Introducing Process Mining concepts, advantages and a solution based on a case study with Priority ERP הכרות עם Process Mining כלי עזר לניתוח תהליכים מיועד ליועצים, מיישמים ומפתחים

1. ‫גילוי תהליכים במערכות מידע‬
‫עם טכנולוגיית ‪Process Mining‬‬
‫ערכה: דפנה לוי‬
‫נול – שילוב פתרונות ואנשים‬
‫‪BPM Intro‬‬

2. ‫מה זה ‪?Process Mining‬‬
‫‪ ‬זיהוי, ניתוח ומדידת תהליכים המתבסס על קבצי לוג )‪ (event logs‬הנוצרים על ידי‬
‫מערכות מידע בארגון )למשל, ‪.(ERP, BPMS, CRM‬‬
‫‪ ‬גישור על הפער בין ‪ ) Data Mining‬שאינו מוכוון-תהליכים(, לבין ‪Process Modeling‬‬
‫)המבוצע ידנית(‬

3. Event Log ‫דוגמה של‬
prof.dr.ir. Wil van der Aalst ‫באדיבות‬
www.processmining.org

4. ‫איתור החריגות בין התכנון לביצוע‬
‫‪ ‬כשיש מודל של התהליך כפי שהוא אמור להתבצע, ‪Process Mining‬מאפשר לקבל מידע מהימן‬
‫האם הביצוע בפועל תואם את המודל.‬
‫‪ ‬בתהליך שהוגדר כהלכה, אך אין אכיפה מלאה במערכות המידע להגדרות שנקבעו, ניתן להיווכח כעת‬
‫כיצד התהליך מתבצע במציאות.‬
‫‪ ‬השוואה בין תהליכים שאמורים להתבצע באופן זהה, למשל, בשני סניפים שונים.‬

5. ‫לא רק "תהליכים עסקיים"‬
‫‪Process Mining ‬מתאים לכל תהליך‬
‫‪ ‬בישומי תוכנה או מערכות תוכנה המותקנות במכשירים – ניתוח של השימוש בפועל של מכשירים‬
‫)למשל, מערכות רפואיות(.‬
‫‪ ‬השגת תובנות רבות ערך על השימושים שצרכנים עושים במוצרים.‬

6. My First Process Mining

7. ‫בחירת התהליך‬
‫‪ ‬תהליך שכיח, פשוט יחסית, הכולל פעילויות מוגדרות וידועות. לדוגמה, טיפול בקריאות שירות במרכז‬
‫תמיכה.‬
‫‪ ‬השאלות:‬
‫► כיצד נראה התהליך?‬
‫► מהם הפעילויות והנתיבים השכיחים ו/או האיטיים ביותר?‬
‫► מהו המבנה הארגוני? לדוגמה, כיצד העבודה מועברת בין המחלקות השונות?‬
‫‪ ‬השאלות משפיעות על הנתונים אותם נרצה לשלוף לצורך הניתוח.‬

8. ‫בחירת מערכות המידע המעורבות בתהליך‬
‫‪ ‬כל מערכת מידע הקשורה לתהליך עשויה להכיל נתונים מתאימים. ביחוד מערכות ‪workflow, CRM‬‬
‫ו- ‪ .ERP‬אך גם נתונים ממערכות ‪ legacy‬או גיליונות ‪.Excel‬‬
‫‪ ‬מנהל המערכת מסייע בשליפת הנתונים ושמירתם בקובץ בפורמט ‪.CSV‬‬

9. ‫נתוני הלוג הנדרשים ל- ‪Process Mining‬‬
‫הדרישות המינימליות:‬
‫מזהה התעודה‬ ‫1‬
‫1‬ ‫3‬ ‫2‬
‫מאפיין סטטוס או פעילות‬
‫2‬
‫השלב בתהליך‬
‫תאריך חתימה של שינוי‬ ‫3‬
‫סטטוס‬
‫‪ ‬ניתן להוסיף נתונים כמו לקוח, עובד,‬
‫סכום הזמנה, ועוד.‬
‫‪ ‬כל שורה מייצגת ארוע ))‪ :Event‬פעילות‬
‫שבוצעה או סטטוס שעודכן בתהליך.‬

