şirketler, süreç içi uyarılar oluşturarak yeniden işlemelerini azaltabilir. Üretim standarttan saptıkça, süreç madenciliği yazılımı gerçek zamanlı olarak ilgili birimlere rapor verebilir. Faydası, şirketlere daha kaliteli ürünler sağlamasıdır.

Yazılım Sektörü

47. Yaşam döngüsü faaliyetlerini izleme: Yazılım geliştirme yaşam döngüsü (SDLC), yazılım geliştirirken gerekli aşamaları ifade eder. Süreç madenciliği, gerçek süreç modelini keşfedip haritalayarak tüm yazılım geliştirme yaşam döngüsünün izlenmesine yardımcı olabilir. Bu şekilde, geliştiriciler ve proje yöneticileri herhangi bir adımın atlanıp atlanmadığını belirleyebilir.

48. Yazılım projelerini izleme ve yönetme: Süreç madenciliği, tüm proje akışını haritalayarak yazılım geliştirme ekibindeki her tarafın sorunları ve riskli alanları belirlerken projeyi izlemesine ve yönetmesine olanak tanır. Ayrıca süreç madenciliği, süreç KPI'larını (ör. maliyet ve zaman), kaynakları ve ilgili süreçte yer alan tarafları gösterir. 

Gerçek hayat örneği

Örneğin, Avustralya'da bir BPM yazılım sağlayıcı şirket, müşteri proje yolculuğunu yönetmek için süreç madenciliği uygulamıştır. Süreç madenciliğinin yardımıyla firma, uyumluluk ve performans sorunlarını belirleyip çözmüştür.

49. Kalite güvencesi: QA'ler yazılımın kullanılabilirliğini, doğruluğunu, sürdürülebilirliğini ve taşınabilirliğini kontrol eder. Süreç madenciliği, test uzmanlarının QA süreçlerini denetlemesine yardımcı olabilecek uygunluk kontrolleri ve otomatik kök neden analizi sunar. Bu şekilde test uzmanları, süreç madenciliği ile QA sürecinin verimliliğini ve etkinliğini sağlayabilir. 

Gerçek hayat örneği

Bir vaka çalışmasında araştırmacılar, 2.000'den fazla vakaya sahip bir Brezilya yazılım evi tarafından sağlanan bir yazılım geliştirme süreci veri setinde süreç madenciliği uygulamıştır. Uygunluk analizlerinde araştırmacılar şunları belirtmiştir: 

  • Vakaların %90'ı resmi süreçte tanımlanan yürütme sırasını takip etmektedir
  • Süreçlerin %25'i planlama aşamasını atlamıştır
  • Projelerin %44'ü belgelenmemiştir. 

50. Olay yönetimi: Olay yönetimi, hizmet kalitesini etkileyen planlanmamış faaliyetleri ele alır. Süreç madenciliği, otomasyon ve optimizasyon fırsatlarını belirleyerek olay yönetimini iyileştirir. Öngörücü süreç madenciliği ve izleme yetenekleri, geliştiricilerin, test uzmanlarının ve yöneticilerin potansiyel olayları tahmin etmesine ve gerçekleşmeden önce müdahale etmesine yardımcı olur.

Gerçek hayat örneği 

Bir vaka çalışmasında araştırmacılar, yazılım geliştirme süreçlerine süreç madenciliği uygulamış ve şunları tespit etmiştir:

  • Destek ekibindeki 3 kullanıcı, öğeleri en çok yeniden işlemekten sorumluydu 
  • Modeldeki analiz adımı gerçek uygulamalarda atlanmıştı
  • Analiz yapılmayan varlıkların %50'si yeniden işleme gerektirdi. 

Yazılım sektörü teknolojileri hakkında daha fazlası için yedekleme yönetimi yazılımı ve gözlemlenebilirlik yazılımına göz atın.

Süreç madenciliği nedir?

Süreç madenciliği, iş süreci ayrıntılarını ortaya çıkarmak için olay günlüklerini çıkaran ve analiz eden bir yöntemdir. RPA dahil otomasyon çabalarını geliştirir ve sürekli süreç iyileştirmeyi destekler.

