Process Mining

Wat is Process Mining?

Process Mining is een analysetechniek die gebruikmaakt van gegevens uit IT-systemen om de werkelijke uitvoering van bedrijfsprocessen in kaart te brengen. Het is een procesgerichte benadering die bedrijven in staat stelt om diepgaand inzicht te krijgen in hoe hun processen daadwerkelijk worden uitgevoerd, in plaats van hoe ze zouden moeten worden uitgevoerd volgens de documentatie.

Het Process Mining-proces begint met het verzamelen van digitale gegevens over de uitvoering van bedrijfsprocessen, zoals gebeurtenislogboeken en klikstromen. Vaak zijn deze gegevens al beschikbaar in CRM en/of ERP systemen. Vervolgens worden deze gegevens met behulp van software geanalyseerd en gevisualiseerd om een gedetailleerd beeld te krijgen van de feitelijke processtromen, knelpunten, variaties en uitzonderingen. Dit inzicht stelt organisaties in staat om verbetermogelijkheden te identificeren, inefficiënties te verminderen en de procesprestaties te optimaliseren.

Voorbeelden van process mining

1. Verbeteren van klantenservice in telecom: Een groot telecombedrijf gebruikte process mining om hun klantenserviceprocessen te analyseren. Door het in kaart brengen van de daadwerkelijke klantreis ontdekten ze knelpunten, zoals lange wachttijden en inefficiënte afhandelingsprocessen. Hierdoor konden ze gerichte verbeteringen doorvoeren, wat leidde tot kortere wachttijden en hogere klanttevredenheid.

2. Optimalisatie van de productie in de maakindustrie: Een autofabrikant paste process mining toe om hun productieprocess te analyseren. Door gedetailleerde procesmodellen te creëren, konden ze verspilling en bottlenecks identificeren. Het resultaat was een geoptimaliseerde productie, lagere kosten en verbeterde doorlooptijden, wat uiteindelijk leidde tot een hogere winstgevendheid.

3. Efficiëntie in ziekenhuizen: Een ziekenhuis gebruikte process mining om hun patiëntenzorgprocesssen te verbeteren. Door de volledige patient journey in kaart te brengen, konden ze inefficiënties identificeren, zoals onnodige wachttijden voor diagnostische tests. Door deze inzichten konden ze hun processen herstructureren, wat leidde tot snellere zorgverlening en een betere patiëntervaring.

Applicaties van process mining

1. Celonis: Celonis is een toonaangevende process mining software die bedrijven helpt om hun processen te visualiseren, analyseren en optimaliseren. Het biedt real-time inzichten en gedetailleerde procesmodellen, waardoor bedrijven snel kunnen inspelen op veranderingen en verbeteringen kunnen doorvoeren.
2. Disco by fluxicon: Disco is een gebruiksvriendelijke process mining tool die krachtige visuele analyse biedt. Het stelt gebruikers in staat om gedetailleerde processmodellen te creëren en te analyseren, waardoor inefficiënties snel kunnen worden geïdentificeerd en aangepakt.

3. ProM: ProM is een open-source process mining framework dat een breed scala aan tools biedt voor procesanalyse en -verbetering. Het is zeer aanpasbaar en geschikt voor zowel academisch onderzoek als industriële toepassingen.

De voordelen van Process Mining

Process Mining biedt verschillende voordelen voor organisaties die streven naar verbetering en optimalisatie van hun processen. Enkele van de belangrijkste voordelen zijn:

1. Procesvisualisatie: Process Mining biedt een visuele weergave van de werkelijke procesuitvoering, waardoor bedrijven snel inzicht krijgen in de complexiteit en dynamiek van hun processen. Dit helpt bij het identificeren van bottlenecks, onnodige stappen en afwijkingen van de gewenste processtromen.
2. Identificatie van verbetermogelijkheden: Door de analyse van de procesgegevens kunnen organisaties verspillingen en procesoptimalisatie mogelijkheden identificeren. Dit stelt hen in staat om gerichte verbetermaatregelen te nemen en de procesprestaties te verhogen.
3. Procesconformiteit: Process Mining maakt het mogelijk om te controleren of de werkelijke procesuitvoering voldoet aan de voorgeschreven regels, richtlijnen en beleidslijnen. Hierdoor kunnen afwijkingen en nalevingsproblemen worden opgespoord en aangepakt.
4. Continu verbeteren: Process Mining ondersteunt de filosofie van continu verbeteren door middel van feitelijke gegevens. Door de voortdurende monitoring en analyse van de procesprestaties kunnen organisaties proactief reageren op veranderingen en optimalisaties doorvoeren.

