UiPathを使用して企業にプロセスマイニングを実装する方法

デジタル変換への挑戦

世界中の何千もの大企業がデジタル変革のプロセスを開始しましたが、それを実行することに成功したのはほんのわずかです。これには多額の予算が課せられますが、残念ながら、戦略がないため、必ずしも望ましい結果を達成できるとは限りません。

ビジネスプロセスの変革を成功させるには、ビジネスプロセスの効率を高めることとリスクを減らすことの2つの大きな目標を設定する必要があります。これには以下が必要です。

1. 問題を検出する
2. 変更を実装する
3. 追跡ソリューション
4. 逸脱に反応する

現在、変更を実装するための一般的なソリューションはRPAツールです。これを使用すると、日常的なユーザーアクションを自動化できます。他の3つのポイントについては、プロセスマイニングまたはビジネスプロセスの知的分析が必要になります。



プロセスマイニングは、イベントログからのデータに基づくビジネスプロセスの発見、分析、および最適化に焦点を当てており、モデルを使用した従来のビジネスプロセス分析とデータマイニングの間に欠けているリンクを示します。



プロセスマイニングツールを使用すると、一般的なERP、CRMシステム、および調達、財務、請求管理、コンタクトセンターなどのエンドツーエンドのビジネスプロセスのデータベースから実際のデータを取得できます。 （SAP、Oracle、Salesforce、ServiceNow）、それらを視覚化して、ボトルネック、リソースの非効率性、および例外を検出します。そして最後に、自動化などを通じて、最適化後のプロセスの変更を監視します。



「私の会社のプロセスはよく説明されており、従業員は指示に明確に従っています」と言うかもしれません。そして理想的にはそうあるべきですが、実際には反対の状況を観察することができます。ちなみに、簡単な例を挙げましょう。ハブレの記事「通りの汚れと歩行者の通行のシミュレーション」で詳しく説明されてい ます。庭には、地方自治体によって設計されたタイルやアスファルトで作られた小道と、近所の人が踏む便利な小道があります。最短パスに沿って目的の場所に移動します。





リソースからの写真：https：//habr.com/ru/post/257563/



同様の状況は、会社のビジネスプロセスでも発生します。人々は、その非効率性を感じ、追加のシステム、不要なアクション、および要求の形で変化を「踏みにじる」と感じた場合、特定のアルゴリズムに従わない傾向があります。

私のアナロジーを終えると、プロセスマイニングを使用すると、ビジネスプロセス内のこれらの「パス」を一元的に検出し、直感ではなく事実に基づいて変更または自動化について決定を下すことができます。

プロセスマイニングと自動化のケース

既存の指標の監査と改善

オランダの大規模な退職、保険、および管理会社は、ビジネスプロセスへの影響を理解するために、コンタクトセンターの自動化についてより深く理解する必要がありました。同社はUiPathProcess Miningを導入し、エンドツーエンドのコンタクトセンター分析を実施し、追加の作業と長い顧客待機時間につながる問題を特定しました。



UiPath Process Miningからの洞察に基づいて、同社はコンタクトセンターの自動化を調整しました。これにより、クライアントとの通信の品質と速度が向上し、オペレーターの待ち時間も大幅に短縮されました。一般的に、すべての作業の80％を標準化できることが判明し ました。これにより、コンタクトセンターのコストは56万8000ユーロ削減されました。

運用決定サポート

世界最大の自動車サプライヤーの1つは、内部プロセスを改善する方法を探していました。 UiPathと協議した後、同社はUiPath Process Miningを使用して企業調達プロセスを合理化し、世界中の地域における管理リスク、サプライヤーの重複、および工場の遅延を特定することを決定しました。



UiPath Process Miningの実装後、メーカー は調達の完全な透明性を達成することができました：遅延、非効率性、潜在的な監査リスクの根本原因について新たに理解する。彼は、複数の工場で調達結果を改善する新しい方法を見つけ、特定の管理上の決定の真のコストを特定しました。これにより、トップマネジメントは、生産の再編成と最適化の考えられる影響について考え、評価するようになりました。

