En İyi 50 Süreç Madenciliği Kullanım Alanı ve Uygulaması
Son raporlar, süreç madenciliği yeteneklerinin süreç iyileştirme çalışmalarını %20 oranında artırabileceğini öngörüyor. 1 Teorik faydaların ötesinde, gerçek hayattaki kullanım örneklerini ve vaka çalışmalarını incelemek, veri potansiyeli ile yüksek etkili operasyonel mükemmellik arasındaki boşluğu doldurarak, kuruluş genelinde sonuç odaklı uygulamayı sağlar. İlgili kategorilerdeki en yaygın kullanım örneklerini inceleyin:
- Genel süreçlere göre süreç madenciliğinin kullanım örnekleri:
- Sektörlere göre süreç madenciliği uygulamaları: Finans , otomotiv , bankacılık , eğitim , sağlık , sigorta , lojistik, üretim
- İşlevlere göre süreç madenciliği kullanım örnekleri: Satış , BT hizmet yönetimi , müşteri hizmetleri ve sürdürülebilirlik .
En önemli kullanım örneklerine ve gerçek hayattan vaka incelemelerine göz atın:
Süreç Madenciliği Yazılımı kullanım durumları gerçek yaşam örnekleriyle
Süreç optimizasyonu
Keşif süreci
Uygunluk doğrulaması
Süreç uyumlaştırması
Proses simülasyonu
Örgütsel madencilik
Kök nedenin belirlenmesi
Genel Süreçler
Aşağıdaki grafik, süreç madenciliği kullanım durumlarına göre vaka çalışmalarının dağılımını göstermektedir:
1- Otomasyon için süreç keşfi: Otomasyon daha hızlı ve daha düşük maliyetli çözümler sunar. Ancak şirketlerin, robotik süreç otomasyonu (RPA) gibi otomasyon araçlarını verimli bir şekilde kullanabilmek için iş süreçlerini incelemeleri gerekir.
2- Otomasyon hariç süreç optimizasyonu: Şirketler, daha hızlı ve daha doğru süreç analizi için süreç madenciliğinden yararlanabilir. Olay kayıtları, darboğazları ve optimizasyon için maliyetli adımları belirlemek üzere performans ölçütleri ve modelleri ortaya çıkarır. Örneğin, 51 vaka çalışmasında süreç madenciliğinin tüm faydalarını değerlendirdik ve darboğazlarda %43'lük bir azalma ve gereksiz adımlarda %4'lük bir ortadan kaldırma tespit ettik.
3- Uygunluk doğrulaması: Şirketler, uygunluk kontrolleriyle mevcut süreçlerinin verilen spesifikasyonlara uygun olup olmadığını kontrol edebilirler. Örneğin, satın alma kararları, satın alınan ürünün büyüklüğüne ve niteliğine bağlı olarak farklı onaylar gerektirir.
Uygunsuzluk durumları, sapmaların nedenleri ve uygunluk eğilimleri de analiz edilebilir. Şirketler bu sapmaları azaltmak ve standartlaştırılmış süreçler sağlamak için harekete geçebilirler.
4- Uyumlaştırma: Şirketler, farklı süreçleri verimli bir şekilde uyumlaştırmak için süreç madenciliğini kullanabilirler. Süreç madenciliği araçlarından elde edilen bilgiler, planlanan sinerjilerin hızlı bir şekilde gerçekleştirilmesini sağlar.
Gerçek hayattan bir örnek: Nokia, satın alma-ödeme ve sipariş-tahsilat süreçlerine süreç madenciliği uygulayarak sorunsuz bir müşteri deneyimi elde etti ve bu süreçleri etkili bir şekilde birleştirme konusunda bilgi edindi.
5- Süreç Simülasyonu: Süreç madenciliği yetenekleri, süreç simülasyonu ve tahmine dayalı analitiği içerebilir. Firmalar, olay kayıtlarından elde edilen verilerle süreçlerini madencilik ve simülasyon yoluyla analiz ederek geleceğe yönelik tahminlerde bulunabilirler. Tahmine dayalı analizleri, paydaşları ve müşterileri bilgilendirmek için kullanılabilir. Gerçek hayattan bir örnek: Müşteri, kredi başvurusunun ne zaman işleme alınacağına dair doğru bir tahmin alabilir.
6- Kurumsal Veri Madenciliği: Süreç kayıtları, kurumsal ilişkileri, performans açıklarını ve en iyi uygulamaları belirleyebilir. Ancak, neredeyse tüm süreçlerin insani bir bileşeni vardır. Süreç verileri, iş süreçlerinin insani yönlerini anlamak ve iyileştirmek için kullanılabilir.
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 çıkararak belirli bir kanaldaki müşteri yolculuğunu görselleştirebilir. Bu sayede süreç madenciliği, müşteri deneyimini, müşterilerin karşılaştığı zorlukları ve sorumlu temsilciler ile müşteriler arasındaki etkileşimleri izlemeyi kolaylaştırır.
Müşteri hizmetlerini iyileştirmek için kullanılabilecek diğer araçlar şunlardır:
Müşteri hizmetleri için ChatGPT ve müşteri hizmetlerinde yapay zeka temsilcileri.
