Bases de Process Mining

Exploration de processus ? Exploration de données ? Business Intelligence ? Il existe de nombreux termes analytiques et il peut être difficile de les comprendre tous. Ce cours vous aidera à comprendre les termes associés à Process Mining et comment il peut être utilisé pour améliorer les processus de gestion. 

Avant de nous plonger dans le monde de l'analytique des processus, comprenons d'abord : 

• Qu'est-ce que Process Mining ?
• Quels sont les termes clés de Process Mining ?
• Quels sont les avantages de Process Mining ?
• Pourquoi les entreprises utilisent-elles l'analyse Process Mining ?

Process Mining combine différents champs analytiques pour analyser les processus opérationnels en fonction de leurs données réelles "telles quelles", qui sont disponibles sous forme de fichiers journaux dans les systèmes ERP. Il est dérivé du domaine de l'exploration de données car il utilise une technologie similaire aux processus d'exploration pour des améliorations.

L'objectif de Process Mining est de transformer les données en informations exploitables en révélant l'état actuel des processus et de créer des opportunités d'amélioration.

Par rapport à l'exploration de données, l'exploration de processus se concentre sur les processus de gestion et leurs données altérables dans les systèmes ERP. L'idée de Process Mining est de découvrir, de suivre et d'améliorer les processus de gestion.

Tout au long des processus et opérations, chaque détail est enregistré. Ces détails laissent une trace appelée empreintes numériques et peuvent être trouvés dans différents systèmes d'une organisation. Process Mining capture ces empreintes et vous permet de les visualiser dans une vue de parcours étape par étape.

La plupart des tâches basées sur le système sont enregistrées dans des fichiers journaux, appelés journaux des événements.

L'exploration de processus utilise des journaux d'événements et des données liées aux processus pour « explorer » les processus et mieux les comprendre. La compréhension complète des processus comprend les éléments suivants :

• Identification des tendances, modèles et écarts de processus
• Visualisation détaillée des processus réels
• Découvrir de nouvelles façons d'améliorer l'efficacité des processus

Toutes les étapes exécutées sont révélées et peuvent être analysées pour rechercher la conformité et les inefficacités (telles que la reprise ou les tâches redondantes). Process Mining utilise les techniques de Business Intelligence pour visualiser ces informations et ainsi fournir des informations précieuses.

En fonction des résultats, les améliorations de processus respectives peuvent être définies. Par exemple :

• Mise en œuvre des étapes d'approbation pour garantir la conformité
• Suppression des tâches redondantes pour réduire la durée du cycle
• Modifier les flux de processus pour une exécution efficace

Lorsque nous parlons de Process Mining, il est important de clarifier les termes communs. Prenons un exemple pour expliquer les termes clés. Imaginez que vous travailliez dans une entreprise vendant des T-shirts avec des impressions personnalisées aux clients (les clients peuvent également en acheter avec des imprimés existants). Les termes suivants sont couramment utilisés.

Modèle de processus : la plupart des entreprises ont déjà des modèles de processus existants, qui décrivent visuellement la séquence des tâches et des responsabilités (processus futur). Le modèle de processus ci-dessous permet de visualiser toutes les tâches nécessaires à exécuter pour terminer le processus.

Cas de processus : un cas définit une exécution unique du processus (complète ou incomplète). Les points bleus représentent les différentes tâches du service. Le point rouge représente les tâches qui ont été exécutées dans le processus. 

Variantes de processus : une variante est un ensemble de cas avec le même flux de processus (mêmes choix, activités, événements). Seules de petites différences (décision de fin différente) entraîneront une nouvelle variante. L'exemple ci-dessous montre 3 variantes de processus différentes (basées sur 4 cas).

Événements : dans Process Mining, les événements définissent chaque action dans un système et ces actions ont un horodatage spécifique. En supposant que le processus soit entièrement exécuté, chaque tâche individuelle est considérée comme un événement puisque nous recevons un horodatage généré par le système sur chaque tâche. Par exemple, lorsque la chemise est envoyée pour impression, elle est considérée comme un événement et a un horodatage associé à cette tâche spécifique.

Attributs : outre les tâches et les horodatages spécifiques, il existe d'autres informations liées au processus appelées Attributs. Les attributs de tâche fournissent des détails supplémentaires sur les tâches exécutées pour certains cas, tels que le centre de coûts, le type d'exécution (utilisateur ou système) et les coûts. Les attributs de cas fournissent des détails supplémentaires sur les cas, tels que le type de commande, le mode de paiement et le choix de la vitesse d'expédition. Voir l'exemple ci-dessous pour les attributs de cas.

Les processus de gestion volumineux contiennent souvent des millions de cas, qui sont répartis dans des centaines de variantes différentes. Le cœur de Process Mining consiste à identifier l'état actuel des processus et à révéler les variantes inefficaces pour améliorer les processus.

Notre monde en constante évolution a rendu Process Mining irrésistible aux entreprises qui ont faim d'amélioration.

Jusqu'à présent, nous avons appris que Process Mining capture les empreintes numériques des tâches basées sur le système pour fournir des informations sur le processus opérationnel réel. Ça semble super ! Mais quels sont exactement ces insights ? 

Process Mining dispose de trois fonctionnalités importantes :

• Découverte de processus
• Conformité des processus
• Performance des processus

Process Discovery visualise la manière dont les tâches exécutées sont exécutées et sauvegarde le flux de processus.