Süreç madenciliği araçları

Süreç madenciliği pazarı, farklı yeteneklere sahip süreç madenciliği araçlarını içerir. Bu araçlardan bazıları şunlardır:

Süreç madenciliği trendleri

Gartner, kuruluşların %80'inin bu yılın sonuna kadar süreç madenciliğini iş operasyonlarının en az %10'una entegre etmeyi planladığını bildiriyor.8

1. Yapay zeka entegrasyonu

Kuruluşların %25'i şu anda yapay zekayı süreç madenciliği ile birleştirirken, %74'ü yaklaşan girişimlere yapay zekayı dahil etmeyi planlıyor.9 Kilit alanlar şunları içerir:

  • Öngörücü ve kuralcı analitik: Yapay zeka, finansal etki oluşmadan önce teslimat gecikmelerini, uyumluluk risklerini ve operasyonel darboğazları tahmin eder.
  • Üretken Yapay Zeka (GenAI): Doğal dil arayüzleri, iş kullanıcılarının teknik uzmanlık olmadan karmaşık süreç verilerini sorgulamasını sağlar.
  • Bağlamsal zeka: Süreç madenciliği, yapay zeka modelinin alaka düzeyini ve doğruluğunu iyileştiren yapılandırılmış operasyonel bağlam sağlar.
  • Agentic süreç madenciliği: Tamamen otonom dağıtımlar sınırlı kalsa da, her büyük satıcı etkinliği izlemek, sapmaları işaretlemek ve gerçek zamanlı olarak düzeltmeleri tetiklemek için otonom ajanları entegre etmeyi denediğini belirtmektedir.

2. Bir platform katmanı olarak süreç zekası

Süreç madenciliği, otomasyon ve CRM platformlarının içinde bir katman haline gelmektedir. Yalnızca geçen yıl süreç zekası yazılım pazarında 13 satın alma kaydedilmiştir. Örneğin:

  • Salesforce, Apromore'u satın aldı
  • SAP, Signavio'nun sahibidir
  • Microsoft, Minit'i satın aldı
  • ServiceNow, UltimateSuite'i satın aldı.

Bu platforma özgü madencilik araçları, kendi sistemlerini en iyi şekilde anlayabilir ve kurulumu daha ucuzdur. Ancak heterojen sistem verileriyle başa çıkmakta başarısız olabilirler. Örneğin, bu tür araçlar büyük olasılıkla satıcıların ajanlarının hizmet edebileceği otomasyon fırsatlarını bulurken diğerlerini kaçıracaktır.

3. Nesne Merkezli Süreç Madenciliğine (OCPM) Geçiş

Kuruluşlar, vaka tabanlı madencilikten nesne merkezli modellere geçmektedir.

  • Bütünsel modelleme: OCPM, birden fazla ilişkili nesneyi (ör. siparişler, faturalar, sevkiyatlar) aynı anda izler.
  • Çapraz fonksiyonel görünürlük: Silo halindeki analizi ortadan kaldırır ve süreçlerin departmanlar arasında nasıl kesiştiğini netleştirir.

4. Bir otomasyon sağlayıcısı olarak süreç madenciliği

Odak, izole projelerden sürekli optimizasyona kaymaktadır.

  • Hedefli RPA: Darboğazlar otomasyondan önce çözülerek verimsiz iş akışlarının ölçeklenme riski azaltılır.
  • Uygunluk kontrolü: Gerçek zamanlı yürütme verileri, sapmaları ve uyumluluk boşluklarını tespit etmek için hedef modellerle karşılaştırılır.

5. Sürdürülebilirlik

Süreç optimizasyonu aynı zamanda çevresel hedefleri de destekler.

  • Atık azaltma: Düzene koyulmuş tedarik zincirleri enerji kullanımını ve malzeme israfını azaltır.
  • Karbon takibi: Süreç verileri, kurumsal sürdürülebilirlik hedefleriyle uyumlu çevresel metriklerin izlenmesini sağlar.

SSS'ler

Veri madenciliği, belirli bir veri setini keşfetmek için farklı algoritmalardan veya metodolojilerden yararlanır. Benzer şekilde, süreç madenciliği de süreçleri "madencilik yapmak" için olay günlüklerini ve süreçle ilgili verileri analiz eder.
Süreçlerin tam olarak anlaşılması şunları içerir:
Süreç eğilimlerini, kalıplarını ve sapmalarını belirleme
Gerçek süreçlerin ayrıntılı görselleştirilmesi
Otomasyon fırsatlarını tanımlama
Süreç verimliliğini artırmanın yeni yollarını keşfetme

Süreç madenciliği araçları, ham olay günlüklerinden gerçek süreç modellerini keşfeder. Her vakadan olay günlüklerini çıkararak ve bunları birleştirerek, bu araçlar şirketlere süreçlerinin gerçekte nasıl performans gösterdiğini gösterir.

