Process Mining

Aperçu des principes de base et des avantages

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Le Process Mining expliqué en termes simples : ce que c'est

Le Process Mining consiste à rendre les processus métier visibles et à les optimiser sur la base d'analyses précises. Pour ce faire, les journaux d'événements sont extraits des systèmes informatiques de l'entreprise et évalués à l'aide d'algorithmes spéciaux. Le le résultat est une image détaillée des flux de processus réels — une « radiographie » des processus de l'entreprise, pour ainsi dire.

De nombreuses entreprises organisent des ateliers sur les processus élaborés afin d'avoir une vue d'ensemble de l'efficacité des processus internes et de les optimiser. Cependant, ceux-ci se caractérisent par évaluations subjectives — Le Process Mining, quant à lui, fournit aux entreprises des informations objectives et basées sur des données dans leurs processus. Avec l'aide du Process Mining, les entreprises peuvent optimiser leurs processus sur la base de faits. De cette manière, les inefficacités et les goulots d'étranglement sont découverts et éliminés.

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Qu'est-ce que le Process Mining ? Un aperçu des principes de base

Le Process Mining transforme les données de processus non structurées en ensembles de données structurés qui fournissent des informations précieuses sur les différentes étapes du processus.
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Mais qu'est-ce qu'un processus dans le contexte du Process Mining ? Dans le Process Mining, un processus est compris comme une séquence d'activités exécutées dans un ordre spécifique afin d'atteindre un objectif défini. Chaque processus a un début et une fin définissables. Les processus typiques que le Process Mining analyse dans les entreprises sont, par exemple, le traitement d'une commande ou le traitement d'une facture.
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Si une étape du processus est exécutée dans un système informatique, une entrée correspondante est générée dans le journal des événements, qui définit le flux de processus plus en détail et doit contenir au moins les données suivantes : numéro de dossier (numéro de dossier), activité, horodatage, le cas échéant, informations sur les personnes, les coûts, etc.

En reliant les différents événements par le biais du numéro de dossier, le l'ensemble du flux de processus peut être reconstruit. Un journal des événements agit donc comme une empreinte numérique d'un processus.

Les données du journal des événements peuvent provenir d'un large éventail de sources, telles que Systèmes ERP, CRM, boutique ou centre de service. L'intégration de Process Mining dans Power BI permet de collecter et de préparer ces données et de les rendre utilisables à des fins d'analyse. De cette manière, la connaissance des processus cachée dans les données peut être rendu visible et utilisé pour optimiser les processus respectifs.

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Pourquoi le Process Mining est-il important ? L'explication

Les origines du Process Mining remontent à la fin des années 1990. À cette époque, l'informaticien néerlandais Wil van der Aalst recherchait un moyen d'analyser les données d'événements et d'extraire des modèles de processus à partir de journaux d'événements. Van der Aalst avait déjà reconnu le potentiel des traces numériques. Il n'est pas surprenant que, dans les années qui ont suivi, le processus soit devenu un domaine de recherche distinct à l'interface de la science des données et de la gestion des processus.

Le Process Mining prend de plus en plus d'importance à l'heure de la transformation numérique. Selon une étude réalisée par IDC, le volume mondial de données atteindra 175 zettaoctets d'ici 2025, soit dix fois plus qu'en 2016. Ces données recèlent un énorme potentiel d'amélioration des processus. Cependant, de nombreuses entreprises éprouvent des difficultés à exploiter ce potentiel. Pourtant, des processus efficaces et agiles sont la clé du succès dans une économie de plus en plus connectée et axée sur les données.

Le Process Mining découvre les flux de processus en analysant les données relatives aux événements et met en évidence les inefficacités, les goulots d'étranglement et les risques de conformité qui passent souvent inaperçus avec les méthodes conventionnelles. Les entreprises disposent ainsi d'une base de décision objective et basée sur des données pour l'optimisation des processus.

Compte tenu de la pression concurrentielle croissante et des attentes croissantes des clients, il est plus important que jamais pour les entreprises pour optimiser en permanence leurs processus. Le Process Mining propose une approche puissante et axée sur les données pour y parvenir. Les avantages sont évidents : le processus conduit à une plus grande transparence, à une baisse des coûts, à de meilleures performances et, en fin de compte, à une plus grande satisfaction des clients.

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Quels sont les différents niveaux du Process Mining ?