データマイニングとプロセスの深い理解

データマイニングは、製品と消費者に関する有用な情報を抽出できます。セグメント消費者です。しかし、各トランザクションが消費者と会社の間の相互作用のプロセスの結果であることを理解し、これらのプロセス自体を研究することによって、何が起こっているのかをより深く理解することができます：顧客がどのように見えるか、彼らが会社との協力についてどのように決定するか、何がこれが決定であり、最終的に顧客が去る理由です。



オランダの大手通信会社は、企業購入の透明性を向上させる必要がありました。 5か国に630万人の固定回線加入者、3,300万人以上のモバイル加入者、200万人以上のインターネット顧客を抱える彼らは、リスクを管理し、コストを削減する方法を特定するソリューションを見つけたいと考えていました。



オペレーターは、UiPath Process Miningを導入して、洞察を得て

、直感的なプロセス評価と手動のデータ転送を排除しました。彼はUiPathProcess Miningを使用して、注文書や請求書など、200,000を超えるさまざまなアイテムを評価しました。



その結果、人件費が20％削減され 、請求書の処理時間が29％短縮され、コストの予測可能性が向上し、サプライヤーとの関係が改善されました。

カスタマーエクスペリエンス

プロセスマイニングは、企業のビジネスプロセスを分析し、その経験を変革してボトルネックを取り除き、コストを最小限に抑えるために使用できる効果的で強力なツールです。ただし、実際の変換では、すべてのプロセスの詳細を理解するだけでは不十分です。それでも、いくつかの条件を満たす必要があります。



PhilipsイノベーションコンサルタントのEkaterinaSabelnikova が、LinkedInブログで、社内のプロセスマイニングから学んだ主な教訓について語っています。



必需品に焦点を当てる



中規模および大規模の組織には多くの最適化プロセスがあるため、目的の目標につながる戦略的に重要なプロセスを選択することが重要です。あらゆる面でプロセスを同時に改善するには、リソースを過剰に消費する必要があり、そのような作業の品質は当然低下します。最も有望ないくつかの重要な分野に焦点を当て、それらのパフォーマンスを追跡します。



利害関係



者を特定するソリューションに本当に興味があり、問題の根底に到達したい従業員だけが、プロセスのボトルネックを改善するために追加の努力を費やすことを本当に望んでいます。これらは、特定のプロセスの最適でない実装によって作業が直接影響を受ける人々です。



フィリップスはトップダウンのアプローチを取り、問題やビジネス上の問題を明確に述べることなくプロセスについて学ぶことから始めます。プロセスの問題が特定されると、担当グループはプロセスを実行しているスタッフとのコミュニケーションを開始します。毎日このプロセスに取り組んでいる人々は、それ自体に不快感を感じず、変化する傾向がないことが起こります。したがって、この「痛み」を本当に感じ、これらの同僚に影響を与えることができる従業員を見つける必要があります。



上級管理職のサポートと承認の確保



まず、いくつかの改善には、組織内の構造的変革が必要です。この場合、上級管理者は、アドホックプロジェクトを形成し、その実装のためにリソースを割り当てるのに役立ちます。



第二に、上級管理職は会社の運営に影響を与える戦略的決定を下すことができます。プロセスの改善は、多くの場合、トレードオフと密接に関連しています。



最後に、経営陣はプロセスマイニングをKPI目標の達成を支援するツールとして位置付けることができます。組織のすべてのレベルの変化への関与と、日常の管理ツールとしてのプロセスマイニングの使用を促進します。



プロセスマイニングは、すべての問題を解決し、プロセスを最適化し、運用を効率的かつ生産的にする「特効薬」ではないことを理解することが重要です。問題と改善の可能性のある領域を特定することは、企業におけるデジタル変革の始まりにすぎないことを忘れないでください 。



