Process mining is een techniek om het werkelijke verloop van bedrijfsprocessen geautomatiseerd in kaart te brengen en te analyseren en geeft zo inzicht in potentiële verbeterpunten. Process mining biedt daardoor een groot aantal voordelen.
Digitalisering en automatisering spelen een steeds grotere rol binnen organisaties. Als gevolg daarvan verwerken zij steeds grotere hoeveelheden data. Deze data kunnen heel waardevol zijn om inzicht te krijgen in hoe de bedrijfsprocessen in werkelijkheid verlopen.
Toch zijn veel organisaties zich niet voldoende bewust van de data waarover zij beschikken en over de mogelijkheden van die data. Als zij zich daar wel van bewust zijn, wordt vaak genoemd dat de kwaliteit van data dusdanig slecht is dat zij er niks mee kunnen. In de praktijk is er echter vaak veel meer mogelijk.
7 toepassingen van process mining
- opsporen van bottlenecks;
- verminderen van verspillingen;
- naleven van wet- en regelgeving;
- analyseren van de effectiviteit van vernieuwde processen;
- aanpassen of vervangen van legacysystemen;
- ontdekken van beste uitvoeringswijzen;
- besparen van kosten.
7 stappen
Een stappenplan is handig wanneer u aan de slag wilt om met behulp van process mining een probleem inzichtelijk te maken en concrete vervolgacties te formuleren. Supply Value noemt de volgende zeven stappen:
1. Beschrijf het probleem. Begin met een heldere, eenduidige en (kwantitatieve) probleembeschrijving.
2. Zorg voor een projectteam en draagvlak. Zorg dat er prioriteit en aandacht wordt gegeven aan het process-miningproject.
3. Benoem de process-miningonderdelen. Bepaal welke onderdelen van process mining relevant zijn.
4. Maak een keuze uit de software tooling. Kies de juiste software tool.
5. Zoek uit welke data nodig zijn. Gebruik bestaande ‘event logs’ en verzamel waar nodig aanvullende ‘event logs’.
6. Voer de analyses uit. Voer de analyses in de software tooling uit.
7. Analyseer de output en zet verbeteracties uit. Analyseer de output en bepaal verbeteracties.
Stap 1. Beschrijf het probleem
Stap 1 is om met een heldere, eenduidige en het liefst kwantitatieve probleembeschrijving te beginnen. Dat is belangrijk, omdat een van de uitdagingen in het toepassen van process mining het bepalen van de juiste invalshoek is. Eenzelfde dataset kan afhankelijk van het gekozen perspectief, de tooling die wordt gebruikt of de analyses die worden uitgevoerd, verschillende inzichten bieden. Om er zeker van te zijn dat het verkregen inzicht zo effectief mogelijk is én zo efficiënt mogelijk wordt verkregen is het belangrijk om vooraf de juiste invalshoek te bepalen. Bijvoorbeeld het achterhalen van de bottleneck van een proces, het meten van het effect van een procesverbetering of het controleren van het naleven van procedures.
Stap 2. Zorg voor een projectteam en voor draagvlak
Om met het probleem aan de slag te gaan wordt een projectteam samengesteld. Dat kan afhankelijk van de omvang van het probleem één medewerker of een team van meerdere medewerkers zijn. Per rol moet worden bepaald of de invulling ervan intern of extern en fulltime of parttime zal zijn. Daarnaast moet er voldoende draagvlak zijn, zodat het process-miningproject prioriteit krijgt en aandacht. Een heldere probleembeschrijving in stap 1 helpt daarbij. Daarnaast helpt het om duidelijk het doel en het gewenste resultaat van het project te benoemen. Op die manier zien de betrokken medewerkers en het management eerder de toegevoegde waarde van het project in. Dat zorgt voor draagvlak binnen de organisatie.
Stap 3. Benoem de process-miningonderdelen
Een process-miningproject bestaat uit (een selectie van) deze vijf onderdelen:
- Ideal process: het in kaart brengen van het gewenste proces, de ‘happy flow’;
- process discovery: het geautomatiseerd creëren en visualiseren van een procesmodelop basis van geregistreerde gebeurtenissen;
- conformance checking: het controleren of het ontwikkelde model conform de praktijk werkt en het detecteren, lokaliseren en uitleggen van eventuele afwijkingen;
- enhancement: het uitbreiden van het procesmodel door extra inhoudelijke informatie uit de ‘event logs’ toe te voegen;
- operational support: het voorspellen van de toekomst op basis van het procesmodel.
