수동 소득 아이디어 2023
프로세스 마이닝은 디지털 프로세스 및 최적화와 관련하여 시간의 주제입니다. 그러나 이 용어의 배후에는 기술이 어떻게 작동하며 왜 (거의) 모든 회사가 프로세스 마이닝을 실행해야 합니까? 다음 기사에서는 이러한 질문 등에 대한 답변을 제공합니다.
(비즈니스) 프로세스 마이닝이란 무엇입니까? – 정의
프로세스 마이닝은 로그 파일을 통해 비즈니스 프로세스에서 데이터를 “발굴”하고 분석한 다음 평가하는 프로세스를 설명합니다. 이러한 방식으로 회사 프로세스의 전체 비즈니스 프로세스와 워크플로, 패턴 및 추세를 식별할 수 있습니다. 모든 하위 단계 및 변형을 포함한 프로세스의 분석 및 인벤토리 외에도 프로세스 마이닝 무엇보다도 프로세스의 최적화 및 최종적으로 비용 절감.
일반적인 사용 시나리오
• ERP 시스템의 프로세스(예: 주문)
• 헬프데스크 시스템에서 티켓 처리
• 비즈니스 프로세스 관리/자동화 시스템의 워크플로우
프로세스 마이닝은 몇 가지 유사점과 차이점이 있기 때문에 데이터 마이닝과 동일하게 언급되는 경우가 많습니다. 두 프로세스 모두 통찰력을 얻고 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리기 위해 많은 양의 데이터를 분석합니다.
데이터 마이닝은 대량의 데이터를 분석하고 숨겨진 연결을 인식하는 데 중점을 둡니다. 반면 프로세스 마이닝은 데이터 분석을 비즈니스 프로세스의 모델링, 제어 및 개선과 결합합니다. 실행 중인 프로세스와 변형에 대한 새로운 통찰력을 얻을 수 있도록 소프트웨어 시스템의 로그 파일 및 데이터베이스용으로 특별히 조정된 알고리즘이 사용됩니다. 세 가지 중요한 프로세스 마이닝 하위 영역이 구분됩니다.
발견
검색에는 이러한 프로세스에 대한 자세한 지식 없이도 프로세스 흐름을 재구성하기 위해 기존 프로세스 로그 파일에 대한 분석이 포함됩니다. 따라서 프로세스와 해당 하위 단계가 자동으로 인식되어 평가 가능해집니다. 이전에 정의된 프로세스 모델이 필요하지 않습니다.
준수
TARGET 프로세스의 모델이 이미 존재하는 경우 ACTUAL 상황의 데이터 분석을 기반으로 Process Mining으로 TARGET과 ACTUAL 상태 간의 비교를 수행할 수 있습니다. 이러한 방식으로 정의된 “최적 프로세스”에 대한 적합성이 결정되고 편차와 그 영향이 식별됩니다.
상승
적합성 확인 외에도 프로세스 마이닝의 가장 중요한 부분은 프로세스의 최적화입니다. 실제 상태를 평가한 후 새롭고 더 나은 프로세스에 도달하기 위해 두 번째 단계에서 프로세스(모델)를 조정합니다.
요구 사항
Process Mining 적용을 위한 기본 요구 사항 분석할 비즈니스 프로세스의 개별 단계에 대한 데이터가 디지털로 저장된다는 것입니다. 저장된 데이터에는 관련 데이터 레코드뿐만 아니라 이벤트 시간 및 프로세스 또는 프로세스 단계에 대한 연결에 대한 정보가 포함되어야 합니다.
일반적으로 소스 시스템은 이러한 목적을 위해 일종의 프로세스 프로토콜 또는 로그 파일을 작성하며, 여기에서 모든 하위 단계를 포함하는 프로세스의 시간 순서를 재구성할 수 있습니다. 전체 프로세스는 처음부터 끝까지 디지털 방식으로 매핑되어야 합니다. 프로세스의 일부가 수동으로 또는 유사하게 실행되는 경우 프로세스 마이닝은 전체 프로세스에 대한 의미 있는 데이터를 확인할 수 없습니다. 일반적으로 데이터가 많을수록 평가가 정확하고 최적화 가능성이 커집니다.
Process Mining의 데이터는 어디에서 가져옵니까?
프로세스 분석을 위한 데이터는 주로 ERP 시스템, 티켓 시스템, 비즈니스 프로세스 관리(BPM) 시스템, 워크플로우, CRM 시스템 및 잠재적으로 기록된 프로세스를 실행하는 데 사용되는 기타 소프트웨어와 같이 오늘날 회사에서 이미 사용되는 핵심 시스템에서 가져옵니다. 로그에서.
왜 프로세스 마이닝인가?
완전한 디지털 회사로의 디지털 전환의 일환으로 프로세스 디지털화 이후의 중요한 다음 단계는 이제 디지털화되어 분석 가능한 프로세스를 최적화하는 것입니다. 다양한 연구에 따르면 불량하거나 비효율적인 공정으로 인해 평균 20~30%의 생산성이 손실되는 것으로 나타났습니다. Process Mining을 사용하면 기존의 실제 프로세스를 분석하고 회사의 실제 기능에 대한 통찰력을 얻고 프로세스의 문제를 식별하고 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 원칙적으로 이것은 한 번 발생하는 것이 아니라 일관되고 지속적으로 수행되어야 하는 지속적인 최적화 프로세스입니다.