他のシステムと同様に、プロセスマイニングにはいくつかの制限があります。

• 情報システムログからのデータを使用して、実際のビジネスプロセスの過程を表示することの妥当性。
• 分析結果を解釈する必要性。

実際にはこれらの制限に直面します。さらに、UiPath Process Miningの例を使用して、ビジネスプロセス分析を組織に導入するプロセス全体を分析します。





UiPathプロセスマイニングは、重要なプロセスを改善するための証拠に基づく推奨事項を作成するのに役立ちます

UiPathプロセスマイニング導入ガイド

イベントログの



作成イベントログを作成するには、そのデータソースを定義する必要があります。原則として、それらのデータソースは2〜3個以下です。企業がUiPathにSAPと独自のETLを持っている場合でも、現実の世界では、企業の統合戦略やQCD / KShD / DataLakeまたはデータフローを制御するその他のソリューションの存在によってこれが利用されることはありません。



データウェアハウスまたはデータベースレプリカから初期データを取得し、社内で採用されているETLツールを使用して、それらを収集/簡略化し、UiPathのステージング領域に配置します。 UIPathは、ODBCドライバーを持つ任意のリレーショナルデータベースからデータを取得できます。次に、ステージングテーブルから、UiPathアルゴリズム自体が機能するイベントログを収集します。



イベントログが作成されたら、その構造のロジックを理解し、すべてのデータを1か所に収集する必要があります。



イベントログのアセンブル



技術的には、イベントログのアセンブルは、一連のテーブルから1つまたは2つ（プロセスのステップごとに変更されない属性がある場合は2つ）に選択/挿入するだけです。このようなログの構造の設計に関連する非自明な部分：オブジェクトステータスの変更を変換する方法、または属性の値を特定のステップに変更するという事実。これはビジネスアナリストの仕事であり、普遍的な方法論はなく、ベンダーテンプレートとインテグレーターのノウハウがあります。



誤って選択されたステップの構成とプロセスの詳細レベルでは、分析や意思決定のサポートの問題を解決できないことを理解することが重要です。それでも、プロセスの100％デジタル化はどこにもありません。これは、進行中のステップの一部をジャーナルに反映しないことを意味します。指標を増やすという問題を解決していて、美しい画像が得られないことを覚えているなら、これは恐ろしいことではありません。また、覚えていない場合は、プロセスマイニングが役に立たない実装であると判断できます。



ログの構造を理解した後、プロセスマイニングUiPath自体を構成する必要があります。ここで、テーブルとそのフィールドをイベントの属性およびイベントのチェーンと関連付ける必要があります。



プロセスマイニングUiPathの構成



これを行うには、構成ファイルに入力する必要があります。通常、これに関するすべてのドキュメントがあります。プロセスには誰もが独自のステップを持っているので、例を書く意味はありません。



UiPathには非常に便利な匿名化機能があることに注意することが重要です。たとえば、すべての場所でカウンターパーティの「ベストカンパニー」を「カウンターパーティ1」に変更します。これは、もちろん、一時的な参照テーブルを手動で作成するか、非常にトリッキーなクエリを作成することで実行できますが、この機能は多くの時間を節約します。一般に、結果の非個人化は非常に重要です。財務フローの原因となるプロセスを分析すると、ビジネスアナリストは企業秘密を見ることができない場合がありますが、分析には重要です。ここで匿名化が役立ちます。



すべてのデータを配置したら、技術的な問題を解決する必要があります。KPI計算式を記述します。



レポート分析に費やしますレポートの



分析は技術的に簡単ですが、結果を解釈するのは簡単ではありません。それはアナリストの責任範囲です。ドラッグアンドドロップのUiPathメソッドは、その作業を大幅に簡素化します。ウィジェットを引き出し、セットアップして、データを確認します。正確に何をどのように分析するかは、分析の目的によって異なります。技術的な観点から、アナリストの視覚化はレポートデザイナーによって準備され、その後彼の作業が開始されることが重要です。





