CC BY
233Решетневские чтения. 2017
УДК 519.876.2
PROCESS MINING КАК ИНСТРУМЕНТ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ
Е. С. Морозевич, И. А. Панфилов
Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31
Е-mail: [email protected]
Рассмотрен Process Mining в компаниях различной направленности, в том числе и ракетно-космической отрасли. Указаны критерии оценки бизнес-процесса, приведены примеры алгоритмов распознания процессов и инструментов их реализации.
Ключевые слова: бизнес-процесс, автоматизация управления бизнес-процессами, интеллектуальный анализ бизнес-процессов.
PROCESS MINING AS A TOOL TO IMPROVE BUSINESS PROCESSES
E. S. Morozevich, I. A. Panfilov
Reshetnev Siberian State University of Science and Technology 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation Е-mail: [email protected]
The article considers Process Mining in companies of different specialisations, including the rocket and space industry. The article contains criteria for evaluating business process, gives examples of algorithms for recognizing processes and tools for its implementation.
Keywords: business process, automation of business process management, Process Mining.
Бизнес-процессы являются неотъемлемой частью современного мира. Они представляют собой последовательность действий, выполняемую по определённым правилам, в целях получения требуемого продукта. Бизнес-процессы встречаются как в здравоохранении, государственном управлении, так и в ракетно-космической отрасли. В настоящее время одним из приоритетных направлений является развитие ракетно-космической техники, а, соответственно, и модернизация предприятий, которые её выпускают. В связи с этим встаёт вопрос об организации эффективного управления не только производственным процессом, а предприятием в целом, что позволяет обеспечить управление бизнес-процессами [1]. Сегодня всё большую популярность набирает автоматизация управления бизнес-процессами с помощью специальных информационных систем в компаниях различной отраслевой принадлежности.
Автоматизация позволяет упростить работу компании, даёт возможность её контролировать и способствует росту производительности. Кроме того, системы автоматизации управления бизнес-процессами помогают оперативно управлять ими путём внесения улучшений по мере необходимости. Высокий уровень автоматизации является ключевым фактором для оптимизации работы предприятия в целом путём применения современных технологий интеллектуального анализа процессов. Хотя и системы управления бизнес-процессами зачастую обладают собственными способами анализа бизнес-процессов, их не следует использовать как полноценные системы для Process Mining. В большинстве случаев они сводятся к вычислению метрик экземпляра процесса и не могут предоставить полноценную отчётность.
Process Mining (интеллектуальный анализ процессов) представляет собой технологию для анализа и совершенствования бизнес-процессов, в основе которой лежит информация о структуре и поведении процессов, взятая из журнала событий (логов), который хранит данные об изменениях состояний объектов. При этом большое внимание следует уделять полноте журнала событий. Если он будет неполный, то модель окажется недостоверной, и её сложно будет анализировать, а также характеристики процесса будут неточными и могут неверно истолковать реальное состояние процесса.
Интеллектуальный анализ бизнес-процессов используется для выделения реальных бизнес-процессов, выявления «узких мест», отклонений в процессах, вычисления наиболее быстрых маршрутов прохождения процессов, прогнозирования возможных проблем в их исполнении и т. д.
Process Mining решает три основные задачи (см. рисунок): извлечение, проверка соответствия, совершенствование бизнес-процессов [2]. Извлечение бизнес-процесса предполагает построение модели процесса по имеющимся данным из журнала событий информационной системы. Проверка на соответствие позволяет выявить отклонения экземпляров бизнес-процесса от его модели.
Совершенствование в свою очередь позволяет улучшить модель процесса за счёт расширения моделируемого поведения и получения обширной модели показателей по процессу. Для распознания и анализа процессов используются различные алгоритмы: альфа-алгоритмы, эвристические алгоритмы, генетические алгоритмы, теория регионов и пр.