Finans
Burada, şirketlerin finans fonksiyonunda süreç madenciliğinin uygulamalarını ele alıyoruz (finansal hizmetler sektörüne özgü uygulamalar değil):
Satın Al-Öde
9- Otomatikleştirilecek manuel adımların belirlenmesi: Satın alma-ödeme süreçlerindeki hatalar ve manuel müdahaleler, teslimat süresini uzatır. Süreç madenciliği, süreçleri analiz ederek doğruluğu artıran ve yeniden işleme ihtiyacını azaltan otomasyon potansiyelini ortaya çıkarır. Bazı süreç madenciliği vaka çalışmalarında, süreç madenciliği aracı otomasyonu %35 artırabilir ve yeniden işleme süresini %52 azaltabilir.
10- Kontrolsüz satın alımları ortadan kaldırın: Şirketler, kontrolsüz satın alımları azaltmak için satın alma-ödeme süreçlerini inceleyebilirler. Şirketlerin kontrolsüz satın alımlarla ilgili belirli bir sorunu varsa, süreç madenciliği ile çerçeve anlaşmalarının kullanımını iyileştirebilecekleri belirli alanlar bulabilirler. Süreç madenciliği sağlayıcıları, aşağıdaki kuralları izleyerek kontrolsüz satın alımları tespit edebileceklerini iddia etmektedir:
- Satın alma siparişi oluşturulmadan önce fiş düzenlenmemelidir.
- Tüm faturalar, satın alma siparişi verildikten sonra oluşturulmalıdır.
- Sözleşme olmaksızın sipariş verilmemelidir (özellikle sipariş miktarı büyükse ve düzenli olarak veriliyorsa).
11- Gecikmelerin temel nedenlerini ortaya çıkarmak: Süreç madenciliği, şirketlerin hangi tedarikçilerin, ürünlerin veya departmanların gecikmelere neden olduğunu belirlemelerini sağlar. İlgili önlemleri alarak, şirket içinde daha fazla zamanında teslimat gerçekleştirebilirler.
Alacak hesapları
12- Zamanında ödemeleri teşvik edecek eylemleri keşfedin: Müşteriler her zaman zamanında ödeme yapmazlar. Şirketler sonuçta alacaklarını zamanında tahsil edemezler ve bu durum diğer süreçleri etkileyebilir. Süreç madenciliği bu sorunun nedenlerini belirleyebilir ve uygun çözümler bulabilir.
13- Daha hızlı faturalama: Müşterilerinize fatura kesmek, zaman zaman pahalı ve karmaşık hale gelebilen bir diğer süreçtir. Süreç madenciliği, faturalama sürecindeki darboğazları keşfeder ve bunu otomatikleştirmenin yollarını bulabilir. Sonuç olarak, fatura maliyetlerini azaltmak ve daha hızlı faturalama sağlamak mümkün olur.
Ödenebilir hesaplar
14- Gecikmiş ödemeleri azaltmak: Şirketler, gecikmiş ödemelerinin nedenlerini ortaya çıkarmak için iş süreçlerini inceleyebilirler. Bu verimsizlikleri gidererek, şirketler gecikmiş ödemeleri azaltabilir ve nakit indirimlerini iyileştirebilirler.
15- Yanlış faturaların ardındaki gerçek nedenleri belirleme: Faturalardaki hatalar veya mükerrer ödemeler, ek iş yüküne neden olan yaygın sorunlardır. Şirketler, süreç madenciliği ile bu durumların nedenlerini belirleyebilir. Süreç madenciliği yazılımının, müşterilerin mükerrer ödemelerini %67 oranında azaltabileceği belirtilmektedir.
Denetim
16- “Önce” ve “sonra”yı karşılaştırın: Bir şirket sürecinde değişiklik yaptığında, iyileşmeyi doğrulamak zor olabilir. Danışmanlar için süreç madenciliği, danışmanların süreçlerin “öncesi” ve “sonrası”nı ilişkilendirmelerini sağlar.
17- Yanıt süresini iyileştirin: Geleneksel süreç keşfi aylar sürebilirken, süreç madenciliği daha hızlıdır. Sonuç olarak, EY gibi danışmanlar, süreç madenciliği araçlarını kullanarak son müşteri süreç analizini günler içinde tamamlayabilir.
18- Risk tespiti: Süreç madenciliği, danışmanlara veri tabanlı bilgiler sağlar. Elde edilen bilgilerle danışmanlar riskleri belirleyebilir ve şirketlere doğru tavsiyelerde bulunabilir.
ITSM
19- ERP ile ilgili gelişmelerde riskin azaltılması: Lassila ve Tikanoja'nın süreç madenciliği vaka çalışmasında, şirket süreç madenciliği yöntemini kullanarak yeni bir ERP sistemi uygulamıştır. Şirket, ERP sistemine ve operasyonel süreçlere ilişkin görünürlüğü artırarak riskleri azaltma hedefine ulaşmıştır.
20- ERP bakım, geliştirme ve destek maliyetlerinde azalma: Süreç madenciliği, SAP gibi BT sistemlerindeki hataları veya eksiklikleri belirleyebilir. Aynı süreç madenciliği vaka çalışması (Lassila & Tikanoja), projenin birincil amacı olmamasına rağmen, şirketin ERP uygulamalarının riskleriyle birlikte uygulama maliyetlerini azalttığını göstermiştir.
21- İlk seferde çözüm oranını artırma: BT sistemleri ilk denemede doğru çözümü sağlayamayabilir. Süreç madenciliği araçları, ilk seferde çözüm oranını artırmak için veri odaklı içgörüler üretebilir.
