Process mining vs. data mining

Data mining leverages different algorithms or methodologies to explore a given dataset. Similarly, process mining analyzes event logs and process-related data to “mine” processes.The full understanding of processes includes:Identifying process trends, patterns, and deviationsDetailed visualization of actual processesDefining automation opportunitiesDiscovering new ways to increase process efficiency

How does process mining work?

Process mining tools discover actual process models out of the raw event logs. By extracting event logs from each case, and combining them, these tools show companies how their processes actually perform.Understand how process mining works through the following steps: 1. These tools retrieve and analyze activity sequences from event logs to identify process variations.2. These tools extract the activity sequence for each case from the event logs.In this step, variations between cases will become apparent. These variations occur because of manual changes or errors in the process.3. After deriving the activity sequence of each case, process mining tools start to “merge” these sequences. As variations occur, the actual process will be more complicated than the planned one. This output also enables the company to understand where its process has deviated.

what is intelligent process mining?

Intelligent process mining is an AI-powered process mining software that leverages ML algorithms to automate process discovery, process analysis, process modeling and process diagnostics.

Process intelligence vs process mining

Some vendors refer to process-related tools, such as process management software or process mining, as process intelligence software. Process intelligence tools combine machine learning, process mining, task mining, and digital twin technologies for deeper insights.Many process mining tools benefit from process mining algorithms and context awareness to automatically collect and discover data and identify the root causes behind inefficiencies and deviations. ML also enables building predictive capabilities, generating a DTO or process simulation and offering task mining.

What are the process mining challenges and tips to improve?

1.Expand the coverage of process miningChallenge:Currently, process mining is limited to processes that take place on systems with detailed and accessible log files like SAP. However, a significant amount of employee activity takes place on the OS or the browser where personal and professional activities take place and logs may not be as detailed as an ERP.Advice:In these cases, enterprise AI agents can complete thousands of process runs to generate data which can be analyzed for bottlenecks. This is a novel use case which is not yet commercially offered but we expect AI agents to contribute significantly to process understanding within the next 3 years.Improve data qualityChallenge:PM tools may not inform you about data quality issues but the quality of their output relies on data quality. Most enterprise data can be incomplete, inaccurate, or have confusing timelines. Therefore, PM tools may analyze faulty data and provide inaccurate results.It is important for data analysts, domain experts, data stewards and others involved in data quality initiatives to clean and prepare the data before implementing process mining. Advice:It is recommended that businesses have data quality assurance strategies and incorporation with AI and ML algorithms and data quality tools to constantly improve data quality. Some of the ways the AI and ML can help with data quality is to - Automate the process of data entry - Identify and eliminate duplicate records - Deploy random forest algorithm to classify data.Accurate root cause analysisChallenge:Traditional process mining tools identify and portray process-related issues. Yet, they cannot provide granular answers on the root causes of these issues. Advice:However, this problem has been tackled by leveraging machine learning process mining algorithms in process mining. Combined with ML algorithms, diagnostic process mining identifies the root causes of the problems. There are 2 common approaches here: - Some PM vendors offer software providing detailed process data for business intelligence (BI) tools and machine learning platforms or separate PM discovery tools identifying root causes- Some other PM vendors integrate root cause analysis tools into the software to automatically run the analysisConvert unstructured data into machine-readable formatsChallenge:Business data can be both structured and unstructured, however, some traditional process mining tools can process structured data, leaving unstructured data, such as invoices or receipts, out of the investigation process. Advice:This problem can be tackled by integrating OCR, NLP, and machine learning algorithms to convert unstructured data into machine-readable formats in order to include all data sources in the decision-making process. However, converting unstructured data to machine readable data is an imperfect process and can introduce errors into process mining output. Therefore users need to pay attention in such cases.Enable faster process mining output generationChallenge:Traditional process mining tools used to provide less clarity in analyzing complex processes because they lacked the sophistication to evaluate processes with a large number of variables. For instance, including numerous stakeholders or extensive data in the process used to generate complexity in PM outputs which were hard for humans to understand and take action on. In addition to the number of tasks or variables added, in some cases, processes are heterogeneous and cross-sectional. For example, in healthcare processes, it becomes difficult to generalize and model processes that include heterogeneity and multi-disciplinary collaboration. Advice:New process mining tools that integrate AI and machine learning algorithms aim to overcome these complexity issues. For instance, leveraging AI and computer vision to capture and discover all process data, vendors can generate process mining output in a matter of days. A similar PM effort using traditional PM software could take months.Predict future process performanceChallenge:As the initial process mining tools focus on event data analysis, it monitors and analyzes past performances of processes rather than ongoing processes. As a result, it cannot alert users in cases of deviations or predict the process performance in the future. Advice:However, applications of AI and ML in process mining can help develop predictive and prescriptive process mining models where PM predicts final results and future events in terms of key performance indicators and can notify users of possible shortcomings or areas for improvement. Identify dependencies or bottlenecks within a processChallenge:Process mining does produce results in the shape of visualizations and tables, however, it requires the human analyst to interpret the outcomes and make suggestions to improve processes. Advice:Businesses can leverage AI and analytics tools to process results obtained from process mining tools in order to better identify dependencies or bottlenecks within a process.