Dans le Process Mining, on distingue trois étapes de base : Découverte de processus, Vérification de conformité et Amélioration. Chacun de ces types a ses propres caractéristiques et domaines d'application, mais en même temps, les processus s'appuient les uns sur les autres et se complètent. Ensemble, ils constituent une approche puissante de la gestion des processus pilotée par les données.

Découverte de processus

Process Discovery est point de départ. L'objectif est de créer un modèle de processus à partir des données d'événements existantes (journaux d'événements) sans avoir besoin d'un modèle prédéfini. Le objectif est de faire processus réel flux visible. Pour ce faire, la séquence des activités des journaux d'événements est analysée et un modèle de processus est dérivé. Process Discovery est particulièrement approprié s'il n'existe aucun modèle explicite pour un processus. Le processus permet d'atteindre un objectif, basé sur des faits aperçu dans la réalité des processus.

Vérification de conformité

Lors de la vérification de conformité, un processus existant le modèle est comparé au données d'événements réels. L'objectif est de identifier déviations entre le Processus cible (le modèle) et processus réel (réalité). La vérification de conformité est utilisée, par exemple, pour vérifier le respect des règles et réglementations, à évaluer le qualité d'algorithmes de découverte de processus ou pour enrichir les modèles de processus existants avec des informations supplémentaires. Alors que la découverte des processus crée initialement un modèle, la vérification de conformité nécessite un modèle existant à des fins de comparaison. Cela peut également être créé à partir des variantes trouvées lors de la phase de découverte.

Amélioration

L'amélioration va encore plus loin. Ici, l'accent est mis sur optimisation des processus. L'objectif est de développer ou améliorer les processus sur la base des données relatives aux événements. L'amélioration s'appuie sur un modèle existant et utilise les informations issues des journaux d'événements pour affiner et optimise ce modèle étape par étape.

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Dans quels domaines le Process Mining est-il utile ?

Le Process Mining est utilisé dans un large éventail de domaines d'activité. Voici quelques-uns des cas d'utilisation les plus importants avec leur potentiel d'optimisation respectif.

Achats et approvisionnement (procure-to-pay)

Dans le domaine des achats et des achats, le Process Mining permet d'identifier inefficacités et goulets d'étranglement dans le processus d'achat. Par exemple, l'analyse des données d'événements peut être utilisée pour détecter des commandes non autorisées (achats non autorisés). Le Process Mining optimise également utilisation de remises. La méthode indique où existe un potentiel de réduction et s'il est utilisé. Des KPI tels que »remises réalisées'ou'remises manquées'peuvent être facilement enregistrés et surveillés.

Traitement et distribution des commandes (order-to-cash)

Le Process Mining peut être utilisé pour optimiser les processus de commande à encaissement. Par exemple, l'analyse des données de processus permet d'identifier raisons des retards de livraison ou annulations. Les mesures d'optimisation qui en découlent améliorent la synchronisation des processus et planification de la production, qui en fin de compte augmente la fiabilité des livraisons.

Service à la clientèle

Le processus peut également révéler le potentiel d'optimisation du service client. Par exemple, temps de traitement et première résolution les tarifs peuvent être optimisés en améliorant les processus de service. Grâce à l'analyse basée sur les données, les entreprises ne se contentent pas de réagir aux problèmes des clients, mais mettent en œuvre des améliorations de service de manière proactive : pour une fidélisation et une satisfaction des clients améliorées à long terme.

Finances et comptabilité

Le Process Mining fournit également des informations précieuses en matière de finance et de comptabilité. Inefficacité de la facturation et processus de relance peuvent être identifiées, tout comme les violations de conformité telles que factures sans référence de commande. L'optimisation des processus peut contribuer à minimiser les délais de paiement et pertes sur créances irrécouvrables.

Production et logistique

Dans les domaines de la production et de la logistique, le Process Mining peut être utilisé pour identifier et éliminer les goulots d'étranglement. L'optimisation des processus peut conduire à temps de traitement réduits et frais de transport, tout en en augmentant plante productivité et fiabilité de la livraison.

Gestion des services informatiques

Dans la gestion des services informatiques, le Process Mining permet d'analyser les défauts et les demandes de service et de identifier les causes de problèmes. L'optimisation des processus de support peut raccourcir temps de traitement et améliorer les taux de résolution dès la première tentative, ce qui conduit à une plus grande stabilité du système informatique et utilisateur satisfaction.

