Glossaire SEO : Process Mining

 

Process mining : définition, types et fonctionnement

Le Process Mining classique va d'un point de départ déterminé, qui marque le début d'un processus, jusqu'à la fin du processus à son point final. Il ne peut s'appliquer qu'à des processus de bout en bout clairement délimités. Au cours du processus de bout en bout , différentes actions et opérations ont lieu.

Pour obtenir un déroulement efficace de toutes les actions et opérations nécessaires au processus, il existe le Process Mining. Il permet d'augmenter l'efficacité des processus en collectant automatiquement des données sur les processus, en analysant les processus et en montrant les possibilités d'amélioration des processus.

• Chaque action et chaque manipulation au sein d'un processus numérique laisse une empreinte numérique.
• Un logiciel d'exploration de processus comme celui de mpmX rassemble les empreintes numériques de différentes applications et les relie en un processus de bout en bout. Ce faisant, le logiciel fournit des données et des visualisations sur le déroulement du processus.
• Dans la plupart des cas, le logiciel Process Mining montre que le processus réel qui a lieu s'écarte du processus théorique prévu à l'origine et de ses déroulements. Les entreprises se rendent ainsi compte qu'il est nécessaire d'optimiser le processus.
• Les données du logiciel permettent entre autres d'extraire les étapes de processus inconnues et inefficaces (appelées bottlenecks). De plus, d'autres déficits du processus sont identifiés. En outre, le logiciel indique, le cas échéant, les possibilités d'automatisation du processus.

Les connaissances sur les processus acquises à l'aide d'outils d'exploration des processus ne contribuent pas seulement à identifier les écarts entre les processus réels et les processus prévus. Elles permettent également d'optimiser les processus théoriques initialement prévus.

En fin de compte, le Process Mining est une technologie qui sert à la reconstruction, à l'évaluation et à l'optimisation ainsi que, le cas échéant, à l'automatisation de processus. Dans ce contexte, le Process Mining est exclusivement limité aux processus entièrement numériques qui ont un début et une fin clairement délimités (processus de bout en bout).

Quels sont les quatre types de Process Mining ?

L'Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) a publié un manifeste avec trois types de Process Mining. Le scientifique néerlandais Wil van der Alst mentionne en outre dans ses ouvrages un quatrième type de process mining. Il s'agit tout d'abord d'un aperçu des trois types de process mining:

• Discovery (découverte): Ce type de Process Mining sert à détecter, modéliser et visualiser les processus sur la base des données collectées de manière automatisée.
• Conformité (Conformance): Dans cette procédure, les outils de Process Mining vérifient la conformité du processus réel analysé avec un modèle de processus existant. Il s'agit d'une comparaison entre la situation réelle et la situation souhaitée.
• Enhancement (amélioration): Cette variante de Process Mining permet de procéder à des optimisations du processus théorique. Par exemple, un modèle de processus développé par l'entreprise est amélioré.

Wil van der Alst mentionne un quatrième type de Process Mining, à savoir le support opérationnel (operational support). Dans ce cas, le logiciel fournit des prévisions, des alertes et des recommandations concernant les processus de l'entreprise et soutient ainsi la gestion des processus.

Comment fonctionne le Process Mining ?

Tout d'abord, quelques mots sur la complexité des processus d'entreprise numériques : Les processus commerciaux modernes passent par plusieurs systèmes informatiques. Différents utilisateurs de différents départements participent aux processus. De plus, les systèmes informatiques utilisent généralement des types de fichiers opposés.

Pour le Process Mining, la complexité des processus commerciaux modernes ne constitue pas un obstacle.

• Lorsqu'un cas (comme on appelle une partie spécifique d'un processus) se déplace à travers les systèmes d'information, le logiciel enregistre les modifications apportées au cas. Ces changements ne sont rien d'autre que des étapes individuelles du processus.
• Le logiciel de Process Mining extrait de manière autonome les quantités de données nécessaires pour chaque cas à partir des systèmes informatiques (par exemple système ERP, système CRM). Pour ce faire, il utilise ce que l'on appelle les Event Logs.
• Les journaux d'événements sont des données qui sont enregistrées dans les systèmes informatiques pour un cas. Ces données d'événement contiennent le numéro d'identification de l'objet du cas (Case-ID), l'activité correspondante et l'horodatage comme information sur le moment où l'objet du cas a traversé le processus.
• Au fur et à mesure, le logiciel collecte des données de processus sur l'ensemble du système afin de créer une représentation et une évaluation du processus réel . Une forme fréquente de visualisation des processus est ce que l'on appelle le Direct Follower Graph.
• Des algorithmes spéciaux de Process Mining sont en outre capables de mettre en évidence les potentiels de Robotic Process Automation (RPA).

Pour que le Process Mining soit applicable, un processus doit être entièrement numérisé . En effet, sans connexion avec l'informatique, le logiciel ne peut pas collecter d'informations.

Si les informations des systèmes sont alimentées en continu dans le logiciel d'exploration de processus, une analyse des données commerciales en temps réel est possible. C'est la clé d'une analyse et d'une optimisation permanentes des processus, ce qui conduit à une efficacité maximale des processus et à un plus grand succès de l'entreprise.

Quelle est la différence entre le Data Mining et le Process Mining ?

Contrairement au Process Mining, le Data Mining n'a pas d'objectif spécifique et concerne de manière générale la collecte de données de toutes sortes. Le Process Mining est une sous-catégorie spécifique du Data Mining, qui consiste à collecter et à analyser de manière ciblée des données de processus .

