کشف فرآیند : مفاهیم و اهمیت

 

در محیط کسب و کار پویا و رقابتی امروزی، شرکت ها به طور مداوم در تلاش برای بهبود کارایی عملیاتی و ارتقای عملکرد خود هستند. فرآیندکاوی، فناوری که به سرعت در حال رشد است، با ارائه بینش‌های ارزشمند در مورد فرآیندهای کسب و کار، نقش مهمی در دستیابی به این اهداف ایفا می کند. محور فرآیند کاوی مفهوم کشف فرآیند است که فرآیندهای واقعی را در یک کسب و کار آشکار می کند و راه را برای بهبود هموار می کند. در این مقاله، اهمیت کشف فرآیند در فرآیند کاوی را با تمرکز بر اهمیت آن برای کسب‌وکارها بررسی می‌کنیم.

 

چشم انداز فرآیندکاوی

فرآیند کاوی مجموعه‌ای از تکنیک‌ها را در بر می‌گیرد که گزارش‌های رویداد تولید شده توسط سیستم‌های اطلاعاتی مختلف را تجزیه و تحلیل می‌کند. این گزارش‌ها توالی فعالیت‌های انجام‌شده در طول اجرای یک فرآیند کسب و کار را ثبت می‌کنند و داده‌های زیادی را برای تجزیه و تحلیل فراهم می‌کنند. فرآیند کاوی را می توان به سه وظیفه اصلی تقسیم کرد: کشف فرآیند، بررسی انطباق و بهبود فرآیند.

 

اهمیت کشف فرآیند

می‌توان گفت کشف فرآیند قلب فرآیند کاوی است، زیرا فرآیندهای دنیای واقعی در حال وقوع در یک سازمان را آشکار می کند. با تجزیه و تحلیل گزارش‌های رویداد، کشف فرآیند اجرای واقعی فرآیندهای کسب و کار را بازسازی می‌کند، گلوگاه‌ها، ناکارآمدی‌ها و فرصت‌های بهبود را آشکار می‌کند. این اطلاعات برای سازمان ها برای بهینه سازی فرآیندهای خود، کاهش هزینه ها و افزایش رضایت مشتری بسیار مهم است.

 

مزایای تجاری کشف فرآیند

الف) مدل‌های فرآیندی دقیق:

کشف فرآیند مدل‌های فرآیندی دقیقی را در اختیار سازمان‌ها قرار می‌دهد که برای درک و بهینه‌سازی عملیات کسب و کار ضروری هستند. این مدل‌ها تصویر واضحی از جریان فعالیت‌ها ارائه می‌دهند و شرکت‌ها را قادر می‌سازند تا ناکارآمدی‌ها را مشخص کنند و فرآیندهای خود را ساده‌سازی کنند.

ب) بهبود عملکرد:

با شناسایی گلوگاه‌ها و ناکارآمدی ها، کشف فرآیند به کسب و کارها اجازه می دهد تا اقدامات هدفمندی برای بهبود عملیات خود انجام دهند. این امر منجر به افزایش عملکرد، کاهش هزینه ها و افزایش سود می شود.

ج) بهبود مستمر:

کشف فرآیند به عنوان پایه ای برای بهبود مستمر فرآیند عمل می کند. با تجزیه و تحلیل منظم گزارش‌های رویداد و به‌روزرسانی مدل‌های فرآیند، کسب‌وکارها می‌توانند جلوتر از منحنی باشند و خود را با پویایی بازار در حال تغییر وفق دهند.

د) انطباق و مدیریت ریسک:

کشف فرآیند همچنین می تواند به سازمان ها کمک کند تا از انطباق با مقررات و مدیریت موثر ریسک ها اطمینان حاصل کنند. با کشف انحرافات از مدل‌های فرآیند از پیش تعریف‌شده، شرکت‌ها می‌توانند اقدامات اصلاحی انجام دهند و از مجازات‌های احتمالی اجتناب کنند.

