Process mining и BPMS — находим «бутылочные горлышки» на примере процесса выдачи банковских гарантий

Process mining позволяет найти «бутылочные горлышки» в бизнес-процессах, построенных в BPMS. В этой статье на примере бизнес-процессов выдачи банковской гарантии расскажем, как это можете делать вы. Узнайте, как найти самое узкое место в бизнес-процессах.

Process mining для чайников

Представьте, что вы заказали тостер в интернет-магазине с доставкой. На складе не оказалось нужной модели и оператор колл-центра предложил аналогичный товар, вы согласились. В день доставки у курьера сломалась машина, и доставку перенесли еще на два дня.
Ваш заказ — это кейс в терминах process mining. С вашим кейсом что-то случалось — это события. У каждого события есть дата.

В интернет-магазине есть программа, в которой всё это записывается в таблицу:

01.01.2010 — Заказ №2525 — Зарегистрирован
01.01.2010 — Заказ №2525 — Не найден на складе
02.01.2010 — Заказ №2525 — Предложен аналог
05.01.2010 — Заказ №2525 — Согласован аналог
….

Такая табличка собирается по каждому заказу. Если её вставить в специальное программное обеспечение, то оно сможет рассказать об узких местах процесса оформления заказа и восстановить его последовательность.

Пример «Выдача банковской гарантии»

Кратко бизнес-процесс выглядит так:

Решение, в отличии от обычных BPMS, покрывает не только внутреннюю сторону (Банк), но и внешнюю (Клиент).

Поэтому аналитика будет включать в себя и события на стороне клиента тоже.

Как организовать сбор событий в BPMS для Process Mining и почему встроенные инструменты не подходят

Большинство BPMS позволяют использовать встроенные способы анализа процессов. В ELMA это выглядит так:

Это хорошо подходит для анализа одного конкретного бизнес-процесса, но не дает возможность анализировать группы бизнес-процессов, как в схеме про PlatformBG.
Так же нас по определению интересует кейс, который движется по этим бизнес-процессам.
Поэтому мы решаем этот вопрос таким образом:
1. Создаем объект «Событие аналитики». Это простой справочник подходящего для process mining вида:

2. Создаем плагин «Создать событие аналитики» и располагаем его по бизнес-процессу в нужных местах:

В итоге по каждой заявке мы имеем историю её прохождения сквозь бизнес-процессы в банке и в личном кабинете клиента.

Таких событий мы собрали 50 тысяч, и теперь будем их анализировать

Как и куда загонять данные

Нам известен сервис celonis.com — SAAS-решение для Process Mining, да еще и с бесплатной возможностью попробовать. Если вам известные другие подобные сервисы, напишите о них в комментариях.

1. Выгружаем данные из BPMS.
2. Грузим в celonis: там есть 30-дневный триал, его можно использовать для разовой аналитики — вот страница для регистрации.
3. Указываем кейсы, события, даты.

Сервис генерирует базовые отчёты, которые и дают информацию об узком горлышке.

Базовые отчеты

Сервис отдаёт 5-8 отчётов из коробки, давайте пройдёмся про ним.
1. Ключевая статистика по процессу. Показывает количество заявок в день, количество событий в день, средний срок прохождения и рост заявок по месяцам. Ничего особенного.

2. Счастливый путь — система вычислила порядок событий, которые за минимальное время должны приводить кейс к конечному событию и соотношение заявок, проходящих через счастливый путь. У нас таких заявок не оказалось — то ли это реальная проблема процесса, то ли ошибки алгоритма.

3. Распределение заявок по сроку прохождения и средний срок прохождения заявки. Показывает, что заявки в среднем обрабатывается за 364 часов, медиана — 100 часов. А 52% кейсов обрабатываются в пределах 200 часов.

4. Узкие горлышки — те самые события, между которыми проходит больше всего времени.

5. Визуализация процесса. Показывает события и средний срок между событиями. Самый понятный отчёт, который четко показывает где и сколько времени проводит заявка.

Что дальше делать с выводами

Теперь мы знаем, где в бизнес-процессах можно сэкономить до 50% времени. Теперь надо понять причины такой задержки, опуститься на уровень конкретных задач — поговорить с исполнителями, проанализировать их рабочий день.
Process Mining чётко показывает места для приложения усилий. Мы посмотрели на примере, как это работает, теперь и вы можете это применить в своей практике.