Op basis van het in stap 1 gedefinieerde probleem worden één of meerdere onderdelen van process mining geselecteerd. Het grote voordeel van process mining is namelijk dat problemen veelal gericht en efficiënt kunnen worden aangepakt. Aan de hand van de onderzoeksvraag bepaalt u welke onderdelen relevant zijn om uit te voeren. Process mining is voor zowel grote als kleine organisaties interessant, omdat process mining ook op kleinere hoeveelheden data en kleinere processen kan worden toegepast. Dit is in het voorbeeld van een callcenter toegelicht:
Voorbeeld callcenter
Een callcenter ontvangt regelmatig klachten van klanten die vinden dat ze te lang in de wacht staan. Het callcenter besluit om met behulp van process mining het proces te analyseren en waar mogelijk te verbeteren.
Om te bepalen welke stappen zouden moeten worden doorlopen wordt het ideal process geschetst. Daardoor kan de werkelijke situatie met de gewenste situatie worden vergeleken.
Door middel van process discovery wordt achterhaald welke processtappen in werkelijkheid plaatsvinden. Daarvoor worden de procesdata verzameld, opgeschoond en in een process-miningtool gezet.
Via conformance checking wordt vervolgens gecontroleerd waar het ideale proces van het werkelijke proces afwijkt. Daaruit blijkt dat medewerkers lang naar de juiste informatie moeten zoeken om de klant te kunnen helpen.
Om te achterhalen waar dat door komt, wordt een enhancement uitgevoerd. Daarbij wordt extra informatie, onder andere het aantal handelingen dat een medewerker uitvoert voordat de juiste informatie wordt verkregen, aan de analyse toegevoegd.
Vooraf heeft het team nagedacht welke data in deze uitgebreide analyse van pas kunnen komen en zijn deze data aan de ‘event log’ toegevoegd. Zo wordt voorkomen dat opnieuw data moeten worden verzameld. Als de enhancement geen bevredigend resultaat oplevert, dan zit er niets anders op dan de dataverzameling te herhalen.
Tot slot volgt de fase operational support. Aan de hand van de samengevoegde informatie signaleert het model toekomstige afwijkingen, zodat het callcenter op tijd verbeteracties kan ondernemen.
Stap 4. Kies de software tooling
De kracht van process-miningsoftware is dat het alle data uit verschillende systemen en in verschillende formaten verwerkt. Er zijn enorm veel verschillende software tools beschikbaar voor process mining. Iedere tooling heeft zijn eigen specialiteit. De ene tool is goed in process discovery, een andere tool is weer goed in conformance checking. Kies daarom de tool die voor de doelstelling van process mining of het geschetste probleem geschikt is en die bij de gekozen process-miningonderdelen past.
Stap 5. Zoek uit welke data nodig zijn
Het gebruik van data is een essentieel onderdeel van process mining. Een randvoorwaarde, zoals eerder genoemd, is de beschikbaarheid van data. Het is verstandig om direct na de probleembeschrijving de beschikbaarheid van data te toetsen. Een ‘event log’ is een verzameling gebeurtenissen. Een gebeurtenis in een callcenter is bijvoorbeeld het beantwoorden van inkomende oproepen. Eén gebeurtenis is als één regel in een spreadsheet of een databasetabel voor te stellen. Iedere regel staat voor de combinatie van een case (gesprek), activiteit (opnemen van de telefoon) en tijdstip (16:00 uur). Dit zijn de drie elementen die in ieder geval per gebeurtenis nodig zijn. Een ‘event log’ bestaat vaak uit meer dan deze minimale velden. Deze extra informatie kan in een later stadium worden gebruikt om de analyse te verrijken (enhancement). Als een proces door een goed ingericht systeem wordt ondersteund is het verzamelen en structureren van ‘event logs’ relatief makkelijk. Anders kan deze stap meer tijd kosten. Het tegenovergestelde, dat er in de systemen meer dan voldoende data aanwezig zijn, komt ook voor. In dat geval wordt aangeraden om vooraf na te denken over het inperken van de dataset om de probleemstelling gericht aan te kunnen pakken.
