Sherpa Process Mining
Process Mining (Майнинг процессов) — это метод анализа данных, который используется для извлечения, моделирования и анализа процессов бизнеса на основе данных о реальных операциях.
Sherpa Process Discovery (Sherpa PD) представляет собой инновационный продукт, разработанный для обнаружения, анализа и оптимизации бизнес-процессов с использованием функциональности Process Mining (PM) и Task Mining (TM), помогающий организациям повысить эффективность деятельности за счёт улучшения производительности сотрудников и оптимизации рабочих процессов.
Sherpa PD обладает широким спектром возможностей и функциональности, которые позволяют осуществлять проактивный анализ процессов, выявлять узкие места и потенциальные проблемы, а также предоставлять рекомендации по оптимизации рабочих процессов.
Process Mining (Майнинг процессов) — это метод анализа данных, который используется для извлечения, моделирования и анализа процессов бизнеса на основе данных о реальных операциях. С помощью майнинга процессов можно визуализировать и понять текущие бизнес-процессы, выявить их характеристики, определить уровень эффективности и обнаружить возможности для оптимизации и автоматизации. Этот подход основан на анализе событийных данных и позволяет более точно понять, как происходит выполнение бизнес-процессов в реальной жизни.
Возможности Process Mining (РМ, Майнинг процессов):
• автоматическое обнаружение процессов: выявление и анализ бизнес-процессов по загруженным логам из внешних систем;
• визуализация процессов: отображение потоков работы, последовательности
событий и связи между задачами с помощью графических представлений;
• мониторинг производительности: оценка производительности процессов,
выявление простоев и задержек с целью оптимизации рабочих процессов.
Работа с Process Mining
Следующий шаг — импорт данных в созданный процесс. Для этого необходимо подготовить файл с данными в нужном формате. Структура импортируемого файла должна содержать следующие ключевые поля:
1. Timestamp (Отметка времени): дата и время события, которое показывает, когда произошло определенное действие в процессе. Timestamp необходим для упорядочивания событий и определения временных интервалов в
рамках процесса.
2. Action (Действие): действие или событие, которое было выполнено в рамках процесса. Это может быть, например, открытие приложения, заполнение формы, отправка запроса и т.д. Action помогает определить, какие конкретные действия выполняются в процессе.
3. CaseID (Идентификатор кейса): CaseID — это уникальный идентификатор, связывающий все события, относящиеся к одному конкретному кейсу или экземпляру процесса. CaseID используется для группировки событий, относящихся к одному и тому же процессу.
4. Пользовательские поля: в некоторых случаях может потребоваться добавить поля для учета дополнительной информации о событиях или процессе. Эти дополнительные поля помогут уточнить анализ и получить более точную информацию о процессе.
После импорта данных можно просмотреть и проанализировать процесс на экране.
На этом этапе можно:
• производить первичный анализ данных,
• выявлять узкие места,
• определять зависимости между действиями,
• изучать структуру процесса.
При выборе конкретного процесса на экране Процессы можно просмотреть его диаграмму, которая позволяет визуально представить:
• последовательность действий,
• зависимости между событиями,
• поток работы в рамках процесса,
что помогает понять его структуру, определить эффективность действий и выявить
возможности для оптимизации.
Кейсы
Мебельная фабрика “Мария” роботизирует процессы в бухгалтерии с помощью платформы Sherpa RPA
КамаСтройИнвест роботизировала внутренние бизнес-процессы с помощью платформы Шерпа Роботикс
Группа «Самолет» автоматизировала более 60 внутренних бизнес-процессов с помощью программных роботов