Вы уверены, что ваши бизнес-процессы работают именно так, как прописано в регламентах? Статистика показывает, что до 80% времени выполнения процесса тратится на незапланированные отклонения. Process Mining — это технология, которая позволяет увидеть эту разницу и устранить ее, обеспечивая переход от управления «как должно быть» к управлению «как есть на самом деле».

Однако эффективность Process Mining критически зависит от контекста. Анализ объективных данных — логов событий из информационных систем — должен вестись не в вакууме, а в рамках целостной модели предприятия. Именно здесь на первый план выходит необходимость в платформе для создания цифрового двойника компании – модели, отображающей все сущности бизнеса и их взаимосвязи, такой как SILA Union.

SILA Union — это программное обеспечение для комплексного проектирования и анализа всей корпоративной архитектуры: от моделирования бизнес-процессов, ИТ-архитектуры, СМК, стратегического планирования до управления рисками и изменениями. Его ключевая ценность — создание единого источника знаний о компании. Интеграция Process Mining в экосистему SILA Union создает мощный синергетический эффект: технология mining отвечает на вопрос «Что происходит?», выявляя реальные пути процессов через анализ цифровых следов, и платформа SILA Union дает ответы на вопросы «Почему так происходит?» и «Как это исправить?», предоставляя контекст, регламенты, ответственности и архитектурные взаимосвязи.

Актуальность сочетания SILA Union и Process Mining заключается в создании замкнутого цикла управления процессами: 1) Моделирование процессов «как есть» в SILA Union, 2) Внедрение их в операционную деятельность, 3) Аудит реального исполнения через Process Mining, 4) Анализ отклонений и их причин в контексте полной архитектуры и 5) Целевое совершенствование моделей и регламентов прямо в SILA Union. Это превращает управление процессами в непрерывный и управляемый цикл улучшений.

В данной статье мы подробно рассмотрим:

1. Что такое технология Process Mining и как она работает.

2. Практический пример решения задачи с помощью Process Mining при прямой интеграции с платформой SILA Union, демонстрирующий, как обнаруженные в данных инсайты превращаются в архитектурные изменения и оптимизированные процессы.

Этапы реализации технологии Process Mining

Process Mining представляет собой совокупность инструментальных решений и методических рекомендаций, направленных на исследование и совершенствование деятельности предприятия путем изучения объективных данных о бизнес-процессах – логов событий, извлекаемых из информационных систем. Таким образом, Process Mining становится одним из ключевых элементов в деятельности современных компаний, позволяя не просто следить за изменениями, а активно использовать данные для выстраивания более эффективных бизнес-процессов. 

1. Сбор данных о процессе

На первом этапе реализации инициативы Process Mining необходимо собрать данные, которые отражают реальное выполнение бизнес-процессов. Источниками могут служить корпоративные системы (ERP, CRM, BPM), журналы событий (логи) или базы данных. Важно, чтобы данные содержали временные метки, идентификаторы процессов и участников, а также информацию о последовательности действий. Например, в CRM-системе можно извлечь записи о взаимодействиях с клиентами, а в ERP — данные о закупках и производственных операциях. Чем полнее и точнее исходные данные, тем достовернее будут результаты анализа.

Однако сбор данных может столкнуться с проблемами: неполные записи, разрозненные источники или отсутствие структурированных логов. Поэтому важно заранее определить ключевые события и параметры, которые будут анализироваться. Иногда требуется интеграция нескольких систем, чтобы получить полную картину процесса. На этом этапе также оценивается качество данных, так как ошибки на входе могут привести к некорректным выводам на последующих этапах.

2. Подготовка данных для обработки Process Mining 

После сбора первоначальных данных их необходимо очистить и преобразовать в формат, пригодный для Process Mining. Это включает удаление дубликатов, заполнение пропусков, исправление ошибок и приведение данных к единому стандарту. Например, если в логах встречаются разные форматы дат или названия одних и тех же действий, их нужно унифицировать. Также на этом этапе данные фильтруются — удаляются нерелевантные события или те, которые не относятся к исследуемому процессу.

Подготовка данных — один из самых трудоемких этапов, так как от него зависит качество последующего анализа. Например, некоторые инструменты Process Mining требуют данных в специфическом формате в виде таблицы с колонками «Case ID», «Activity», «Timestamp». Иногда данные приходится агрегировать или обогащать дополнительными атрибутами (например, информацией о сотрудниках или затратах). Чем тщательнее проведена подготовка, тем точнее будут обнаружены закономерности и аномалии в процессах.