Cela aide les entreprises à :

• Identifier le processus actuel dans un système
• Identifier les écarts de processus, les exceptions ou les valeurs aberrantes
• Identifier le chemin critique (la séquence de tâches la plus longue du début à la fin) et le nombre total d'exécutions
• Obtenir un point de départ pour approfondir les processus

La conformité des processus se concentre sur la mise en correspondance des données « telles quelles » avec un processus « futur » prédéfini existant, par exemple un modèle de processus BPMN.

Cela aide les entreprises à :

• Identifier le total des cas non conformes
• Identifier le cours racine de chaque cas
• Élaborer des mesures pour garantir la conformité

La performance des processus consiste à mesurer le processus et à définir les indicateurs de performance affichés dans un tableau de bord.

Cela aide les entreprises à :

• Créer et évaluer des mesures d'amélioration
• Performance des points de référence (par exemple, des différentes régions)
• Suivre le processus global de performance en temps réel pour réagir plus rapidement en cas de modifications

Il existe plusieurs raisons pour lesquelles les entreprises étudient et améliorent leurs processus opérationnels, mais la principale est une raison commune qui a un impact sur presque toutes les entreprises.

La transformation numérique est l'un des termes les plus utilisés dans le monde d'aujourd'hui et constituera un défi pour de nombreuses entreprises dans les années à venir. Cela signifie que de nombreuses entreprises doivent adapter leurs processus de manière à ce que les nouvelles technologies puissent être implémentées pour répondre aux attentes des clients et gagner de nouveaux clients. Les processus analogiques précédents doivent être transformés en processus numériques.

La transformation numérique signifie le changement de processus d'une entreprise pour s'adapter à l'évolution rapide du marché mondial et aux attentes des clients en utilisant les technologies numériques et en mettant en œuvre une infrastructure numérique. Il combine les derniers outils et processus innovants avec l'expertise de l'entreprise afin de répondre aux attentes des clients et d'assurer une position concurrentielle pour l'entreprise.

La transformation digitale associe les derniers outils et processus innovants à l'expertise de l'entreprise afin de répondre aux attentes des clients et d'assurer une position concurrentielle pour l'entreprise.

• Big Data et outils d'analyse des processus en temps réel

  L'exploration de données permet d'identifier les tendances, les modèles et le comportement des clients dans un ensemble de données volumineux. Combiné à Process Mining, cela permet un flux transparent de processus opérationnels et de données de production pour des analyses en temps réel.

• Technologie cloud

  Les technologies cloud permettent de disposer de ressources distantes, de stocker et de traiter les données à la demande et de réduire les coûts liés au matériel et à l'infrastructure. Les outils d'exploration de processus basés sur le cloud fournissent des connecteurs puissants à de nombreux systèmes et analysent des millions de cas en quelques secondes pour fournir des insights sur les processus.

• Intelligence artificielle (IA) et apprentissage automatique (ML)

  L'IA offre aux entreprises une toute nouvelle base de prise de décision, leur permettant de prendre des décisions plus éclairées. En raison de son développement rapide, il est déjà mis en œuvre dans de nombreux secteurs, y compris l'informatique, les services financiers, la fabrication automobile et la santé. L'IA dans Process Mining est basée sur des données réelles "telles quelles" et peut prévoir le processus pour les cas, par exemple, les commandes entrantes.

Comme vous le savez déjà, l'objectif principal de Process Mining est de révéler l'état invisible tel quel d'un processus. Comment les entreprises peuvent-elles en tirer parti ?

La réussite des activités d'une entreprise dépend de sa propre compréhension des processus. La disponibilité des données d'un processus est une condition préalable à l'analyse des données avec les outils Process Mining. Cependant, une fois les données chargées dans l'outil d'exploration, toutes les étapes exécutées sont visibles, ce qui révèle désormais également des inefficacités et permet à l'entreprise de développer des étapes d'amélioration.

• Standardisation des processus

  Process Mining identifie les variantes, les valeurs aberrantes et les cas non conformes. De plus, les modifications manuelles et les répétitions de tâches (boucles) deviennent transparentes, ce qui aide les entreprises à se concentrer sur la cause profonde et à mieux standardiser le processus.

• Réduction des coûts

  Une fois que nous savons comment s'exécute le processus, les programmeurs peuvent créer des bots RPA pour automatiser les processus. L'état "tel quel" transparent d'un processus révèle également quelles étapes sont obsolètes en raison de changements et peuvent maintenant être éliminées afin d'éviter des coûts inutiles.

• Temps de réaction plus rapide

  Grâce au suivi en temps réel constant via des tableaux de bord pour les KPI de processus, les entreprises peuvent rapidement détecter un problème et prendre les mesures nécessaires pour le résoudre.

• Goulots d'étranglement résolus

  Le temps passé à analyser chaque étape devient moins coûteux et révèle les étapes qui prennent du temps et ralentissent le processus global. Une fois cela identifié, l'entreprise peut soit simplifier ces étapes, soit leur allouer plus de ressources, soit les automatiser.

• Conformité assurée

  Une fois que les étapes et variantes réelles sont révélées, elles peuvent facilement être comparées à un processus "futur" existant (par exemple, un modèle de processus sous-jacent) pour afficher des tâches non conformes (approbations manquantes, par exemple) ou des flux non couverts tout au long du processus. Cela permet aux entreprises d'identifier et de mettre en œuvre des mesures pour garantir la conformité des processus.

Les processus ne peuvent être explorés que s'ils sont entièrement exécutés dans un ou plusieurs systèmes. Il existe des processus communs qui conviennent aux processus et révèlent souvent des résultats qui méritent d'être étudiés plus en profondeur.