ダッシュボードを作成



するアナリストの発見に基づいて、分析要件に従って通常の作業用のダッシュボードを設計し、アクセス権を記述し、顧客の標準に従ったスタイリングを含む一連の日常的な作業を実行する必要があります。



初期分析が実行された後、運用管​​理の要件を策定できます。



運用管理の設定



UiPathでは、情報の新しい部分をロードするときに使用される関数として、管理ルール（たとえば、日付の合意が悪い場合に配信日の5回以上の編集が悪い）を記述することができます。 UiPathは増分データロードを実行できます。つまり、過去の上限からのETLを書き込んで、新しいデータのみをロードできるようにすることができます。



この関数の結果をダッシュ​​ボードで使用して疑わしいケースをマークしたり、UiPathアクションセンターに送信してその除去手順を記録したりできます。ちなみに、MLとの統合も機能します。RまたはPythonでプログラムを呼び出し、データを入力として渡し、作業の結果を記録することができます。



ご覧のとおり、ここでの作業は常に反復的です。別の反復が必要かどうかを正確に見積もることは不可能であるため、これは作業範囲を計画および見積もるときに悪いことです。ただし、これはUiPathのプロパティではなく、そのようなすべての製品のプロパティです。これは、作業開始前に要件で修正されたものではなく、実際に必要なことと使用されることを実行できるようになるため、優れています。



ここには技術的な問題があります-レイアウト制御をどのように編成するか。当初から、UiPathのすべてが正しいです。設定とダッシュボードの構成はgitにあります。ローカルで行うことも、企業で行うこともできます。gituhubにアクセスすることもできます。他のソリューションでは、バージョン管理がまったくない場所（データモデルの構成など）が、「ファイル名に日付またはバージョン番号を追加する」という古き良き方法で実現されている場所があります。技術的には、多くの頭痛の種は口頭でのコントロールで解消され、スプリントの持続時間が短縮されます。



UiPath製品ソリューションを使用すると、企業でプロセスマイニングを簡単かつ快適に実装できます。プロジェクトの成功の基準は、分析の目標と境界の定義から、プロセスの特性におけるネガティブな傾向の理由の特定、および運用上の決定をサポートするツールの作成に進むことを可能にする方法論です。



基本的な開発者スキルを持つすべてのエンドユーザーは、UiPathプラットフォームツールを使用できます。プロセスマイニングプロジェクトの成功の2番目の基準は、プロセスアナリストの強力な専門知識です。プロセスの最適化による最大の効果は、推奨事項の作成からではなく、それらへの体系的な順守から得られます。UiPathツールは、企業でのプロセスマイニングの技術的な実装に役立ちます。



エベレストグループは、市場への影響、ビジョン、製品の能力に基づいて、プロセスマイニングテクノロジーベンダーを毎年評価しています。2020年からの最新の調査では、UiPathは他の主要ベンダーの中でプロセスマイニングのリーダーとして認められました。

結論

今日のデジタル変換の必要性と重要性は多くの企業によって認識されていますが、予算を無駄にするだけでなく、デジタル変換を正しく実装する方法を誰もが理解しているわけではありません。組織のデジタル変革の基盤は、ロボット化および自動化（RPA）ソリューションと、ビジネスプロセスの詳細な分析（プロセスマイニング）のためのツールの組み合わせです。後者は、企業内のプロセスが実際にどのように行われているかを客観的に評価し、ボトルネックを特定し、将来の変革のポイントを決定することを可能にします。



プロセスマイニングの実装には有能なアプローチが必要であり、実装の成功は、経営陣の変革のビジョンや社内コミュニケーションの有効性など、さまざまな要因に依存します。プロセスマイニングツール自体とそれらを構成できるスペシャリストに加えて、アナリストが受け取った推奨事項を実装するための体系的なアプローチも必要です。簡単に言えば、プロセスマイニングツール自体は成功の3分の1に過ぎず、プロセスアナリストの強力な専門知識は2番目に重要な要素であり、最後に、有能な管理上の決定とチームとの協力も必要な要素です。