Ressources humaines (RH)

Enfin, le Process Mining peut également fournir des informations importantes sur les ressources humaines. Ici, le Process Mining peut contribuer à intégration fluide. Processus liés à employé développement peuvent également être optimisés à l'aide du Process Mining.

Les avantages du Process Mining en un coup d'œil

Outils de Process Mining sont des outils puissants : l'analyse basée sur les données permet aux entreprises de découvrir les possibilités d'amélioration et d'éliminer les goulots d'étranglement. Le Process Mining crée de la transparence et permet aux entreprises d'optimiser les processus de manière ciblée.

Visualization of processes with a deviating process.

Analyse objective des processus basée sur les données
Le Process Mining utilise des traces numériques (journaux d'événements) pour obtenir une image réaliste des flux de processus réels. Contrairement aux méthodes manuelles telles que les entretiens et les ateliers, qui sont souvent caractérisées par des évaluations subjectives, le Process Mining fournit des informations objectives et factuelles. Les entreprises disposent ainsi d'une base solide pour la prise de décisions et l'optimisation.

Process Mining Implementation in BI-Systems.

Identifier les inefficacités et les blocages
‍Sur la base de l'analyse, les inefficacités et les goulots d'étranglement qui affectent la productivité et l'efficacité peuvent être identifiés. Le Process Mining montre où les processus ralentissent, où les ressources ne sont pas utilisées de manière optimale et où il existe un potentiel d'amélioration. Sur cette base, les entreprises peuvent prendre des mesures ciblées pour raccourcir les délais de traitement, réduire les coûts et améliorer la qualité des processus.

Visualization of a process data analysis.

Plus de satisfaction client
‍Des processus inefficaces entraînent souvent des retards, des erreurs et une mauvaise qualité de service, ce qui a des conséquences négatives sur la satisfaction des clients. Le Process Mining permet aux entreprises d'identifier et d'éliminer les faiblesses des processus pertinents pour les clients, tels que le traitement des commandes ou le service client.

Prise de décision basée sur les données
‍Le Process Mining fournit aux décideurs des informations précieuses sur les performances et l'efficacité des processus métier. En intégrant le Process Mining à la business intelligence, les KPI des processus peuvent être surveillés en temps réel et les écarts peuvent être détectés à un stade précoce. Cela permet aux entreprises de prendre des décisions fondées sur les données et de réagir rapidement aux changements.

Visualization of a compliance violation found.

Amélioration des processus
‍Grâce à des analyses régulières, les entreprises peuvent optimiser en permanence leurs processus. Le Process Mining peut ainsi être utilisé pour améliorer durablement l'efficacité et la qualité.

Mise en œuvre du Process Mining — avec process.science

La mise en œuvre de solutions de Process Mining nécessite généralement plusieurs étapes. Tout d'abord, les sources de données pertinentes doivent être identifiées et connectées. Il s'agit généralement de systèmes informatiques tels que ERP, CRM ou SCM, dans lequel les données de processus sont disponibles sous forme de journaux d'événements. Les données sont alors préparé en conséquence et traitées par le logiciel Process Mining. L'analyse proprement dite du processus a ensuite lieu : des modèles de processus sont créés à partir des données d'événements, en visualisant le flux de processus. Les connaissances acquises constituent la base de l'optimisation des processus.

La mise en œuvre d'outils de Process Mining représente un défi pour de nombreuses entreprises. De nombreuses solutions nécessitent des connaissances avancées dans les domaines de l'intégration et de l'analyse des données. process.science les solutions sont spécialement conçues pour permettre a commencé avec Process Mining de manière aussi intuitive que possible. Nos outils peuvent être parfaitement intégré aux plateformes de business intelligence tels que Qlik Sense et Microsoft Power BI. En tant qu'entreprise, vous pouvez facilement utiliser votre infrastructure BI existante et intégrer le Process Mining directement dans les processus d'analyse de données et de reporting existants. Que vous souhaitiez intégrer le Process Mining à Qlik Sense ou Power BI, les deux solutions transfèrent automatiquement toutes les données d'événements pertinentes depuis les systèmes sources et les convertissent en diagrammes de processus interactifs. Nos outils de Process Mining peuvent être personnalisés en fonction de vos besoins et peuvent également traiter de grandes quantités de données sans aucun problème.

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