Nadelen van Process mining

Hoewel process mining veel voordelen biedt, zijn er ook enkele nadelen en uitdagingen die bedrijven in overweging moeten nemen voordat ze deze technologie implementeren. Hier zijn enkele belangrijke nadelen van process mining:

1. Datakwaliteit en -beschikbaarheid

Probleem: Process mining is afhankelijk van de beschikbaarheid en kwaliteit van data. Als de data onvolledig, incorrect of inconsistent is, kunnen de analyses misleidend zijn.

Voorbeeld: Een bedrijf in de financiële sector ontdekte dat hun gegevens uit verschillende systemen niet consistent waren. Dit leidde tot onnauwkeurige processmodellen, waardoor de voorgestelde verbeteringen ineffectief bleken.

2. Complexiteit van procesmodellen

Probleem: De gegenereerde processmodellen kunnen zeer complex worden, vooral bij grote en gecompliceerde processen. Dit kan het moeilijk maken om nuttige inzichten te extraheren en te interpreteren.

Voorbeeld: Een ziekenhuis probeerde hun uitgebreide patiëntenzorgprocesssen in kaart te brengen met process mining. De resulterende modellen waren zo gedetailleerd en complex dat het voor het management moeilijk was om duidelijke verbeterpunten te identificeren.

3. Kosten en implementatietijd

Probleem: De implementatie van process mining kan kostbaar en tijdrovend zijn. Het vergt investeringen in software, hardware en training van personeel.

Voorbeeld: Een middelgroot productiebedrijf wilde process mining implementeren, maar de hoge kosten van licenties en de tijdsinvestering voor de implementatie en training bleken een grote hindernis, waardoor het project werd uitgesteld.

4. Privacy en gegevensbeveiliging

Probleem: Het gebruik van gedetailleerde gegevens voor process mining kan zorgen voor zorgen over privacy en gegevensbeveiliging, vooral bij gevoelige gegevens zoals klantinformatie of medische dossiers.

Voorbeeld: Een gezondheidszorgorganisatie moest strenge maatregelen nemen om ervoor te zorgen dat patiëntgegevens veilig werden behandeld en geanonimiseerd voordat ze werden gebruikt voor process mining. Dit verhoogde de complexiteit en kosten van het project.

5. Weerstand tegen verandering

Probleem: Werknemers kunnen weerstand bieden tegen de veranderingen die voortkomen uit process mining-analyses, vooral als ze zich bedreigd voelen door mogelijke herstructureringen of automatisering.

Voorbeeld: Bij een telecombedrijf veroorzaakten de aanbevelingen voor procesoptimalisatie onrust onder het personeel, wat leidde tot weerstand en een vertraging in de implementatie van de voorgestelde veranderingen.

6. Beperkingen in contextuele Inzichten

Probleem: Process mining focust voornamelijk op kwantitatieve data en kan tekortschieten in het bieden van contextuele en kwalitatieve inzichten die nodig zijn voor een volledige procesanalyse.

Voorbeeld: Een retailbedrijf ontdekte dat hun process mining-analyse de impact van klanttevredenheid niet volledig kon uitleggen, omdat de kwantitatieve data niet de emotionele en perceptuele aspecten van klantinteracties omvatten.

Process Mining en Lean Six Sigma

Process Mining en Lean Six Sigma zijn twee krachtige benaderingen voor procesverbetering die elkaar goed aanvullen. Lean Six Sigma richt zich op het elimineren van verspilling, het verminderen van variatie en het verbeteren van de procesprestaties door middel van gestructureerde methodologieën en statistische tools. Process Mining, aan de andere kant, biedt een datagedreven aanpak om inzicht te krijgen in de feitelijke procesuitvoering en om verbetermogelijkheden te identificeren. Binnen Lean Six Sigma verbeterprojecten kan Process Mining in verschillende fases uitkomst bieden om gedegen conclusies te stellen op het gebied van problemen, oorzaken en oplossingsrichtingen.

Door Process Mining te combineren met Lean Six Sigma kunnen organisaties een holistische benadering hanteren bij het identificeren en implementeren van procesverbeteringen. Process Mining biedt een objectieve basis voor het identificeren van gebieden waar verbeteringen mogelijk zijn, terwijl Lean Six Sigma-methodologieën kunnen worden toegepast om de nodige verbeteringen door te voeren en de resultaten te meten.

Conclusie

Hoewel process mining krachtige inzichten kan bieden en aanzienlijke verbeteringen kan brengen in bedrijfsprocessen, is het belangrijk om de mogelijke nadelen en uitdagingen in overweging te nemen. Bedrijven moeten zorgen voor hoge datakwaliteit, rekening houden met kosten en implementatietijd, en strategieën ontwikkelen om weerstand tegen verandering te overwinnen. Door deze uitdagingen proactief aan te pakken, kunnen organisaties de voordelen van process mining maximaliseren en duurzame verbeteringen realiseren.