10. ‫גילוי תהליך המתבצע במערכת ‪) ERP‬פריוריטי(‬
‫טיפול בקריאות שירות‬

11. ‫מודל "משוער" של תהליך טיפול בקריאות שירות‬

12. ‫הגדרת וביצוע התהליך במע' פריוריטי‬

13. ‫תרשים ‪ BPM‬של קריאות שירות‬
‫‪ ‬הגדרת סטטוסים, מעברים וחוקים.‬

14. ‫חוקים עסקיים של סטטוסים בתרשים ‪BPM‬‬

15. ‫חוקים עסקיים של מעברים בתרשים ‪BPM‬‬

16. ‫רישום אוטומטי של שינויי הסטטוסים בקריאה‬

17. Process Mining

18. ‫נתוני הלוג לאחר היצוא ל-‪Excel‬‬

19. Disco ‫גילוי התהליך עם‬
Fluxicon '‫ של חב‬Process Mining ‫כלי‬

20. ‫יבוא הקובץ ל-‪Disco‬‬
‫1‬
‫2‬
‫מיפוי עמודות קובץ הלוג לעמודות המוגדרות מראש ב- ‪Disco‬‬ ‫.1‬
‫יבוא הקובץ.‬ ‫.2‬

21. ‫תצוגה של מפת התהליך המתבצע בפועל - תדירות‬
‫‪ ‬עוצמת הצבעים ועובי הקווים מייצגים את שכיחות הסטטוסים והמעברים‬
‫‪ ‬ניתן בקלות לאתר בעיות כגון ביצוע חוזר של פעילות )חזרה על סטטוס(‬

22. ‫שינוי רמת הפירוט של המפה‬

23. ‫הצגת מפת התהליך – משך ביצוע‬

24. ‫הצגת מידע מרוכז על סטטוס‬
‫‪ ‬ניתן לבדוק עמידה ב-‪SLA‬‬
‫‪ ‬ניתן לסנן ישירות את הקריאות בהן מופיע הסטטוס הנוכחי.‬

25. ‫אנימציה של מפת התהליך‬
‫‪ ‬שינויי הסטטוסים מוצגים בהתאם לתאריכים בהם התרחשו בפועל‬
‫‪ ‬איתור מיידי של צווארי הבקבוק בתהליך.‬

26. ‫נתונים סטטיסטיים של התהליך‬
‫‪ ‬הנתון ‪ Events‬מייצג את המספר הכולל של שינויי הסטטוסים בלוג‬
‫‪ ‬הנתון ‪ Cases‬מייצג את מספר התעודות הנכללות בלוג‬

27. ‫נתונים סטטיסטיים של הסטטוסים בתהליך‬
‫‪ ‬תצוגה של מדדי ביצוע של הסטטוסים בתהליך‬
‫‪ ‬ניתן לייצא את נתוני הטבלה כקובץ ‪ CSV‬להמשך הניתוח בכלי חיצוני.‬

28. ‫נתונים סטטיסטיים של משתתפי התהליך‬
‫‪ ‬תצוגה של מדדי ביצוע של משתתפי התהליך‬
‫‪ ‬ניתן לייצא את הגרף כקובץ תמונה לשימוש בדו"חות ומצגות.‬

29. ‫תצוגת וריאנטים וקריאות שירות‬
‫‪ ‬כל ‪ Variant‬מייצג רצף ייחודי של סטטוסים בקריאה‬
‫‪ ‬תחת ‪ Variant‬מסויים יכולות להופיע מספר קריאות שירות.‬