3. Анализ процессов функциональным блоком Process Mining

На этапе анализа данные визуализируются в виде диаграмм процессов, карт потоков или петри-сетей, что позволяет увидеть реальные пути выполнения операций. Process Mining выявляет отклонения от нормативного процесса, например, неучтенные циклы, лишние шаги или «узкие места», где происходят задержки. Также сравнивается фактическое выполнение с идеальным процессом, чтобы найти точки для улучшений.

Анализ может включать разные методы: discovery (обнаружение процесса из данных), conformance checking (проверка соответствия модели) и performance mining (анализ временных метрик). Например, можно определить, какие этапы занимают больше всего времени или какие варианты процесса приводят к ошибкам. Результаты анализа помогают понять, почему процессы работают неэффективно, и дают основу для принятия решений по оптимизации.

4. Улучшение процессов

На основе данных Process Mining разрабатываются рекомендации по оптимизации. Это может включать автоматизацию рутинных операций (например, с помощью RPA), перераспределение ресурсов или изменение последовательности этапов. Например, если анализ показал, что согласование документов задерживается из-за избыточных проверок, можно упростить маршрут или делегировать полномочия. Другой вариант — обучение сотрудников, если проблемы связаны с человеческим фактором.

Важно, чтобы изменения были обоснованы данными, а не интуицией. Process Mining позволяет смоделировать эффект от улучшений до их внедрения («что будет, если исключить этот шаг?»). Однако оптимизация должна учитывать не только эффективность, но и риски — например, слишком радикальные изменения могут нарушить работу процесса. Поэтому изменения часто внедряются постепенно, с контролем результатов.

5. Мониторинг и контроль

После внедрения улучшений необходимо отслеживать, как изменения повлияли на процесс. Для этого используются те же инструменты Process Mining: собираются новые данные, анализируются метрики (время выполнения, процент ошибок, загрузка ресурсов) и сравниваются с предыдущими показателями. Например, если после автоматизации этапа время обработки заявок сократилось на 20% – это успех, но если появились новые узкие места — требуется дальнейшая настройка.

Мониторинг должен быть непрерывным, чтобы быстро выявлять отклонения и адаптировать процессы к изменяющимся условиям. Например, при росте нагрузки может потребоваться масштабирование ресурсов, а при изменении законодательства — корректировка шагов процесса. Process Mining здесь выступает как инструмент постоянного улучшения, обеспечивая прозрачность и управляемость бизнес-процессов.

Практическое решение задачи в системе Process Mining

Этап 1–2. Сбор и подготовка данных

Внедрение инструмента Process Mining предоставляет организациям возможности для объективного анализа операционной деятельности. Однако практическая ценность и достоверность получаемых результатов всецело зависят от корректности и полноты первичных данных. Именно на этапах сбора и подготовки данных формируется фундамент, на котором базируются все последующие выводы и управленческие решения, направленные на оптимизацию процессов компании. 

В современной практике существует несколько подходов к сбору и подготовке данных для выполнения Process Mining. Среди них можно выделить:

1.  Сбор и подготовка данных на основе выстроенных в системе бизнес-процессов.

2.  Прямая интеграция с ИТ-системами, обеспечивающая непрерывный и автоматизированный поток событий в реальном времени из внешних систем (ERP, CRM, BPMS и др.). 

В данной статье рассмотрим наиболее часто применяемый подход — интеграция с внешними системами. В рамках этого подхода система SILA Union фокусируется на работе с данными, которые поступают из систем класса ERP, CRM, BPMS и других, фиксирующих исполнение бизнес-процессов в виде детальных журналов событий. Описание архитектуры и возможности интеграции SILA Union с ключевыми информационными системами представлено в статье.

Рисунок 1. Схема интеграции SILA Union с информационными системами

Внешние системы класса ERP, CRM, BPMS и др., которые фиксируют исполнение процессов в виде подробного протокола, содержащего информацию обо всех действиях пользователей в хронологическом порядке, называемый журналом событий (логов). Интеграция с внешними системами позволяет получить эти данные для дальнейшей визуализации и анализа процесса. Минимальный состав полей для фиксации:

- идентификатор экземпляра процесса (Process ID);

- наименование события (Event);

- временная метка начала события (Timestamp).

Рисунок 2. Журнал логов, представленный в табличном виде

Подготовленная таблица загружается в систему и запускается скрипт Process Mining, который на основе предоставленных данных выводит все варианты течения процесса, которые были ранее зафиксированы в журнале логов.

Рисунок 3. Окно загрузки CSV таблицы

Этап 3. Анализ процессов

После загрузки и обработки журнала событий функциональность Process Mining автоматически реконструирует и визуализирует фактическую модель выполнения бизнес-процесса. Этот этап переводит проект из плоскости сбора данных в плоскость глубокой интерпретации и извлечения практических выгод.