22- Gecikmelerin temel nedenlerini keşfetme: Uzun süren destek talepleri yaygın bir sorundur. Şirketler, bu taleplerin neden uzun süre açık kaldığını anlamak için süreçlerini inceleyebilirler. Süreç madenciliği araçlarından elde edilen sonuçlardan şirketler, BT sistemlerindeki eksiklikleri keşfedebilirler.
23- Daha hızlı çözüm süreleri için otomasyon: BT hizmet yönetimi, otomasyona açık bir diğer alandır. Şirketler, otomasyon alanlarını bulmak ve daha hızlı çözüm süreleri sağlamak için süreç madenciliği kullanabilirler. Bazı vaka çalışmaları, süreç madenciliği araçlarının çözüm sürelerini %65 oranında azalttığını iddia etmektedir.
Tüm ITSM vaka çalışmalarını inceleyin, ITSM'de yapay zekanın , özellikle de ITSM'de ajansal yapay zekanın gerçek hayattaki uygulamalarını anlayın.
Satış
Siparişe Yönelik Giriş
24- Satış döngüsü süresinin kısaltılması: Potansiyel müşteri-sipariş süreçleri uzun sürebilir. Bu durum, pazarlama yatırımlarının geri ödeme süresinin uzamasına neden olur. Şirketler bu sorunun ardındaki nedenleri ortaya çıkarabilir ve satış döngüsü süresini kısaltmak için harekete geçebilirler.
25- Dönüşüm oranını artırma: Pazarlama stratejilerini satışa dönüştürmek şirketler için kritik öneme sahiptir. Süreç madenciliği aracıyla şirketler, dönüşüm oranlarını artırmak için uygun stratejilere sahip olup olmadıklarını keşfedebilirler.
Siparişten Nakde h
Siparişten tahsilata (O2C), siparişin alınmasından ödemenin tamamlanmasına ve teslimata kadar olan tüm adımları kapsar. Süreç madenciliği, sorunsuz bir operasyonu engelleyen süreçte var olabilecek tüm küçük darboğazları belirlemeye yardımcı olabilir.
26- Zamanında teslimatı artırmak: Müşteri memnuniyeti için zamanında teslimatlar şarttır. Şirketler, geç teslimatların ardındaki nedenleri ortaya çıkarmak için süreç madenciliğini kullanabilirler.
27- Aylık geliri olumsuz etkileyen nedenlerin belirlenmesi: Şirketler, uzun süreli bekletmeler veya sipariş iptalleri nedeniyle bu süreçte kazançlarının bir kısmını kaybedebilir. Süreç madenciliği araçları, bu sorunların temel nedenlerini ortaya çıkarabilir ve şirketler bu kayıpları buna göre en aza indirebilir.
28- Kilit bölgelerin belirlenmesi: Süreç madenciliği ile şirketler, yüksek değerli müşterilerini ve kritik alanları tespit ederek bu alanlara odaklanabilirler.
29- Sipariş değişikliklerinin temel nedenlerinin belirlenmesi: Müşteriler bazen siparişlerini değiştirir ve bu da süreçlerin daha uzun sürmesine neden olur. Sipariş öncesi aşamaların belirsizliği bu sipariş değişikliklerine yol açabilir. Şirketler, süreçlerini istikrara kavuşturmak için bu sipariş değişikliklerini azaltmayı tercih eder.
30- İade edilen malların miktarını kıyaslayın: Şirketler, süreç madenciliği kullanarak iade edilen malların değerini keşfedebilirler. Bu bilgiye dayanarak, siparişten tahsilata kadar olan süreçlerini iyileştirmeye odaklanabilirler.
Sürdürülebilirlik
31. Karbon ayak izi denetimi:
Potansiyel bir süreç madenciliği kullanım örneği, geleneksel olay kayıtlarını (örneğin sevkiyat ve üretim aşamaları) enerji tüketimi ve atık verileriyle ilişkilendirmektir. Bu sayede firmalar, süreç verimsizliklerinin doğrudan çevresel etkiyle ilişkili olduğu "karbon darboğazlarını" belirleyebilir ve veri odaklı ESG raporlaması yapabilirler.
Gerçek hayattan örnek: Akademik bir araştırmada, küresel bir üretici, üretim hatlarını izlemek için Nesne Merkezli Süreç Madenciliği (OCPM) yöntemini kullandı. Araştırmacılar, ekipman boşta kalma süreleri ile parti planlaması arasındaki etkileşimin enerji israfının temel nedenlerinden biri olduğunu buldu. Bu geçişleri optimize ederek firma şunları başardı:
- Montaj sırasında gereksiz enerji tüketiminin azaltılması.
- Tek bir mali çeyrek içinde Kapsam 2 emisyonlarında azalma.
- Her bir ürün birimi için karbon ayak izinin tam olarak izlenebilirliği. 2
32- ESG risk değerlendirmesi: Süreç madenciliği, inşaat veya altyapı geliştirme gibi büyük ölçekli projelerde ESG risklerinin belirlenmesini otomatikleştirmek için RPA, genAI veya ajansal yapay zeka yetenekleriyle birleştirilebilir. Bu "Adli ESG" yaklaşımı, çevresel ve sosyal risklerin proje sonrası denetimler yerine planlama ve uygulama aşamalarında tespit edilmesini sağlar.
