Process mining in Intelligente Automatisering: een overzicht

Intelligent Automation (IA) verwijst naar verschillende toepassingen van Artificial Intelligence en aanverwante technologieën om de processen van een organisatie te stroomlijnen, de efficiëntie te verbeteren en knelpunten in het proces te identificeren. De kern van de evolutie van IA wordt gevormd door process mining, een techniek die inzicht geeft in processen, verbeterpunten identificeert en automatiseringsinspanningen versnelt. In dit artikel bespreken we hoe process mining een belangrijk startpunt is voor elk IA-project. Dit is de opstap naar vervolgartikelen over de manier waarop AI kan helpen om processen intelligent te automatiseren.

IA omvat een spectrum van moderne AI-technologieën zoals Machine Learning (ML) en robotic process automation (RPA). Door gebruik te maken van deze technologieën kunnen ondernemingen repetitieve taken automatiseren, waardevolle analyses uitvoeren en besluitvormingsmogelijkheden efficiënt versterken. Als u uw processen echter succesvol wilt automatiseren, moet u beginnen met een goed begrip van wat ze zijn en hoe ze geoptimaliseerd kunnen worden, waardoor process mining-technieken een vereiste zijn voor kwalitatieve integratie. Process mining kan doorgaans worden opgedeeld in 3 hoofdfasen:

1. Ontdekking
2. Monitoring
3. Optimalisatie

Ontdekking

Elke organisatie heeft vele operationele bedrijfsprocessen, vaak verdeeld over verschillende domeinen. De ontdekkingsfase richt zich op het ontsluiten, opslaan en analyseren van gegevens uit deze processen. Dit begint vaak met het aanmaken van event logs. Een event log is een reeks activiteiten die behoren tot een bepaald proces. Deze logs bevatten bepaalde informatie over elke stap van een proces. Deze informatie kan variëren in detail, maar de minimumvereisten zijn een case-identificatienummer (case ID), een activiteitsbeschrijving en een tijdstempel. Deze event logs worden verzameld en opgeslagen, doorgaans in chronologische volgorde.

Met een voldoende grote steekproef van event logs kan een procesmodel worden gemaakt. Procesmodellen zijn de stapsgewijze beschrijving van hoe een bedrijf van binnenuit werkt. Met andere woorden, procesmodellen beschrijven hoe een bedrijfsproces wordt uitgevoerd in zijn huidige staat. Ten slotte worden deze modellen vaak gevisualiseerd in overzichtelijke diagrammen, zodat iedereen in de organisatie een duidelijk overzicht heeft van elk proces.

Met een voldoende grote steekproef van event logs kan een procesmodel worden gemaakt. Procesmodellen zijn de stapsgewijze beschrijving van hoe een bedrijf van binnenuit werkt. Met andere woorden, procesmodellen beschrijven hoe een bedrijfsproces wordt uitgevoerd in zijn huidige staat. Ten slotte worden deze modellen vaak gevisualiseerd in overzichtelijke diagrammen, zodat iedereen in de organisatie een duidelijk overzicht heeft van elk proces.

Monitoring

Deze fase bestaat voornamelijk uit het vergelijken van de procesmodellen met een referentiemodel. Een referentiemodel is een geoptimaliseerde, 'best case scenario'-versie van een procesmodel. Deze vergelijkingen worden conformiteitscontroles genoemd. Het uitvoeren van een conformiteitscontrole is een uitstekende manier om te ontdekken waar verborgen knelpunten en storingen optreden. U kunt deze bevindingen gebruiken om de grondoorzaken van inefficiënties in de bedrijfsvoering te onderscheiden.

Via deze stappen verzamelt en sorteert een organisatie een grote hoeveelheid data. Deze data kan samen met andere technologieën worden gebruikt om een Digital Twin van de organisatie te creëren. Digital Twins zijn virtuele kopieën van een bedrijf. Ze bootsen elk proces digitaal na. Een Digital Twin biedt de krachtige mogelijkheid om simulaties uit te voeren met wijzigingen in variabelen zonder enig risico. Met andere woorden, een bedrijf kan 'trial and error'-tests uitvoeren, zonder de risico's die gepaard gaan met fouten.

Optimalisatie

De derde fase van process mining, optimalisatie, bestaat voornamelijk uit dergelijke simulaties. Hier is een bedrijf vrij om talloze scenario's uit te voeren. Digital Twins bieden volledige vrijheid bij het simuleren van deze uitkomsten, of het nu gaat om meer automatisering, een ander aantal medewerkers in een afdeling, of welke andere wijziging dan ook. Dit opent de mogelijkheid van prioritering op basis van statistieken en data, in plaats van giswerk.

Itereren

Process mining is een iteratief proces waarbij inzichten uit de optimalisatie- en monitoringfasen kunnen leiden tot verdere ontdekking en continue verbetering. Succesvolle IA-implementatie vereist zorgvuldige planning, integratie met bestaande systemen en doorlopend beheer om ervoor te zorgen dat de technologieën effectief inspelen op de specifieke behoeften en uitdagingen van de organisatie. Daarom moet elke organisatie die de vruchten van deze technologieën wil plukken, er voorzichtig mee omgaan. Overleg met professionals is cruciaal.

De toekomst met IA

Intelligent Automation ontwikkelt zich in een exponentieel tempo, mede dankzij de vooruitgang op het gebied van process mining. Deze technologieën bieden bedrijven ongekende niveaus van efficiëntie. Van het ontdekken van knelpunten en frictiepunten binnen een bedrijf via conformiteitscontroles tot eindeloze simulaties zonder tastbare gevolgen via Digital Twins. Process mining binnen IA is een krachtig instrument dat waardevolle inzichten biedt waar bedrijven enorm van kunnen profiteren. Hoewel deze ontwikkelingen veelbelovend zijn, moeten gebruikers voorzichtig zijn, want zonder goede planning en integratie met bestaande systemen zullen de voordelen van IA en process mining minimaal zijn.