The benefits of process mining

Reduced CostsProcess mining allows users to identify areas that require automation or any other change. Automating processes increases efficiency while reducing costs. Improved Customer ExperienceBy identifying bottlenecks, discovering areas of improvement, and optimizing different processes, the total process time reduces. This situation enables faster delivery for customers and improves their experience with businesses. As a result, customer satisfaction increases, impacting revenues and customer loyalty.Compliance BenefitsWhile auditing is a time-consuming process, fast analysis with process mining tools can shorten it. Besides, these tools can detect non-compliant processes and notify companies about such issues in real time. In a process mining case study, EY reduced its end-customer process analysis in less than a week by leveraging process mining.

What is object-centric process mining?

Object-centric process mining (OCPM) is a type of process mining that particularly analyzes the behavior of individual objects or entities. OCPM does not follow the case notion logic. It assumes that multiple case notions can coexist, and these cases (objects) can correspond to different object types.OCPM aims to overcome convergence and divergence issues by biasing process analysis. This technique assumes that: - Events can relate to multiple objects- Each event may contain various cases - A single case may include independent and repeated activities.How does object-oriented process mining work?Object-centric process mining works similarly to classical process mining. However, it extracts and analyzes object-specific data from event logs by: 1. Employing specialized algorithms and techniques, such as: - Data pre-processing - Data enrichment2. Data analysis methods, such as: - Clustering - Classification - Association rule mining.OCPM benefitsOCPM provides a more detailed analysis of the individual-level object behavior, including:- Interaction between different objects with the process - Impact of objects’ behavior on the process performance KPIs.

Bu Araştırmayı Kaynak Göster

En İyi 50 Süreç Madenciliği Kullanım Durumu ve Uygulaması

Hazal Şimşek

Güncellenme tarihi: 26 Şub 2026

Bakınız etik normlar

Bu Araştırmayı Kaynak Göster

Güncel raporlar, süreç madenciliği yeteneklerinin süreç iyileştirme çabalarını %20 oranında artırabileceğini öngörüyor.¹ Teorik faydaların ötesinde, gerçek hayat kullanım durumlarını ve vaka çalışmalarını incelemek, veri potansiyeli ile yüksek etkili operasyonel mükemmellik arasındaki boşluğu doldurarak organizasyon genelinde sonuç odaklı uygulama sağlar. Kendi kategorileri içindeki en yaygın kullanım durumlarını keşfedin:

Genel süreçlere göre süreç madenciliği kullanım durumları:
Sektöre göre süreç madenciliği uygulamaları: Finans, otomotiv, bankacılık, eğitim, sağlık hizmetleri, sigorta, lojistik, üretim
İş fonksiyonuna göre süreç madenciliği kullanım durumları: Satış, BT hizmet yönetimi, müşteri hizmetleri ve Sürdürülebilirlik.

En iyi kullanım durumlarına ve gerçek hayat vaka çalışmalarına göz atın:

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.

Sektör

İş Fonksiyonu

Genel Süreçler

Aşağıdaki grafik, vaka çalışmalarının süreç madenciliği kullanım durumları arasındaki 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 kullanmak için iş süreçlerini incelemeleri gerekir.

2- Otomasyon dışındaki süreç optimizasyonu: Şirketler, daha hızlı ve daha doğru süreç analizi için süreç madenciliğini kullanabilirler. Olay günlükleri, optimizasyon için darboğazları ve maliyetli adımları belirlemek amacıyla performans metriklerini ve model'leri çıkarır. Örneğin, 51 vaka çalışmasında süreç madenciliğinin her faydasını değerlendirdik ve darboğazlarda %43 azalma ve gereksiz adımların %4 oranında ortadan kaldırıldığını ortaya koyduk

3- Uyumluluk doğrulaması: Şirketler, uyumluluk kontrolleri ile mevcut süreçlerinin verilen spesifikasyonlara uygun olup olmadığını kontrol edebilirler. Örneğin, satın alma kararları, bilet boyutuna ve satın alınan ürünün niteliğine göre farklı onaylar gerektirir.