Gerçek hayattan bir örnek: 100'den fazla inşaat projesine uygulanan dijital bir çerçeve, süreç madenciliği ve makine öğrenimi kullanarak ESG başarısızlıklarını tahmin etti. Bu çerçeve şunları sağladı:
- ESG raporlamasında insan kaynaklı değişkenliği azaltan otomatik risk kontrol listeleri.
- IoT sensörlerinden alınan çevresel göstergelerin (su kullanımı, toprak kirliliği) gerçek zamanlı olarak süreç modeline entegre edilmesi.
- ESG risk sınıflandırmasında tutarlılık iyileştirildi. 3
Sürdürülebilirliğin gerçek hayattaki daha geniş kullanım alanlarını keşfedin.
Otomotiv
33- Satış Sonrası Hizmetler: Satış sonrası hizmetler, araç sahiplerinin şirketle olan deneyimlerini iyileştirmek ve ürün ve hizmet hakkında geri bildirim almak amacıyla sunulan müşteri destek hizmetlerini ifade eder. Otomotiv üreticileri, satış sonrası görev ve operasyonlardan içgörüler elde etmek için süreç madenciliğini kullanabilirler. Bu içgörüler, satış sonrası hizmetleri iyileştirebilir.
Bankacılık
Bankalar da süreç optimizasyonundan fayda görür, çünkü çoğu bankanın süreçleri hala eski sistemleri ve kağıt tabanlı dokümantasyonu içermektedir. Süreç madenciliği araçları, darboğazları ve otomasyon fırsatlarını belirlemeye yardımcı olarak müşteri memnuniyetini ve verimliliği artırabilir. Optimize edilecek süreçler şunlardır:
34- İpotek: İpotek, en karmaşık B2C kredi sürecidir ve çoğu durumda iyileştirme fırsatları mevcuttur. Süreç madenciliği kullanarak, bankalar tekrarlayan işlemlerden kaynaklanan gecikmeleri tespit etmek için ipotek iş akışlarını görselleştirebilir. Bu, müşteri bekleme süresini azaltmaya ve farklı birimler arasında iş birliğini geliştirmeye yardımcı olur.
35. Kart İşlemleri: Süreç madenciliği, bankaların kart işlemlerini analiz ederek verimsizlikleri ve gecikmeleri belirlemelerine yardımcı olur.
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 "tıkanmaların" nerede meydana geldiğini belirler.
Gerçek hayattan bir örnek: Piraeus Bank, onay süreçlerindeki yavaşlığın temel nedenlerini belirlemek için tüketici kredisi süreçlerindeki 1 milyondan fazla olay kaydını analiz etti. Uygunluk ve keşif analizleri aşağıdaki sonuçlara yol açtı:
- Ortalama başvuru işlem süresi 35 dakikadan 5 dakikaya düştü.
- Kredi ödemelerinin toplam bekleme süresinde %86'lık bir azalma sağlandı.
- Veri girişinde standartlaşma eksikliğinin, yeniden işleme döngülerinin %40'ına neden olduğu tespit edildi. 4
Eğitim
37- Çevrimiçi öğrenme platformları: Süreç ve görev madenciliği, öğrencilerin kullanıcı deneyimini iyileştirmek için öğrenme platformlarında kullanıcıların nasıl gezindiğine dair ayrıntıları ortaya çıkarabilir. Örneğin, süreç madenciliği, videoların uzunluğu veya materyallerin organizasyonu gibi, öğrencilerin belirli bir platformdan ayrılma oranlarının ardındaki potansiyel temel nedenleri gösterebilir.
Sağlık hizmeti
38- İdari süreçler: Süreç madenciliği, sorumlu personel, adımlar ve süreçlerin maliyeti de dahil olmak üzere sağlık hizmetleri süreçleri hakkında bilgi içeren olay günlüklerini keşfeder ve iyileştirme alanlarını belirler.
39- Klinik yol haritaları: Sağlık hizmeti uygulamalarını standartlaştırmaya ve birçok hasta için hayati önem taşıyan yanlış tedavilere veya gecikmelere yol açabilecek sorunları tespit etmeye yarar (örneğin kanser). Süreç madenciliği, klinik yol haritalarını belirlemek ve darboğazları ve anormallikleri izlemek için kullanılabilir.
Sigorta
40- Risk değerlendirmesi: Sigorta şirketleri primleri belirlemek için riski hesaplar. Riski fazla tahmin etmek müşteri kaybına, az tahmin etmek ise zarara yol açabilir. Süreç madenciliği, gerçek veya geçmiş verileri analiz ederek sigorta poliçesi düzenleme adımlarını haritalamaya ve risk faktörlerini belirlemeye yardımcı olur. Bu, sigortacıların daha iyi karar verme için sigorta poliçesi düzenleme sürecini izlemelerine ve iyileştirmelerine olanak tanır.
41- Tekliften poliçeye dönüşüm oranı: Sigorta şirketleri, tekliflerin poliçeye dönüşüm oranını ölçen tekliften poliçeye dönüşüm oranını düşürmeye çalışırlar. Süreç madenciliği, verimsizlikleri ve otomasyon fırsatlarını ele alarak operasyonları iyileştirmeye yönelik bilgiler sunar.