30. ‫שימוש בפילטרים‬

31. ‫מסך להגדרות הפילטרים‬
‫‪ ‬המלצה אוטומטית על פילטרים המתאימים ללוג הנוכחי.‬

32. ‫שימוש בפילטר ‪Performance‬‬
‫‪ ‬בחירה באפשרות ‪ Case duration‬כדי להתמקד בקריאות עם משך טיפול ארוך מ-01 ימים.‬

33. ‫בדיקת הקריאות שנמשכו מעל 01 ימים‬
‫‪ ‬בחירה בתצוגת המשך הממוצע של שהייה בסטטוסים לאיתור צוארי בקבוק‬
‫‪ ‬איתור מעברים חוזרים בין סטטוסים.‬

34. ‫איתור מעברים לא רצויים עם הפילטר ‪Follower‬‬
‫‪ ‬למשל, העברת מכשיר ישירות למעבדת היצרן לפני שנבדק ע"י טכנאי השירות‬
‫‪ ‬ניתן להגדיר בדיקה נוספת לפי עקרון "ארבע העיניים". למשל, האם אותו עובד‬
‫שינה סטטוסים עוקבים.‬

35. ‫הצגת הקריאות עם המעבר הלא רצוי‬

36. ‫איתור קריאות עם החזרות מכשיר מלקוח‬
‫‪ ‬איתור הקריאות בהן לקוח החזיר מכשיר שהתקבל ממעבדת היצרן‬
‫‪ ‬ההגדרה היא עבור כל מעבר אפשרי בין שני הסטטוסים, ולאו דוקא ישיר.‬

37. ‫נתונים סטטיסטיים של הלקוחות שהחזירו את המכשירים‬
‫‪ ‬ניתן לראות תצוגה סטטיסטית עבור כל עמודה שהוגדרה בעת היבוא כ- ‪.Other‬‬

38. ‫ניתוח חוק עסקי‬
‫‪ ‬התנאי שהוגדר: אם הקריאה שוהה בסטטוס "טכנאי שירות" מעל 21 שעות, שלח‬
‫הודעת דוא"ל לטכנאי המטפל בה.‬

39. ‫שלב 1: סינון קריאות באמצעות הפילטר ‪Attribute‬‬
‫‪ ‬לאחר הפעלת הפילטר, יישארו בלוג רק נתוני הסטטוס "טכנאי שירות".‬

40. ‫שלב 2: הגדרת התנאי עם הפילטר ‪Performance‬‬

41. ‫הצגת התוצאות‬
‫7‬
‫ימים‬
‫משך‬
‫ממוצע‬
‫עובדים‬

42. ‫השוואה בין ביצועי עובדים‬
‫‪ ‬בעת היבוא, הגדרת העמודות סטטוס ו בטיפול כ-‪.Activity‬‬

43. ‫רשת ארגונית: העברת הקריאות בין משתתפי התהליך‬
‫‪ ‬בעת היבוא, הגדרת העמודה סטטוס כ- ‪ ,Resource‬והעמודה בטיפול כ- ‪.Activity‬‬

44. ‫אפשרויות היצוא מ- ‪Disco‬‬

45. ‫מסך ניהול הפרוייקט‬
‫‪ ‬שמירת קבצי הלוג עליהם אנו עובדים באותו פרוייקט‬
‫‪ ‬ניתן לרשום תעוד עבור כל לוג‬
‫‪ ‬ניתן לייצא את הפרוייקט בשלמותו.‬

46. ‫אז.. איך מתקדמים?..‬

47. ‫הצעדים הבאים‬
:‫ עיון במידע נוסף והתקנת גרסת הדגמה‬
http://fluxicon.com/disco/
(‫ )נכלל בהדגמה‬Sandbox ‫ התנסות עם פרוייקט‬
(!‫ ביצוע פרוייקט פיילוט על נתונים שלכם )אפשר גם איתנו‬
Contact
Dafna Levy Email: dafnal@nool.co.il
Phone: 054-6881739
Web: http://bpmintro.wordpress.com
Anne Rozinat Email: anne@fluxicon.com
Phone: +31(0)62-4364201
Web: http://fluxicon.com