Uygun olmayan vakalar, sapma nedenleri ve uyumluluk trendleri de analiz edilebilir. Şirketler, bu sapmaları azaltmak ve standartlaştırılmış süreçler sağlamak için önlem alabilirler.

4- Harmonizasyon: Şirketler, farklı süreçleri verimli bir şekilde uyumlu hale getirmek için süreç madenciliğini kullanabilirler. Süreç madenciliği araçlarından elde edilen içgörüler, planlanan sinerjilerin hızlıca gerçekleştirilmesini sağlar.

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

5- Süreç Simülasyonu: Süreç madenciliği yetenekleri, süreç simülasyonu ve öngörücü analitiği içerebilir. Firmalar, olay günlüklerinden elde edilen verilerle süreçlerini madencilikten geçirip simüle ederek geleceğe dair tahminler yapabilirler. Öngörücü analizleri, paydaşları ve müşterileri bilgilendirmek için kullanılabilir. Gerçek hayat örneği: müşteri, kredi başvurusunun ne zaman işleme alınacağına dair doğru bir tahmin alabilir.

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 geliştirmek için kullanılabilir.

Müşteri Hizmetleri

7- Anomalileri belirlemek için kanal içi analiz: Süreç madenciliği yazılımı, uyumluluk sorunlarını ve verimsizlikleri belirlemek için farklı kanallardaki süreç adımlarının analiz edilmesine yardımcı olabilir

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

Müşteri hizmetlerini geliştirmek için diğer araçlar şunları içerir:

Müşteri hizmetleri için ChatGPT ve müşteri hizmetlerinde yapay zeka ajanları

Finans

Burada, şirketlerin finans fonksiyonundaki süreç madenciliği uygulamalarını ele alıyoruz (finansal hizmetler endüstrisine özel uygulamalar değil):

Satın Almadan Ödemeye (Purchase-To-Pay)

9- Otomatize edilecek manuel adımların belirlenmesi: Satın almadan ödemeye süreçlerindeki hatalar ve manuel müdahaleler teslim süresini artırır. Süreçleri analiz ederek süreç madenciliği, doğruluğu artıran ve yeniden işlemeyi azaltan otomasyon potansiyelini ortaya çıkarır. Bazı süreç madenciliği vaka çalışmalarında, süreç madenciliği aracı otomasyonu %35 oranında artırabilir ve yeniden işlem süresini %52 oranında azaltabilir.

10- Kural dışı satın alımların (maverick buying) ortadan kaldırılması: Şirketler, kural dışı satın alımları azaltmak için satın almadan ödemeye süreçlerini madencilikten geçirebilirler. Şirketlerin kural dışı satın alma konusunda spesifik bir sorunu varsa, süreç madenciliği ile çerçeve anlaşmaların kullanımını iyileştirecek belirli alanlar bulabilirler. Süreç madenciliği sağlayıcıları, aşağıdaki kuralları takip ederek kural dışı satın alımları tespit edebileceklerini iddia etmektedirler:

Bir satın alma siparişi oluşturulmadan önce bir makbuz oluşturulmamalıdır
Tüm faturalar bir PO'dan sonra oluşturulmalıdır
Sözleşmesiz PO mevcut olmamalıdır (özellikle sipariş miktarı büyükse ve düzenli olarak gerçekleşiyorsa)

11- Gecikmelerin kök nedenlerinin ortaya çıkarılması: Süreç madenciliği, şirketlerin hangi tedarikçilerin, ürünlerin veya departmanların gecikmelere neden olduğunu tam olarak belirlemesini sağlar. İlgili önlemleri alarak, kurum içinde daha zamanında teslimatlar gerçekleştirebilirler.

Alacak Hesapları

12- Zamanında ödemeleri teşvik edecek eylemlerin keşfedilmesi: Müşteriler her zaman zamanında ödeme yapmazlar. Sonuçta şirketler alacaklarını zamanında tahsil edemezler ve bu durum diğer süreçleri etkileyebilir. Süreç madenciliği, bu sorunun nedenlerini belirleyebilir ve uygun çözümler bulabilir.

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

Borç Hesapları

14- Geç ödemelerin azaltılması: Şirketler, geç ödemelerinin nedenlerini ortaya çıkarmak için iş süreçlerini madencilikten geçirebilirler. Bu verimsizlikleri gidererek şirketler geç ödemeleri azaltabilir ve nakit iskontolarını iyileştirebilirler.

15- Hatalı faturaların arkasındaki gerçek nedenlerin belirlenmesi: Faturalardaki hatalar veya mükerrer ödemeler, ek iş yüküne neden olan yaygın sorunlardır. Şirketler, süreç madenciliği ile bu vakaların nedenlerini belirleyebilirler. Süreç madenciliği yazılımının müşterilerin mükerrer ödemelerini %67 oranında azaltabileceği belirtilmektedir.