가능한 약점, 개선 가능성 및 프로세스의 흥미로운 점은 다음과 같습니다.
• 리드타임
• 개별 프로세스 단계의 기간
• 처리 시간이 긴 이유
• 병목 현상 식별
• TARGET 프로세스의 편차
기업은 프로세스 마이닝에서 무엇을 배울 수 있습니까?
프로세스 마이닝을 통해 기업은 실제 실행 중인 프로세스와 해당 프로세스 변형을 발견할 수 있습니다. 프로세스 모델은 프로세스 검색을 통해 기록 및 업데이트할 수 있으므로 수동 프로세스 시각화 또는 모델링에 대한 노력을 크게 줄일 수 있습니다. TARGET 프로세스가 정의되면 ACTUAL 상태를 언제든지 비교할 수 있습니다. 따라서 편차를 감지하고 약점과 비효율성을 식별할 수 있으며 이를 통해 얻은 지식을 프로세스를 최적화하는 데 사용할 수 있습니다. 규정 준수는 프로세스 마이닝의 도움으로 보장할 수 있는 또 다른 중요한 포인트입니다.
프로세스 마이닝이 효율적인 이유는 무엇입니까?
프로세스 흐름에 대한 필수 데이터는 ERP, CRM 또는 워크플로 시스템과 같은 핵심 소프트웨어 덕분에 회사에서 이미 사용할 수 있습니다. 프로세스는 종종 의도한 이상에 따라 이미 모델링되어 실제 실행됩니다. 하지만 실제로 그런가요? 정의된 TARGET 프로세스가 정말 이상적입니까? 프로세스 마이닝 덕분에 사용 가능한 데이터를 평가할 수 있고 실제 프로세스를 분석할 수 있으며 미래에 대한 대책을 도출할 수 있습니다. 궁극적으로 이를 통해 생산성과 효율성을 높이고 비용을 절감할 수 있습니다. 프로세스 마이닝을 사용하면 다른 방법으로는 얻을 수 없는 연결, 통찰력 및 잠재력이 가시화됩니다.
프로세스 마이닝은 누구에게 도움이 됩니까? (장점)
프로세스 마이닝은 어떤 방식으로든 프로세스를 디지털 방식으로 매핑하는 모든 회사에 도움이 됩니다. 프로세스 마이닝은 실제 프로세스를 발견하는 데 도움이 되며 프로세스를 성공적으로 최적화할 수 있도록 중요한 통찰력을 제공합니다. 때때로 존재조차 알려지지 않은 문제가 발견됩니다.
프로세스가 잘 진행되지 않고 특정 지점에서 너무 오래 걸린다는 직감이 종종 있습니다. 이는 Process Mining이 생성한 팩트 및 평가 옵션으로 정확하게 확인할 수 있습니다. 이제 프로세스의 디지털화가 더 심화되면 프로세스 마이닝 소프트웨어를 사용하여 자신의 프로세스에 대한 더 많은 품질, 투명성 및 통찰력을 얻을 수 있고 최적화를 통해 비용을 절약할 수 있습니다.
적합하지 않은 것
수동 프로세스 또는 디지털화 프로세스 중 일부는 여전히 유사하게 수행됩니다(예: 여전히 인쇄해야 하는 경우 서명 및 서명 규칙을 준수해야 함). 이러한 경우 분석 및 평가를 위한 많은 관련 데이터가 누락되고 실제 프로세스에 대한 의미 있는 그림을 확인할 수 없습니다.
따라서 프로세스 마이닝은 전체 프로세스가 디지털 방식으로 실행되어야 합니다. 잘못된 데이터로 완벽한 결과를 만들어내는 것도 마법이 아닙니다. 프로세스 마이닝을 잘 사용하려면 데이터를 사용할 준비를 한 다음 비즈니스 사용자와 경영진이 의미 있는 방식으로 평가할 수 있도록 준비 작업이 필요합니다. 그러나 기성 템플릿, 데이터 연결 및 KPI가 이미 많은 소스 시스템과 가장 중요한 표준 프로세스에 제공되어 있으므로 일반적인 프로세스 마이닝 소프트웨어가 도움이 됩니다.
결론
디지털 워크플레이스와 비즈니스 프로세스의 디지털화 및 자동화가 첫 번째 단계이며 프로세스 마이닝은 얻은 투명성으로 프로세스를 개선, 최적화 또는 근본적으로 변경하기 위한 합리적인 다음 단계입니다. 자신의 효율성을 높이고 시장 지위를 강화하기 위해 비용 절감 및 최적화 가능성을 찾는 과정에서 프로세스 마이닝은 최적의 도구이며 디지털화가 진행됨에 따라 점점 더 중요해질 것입니다.