Süreç madenciliğinin nasıl çalıştığını aşağıdaki adımlarla anlayın:  

1. Bu araçlar, süreç varyasyonlarını belirlemek için olay günlüklerinden etkinlik dizilerini alır ve analiz eder.
2. Bu araçlar, olay günlüklerinden her vaka için etkinlik dizisini çıkarır. Bu adımda, vakalar arasındaki varyasyonlar belirgin hale gelecektir. Bu varyasyonlar, süreçteki manuel değişiklikler veya hatalar nedeniyle oluşur.
3. Her vakanın etkinlik dizisini çıkardıktan sonra, süreç madenciliği araçları bu dizileri "birleştirmeye" başlar. Varyasyonlar oluştukça, gerçek süreç planlanandan daha karmaşık olacaktır. Bu çıktı aynı zamanda şirketin sürecinin nerede saptığını anlamasını sağlar.

Akıllı süreç madenciliği, süreç keşfini, süreç analizini, süreç modellemeyi ve süreç teşhisini otomatikleştirmek için ML algoritmalarından yararlanan yapay zeka destekli bir süreç madenciliği yazılımıdır.

Gartner, araçlar yapay zeka, süreç madenciliği, görev madenciliği ve süreç simülasyon teknolojilerini birleştirdiği için süreç madenciliği terimini süreç zekası olarak değiştirmiştir.

1. Süreç madenciliğinin kapsamını genişletin

Zorluk:
Şu anda süreç madenciliği, SAP gibi ayrıntılı ve erişilebilir günlük dosyalarına sahip sistemlerde gerçekleşen süreçlerle sınırlıdır. 

Ancak, çalışan etkinliğinin önemli bir kısmı, kişisel ve profesyonel faaliyetlerin gerçekleştiği işletim sistemi veya tarayıcı üzerinde gerçekleşir ve günlükler bir ERP kadar ayrıntılı olmayabilir.

Tavsiye:
Görev madenciliği ve masaüstü düzeyinde yakalama bu boşluğu kısmen kapatır ve kapsam sorunu artık ajan tarafından da ele alınmaktadır. Kurumsal yapay zeka ajanları işletim sistemi ve tarayıcı genelinde iş yürüttükçe, kendi olay günlüklerini oluştururlar ve bunlar, hiçbir ERP'nin kaydetmediği süreçleri yeniden oluşturmak için sistem günlükleriyle birlikte madencilik yapılabilir.

Çok yaygın olmasa da, bazı satıcılar yapay zeka ajanları dağıtmaktadır. Örneğin, Celonis, sistem ve agentic olay günlüklerini tek bir süreç görünümünde birleştirebilen Agent Miner'ı sunmaktadır.

Veri kalitesini iyileştirin

Zorluk:
Süreç madenciliği araçları sizi veri kalitesi sorunları hakkında bilgilendirmeyebilir ancak çıktılarının kalitesi veri kalitesine bağlıdır. Çoğu kurumsal veri eksik, yanlış olabilir veya kafa karıştırıcı zaman çizelgelerine sahip olabilir. Bu nedenle, süreç madenciliği araçları hatalı verileri analiz edebilir ve yanlış sonuçlar sağlayabilir.
Veri analistlerinin, alan uzmanlarının, veri yöneticilerinin ve veri kalitesi girişimlerinde yer alan diğer kişilerin, süreç madenciliğini uygulamadan önce verileri temizlemesi ve hazırlaması önemlidir.

Tavsiye:
İşletmelerin, veri kalitesini sürekli olarak iyileştirmek için yapay zeka ve ML algoritmaları ve veri kalitesi araçlarıyla veri kalite güvencesi stratejilerine sahip olmaları önerilir.

Yapay zeka ve ML'nin veri kalitesine yardımcı olabileceği yollardan bazıları şunlardır:
– Veri girişi sürecini otomatikleştirme
– Mükerrer kayıtları belirleme ve ortadan kaldırma
– Verileri sınıflandırmak için rastgele orman algoritması dağıtma.