Denetim

16- “Önce” ve “sonra”yı karşılaştırma: Bir şirket sürecinde bir değişiklik yaptığında, iyileştirmeyi doğrulamak zorlayıcı 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 danışmanlar, süreç madenciliği araçlarını kullanarak son müşteri süreç analizini günler içinde tamamlayabilirler

18- Risk belirleme: Süreç madenciliği, danışmanlara veri tabanlı bilgi sağlar. İçgörülerle danışmanlar riskleri belirleyebilir ve şirketlere doğru tavsiyelerde bulunabilirler.

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 bakımı, geliştirme ve desteğinde azaltılmış maliyetler: 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 dağıtım riskleri ile birlikte uygulama maliyetlerini azalttığını göstermiştir.

21- Daha yüksek ilk seferde çözüm oranı sağlama: BT sistemleri ilk denemelerinde doğru çözümü sunmayabilir. Süreç madenciliği araçları, ilk seferde çözüm oranını artırmak için veri odaklı içgörüler üretebilir.

22- Gecikmelerin kök nedenlerini keşfetme: Uzun süren biletler yaygın bir sorundur. Şirketler, bu biletlerin neden uzun süre açık kaldığını anlamak için süreçlerini madencilikten geçirebilirler. Süreç madenciliği araçlarından elde edilen sonuçlardan yola çıkarak şirketler, BT sistemlerindeki eksiklikleri keşfedebilirler.

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

Tüm ITSM vaka çalışmalarını keşfedin, ITSM'de yapay zeka'nın gerçek hayat uygulamalarını, daha spesifik olarak ITSM'de Ajan Yapay Zeka'yı anlayın.

Satış

Adaydan Siparişe (Lead-To-Order)

24- Azaltılmış satış döngüsü süresi: Adaydan siparişe süreçleri uzun zaman alabilir. Bu, pazarlama yatırımlarının geri ödeme süresinin artmasına neden olur. Şirketler bu sorunun arkasındaki nedenleri ortaya çıkarabilir ve satış döngüsü süresini azaltmak için önlem alabilirler.

25- Artan dönüşüm oranı: Pazarlama stratejilerini satışa dönüştürmek şirketler için kritiktir. Bir süreç madenciliği aracıyla şirketler, dönüşüm oranlarını artırmak için uygun stratejilere sahip olup olmadıklarını keşfedebilirler.

Siparişten Tahsilata (Order-to-Cash)

Siparişten tahsilata (O2C), bir siparişin alınmasından ödeme ve teslimatın tamamlanmasına kadar olan tüm adımları kapsar. Süreç madenciliği, sorunsuz bir operasyonu engelleyen süreçteki tüm küçük darboğazların belirlenmesine yardımcı olabilir.

26- Zamanında teslimatın artırılması: Müşteri memnuniyeti için zamanında teslimatlar esastır. Şirketler, geç teslimatların arkasındaki nedenleri ortaya çıkarmak için süreç madenciliğini kullanabilirler.

27- Aylık gelire zarar veren nedenlerin belirlenmesi: Şirketler, uzun süren beklemeler veya sipariş iptalleri nedeniyle bu süreçte kazançlarının bir kısmını kaybedebilirler. Süreç madenciliği araçları bu sorunların kök nedenlerini işaret edebilir ve şirketler buna göre bu kayıpları en aza indirebilirler.

28- Ana bölgelerin konumlandırılması: Süreç madenciliği ile şirketler, yüksek değerli müşterilerini ve odaklanılması gereken kritik alanları tespit edebilirler.

29- Sipariş değişikliklerinin kök nedenlerinin belirlenmesi: Müşteriler bazen siparişlerini değiştirirler, bu da süreçlerin daha uzun sürmesine neden olur. Sipariş öncesi aşamaların belirsizliği bu sipariş değişikliklerine yol açabilir. Şirketler, süreçlerini stabilize etmek için bu sipariş değişikliklerini azaltmayı tercih ederler.

30- İade edilen malların miktarının kıyaslanması (benchmark): Şirketler, süreç madenciliğini kullanarak iade edilen malların değerini keşfedebilirler. Bu içgörüye göre, siparişten tahsilata süreçlerini iyileştirmeye odaklanabilirler.

Sürdürülebilirlik

31. Karbon ayak izi denetimi:

Potansiyel bir süreç madenciliği kullanım durumu, geleneksel olay günlüklerini (örneğin nakliye ve üretim adımları) enerji tüketimi ve atık verileriyle ilişkilendirmektir. Bu sayede firmalar, süreç verimsizliklerinin doğrudan çevresel etkiyle ilişkili olduğu “karbon darboğazlarını” belirleyebilir ve veri odaklı ESG raporlamasına olanak tanıyabilirler.