Lojistik
42- Depolama maliyetlerinin azaltılması: Hangi depoların lojistik sorunlarına neden olduğunu belirlemek zordur. Envanterlerde yapılan hatalar da ek depolama maliyetlerine yol açar. Süreç madenciliği, depo yönetiminde tam şeffaflık sağlar. Böylece şirketler sorunlu depoları tespit edebilir, depolama maliyetlerini azaltabilir ve depolama maliyetlerinden %40'a kadar tasarruf sağlayabilirler. 5
43- Coğrafi erişim alanının genişletilmesi: Şirketler, depolarının konumlarını optimize ederek coğrafi erişim alanlarını genişletebilirler. Süreç madenciliği sağlayıcıları, araçlarını kullanan şirketlerin coğrafi erişim alanlarını %20'ye kadar artırabileceğini iddia ediyor. 6 .
44- Gecikmelerin temel nedenlerinin belirlenmesi: Lojistik gecikmeler, geç teslimatlara ve beklenen gelirin azalmasına neden olabilir. Süreç madenciliği, bu gecikmelerin temel nedenlerini ortaya çıkarabilir. Şirketler, olası gelir kayıplarını önlemek için bu sorunlara odaklanabilir. Bazı şirketler, zamanında teslimat oranlarını %18 artırdıklarını iddia etmektedir. 7
Üretme
45- Azaltılmış döngü süresi: Üretim verimliliğini artırmak için üretim döngü süresini azaltmak akıllıca bir çözümdür. Süreç madenciliği, üretim süreçlerindeki verimsizlikleri ortaya çıkarabilir. Şirketler, bu verimsizlikleri gidererek döngü sürelerini kısaltabilirler.
46- Üretimde yeniden işleme oranının azaltılması: Şirketler, süreç içi uyarılar oluşturarak yeniden işleme oranlarını azaltabilirler. Üretim standarttan saparsa, süreç madenciliği yazılımı ilgili birimlere gerçek zamanlı olarak rapor verebilir. Bunun faydası, şirketlere daha kaliteli ürünler sunmasıdır.
Yazılım sektörü
47. Yaşam Döngüsü Faaliyetlerinin Takibi: Yazılım geliştirme yaşam döngüsü (SDLC), yazılım geliştirme sırasında gerekli aşamaları ifade eder. Süreç madenciliği, gerçek süreç modelini keşfederek ve haritalandırarak tüm yazılım geliştirme yaşam döngüsünü takip etmeye yardımcı olabilir. Bu sayede geliştiriciler ve proje yöneticileri, herhangi bir adımın atlanıp atlanmadığını belirleyebilirler.
48. Yazılım projelerinin izlenmesi ve yönetimi: Süreç madenciliği, tüm proje akışını haritalandırarak yazılım geliştirme ekibindeki her tarafın projeyi izlemesine ve yönetmesine, sorunları ve riskli alanları belirlemesine olanak tanır. Ayrıca, süreç madenciliği, verilen süreçte yer alan süreç KPI'larını (örneğin, maliyet ve zaman), kaynakları ve tarafları gösterir.
Gerçek hayattan bir örnek
Örneğin, Avustralya'da faaliyet gösteren bir BPM yazılım sağlayıcısı şirket, müşteri proje yolculuğunu yönetmek için süreç madenciliğini uyguladı. Süreç madenciliği yardımıyla firma, uyumluluk ve performans sorunlarını tespit edip çözdü.
49. Kalite güvencesi: Kalite güvencesi, yazılımın kullanılabilirliğini, doğruluğunu, sürdürülebilirliğini ve taşınabilirliğini kontrol eder. Süreç madenciliği, uygunluk kontrolleri ve otomatik kök neden analizi sunarak test uzmanlarının kalite güvence süreçlerini denetlemelerine yardımcı olabilir. Bu sayede test uzmanları, süreç madenciliği ile kalite güvence sürecinin verimliliğini ve etkinliğini sağlayabilirler.
Gerçek hayattan bir örnek
Bir vaka çalışmasında, araştırmacılar Brezilyalı bir yazılım şirketinin sağladığı ve 2.000'den fazla vaka içeren bir yazılım geliştirme süreci veri kümesinde süreç madenciliği yöntemini kullandılar. Uygunluk analizlerinde araştırmacılar şunları belirttiler:
- Vakaların %90'ı, resmi süreçte tanımlanan uygulama sırasına göre gerçekleşir.
- Süreçlerin %25'i planlama aşamasını atladı.
- Projelerin %44'ü belgelenmemişti.
50. Olay Yönetimi: Olay yönetimi, hizmet kalitesini etkileyen planlanmamış faaliyetleri ele alır. Süreç madenciliği, otomasyon ve optimizasyon fırsatlarını belirleyerek olay yönetimini iyileştirir. Tahmine dayalı süreç madenciliği ve izleme yetenekleri, geliştiricilerin, test uzmanlarının ve yöneticilerin potansiyel olayları tahmin etmelerine ve meydana gelmeden önce müdahale etmelerine yardımcı olur.
Gerçek hayattan bir örnek
Bir vaka çalışmasında, araştırmacılar süreç madenciliğini yazılım geliştirme süreçlerine uyguladılar ve şunları tespit ettiler:
- Destek ekibindeki 3 kullanıcı, öğelerin yeniden düzenlenmesinden en çok sorumluydu.
- Modeldeki analiz adımı gerçek uygulamalarda atlandı.