Doğru kök neden analizi

Zorluk:
Geleneksel süreç madenciliği araçları, süreçle ilgili sorunları belirler ve tasvir eder. Ancak, bu sorunların kök nedenleri hakkında ayrıntılı yanıtlar sağlayamazlar. 

Tavsiye:
Ancak, bu sorun, süreç madenciliğinde makine öğrenimi süreç madenciliği algoritmalarından yararlanılarak ele alınmıştır. ML algoritmalarıyla birleştirildiğinde, tanısal süreç madenciliği sorunların kök nedenlerini belirler. Burada 2 yaygın yaklaşım vardır:

– Bazı süreç madenciliği satıcıları, iş zekası (BI) araçları ve makine öğrenimi platformları için ayrıntılı süreç verileri sağlayan yazılımlar veya kök nedenleri belirleyen ayrı süreç madenciliği keşif araçları sunar
– Diğer bazı süreç madenciliği satıcıları, analizi otomatik olarak yürütmek için kök neden analizi araçlarını yazılıma entegre eder

Yapılandırılmamış verileri makine tarafından okunabilir formatlara dönüştürün

Zorluk:
İş verileri hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış olabilir, ancak bazı geleneksel süreç madenciliği araçları yapılandırılmış verileri işleyebilir ve faturalar veya makbuzlar gibi yapılandırılmamış verileri inceleme sürecinin dışında bırakır. 

Tavsiye:
Bu sorun, tüm veri kaynaklarını karar verme sürecine dahil etmek için yapılandırılmamış verileri makine tarafından okunabilir formatlara dönüştürmek üzere OCRNLP ve makine öğrenimi algoritmalarının entegre edilmesiyle ele alınabilir. 

Ancak, yapılandırılmamış verileri makine tarafından okunabilir verilere dönüştürmek kusurlu bir süreçtir ve süreç madenciliği çıktısına hatalar getirebilir. Bu nedenle kullanıcıların bu tür durumlarda dikkatli olması gerekir.

Daha hızlı süreç madenciliği çıktısı oluşturmayı sağlayın

Zorluk:
Geleneksel süreç madenciliği araçları, çok sayıda değişkene sahip süreçleri değerlendirecek gelişmişliğe sahip olmadıkları için karmaşık süreçleri analiz etmede daha az netlik sağlardı. Örneğin, sürece çok sayıda paydaş veya kapsamlı veri dahil etmek, insanların anlaması ve harekete geçmesi zor olan süreç madenciliği çıktılarında karmaşıklık yaratırdı. 

Eklenen görev veya değişken sayısına ek olarak, bazı durumlarda süreçler heterojen ve kesitseldir. Örneğin, sağlık süreçlerinde, heterojenlik ve çok disiplinli işbirliğini içeren süreçleri genelleştirmek ve modellemek zorlaşır. 

Tavsiye:
Yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmalarını entegre eden yeni süreç madenciliği araçları, bu karmaşıklık sorunlarının üstesinden gelmeyi amaçlamaktadır. Örneğin, tüm süreç verilerini yakalamak ve keşfetmek için yapay zeka ve bilgisayarla görüden yararlanarak, satıcılar birkaç gün içinde süreç madenciliği çıktısı üretebilir. Geleneksel süreç madenciliği yazılımı kullanan benzer bir süreç madenciliği çabası aylar sürebilir.

Gelecekteki süreç performansını tahmin edin

Zorluk:
İlk süreç madenciliği araçları olay verisi analizine odaklandığından, devam eden süreçlerden ziyade süreçlerin geçmiş performanslarını izler ve analiz eder. Sonuç olarak, sapma durumlarında kullanıcıları uyaramaz veya gelecekteki süreç performansını tahmin edemez. 

Tavsiye:
Ancak, süreç madenciliğinde yapay zeka ve ML uygulamaları, süreç madenciliğinin temel performans göstergeleri açısından nihai sonuçları ve gelecekteki olayları tahmin ettiği ve kullanıcıları olası eksiklikler veya iyileştirme alanları hakkında bilgilendirebildiği öngörücü ve
kuralcı süreç madenciliği modelleri geliştirmeye yardımcı olabilir. 

Bir süreç içindeki bağımlılıkları veya darboğazları belirleyin

Zorluk:
Süreç madenciliği, görselleştirmeler ve tablolar şeklinde sonuçlar üretir, ancak insan analistin sonuçları yorumlamasını ve süreçleri iyileştirmek için önerilerde bulunmasını gerektirir.