Gerçek hayat örneği: Bir akademik araştırmada, küresel bir üretici üretim hatlarını izlemek için Nesne Odaklı Süreç Madenciliği (OCPM) kullanmıştır. Araştırmacılar, ekipman boşta kalma süreleri ile parti çizelgeleme arasındaki etkileşimin enerji israfının temel nedeni olduğunu bulmuşlardır. Bu devirleri optimize ederek firma şunları başarmıştır:

Montaj sırasında gereksiz enerji tüketiminde azalma.
Tek bir mali yıl çeyreğinde 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 belirlenmesini otomatize etmek için RPA, genAI veya ajan yapay zeka yetenekleriyle birleştirilebilir. Bu “Adli ESG” yaklaşımı, çevresel ve sosyal risklerin proje sonrası denetimler sırasında değil, planlama ve yürütme aşamalarında yakalanmasını sağlar.

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

ESG raporlamasındaki 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 durumlarını keşfedin.

Otomotiv

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

Bankacılık

Çoğu bankanın süreçleri hala eski sistemleri ve kağıt tabanlı belgeleri içerdiğinden, bankalar da süreç optimizasyonlarından fayda sağlar. Süreç madenciliği araçları, müşteri memnuniyetini ve verimliliği artıran darboğazların ve otomasyon fırsatlarının belirlenmesine yardımcı olabilir. Optimize edilecek süreçler şunları içerir:

34- Konut Kredisi (Mortgage): Konut kredisi en karmaşık B2C kredi sürecidir ve çoğu durumda iyileştirme fırsatları vardır. Süreç madenciliğini kullanan bankalar, tekrarlayan eylemlerin neden olduğu gecikmeleri tespit etmek için konut kredisi iş akışlarını görselleştirebilirler. Bu, müşteri bekleme süresini azaltmaya ve farklı birimler arasındaki iş birliğini geliştirmeye yardımcı olur.

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

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

Gerçek hayat örneği: Piraeus Bank, yavaş onayların kök nedenlerini belirlemek için tüketici kredisi süreçlerinde 1 milyondan fazla olay günlüğünü analiz etmiştir. Uyumluluk ve keşif analizleri şu sonuçlara yol açmıştır:

Ortalama başvuru işlem süresi 35 dakikadan 5 dakikaya düşmüştür.
Kredi ödemesi için toplam teslim süresinde %86 azalma.
Standartlaştırılmış veri girişinin eksikliğinin yeniden işlem döngülerinin %40'ına neden olduğunun belirlenmesi.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 arkasındaki potansiyel kök nedenleri gösterebilir.

Sağlık Hizmetleri

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

39- Klinik yollar: Sağlık uygulamalarını standartlaştırmaya hizmet eder ve birçok hasta için (örneğin kanser) kritik olan yanlış tedavilere veya gecikmelere yol açabilecek sorunları tespit eder. Süreç madenciliği, klinik yolları belirlemek ve darboğazlar ile anomalileri izlemek için kullanılabilir.

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

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Sigorta

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

41- Tekliften poliçeye (quote-to-bind) oranı: Sigorta şirketleri, tekliflerin bağlayıcı poliçelere dönüşüm oranını ölçen tekliften poliçeye oranını azaltmaya çalışırlar. Süreç madenciliği, verimsizlikleri ve otomasyon fırsatlarını ele alarak operasyonları kolaylaştırmak için içgörüler sunar.

Lojistik

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

43- Coğrafi kapsamın genişletilmesi: Şirketler, depolarının konumlarını optimize ederek coğrafi erişimlerini genişletebilirler. Süreç madenciliği sağlayıcıları, araçlarını kullanan şirketlerin coğrafi erişimlerini %20'ye kadar artırabileceğini iddia etmektedirler.⁶.

44- Gecikmelerin kök nedenlerinin belirlenmesi: 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 odaklanabilirler. Bazı şirketler zamanında teslimat oranlarını %18 artırdıklarını iddia etmişlerdir.⁷

Üretim

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

46- Üretimde azaltılmış yeniden işlemeler: Şirketler, süreç içi uyarılar oluşturarak yeniden işlemelerini azaltabilirler. Üretim standarttan saptığında, süreç madenciliği yazılımı ilgili birimlere gerçek zamanlı olarak rapor verebilir. Bunun faydası, şirketlere daha kaliteli ürünler sağlamasıdır.