Рисунок 4. Результат Process Mining по результатам журнала логов

Полученные данные с отражением фактического течения бизнес-процесса дают доступ для проведения детального анализа. По результатам Process Mining появляется возможность выявить узкие места процесса, произвести расчет потерь (временных, финансовых и др.). Команда фокусируется на устранении конкретных, подтвержденных данными проблем, а не на интуитивных догадках. Мероприятия могут быть разными: автоматизация рутинной операции, перераспределение нагрузки, изменение регламента или доработка систем.

Также визуализация полученных данных возможна через создание дашбордов в системе SILA Union в виде круговых и столбчатых диаграмм, линейных графиков и др.

Рисунок 5. Пример дашборда по результатам проведения Process Mining 

На основе проведенной аналитики данных появляется возможность отследить действия сотрудников на рабочем месте, проанализировать эффективность их работы. Данные предоставляют объективную основу для принятия кадровых решений, перераспределения задач, выявления потребности в обучении или наставничестве. Такой подход заменяет мониторинг действий сотрудников, позволяя точечно и обоснованно улучшать эффективность работы команды.

Этап 4. Совершенствование процессов с использованием имитационного моделирования

В случае, когда по исполняемым процессам средствами Process Mining были получены объективные данные, демонстрирующие отклонения от желаемых параметров, хорошим инструментом для дальнейшей оптимизации является функциональность имитационного моделирования. Подробнее с этой функциональностью в системе SILA Union можно ознакомиться здесь.

На основе выстроенной модели бизнес-процесса, после настройки атрибутов для объектов модели, есть возможность запустить имитационное моделирование для данного бизнес-процесса, чтобы отследить, как предложенные варианты оптимизации будут влиять на ход фактического течения процесса.

Рисунок 6. Выстроенный бизнес-процесс в нотации EPC 

Рисунок 7. Пример отчета имитационного моделирования процесса 

Имитационное моделирование в SILA Union позволяет нам получить информацию о результатах выполнения бизнес-процесса, выраженную в обработке статистическое информации путем виртуального повторения процесса на n-количество раз, с целью нахождения «узких» или неоптимальных участков процесса. С помощью имитационного моделирования есть возможность протестировать различные сценарии изменений процессов, оценить их влияние на ключевой показатель и после этого выбрать оптимальное решение на основе полученных данных.

Этап 5. Мониторинг и контроль

Непрерывное совершенствование бизнес-процессов, подготовка мероприятий постоянного улучшения и адаптации бизнес-процессов к изменяющимся условиям требует непрерывного наблюдения за "здоровьем процесса". Именно здесь SILA Union раскрывает свою основную ценность как централизованная платформа управления корпоративной архитектурой.  Система позволяет осуществлять комплексный контроль процесса, включающий контроль устойчивого функционирования элементов прикладного и технологического ландшафта, обеспечивающих автоматизацию процесса. Подробнее с этими решениями можно ознакомиться здесь. 

Заключение

Внедрение Process Mining в контексте платформы SILA Union— это переход от интуитивного управления к управлению на основе точных данных. Создается замкнутый цикл непрерывного совершенствования корпоративной архитектуры, где каждое решение подкреплено объективными фактами. Для заказчиков, стремящихся к цифровой зрелости, ключевая ценность Process Mining заключается в его способности верифицировать гипотезы и измерять эффективность планируемых внедрений с абсолютной точностью. Данный подход предоставляет:

1. Объективную картину процессов. Вместо того чтобы полагаться на идеальные схемы из инструкций («как должно быть»), компании видят реальную картину («как есть на самом деле») со всеми отклонениями, упрощениями и задержками.

2. Точечный поиск причин проблем. Технология не просто показывает, где именно возникает задержка, но и помогает понять, почему это происходит. Например, из-за перегруженности конкретного сотрудника, сложных задач или сезонного спроса.

3. Количественную оценку эффективности оптимизации. Любые изменения в процессах или внедрение новых систем можно оценить не на словах, а в цифрах: стало ли быстрее, дешевле, точнее.

Process Mining — это инструмент, который превращает разрозненные данные из различных информационных систем компании в понятную и наглядную картину реальных бизнес-процессов. Его ключевая польза заключается в том, что он дает объективную основу для принятия решений, заменяя интуитивные действия и субъективные мнения точными фактами. Интеграция с платформой SILA Union создает измеримый и управляемый цикл: Спроектировали в SILA Union → Внедрили → Проверили и измерили через Process Mining → Проанализировали и скорректировали архитектуру в SILA Union. Это создает основу для подлинной цифровой зрелости, где стратегия, процессы, ИТ, риски и изменения управляются как единое целое на основе объективных данных.

Автор статьи - Суринова Мария, бизнес-аналитик SILA Union