Stap 6. Voer de analyses uit
Zet de verzamelde ‘event logs’ in de gekozen process-miningsoftware, voer de analyses uit en verzamel de output. De output van process mining bestaat onder andere uit procesmodellen en flowcharts. Dit zijn grafisch geanimeerde weergaven van de processen, waardoor het als het ware mogelijk is om in realtime de doorlooptijd en bottlenecks van processen te zien. De makkelijkste analyse is de vorm van process discovery waarbij de minimale ‘event log’ (case, activiteit en tijdstip) in de gekozen process-miningtool wordt ingeladen en een eerste keer wordt uitgevoerd. Daaruit ontstaat een eerste visuele weergave van de werkelijke loop van een proces. Vervolgens kunnen kolommen met aanvullende ‘event’ data worden toegevoegd om de analyse te verrijken en statistieken van het proces en de processtappen, zoals doorloop- en wachttijden en de frequentie van rework, te bekijken. Daarmee kan – waar nodig iteratief – naar de oorzaken van het probleem worden gezocht.
Stap 7. Analyseer de output en zet vervolgacties uit
De output, in de vorm van procesmodellen, geeft inzicht in het vooraf gedefinieerde probleem. Nu is het belangrijk om uit deze inzichten de juiste conclusies te trekken. De juiste oorzaak van de afwijking van het proces of van de norm vast te stellen en vast te stellen waarom eventueel eerder doorgevoerde procesverbeteringen niet het beoogde effect hebben. Het doel van deze stap is om de resultaten bespreekbaar te maken. Daarvoor worden in gesprek met medewerkers de grondoorzaken in kaart gebracht en vastgesteld waar de afwijking door wordt veroorzaakt. Vervolgens kunnen concrete verbeteracties worden uitgevoerd of kan er een nieuw verbeterproject worden opgestart.
Deze laatste stap is één van de moeilijkste stappen van een process-miningproject, omdat de inzichten in praktische verbetervoorstellen moeten worden vertaald. Deze verbetervoorstellen moeten de grondoorzaak aanpakken en voldoende draagvlak binnen de organisatie hebben. Voor het beste resultaat moet daarom voldoende tijd aan deze stap worden besteed.
Visualisatie
Een van de redenen dat process mining zo aantrekkelijk is, is de mogelijkheid tot visualisatie. Process-miningsoftware kan een heel proces in één duidelijk overzicht laten zien, waardoor meteen inzicht ontstaat in hoe het proces loopt. Het mooie aan dit soort visualisaties is dat het meteen de aandacht trekt en mensen interesse in een process-miningproject krijgen. Ook het management ziet direct hoe het proces in werkelijkheid loopt en hoe het proces met de ‘happy flow’ verschilt.
Het is echter wel van belang dat het niet bij enkel aandacht en interesse blijft. Om het process-miningproject werkelijk door te voeren moet uiteraard wel actie worden ondernomen. Alleen dan kunnen de gewenste resultaten worden behaald.
Zodra de aandacht van het management en de medewerkers eenmaal is getrokken met de visuele beelden van process mining wordt het tijd om die aandacht om te zetten in werkelijke actie. Met de process-miningsoftware kunnen aan de hand van de aanwezige data van deze processen alle processen in een organisatie worden geanalyseerd. Door deze data te gebruiken ontstaat een duidelijk en gedetailleerd beeld van hoe de processen lopen en waar eventuele inefficiënties, bottlenecks of afwijkingen zitten. Door die vervolgens aan te pakken worden de bedrijfspresentaties verhoogd. Naast dit technische verhaal zijn medewerkers ook belangrijk voor een process-miningproject. Zij zijn namelijk degene die uiteindelijk actie moeten gaan ondernemen en de processen werkelijk moeten gaan verbeteren.
Bedrijfsoptimalisatie
Ongeacht de branche waarin een organisatie zich bevindt of de grootte van de organisatie wil iedereen succesvol zijn. Een manier om dat te bereiken is door middel van bedrijfsoptimalisatie. Ook daar zijn verschillende manieren voor: het verlagen van de kosten, het verkorten van de doorlooptijd, het optimaliseren van processen of het volledig omgooien van processen tot nieuwe processen. Met behulp van process mining software weet een organisatie waar verbetermogelijkheden zitten en welke het rendabelst zullen zijn.
Meer lezen
- Bureau Tromp, Hoe krijg je jouw Process Mining project van de grond?, Bureau Tromp
- SupplyValue, Maak in zeven stappen data intuïtief met process mining, SupplyValue
Auteur: Drs. R.M. Kieft RA is zelfstandig gevestigd onder de naam Bureau voor Administratie en Controle Kieft bv
Dit artikel is verschenen in cm: 2023, afl. 2.