Yazılım Endüstrisi

47. Yaşam döngüsü faaliyetlerinin takibi: Yazılım geliştirme yaşam döngüsü (SDLC), yazılım geliştirirken gereken aşamaları ifade eder. Süreç madenciliği, gerçek süreç modelini keşfedip haritalandırarak tüm yazılım geliştirme yaşam döngüsünün takibine yardımcı olabilir. Bu sayede geliştiriciler ve proje yöneticileri herhangi bir adımın atlanıp atlanmadığını belirleyebilirler.

48. Yazılım projelerinin izlenmesi ve yönetilmesi: Süreç madenciliği tüm proje akışını haritalandırabilir, böylece yazılım geliştirme ekibindeki her taraf sorunları ve riskli alanları belirlerken projeyi izleyebilir ve yönetebilir. Ayrıca süreç madenciliği, verilen süreçteki süreç KPI'lerini (örneğin maliyet ve zaman), kaynakları ve ilgili tarafları resmeder.

Gerçek hayat örneği

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

49. Kalite güvencesi: QA'ler yazılımın kullanılabilirliğini, doğruluğunu, sürdürülebilirliğini ve taşınabilirliğini kontrol ederler. Süreç madenciliği, test uzmanlarının QA süreçlerini denetlemelerine yardımcı olabilecek uyumluluk kontrolleri ve otomatik kök neden analizi sunar. Bu sayede test uzmanları, süreç madenciliği ile QA sürecinin verimliliğini ve etkinliğini sağlayabilirler.

Gerçek hayat örneği

Bir vaka çalışmasında araştırmacılar, 2.000'den fazla vakası olan Brezilyalı bir yazılım evinin sağladığı bir yazılım geliştirme süreci veri setinde süreç madenciliğini uygulamışlardır. Uyumluluk analizlerinde araştırmacılar şunları belirtmişlerdir:

Vakaların %90'ı resmi süreçte tanımlanan yürütme sırasını takip ediyor
Süreçlerin %25'i planlama aşamasını atlamış
Projelerin %44'ü belgelenmemiş.

50. Olay yönetimi: Olay yönetimi, hizmet kalitesini etkileyen plansız 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 etmelerine ve meydana gelmeden önce müdahale etmelerine yardımcı olur.

Gerçek hayat örneği

Bir vaka çalışmasında araştırmacılar, yazılım geliştirme süreçlerine süreç madenciliğini uygulamış ve şunları belirlemişlerdir:

Destek ekibindeki 3 kullanıcı, öğeleri en çok yeniden işlemekten sorumluydu
Modeldeki analiz adımı gerçek uygulamalarda atlanmıştı
Analiz yapılmayan varlıkların %50'si zorunlu bir yeniden işlem gerektiriyordu.

Yazılım endüstrisi teknolojileri hakkında daha fazlası için yedekleme yönetim yazılımlarına ve gözlemlenebilirlik yazılımlarına göz atın.

Süreç madenciliği nedir?

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

Süreç madenciliği araçları

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

Araç	En iyisi	OCPM Desteği	Ücretsiz Deneme	Puan
ARIS	Yönetişim, risk ve uyumluluk (GRC)	❌	❌	4.2 169 incelemeye dayanarak
Celonis	ERP odaklı	✅	✅	4.3 479 incelemeye dayanarak
IBM Process Mining	Reçeteli yapay zeka ve hibrit bulut	✅	✅	4.4 218 incelemeye dayanarak
iGrafx Process360	Birleşik madencilik, modelleme ve simülasyon	❌	✅	4.7 125 incelemeye dayanarak
KYP.ai	Modern yapay zeka öncelikli süreç zekası	❌	❌	-
Microsoft Power Automate	Microsoft ekosistem entegrasyonu	❌	✅	4.4 1,087 incelemeye dayanarak
SAP Signavio	SAP ekosistem entegrasyonu	❌	❌	4.0 47 incelemeye dayanarak
ServiceNow Process Mining	ServiceNow dağıtımları	❌	✅	-
UiPath Process Mining	Otomasyon odaklı	❌	❌	4.3 105 incelemeye dayanarak

Süreç madenciliği trendleri

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

1. Yapay Zeka entegrasyonu

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

Öngörücü ve reçeteli 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 sorgulamasına olanak tanır.
Bağlamsal zeka: Süreç madenciliği yapılandırılmış operasyonel bağlam sağlayarak yapay zeka model'inin ilgisini ve doğruluğunu artırır.

2. Nesne Odaklı Süreç Madenciliğine (OCPM) Geçiş

Organizasyonlar, vaka tabanlı madencilikten nesne odaklı model'lere geçiyorlar.