Математические методы моделирования, управления и анализа данных
Информационная зописи, события, сообщения tí пр. СИСТСМа
сопоставление -
Модель Данные
бизнес -процесса сошфшенсшошншс ® COÓ ыгиях
Модель осуществления Process Mining
Оценка модели производится с использованием метрик качества процесса:
- пригодность определяет насколько пригодна модель согласно её сопоставлению с экземплярами бизнес-процесса;
- точность предполагает, что модель отражает как можно больше вариантов исполнения процесса, однако многие из них могут допускаться, но не присутствовать в журнале регистрации событий;
- простота оказывает влияние на дальнейший анализ, в основном достигается за счёт снижения уровня пригодности и точности;
- обобщённость предполагает, что все ветвления процесса являются отдельными экземплярами бизнес-процесса.
Рынок предоставляет следующие системы интеллектуального анализа бизнес-процессов ARIS Process Performance Manager, ProcessAnalyzer, ProM, Nitro, Disco, Futura Reflect, Interstage Automated Process Discovery, Celonis Process Mining, StereoLogic Discovery [3]. Сегодня активно продвигается отечественными разработчиками систем управления бизнес-процессами продукт компании Celonis. Celonis Process Mining отображает и визуализирует происходящие процессы. Он помогает создать базовую отчётность для проведения улучшения бизнес-процессов путём выявления «узких мест» [4; 5].
Таким образом, Process Mining является прогрессивной технологией в управлении бизнес-процессами для современных компаний, которая позволяет быстро и эффективно оптимизировать бизнес-процессы. Однако низкая осведомленность о данной технологии и высокая стоимость владения ей сдерживает массовое распространение Process Mining в России.
Библиографические ссылки
1. Кукарцев А. В., Горлевский К. И. Инструменты управления бизнес-процессами предприятия ракетно-космической промышленности в конкурентной среде // Современная конкуренция. 2013. № 5 (41). С. 81-91.
2. Process Mining: методы синтеза и анализа процессов [Электронный ресурс]. URL: https://cs.hse.ru/ data/2017/03/02/1166871416/mitsyuk.pdf (дата обращения: 12.09.2017).
3. Process Mining: технология анализа процессов [Электронный ресурс]. URL: http://www.cnews.ru/ reviews/bi_bigdata_2014/articles/process_mining_tehnolo giya_analiza_protsessov (дата обращения: 12.09.2017).
4. Celonis [Электронный ресурс]. URL: https:// www.celonis.com/en/ (дата обращения: 12.09.2017).
5. Process mining и BPMS - находим «бутылочные горлышки» на примере процесса выдачи банковских гарантий [Электронный ресурс]. URL: http://impeltech. ru/blog/process-mining-%D0%B8-bpms-naxodim-uzkie-gorlishki (дата обращения: 12.09.2017).
References
1. Kukartsev A. V., Gorlevskiy K. I. [Tools of business process management of rocket and space industry enterprise] // Sovremennaya konkurentsiya. 2013. № 5. P. 81-91. (In Russ.)
2. Process Mining: metody sinteza i analiza protses-sov. Avalible at: https://cs.hse.ru/data/2017/03/ 02/1166871416/mitsyuk.pdf (accessed: 12.09.2017).
3. Process Mining: tekhnologiya analiza protsessov. Avalible at: http://www.cnews.ru/reviews/bi_bigdata _2014/articles/process_mining_tehnologiya_analiza_prots essov (accessed: 12.09.2017).
4. Celonis [Elektronnyy resurs]. Avalible at: https://www.celonis.com/en/ (accessed: 12.09.2017).
5. Process mining i BPMS - nakhodim "butylochnye gorlyshki" na primere protsessa vydachi bankovskikh garantiy. Avalible at: http://impeltech.ru/blog/process-mining-%D0%B8-bpms-naxodim-uzkie-gorlishki (accessed: 12.09.2017).
© Морозевич Е. С., Панфилов И. А., 2017