- Analizi yapılmayan kuruluşların %50'sinde yeniden çalışma yapılması gerekmektedir.
Yazılım endüstrisi teknolojileri hakkında daha fazla bilgi edinmek için yedekleme yönetim yazılımlarına ve gözlem yazılımlarına göz atın.
Süreç madenciliği nedir?
Süreç madenciliği, iş süreçlerinin ayrıntılarını ortaya çıkarmak için olay günlüklerini ayıklayan ve analiz eden bir yöntemdir. RPA dahil olmak üzere otomasyon çalışmalarını geliştirir ve devam eden süreç iyileştirmesini destekler.
Süreç madenciliği araçları
Süreç madenciliği pazarı, farklı yeteneklere sahip süreç madenciliği araçlarını içermektedir. Bu araçlardan bazıları şunlardır:
Süreç madenciliği trendleri
Gartner'ın raporuna göre, kuruluşların %80'i bu yılın sonuna kadar iş operasyonlarının en az %10'una süreç madenciliğini entegre etmeyi planlıyor. 8
1. Yapay zeka entegrasyonu
Hali hazırda kuruluşların %25'i yapay zekayı süreç madenciliğiyle birleştirirken, %74'ü gelecek girişimlerine yapay zekayı dahil etmeyi planlıyor. 9 Temel alan şunlardır:
- Tahminleyici 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, işletme kullanıcılarının teknik uzmanlığa ihtiyaç duymadan karmaşık süreç verilerini sorgulamasına olanak tanır.
- Bağlamsal zeka: Süreç madenciliği, yapılandırılmış operasyonel bağlam sağlayarak yapay zeka modellerinin uygunluğunu ve doğruluğunu artırır.
2. Nesne Merkezli Süreç Madenciliğine (OCPM) Geçiş
Organizasyonlar vaka tabanlı veri madenciliğinden nesne merkezli modellere geçiyor.
- Bütünsel modelleme: OCPM, birbiriyle ilişkili birden fazla nesneyi (örneğin, siparişler, faturalar, sevkiyatlar) eş zamanlı olarak takip eder.
- Fonksiyonlar arası görünürlük: Bölümlere ayrılmış analizleri ortadan kaldırır ve süreçlerin departmanlar arasında nasıl kesiştiğini netleştirir.
4. Otomasyonu mümkün kılan bir unsur olarak süreç madenciliği
Odak noktası, birbirinden bağımsız projelerden sürekli optimizasyona doğru kayıyor.
- Hedefli RPA: Otomasyon öncesinde darboğazlar çözülerek verimsiz iş akışlarının ölçeklendirilmesi riski azaltılır.
- Uyumluluk kontrolü: Gerçek zamanlı yürütme verileri, sapmaları ve uyumluluk açıklarını tespit etmek için hedef modellerle karşılaştırılır.
5. Sürdürülebilirlik
Süreç optimizasyonu aynı zamanda çevresel hedefleri de destekler.
- Atık azaltımı: Sadeleştirilmiş tedarik zincirleri enerji kullanımını ve malzeme israfını azaltır.
- Karbon takibi: Süreç verileri, kurumsal sürdürülebilirlik hedefleriyle uyumlu çevresel ölçütlerin izlenmesini sağlar.
SSS'ler
Veri madenciliği, belirli bir veri kümesini keşfetmek için farklı algoritmalar veya metodolojiler kullanır. Benzer şekilde, süreç madenciliği de süreçleri "ortaya çıkarmak" 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 tanımlamak
Süreç verimliliğini artırmanın yeni yollarını keşfetmek
Süreç madenciliği araçları, ham olay kayıtlarından gerçek süreç modellerini ortaya çıkarır. Her bir durumdan olay kayıtlarını çıkarıp birleştirerek, bu araçlar şirketlere süreçlerinin gerçekte nasıl işlediğini gösterir.
Aşağıdaki adımları izleyerek süreç madenciliğinin nasıl çalıştığını anlayın:
1. Bu araçlar, süreç varyasyonlarını belirlemek için olay günlüklerinden etkinlik dizilerini alır ve analiz eder.
2. Bu araçlar, olay günlüklerinden her bir durum için etkinlik dizisini çıkarır. Bu adımda, durumlar arasındaki farklılıklar belirgin hale gelir. Bu farklılıklar, manuel değişiklikler veya süreçteki hatalar nedeniyle ortaya çıkar.
3. Her bir vakanın faaliyet dizisi çıkarıldıktan sonra, süreç madenciliği araçları bu dizileri "birleştirmeye" başlar. Varyasyonlar meydana geldikçe, gerçek süreç planlanandan daha karmaşık olacaktır. Bu çıktı aynı zamanda şirketin sürecinin nerede sapma gösterdiğini anlamasına da olanak tanır.
Ligent süreç madenciliği, süreç keşfi, süreç analizi, süreç modelleme ve süreç teşhisini otomatikleştirmek için makine öğrenimi algoritmalarından yararlanan yapay zeka destekli bir süreç madenciliği yazılımıdır.
Bazı satıcılar, süreç yönetimi yazılımı veya süreç madenciliği gibi süreçle ilgili araçları süreç zekası yazılımı olarak adlandırır. Süreç zekası araçları, daha derinleşimli bilgiler elde etmek için makine öğrenimi, süreç madenciliği, görev madenciliği ve dijital ikiz teknolojilerini bir araya getirir.