De plus, le Process Mining se distingue du Data Mining général en analysant la création des données et en faisant des prédictions afin de contribuer à l'amélioration des processus.

 

 

Pourquoi le Process Mining est-il important pour les entreprises ?

La numérisation a déjà fait son entrée à grande échelle dans le paysage des entreprises. Les entreprises non numérisées étant aujourd'hui difficilement compétitives, la numérisation est en principe encouragée dans tous les secteurs.

La transformation numérique s'accompagne également de processus numérisés. C'est la base de l'applicabilité du Process Mining. Grâce à la technique du Process Mining , les entreprises examinent leurs processus plus efficacement qu'avec toute autre méthode. Il en résulte de nombreux avantages pour un nombre réduit de défis.

Quels sont les avantages de la technique du Process Mining pour les processus d'entreprise ?

Le Process Mining contribue à l'objectivité et à la transparence des processus. Grâce aux traces numériques dans l'informatique de l'entreprise, les processus sont visualisés de manière automatisée. L'étendue de l'analyse et de la visualisation des processus conduit à une objectivité et à une transparence qui ne seraient guère possibles sans le Process Mining.

Si les entreprises utilisent les connaissances détaillées acquises sur le déroulement des processus pour optimiser et, le cas échéant, automatiser leurs processus, elles obtiennent un gain d'efficacité dans la réalisation des tâches les plus diverses au sein de l'entreprise. C'est un autre avantage de l'utilisation de solutions d'exploration de processus.

Les outils de Process Mining s 'intègrent facilement dans l'environnement informatique existant des entreprises. Ils sont rapidement prêts à l'emploi et leurs fonctions peuvent être personnalisées. Les utilisateurs peuvent par exemple insérer manuellement des journaux d'événements dans l'analyse des données ou décider du type de visualisation des processus.

Voici un aperçu de quelques autres avantages du Process Mining:

• Satisfaction accrue des parties prenantes (c'est-à-dire des personnes ayant droit d'une entreprise) grâce à l'amélioration du déroulement des processus et à l'augmentation du succès de l'entreprise
• Soutien étendu à la gestion des processus par la mise à disposition de données facilitant la prise de décision
• des phases de mise sur le marché plus courtes grâce à une réduction du temps de production
• Promotion de la conformité dans les entreprises par la détection de violations de la loi au cours de l'analyse des processus
• Augmentation de l'expérience client et de l 'expérience utilisateur (UX) grâce à l'application du Process Mining aux processus en rapport avec les clients et les utilisateurs.

Défis liés à l'utilisation d'outils de Process Mining

Les défis du Process Mining ne concernent pas tant le Process Mining en soi que son assimilation et son impact sur les collaborateurs. Entre autres, la mise en œuvre de la technologie pourrait nécessiter une approche de gestion du changement afin d'amener les employés à s'adapter au changement dans l'entreprise.

En outre, il faut s'assurer que le logiciel n'est pas utilisé pour mesurer les performances individuelles, car cela pourrait être perçu par les employés comme une méthode de contrôle des performances et donc de manière négative.

 

 

les domaines d'application : Exemples d'application du Process Mining

Le Process Mining est applicable à tous les processus numériques. Il n'y a aucune limite à cette technique, du contrôle de gestion au développement de produits en passant par le secteur de la santé, à condition qu'elle soit utilisée pour des processus de bout en bout clairement délimités.

Outre le Process Mining classique décrit, il existe le Process Mining centré sur l'objet (OCPM), qui peut être utilisé pour tous les processus et offre encore plus d'avantages. Chez Timo Specht, nous nous concentrons sur les domaines d'application du Process Mining classique dans la liste d'exemples d'application suivante.

• Un contrôle plus efficace et un allègement de la charge de travail des collaborateurs responsables : grâce au Process Mining, les entreprises de toute la chaîne d'approvisionnement peuvent améliorer le contrôle des factures et découvrir des potentiels de réduction des coûts et d'augmentation des recettes.
• Représentation plus claire des Big Data dans le secteur de la santé pour un meilleur traitement des patients : Le Process Mining peut être utilisé pour résumer les différents traitements des patients afin d'améliorer l'efficacité des parcours médicaux et d'éviter aux patients des visites inutiles chez le médecin.
• Le Process Mining apporte des connaissances sur les goulets d'étranglement dans le processus de fabrication des produits et favorise la connaissance des possibilités d'automatisation.
• Amélioration des processus de commande pour un taux de conversion plus élevé et une meilleure gestion de la réputation en ligne: grâce au Process Mining, il est plus facile d'analyser les processus de commande de produits et de réduire le nombre de clics nécessaires entre la recherche d'un produit et la commande finale.
• Optimisation des cours de formation par le suivi des performances des participants : Si les participants donnent leur accord, il est possible d'utiliser le "process mining" pour analyser les performances et les comparer aux programmes de formation.

Ce ne sont là que quelques exemples d'application du Process Mining. Dans presque tous les domaines, de l'industrie aux jeux en passant par les autorités et les centres de formation, le Process Mining permet d'améliorer l'efficacité.

Les prestataires de services informatiques professionnels qui développent des outils de Process Mining et les intègrent dans les entreprises conseillent les personnes intéressées sur la mise en œuvre et l'utilisation individuelles de solutions de Process Mining.