ه) تصمیم گیری مبتنی بر داده:

کشف فرآیند، تصمیم گیری مبتنی بر داده را با ارائه بینش های مبتنی بر شواهد به سازمان ها در مورد فرآیندهای خود، امکان پذیر می کند. این به کسب و کارها قدرت می دهد تا تصمیمات آگاهانه بگیرند و عملیات خود را بهینه کنند.

مدلسازی فرآیند به صورت سنتی در مقابل کشف فرآیند

در حالی که هدف مدل‌سازی فرآیند سنتی و کشف فرآیند، بازنمایی و درک فرآیندهای کسب‌وکار است، رویکردها و روش‌ها در این دو موضوع به‌طور قابل‌توجهی متفاوت است. در این بخش به مقایسه این دو روش و بررسی مزایای کشف فرآیند خواهیم پرداخت.

الف) ذهنیت در مقابل عینیت

مدل‌سازی فرآیند سنتی اغلب به مصاحبه‌ها، کارگاه‌ها و ورودی‌های متخصص برای ایجاد نمایشی از فرآیندهای کسب‌وکار متکی است. این رویکرد ذاتاً ذهنی است، زیرا به دانش و درک افراد درگیر بستگی دارد. در نتیجه، مدل‌های فرآیند تولید شده ممکن است مستعد سوگیری و عدم دقت باشند.

در مقابل، کشف فرآیند یک تکنیک عینی و مبتنی بر داده است که گزارش رویدادهای تولید شده توسط سیستم های اطلاعاتی را تجزیه و تحلیل می کند. با استفاده از داده‌های دنیای واقعی، کشف فرآیند، اجرای واقعی فرآیندهای تجاری را آشکار می‌کند و از نمایش دقیق و بی‌طرفانه جریان فرآیند اطمینان می‌دهد.

ب) دستی در مقابل خودکار

مدل‌سازی فرآیند سنتی یک کار دستی و زمان‌بر است که نیازمند تلاش قابل توجهی از سوی کارشناسان فرآیند، تحلیلگران تجاری و سایر ذینفعان است. این رویکرد کار فشرده می‌تواند پرهزینه و مستعد خطا باشد، به‌ویژه زمانی که با فرآیندهای پیچیده یا سازمان‌های بزرگ سروکار داریم.

از سوی دیگر، کشف فرآیند، از الگوریتم‌های پیشرفته و تکنیک‌های خودکار برای بازسازی مدل‌های فرآیند از گزارش‌های رویداد استفاده می‌کند. این رویکرد خودکار زمان و تلاش مورد نیاز برای ایجاد مدل‌های فرآیندی دقیق را به‌طور قابل‌توجهی کاهش می‌دهد و سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا روی بهینه‌سازی فرآیندهای خود و ایجاد بهبودها تمرکز کنند.

ج) ایستایی در مقابل پویایی

مدل‌های فرآیند سنتی اغلب بازنمایی ایستا از فرآیندها هستند که درک و مفروضات مدل‌سازان را در یک مقطع زمانی خاص منعکس می‌کنند. این مدل‌ها می‌توانند با تکامل فرآیندها قدیمی شوند و نیاز به به‌روزرسانی و نگهداری مداوم داشته باشند.

کشف فرآیند یک دیدگاه پویا در مورد فرآیندهای تجاری ارائه می دهد، زیرا می تواند گزارش رویدادهای تولید شده در طول زمان را تجزیه و تحلیل کند. با به‌روزرسانی منظم مدل‌های فرآیند بر اساس آخرین گزارش‌های رویداد، سازمان‌ها می‌توانند درکی جاری و دقیق از فرآیندهای خود داشته باشند و بهبود مستمر و سازگاری را تسهیل کنند.

د) بینش محدود در مقابل جامع

مدل‌سازی فرآیند سنتی ممکن است تمام تغییرات، استثناها و انحراف‌هایی را که در طول اجرای یک فرآیند کسب‌وکار رخ می‌دهد، نشان ندهد. این می تواند منجر به یک دید ناقص یا ساده شده از فرآیند شود و فرصت های بهینه سازی و بهبود را محدود کند.