Birçok süreç madenciliği aracı, süreç madenciliği algoritmalarından ve bağlam farkındalığından yararlanarak verileri otomatik olarak toplar, keşfeder ve verimsizliklerin ve sapmaların ardındaki temel nedenleri belirler. Makine öğrenimi ayrıca tahmin yetenekleri oluşturmayı, bir DTO veya süreç simülasyonu üretmeyi ve görev madenciliği sunmayı da mümkün kılar.
1. Süreç madenciliğinin kapsamını genişletmek
Meydan okumak:
Şu anda süreç madenciliği, SAP gibi ayrıntılı ve erişilebilir günlük dosyalarına sahip sistemlerde gerçekleşen süreçlerle sınırlıdır.
Ancak, çalışanların faaliyetlerinin önemli bir kısmı, kişisel ve profesyonel faaliyetlerin gerçekleştiği işletim sistemi veya tarayıcı üzerinde meydana gelir ve bu nedenle kayıtlar bir ERP sistemindeki kadar ayrıntılı olmayabilir.
Tavsiye:
Bu durumlarda, kurumsal yapay zeka ajanları, darboğazları analiz etmek için kullanılabilecek veriler üretmek üzere binlerce işlem çalıştırabilir. Bu, henüz ticari olarak sunulmayan yeni bir kullanım durumudur, ancak yapay zeka ajanlarının önümüzdeki 3 yıl içinde süreç anlayışına önemli ölçüde katkıda bulunmasını bekliyoruz.
Veri kalitesini iyileştirin
Meydan okumak:
Proje yönetim araçları size veri kalitesi sorunları hakkında bilgi vermeyebilir, ancak çıktılarının kalitesi veri kalitesine bağlıdır. Çoğu kurumsal veri eksik, yanlış veya kafa karıştırıcı zaman çizelgelerine sahip olabilir. Bu nedenle, proje yönetim araçları hatalı verileri analiz edebilir ve yanlış sonuçlar verebilir.
Veri analistleri, alan uzmanları, veri sorumluları ve veri kalitesi girişimlerinde yer alan diğer kişiler için süreç madenciliğini uygulamadan önce verileri temizlemek ve hazırlamak önemlidir.
Tavsiye:
İşletmelerin veri kalitesini sürekli iyileştirmek için veri kalitesi güvence stratejilerine sahip olmaları ve yapay zeka ile makine öğrenimi algoritmalarını ve veri kalitesi araçlarını entegre etmeleri önerilir.
Yapay zekâ ve makine öğreniminin veri kalitesine yardımcı olabileceği yollardan bazıları şunlardır:
– Veri giriş sürecini otomatikleştirin
– Yinelenen kayıtları tespit edin ve silin.
– Verileri sınıflandırmak için rastgele orman algoritmasını kullanın.
Doğru kök neden analizi
Meydan okumak:
Geleneksel süreç madenciliği araçları, süreçle ilgili sorunları belirler ve görselleştirir. Ancak, bu sorunların temel nedenlerine ilişkin ayrıntılı yanıtlar sağlayamazlar.
Tavsiye:
Ancak bu sorun, süreç madenciliğinde makine öğrenimi süreç madenciliği algoritmalarından yararlanılarak ele alınmıştır. Makine öğrenimi algoritmalarıyla birlikte kullanılan tanısal süreç madenciliği, sorunların temel nedenlerini belirler. Burada 2 yaygın yaklaşım vardır:
– Bazı proje yönetim yazılımı sağlayıcıları, iş zekası (BI) araçları ve makine öğrenimi platformları için ayrıntılı süreç verileri sağlayan yazılımlar veya temel nedenleri belirleyen ayrı proje yönetim keşif araçları sunmaktadır.
– Bazı diğer proje yönetim yazılımı sağlayıcıları, kök neden analizi araçlarını yazılımlarına entegre ederek analizi otomatik olarak çalıştırırlar.
Yapılandırılmamış verileri makine tarafından okunabilir formatlara dönüştürün.
Meydan okumak:
İş verileri hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış olabilir; ancak bazı geleneksel süreç madenciliği araçları yalnızca yapılandırılmış verileri işleyebilir ve faturalar veya makbuzlar gibi yapılandırılmamış verileri araştırma sürecinin dışında bırakır.
Tavsiye:
Bu sorun, yapılandırılmamış verileri makine tarafından okunabilir formatlara dönüştürmek ve böylece tüm veri kaynaklarını karar alma sürecine dahil etmek için OCR , NLP ve makine öğrenimi algoritmalarını entegre ederek çözülebilir.
Ancak, yapılandırılmamış verileri makine tarafından okunabilir verilere dönüştürmek kusurlu bir süreçtir ve süreç madenciliği çıktısına hatalar getirebilir. Bu nedenle kullanıcıların bu gibi durumlarda dikkatli olmaları gerekir.
Daha hızlı süreç madenciliği çıktısı üretimine olanak tanıyın.
Meydan okumak:
Geleneksel süreç madenciliği araçları, çok sayıda değişken içeren süreçleri değerlendirme konusunda yeterli gelişmişliğe sahip olmadıkları için karmaşık süreçlerin analizinde daha az netlik sağlıyordu. Örneğin, süreçte çok sayıda paydaşın veya kapsamlı verinin yer alması, insanların anlaması ve harekete geçmesi zor olan karmaşık bir süreç madenciliği çıktısı oluşturuyordu.