Tavsiye:
İşletmeler, bir süreç içindeki bağımlılıkları veya darboğazları daha iyi belirlemek için süreç madenciliği araçlarından elde edilen sonuçları işlemek üzere yapay zeka ve analitik araçlarından yararlanabilir. 

Azaltılmış Maliyetler
Süreç madenciliği, kullanıcıların otomasyon veya başka herhangi bir değişiklik gerektiren alanları belirlemesini sağlar. Süreçleri otomatikleştirmek, maliyetleri azaltırken verimliliği artırır. 
İyileştirilmiş Müşteri Deneyimi
Darboğazları belirleyerek, iyileştirme alanlarını keşfederek ve farklı süreçleri optimize ederek, toplam süreç süresi azalır. Bu durum, müşteriler için daha hızlı teslimat sağlar ve işletmelerle deneyimlerini iyileştirir. Sonuç olarak, müşteri memnuniyeti artar, gelirleri ve müşteri sadakatini etkiler.
Uyumluluk Faydaları
Denetim zaman alıcı bir süreçken, süreç madenciliği araçlarıyla hızlı analiz bunu kısaltabilir. Ayrıca, bu araçlar uyumsuz süreçleri tespit edebilir ve şirketleri bu tür sorunlar hakkında gerçek zamanlı olarak bilgilendirebilir. Bir süreç madenciliği vaka çalışmasında, EY süreç madenciliğinden yararlanarak nihai müşteri süreç analizini bir haftadan kısa sürede azaltmıştır.

Nesne merkezli süreç madenciliği (OCPM), özellikle bireysel nesnelerin veya varlıkların davranışını analiz eden bir süreç madenciliği türüdür. OCPM, vaka kavramı mantığını takip etmez. Birden fazla vaka kavramının bir arada bulunabileceğini ve bu vakaların (nesnelerin) farklı nesne türlerine karşılık gelebileceğini varsayar.

OCPM, süreç analizini yanlı hale getirerek yakınsama ve ıraksama sorunlarının üstesinden gelmeyi amaçlar. Bu teknik şunları varsayar: 
– Olaylar birden fazla nesneyle ilişkili olabilir
– Her olay çeşitli vakalar içerebilir 
– Tek bir vaka bağımsız ve tekrarlanan faaliyetler içerebilir.

Nesne yönelimli süreç madenciliği nasıl çalışır?

Nesne merkezli süreç madenciliği, klasik süreç madenciliğine benzer şekilde çalışır. Ancak, olay günlüklerinden nesneye özgü verileri şu yollarla çıkarır ve analiz eder: 

1. Aşağıdakiler gibi özel algoritmalar ve teknikler kullanarak:
– Veri ön işleme 
– Veri zenginleştirme
2. Aşağıdakiler gibi veri analizi yöntemleri:
– Kümeleme
– Sınıflandırma
– Birliktelik kuralı madenciliği.

OCPM faydaları
OCPM, aşağıdakiler dahil olmak üzere bireysel düzeydeki nesne davranışının daha ayrıntılı bir analizini sağlar:
– Farklı nesnelerin süreçle etkileşimi
– Nesnelerin davranışının süreç performans KPI'ları üzerindeki etkisi.

Daha Fazla Okuma

Süreç iyileştirme teknolojileri hakkında daha fazlası:

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

Hazal Şimşek (2026) - "En İyi 50 Süreç Madenciliği Kullanım Alanı ve 42 Vaka Çalışması". AIMultiple.com adresinde çevrimiçi yayımlanmıştır. Erişim tarihi: 20 Temmuz 2026, kaynak: https://aimultiple.com/process-mining-use-cases [Çevrimiçi Kaynak]

Şimşek, H. (2026, 20 Temmuz). En İyi 50 Süreç Madenciliği Kullanım Alanı ve 42 Vaka Çalışması. AIMultiple. https://aimultiple.com/process-mining-use-cases

@misc{simsek2026,
  author = {Şimşek, Hazal},
  title  = {{En İyi 50 Süreç Madenciliği Kullanım Alanı ve 42 Vaka Çalışması}},
  year   = {2026},
  month  = jul,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/process-mining-use-cases}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 20 Temmuz 2026}
}
Hazal Şimşek
Hazal Şimşek
Endüstri Analisti
Hazal, AIMultiple'da süreç madenciliği ve BT otomasyonuna odaklanan bir endüstri analistidir.
Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

0/450