Bütünsel modelleme: OCPM, birden fazla ilgili nesneyi (örneğin siparişler, faturalar, sevkiyatlar) aynı anda takip eder.
Fonksiyonlar arası görünürlük: Silo analizlerini ortadan kaldırır ve süreçlerin departmanlar arasında nasıl kesiştiğini netleştirir.

4. Otomasyon kolaylaştırıcı olarak süreç madenciliği

Odak noktası, izole projelerden sürekli optimizasyona kayıyor.

Hedefli RPA: Darboğazlar otomasyondan önce çözülür, böylece verimsiz iş akışlarının ölçeklendirilme riski azaltılır.
Uyumluluk kontrolü: Sapmaları ve uyumluluk boşluklarını tespit etmek için gerçek zamanlı yürütme verileri hedef model'lerle karşılaştırılır.

5. Sürdürülebilirlik

Süreç optimizasyonu aynı zamanda çevresel hedefleri de destekler.

Atık azaltma: Optimize edilmiş 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 algoritmalar veya metodolojiler kullanır. Benzer şekilde, süreç madenciliği süreçleri “madencilikten geçirmek” için olay günlüklerini ve süreçle ilgili verileri analiz eder.
Süreçlerin tam olarak anlaşılması şunları içerir:
Süreç trendlerinin, kalıplarının ve sapmalarının belirlenmesi
Gerçek süreçlerin ayrıntılı görselleştirilmesi
Otomasyon fırsatlarının tanımlanması
Süreç verimliliğini artırmanın yeni yollarının keşfedilmesi

Süreç madenciliği araçları, ham olay günlüklerinden gerçek süreç model'lerini keşfeder. Her vakadan olay günlüklerini çıkarıp bunları birleştirerek bu araçlar, şirketlere süreçlerinin gerçekte nasıl performans gösterdiğini gösterir.

Süreç madenciliğinin nasıl çalıştığını aşağıdaki adımlar aracılığıyla anlayın:

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

Akıllı süreç madenciliği, süreç keşfini, süreç analizini, süreç modellemesini ve süreç tanılama işlemlerini otomatize etmek için ML algoritmalarından yararlanan yapay zeka destekli bir süreç madenciliği yazılımıdır.

Bazı sağlayıcılar, süreç yönetimi yazılımı veya süreç madenciliği gibi süreçle ilgili araçları süreç zekası yazılımı olarak adlandırır. Süreç zekası araçları, daha derin içgörüler için makine öğrenimi, süreç madenciliği, görev madenciliği ve dijital ikiz teknolojilerini birleştirir.

Birçok süreç madenciliği aracı, verileri otomatik olarak toplamak ve keşfetmek ve verimsizliklerin ve sapmaların arkasındaki kök nedenleri belirlemek için süreç madenciliği algoritmalarından ve bağlam farkındalığından yararlanır. ML ayrıca öngörücü yetenekler oluşturmayı, bir DTO veya süreç simülasyonu üretmeyi ve görev madenciliği sunmayı sağlar.

1. Süreç madenciliğinin kapsamını genişletin

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

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

Tavsiye:
Bu durumlarda, kurumsal yapay zeka ajanları, darboğazlar için analiz edilebilecek veriler üretmek amacıyla binlerce süreç çalışmasını tamamlayabilir. Bu, henüz ticari olarak sunulmayan yeni bir kullanım durumudur ancak yapay zeka ajanlarının önümüzdeki 3 yıl içinde süreç anlayışına önemli katkılarda bulunmasını bekliyoruz.

Veri kalitesini artırın

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

Tavsiye:
İşletmelerin veri kalitesi güvence stratejilerine ve veri kalitesini sürekli iyileştirmek için yapay zeka ve ML algoritmaları ile veri kalitesi araçlarıyla entegrasyona sahip olmaları önerilir.

Yapay zeka ve ML'nin veri kalitesine yardımcı olabileceği bazı yollar şunlardır:
– Veri girişi sürecini otomatize etmek
– Mükerrer kayıtları belirlemek ve ortadan kaldırmak
– Verileri sınıflandırmak için rastgele orman (random forest) algoritmasını uygulamak.

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 çözülmüştür. ML algoritmalarıyla birleştirilen tanısal süreç madenciliği, sorunların kök nedenlerini belirler. Burada 2 yaygın yaklaşım vardır:

– Bazı süreç madenciliği sağlayıcıları, iş zekası (BI) araçları ve makine öğrenimi platformları için ayrıntılı süreç verileri sağlayan yazılımlar veya kök nedenleri belirleyen ayrı süreç keşif araçları sunar
– Bazı diğer süreç madenciliği sağlayıcıları, analizi otomatik olarak çalıştırmak 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 yalnızca yapılandırılmış verileri işleyebilir; bu da faturalar veya makbuzlar gibi yapılandırılmamış verilerin inceleme sürecinin dışında kalmasına neden olur.