کشف فرآیند، با تجزیه و تحلیل گزارش‌های رویداد، می‌تواند طیف کاملی از تغییرات فرآیند، از جمله موارد نادر یا استثنایی را آشکار کند. این بینش جامع، سازمان ها را قادر می سازد تا ناکارآمدی ها و خطرات را در کل فرآیند شناسایی و رسیدگی کنند، که منجر به بهینه سازی فرآیند موثرتر می شود.

عمیق‌تر کردن تکنیک‌های کشف فرآیند

تکنیک‌های کشف فرآیند را می‌توان به طور کلی به دو دسته طبقه‌بندی کرد: رویکردهای مبتنی بر الگوریتم و رویکردهای مبتنی بر اکتشاف.

الف) رویکردهای مبتنی بر الگوریتم:

این تکنیک‌ها، مانند الگوریتم آلفا، بر الگوریتم‌های خاصی برای ساخت مدل‌های فرآیند از گزارش‌های رویداد تکیه دارند. آنها معمولا سریع و کارآمد هستند اما ممکن است با فرآیندهای پیچیده یا داده های پر سر و صدا دست و پنجه نرم کنند.

ب) رویکردهای مبتنی بر اکتشاف:

روش‌های اکتشافی، مانند Heuristics Miner، از روش‌های اکتشافی یا قوانین سرانگشتی برای ایجاد مدل‌های فرآیندی استفاده می‌کنند. این رویکردها انعطاف‌پذیرتر هستند و می‌توانند فرآیندهای پیچیده و داده‌های پر سر و صدا را مدیریت کنند، اما ممکن است به منابع محاسباتی بیشتری نیاز داشته باشند.

هر دو رویکرد نقاط قوت و محدودیت های خود را دارند و سازمان ها ممکن است بر اساس نیازهای خاص خود و پیچیدگی فرآیندهای خود مناسب ترین تکنیک را انتخاب کنند.

چالش ها و جهت گیری های آینده در کشف فرآیند

علیرغم مزایای بی شماری که دارد، کشف فرآیند با چالش های متعددی نیز مواجه است، از جمله برخورد با گزارش های رویدادهای پر سر و صدا، ناقص یا ناسازگار، و مدیریت فرآیندهای پیچیده و با ابعاد بالا. محققان و متخصصان به طور مداوم در حال کار برای توسعه الگوریتم‌ها، تکنیک‌ها و ابزارهای جدید برای رسیدگی به این چالش‌ها و پیشرفت بیشتر در زمینه کشف فرآیند هستند.

علاوه بر این، ادغام هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در کشف فرآیند، این پتانسیل را دارد که انقلابی در این زمینه ایجاد کند، مدل‌های فرآیند پیچیده‌تر و دقیق‌تر و همچنین تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده و تجویزی برای بهینه‌سازی فرآیند را ممکن می‌سازد.

.

کشف فرآیند در عمل: نمونه های دنیای واقعی

صنایع مختلف از قدرت کشف فرآیند برای بهبود عملیات خود استفاده کرده اند. به عنوان مثال، یک بانک جهانی از فرآیندکاوی  وکشف فرآیند برای تجزیه و تحلیل فرآیند درخواست وام استفاده کرد، ناکارآمدی ها را کشف کرد و زمان پردازش را تا 40 درصد کاهش داد. در مثالی دیگر، یک شرکت تولیدی از کشف فرآیند برای بهینه‌سازی فرآیندهای تولید خود استفاده کرد که منجر به کاهش 30 درصدی زمان انتظار و افزایش 25 درصدی بهره‌وری شد.

نتیجه

کشف فرآیند جزء حیاتی فرآیند کاوی است که مزایای قابل توجهی را برای کسب و کارها از نظر بهینه سازی فرآیند، کاهش هزینه و بهبود عملکرد ارائه می دهد. با کشف فرآیندهای پنهان در سازمان ها، کشف فرآیند راه را برای بهبود مستمر و تصمیم گیری مبتنی بر داده هموار می کند. در یک چشم‌انداز کسب‌وکار رقابتی فزاینده، شرکت‌هایی که از اکتشاف فرآیند و استخراج معادن استقبال می‌کنند، موقعیت خوبی برای دستیابی به موفقیت و جلوتر از رقبای خود خواهند داشت.