Eklenen görev veya değişken sayısına ek olarak, bazı durumlarda süreçler heterojen ve kesitseldir. Örneğin, sağlık hizmetleri süreçlerinde, heterojenliği ve çok disiplinli işbirliğini içeren süreçleri genellemek ve modellemek zorlaşır.
Tavsiye:
Yapay zekâ ve makine öğrenimi algoritmalarını entegre eden yeni süreç madenciliği araçları, bu karmaşıklık sorunlarının üstesinden gelmeyi amaçlıyor. Örneğin, tüm süreç verilerini yakalamak ve keşfetmek için yapay zekâ ve bilgisayar görüşünden yararlanan satıcılar, süreç madenciliği çıktısını birkaç gün içinde üretebiliyor. Geleneksel süreç yönetimi yazılımı kullanılarak yapılan benzer bir süreç yönetimi çalışması aylar sürebilir.
Gelecekteki süreç performansını tahmin edin.
Meydan okumak:
İlk dönem süreç madenciliği araçları olay verisi analizine odaklandığı için, devam eden süreçlerden ziyade geçmiş süreç performanslarını izler ve analiz eder. Sonuç olarak, sapma durumlarında kullanıcılara uyarı veremez veya gelecekteki süreç performansını tahmin edemez.
Tavsiye:
Ancak, yapay zeka ve makine öğreniminin süreç madenciliğindeki uygulamaları, tahmine dayalı ve
Proje yönetiminin temel performans göstergeleri açısından nihai sonuçları ve gelecekteki olayları öngördüğü ve kullanıcılara olası eksiklikler veya iyileştirme alanları hakkında bilgi verebildiği, kuralcı süreç madenciliği modelleri.
Bir süreç içindeki bağımlılıkları veya darboğazları belirleyin.
Meydan okumak:
Süreç madenciliği, görselleştirmeler ve tablolar şeklinde sonuçlar üretir; ancak, sonuçları yorumlamak ve süreçleri iyileştirmek için önerilerde bulunmak insan analistine ihtiyaç duyar.
Tavsiye:
İşletmeler, süreç madenciliği araçlarından elde edilen sonuçları işlemek ve bir süreç içindeki bağımlılıkları veya darboğazları daha iyi belirlemek için yapay zeka ve analitik araçlarından yararlanabilirler.
Azaltılmış Maliyetler
Süreç madenciliği, kullanıcıların otomasyon veya başka bir değişiklik gerektiren alanları belirlemelerine olanak tanır. Süreçlerin otomasyonu, maliyetleri düşürürken verimliliği artırır.
Geliştirilmiş Müşteri Deneyimi
Engelleri belirleyerek, iyileştirme alanlarını keşfederek ve farklı süreçleri optimize ederek, toplam işlem süresi azalır. Bu durum, müşteriler için daha hızlı teslimat sağlar ve işletmelerle olan deneyimlerini iyileştirir. Sonuç olarak, müşteri memnuniyeti artar, bu da gelirleri ve müşteri sadakatini etkiler.
Uyumluluk Faydaları
Denetim zaman alıcı bir süreç olsa da, süreç madenciliği araçlarıyla yapılan hızlı analiz bu süreyi 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 son müşteri süreç analizini bir haftadan kısa sürede tamamlamıştır.
Nesne merkezli süreç madenciliği (OCPM), özellikle tek tek nesnelerin veya varlıkların davranışlarını analiz eden bir süreç madenciliği türüdür. OCPM, durum kavramı mantığını izlemez. Birden fazla durum kavramının bir arada bulunabileceğini ve bu durumların (nesnelerin) farklı nesne türlerine karşılık gelebileceğini varsayar.
OCPM, süreç analizini önyargılı hale getirerek yakınsama ve ıraksama sorunlarının üstesinden gelmeyi amaçlar. Bu teknik şu varsayımlara dayanır:
– Olaylar birden fazla nesneyle ilişkili olabilir.
– Her olay çeşitli vakaları içerebilir.
– Tek bir vaka, bağımsız ve tekrarlanan faaliyetleri içerebilir.
Nesne yönelimli süreç madenciliği nasıl çalışır?
Nesne merkezli süreç madenciliği, klasik süreç madenciliğine benzer şekilde çalışır. Ancak, olay günlüklerinden nesneye özgü verileri şu şekilde çıkarır ve analiz eder:
1. Aşağıdakiler gibi özel algoritmalar ve teknikler kullanmak:
– Veri ön işleme
– Veri zenginleştirme
2. Veri analiz yöntemleri, örneğin:
– Kümeleme
– Sınıflandırma
– İlişkilendirme kuralı madenciliği.
OCPM'nin faydaları
OCPM, bireysel düzeydeki nesne davranışına ilişkin daha ayrıntılı bir analiz sunar; bu analiz şunları içerir:
– Süreç içinde farklı nesneler arasındaki etkileşim
– Nesnelerin davranışlarının süreç performans göstergeleri üzerindeki etkisi.
Daha Fazla Okuma
Süreç iyileştirme teknolojileri hakkında daha fazla bilgi:
- En İyi Süreç Orkestrasyon Araçları: Artıları ve Eksileri
- SAP Süreç Orkestrasyonu: En İyi Çözümler, Özellikler, Entegrasyonlar
Referans Linkleri
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.