Tavsiye:
Bu sorun, karar verme sürecine tüm veri kaynaklarını dahil etmek amacıyla yapılandırılmamış verileri makine tarafından okunabilir formatlara dönüştürmek için OCR, NLP ve makine öğrenimi algoritmalarının entegre edilmesiyle 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 üretimini sağlayın

Zorluk:
Geleneksel süreç madenciliği araçları, çok sayıda değişken içeren süreçleri değerlendirecek gelişmişliğe sahip olmadıkları için karmaşık süreçlerin analizinde daha az netlik sağlıyordu. Örneğin, sürece çok sayıda paydaşın veya kapsamlı verilerin dahil edilmesi, insanların anlaması ve üzerinde işlem yapması zor olan karmaşık süreç madenciliği çıktıları oluşturuyordu.

Eklenen görev veya değişken sayısının yanı sıra, bazı durumlarda süreçler heterojendir ve kesitseldir. Örneğin, sağlık hizmetleri süreçlerinde, heterojenlik ve çok disiplinli iş birliğini içeren süreçleri genelleştirmek ve modellemek zorlaşır.

Tavsiye:
Yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmalarını entegre eden yeni süreç madenciliği araçları, bu karmaşıklık sorunlarını aşmayı amaçlamaktadır. Örneğin, tüm süreç verilerini yakalamak ve keşfetmek için yapay zeka ve bilgisayarlı görü'den yararlanan sağlayıcılar, birkaç gün içinde süreç madenciliği çıktısı üretebilirler. Geleneksel süreç madenciliği yazılımını kullanan benzer bir çaba aylar sürebilir.

Gelecekteki süreç performansını tahmin edin

Zorluk:
İlk süreç madenciliği araçları olay verileri 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
reçeteli süreç madenciliği model'lerinin geliştirilmesine yardımcı olabilir.

Bir süreç içindeki bağımlılıkları veya darboğazları belirleyin

Zorluk:
Süreç madenciliği görselleştirmeler ve tablolar şeklinde sonuçlar üretir, ancak sonuçları yorumlamak ve süreçleri iyileştirmek için önerilerde bulunmak için insan analiste ihtiyaç duyar.

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 yararlanabilirler.

Azaltılmış Maliyetler
Süreç madenciliği, kullanıcıların otomasyon veya başka bir değişiklik gerektiren alanları belirlemesine olanak tanır. Süreçlerin otomatize edilmesi, maliyetleri azaltırken verimliliği artırır.
İyileştirilmiş Müşteri Deneyimi
Darboğazların belirlenmesi, iyileştirme alanlarının keşfedilmesi ve farklı süreçlerin optimize edilmesiyle toplam süreç 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 analizler bunu kısaltabilir. Ayrıca bu araçlar, uyumlu olmayan 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 bir sürede azaltmıştır.

Nesne odaklı süreç madenciliği (OCPM), özellikle bireysel nesnelerin veya varlıkların davranışlarını 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 yönlendirerek yakınsama ve uzaklaşma 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 aktiviteler içerebilir.

Nesne yönelimli süreç madenciliği nasıl çalışır?

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

1. Şunlar gibi uzmanlaşmış algoritmalar ve teknikler kullanarak:
– Veri ön işleme
– Veri zenginleştirme
2. Şunlar gibi veri analiz yöntemleri kullanarak:
– Kümeleme
– Sınıflandırma
– İlişkilendirme kuralı madenciliği.

OCPM faydaları
OCPM, şunlar dahil olmak üzere bireysel düzeydeki nesne davranışının daha ayrıntılı bir analizini sağlar:
– Farklı nesnelerin süreçle etkileşimi
– Nesne davranışlarının süreç performans KPI'leri 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 Durumu ve Uygulaması". AIMultiple.com adresinde çevrimiçi yayımlanmıştır. Erişim tarihi: 26 Şubat 2026, kaynak: https://aimultiple.com/process-mining-use-cases [Çevrimiçi Kaynak]

Şimşek, H. (2026, 26 Şubat). En İyi 50 Süreç Madenciliği Kullanım Durumu ve Uygulaması. AIMultiple. https://aimultiple.com/process-mining-use-cases

@misc{imek2026,
  author = {Şimşek, Hazal},
  title  = {{En İyi 50 Süreç Madenciliği Kullanım Durumu ve Uygulaması}},
  year   = {2026},
  month  = feb,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/process-mining-use-cases}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 26 Şubat 2026}
}