Proces mining

Navigeren met process mining

© Shutterstock
24 juni 2011

Organisaties registreren steeds meer gegevens die gebruikt kunnen worden om processen te analyseren. Helaas schieten traditionele datamining- en BI (business intelligence)-technieken tekort vanwege de afwezigheid van een duidelijke procesoriëntatie. Process mining daarentegen slaat een brug tussen datamining en modelgebaseerde procesanalyse. Hierdoor is het mogelijk te laten zien wat er daadwerkelijk gebeurt. Door het afspelen van historische gegevens is het ook mogelijk te laten zien waar de knelpunten zitten en waar processen afwijken van het ideale pad. Deze inzichten zijn uitermate relevant voor zowel de IT-professional als de businessconsultant.

De exponentiële groei van gedigitaliseerde data en rekenkracht maakt het mogelijk om processen steeds nauwkeuriger te volgen en te analyseren. Steeds meer gebeurtenissen worden immers geregistreerd en opgeslagen in zogeheten event logs. Het boeken van een reis via internet leidt tot een lawine van events die opgeslagen worden in de databases van de betrokken organisaties. Het is in veel gevallen nu al mogelijk een product (bijvoorbeeld een bestelling, pakket of container) op afstand te volgen. Steeds meer professionele apparaten (bijvoorbeeld CT/MRI-scanners in een ziekenhuis) zijn verbonden met de informatiesystemen van leveranciers die inzicht willen krijgen in het gebruik van hun producten en storingen willen begrijpen en voorkomen. In toenemende mate wordt ook software op afstand in de gaten gehouden. Dankzij deze event logs en moderne process- en dataminingtechnieken is het mogelijk inzicht te krijgen in wat er nu werkelijk gebeurt.

Dankzij slimme analysetechnieken die zoeken naar veelvuldig voorkomende patronen is het mogelijk automatisch procesmodellen af te leiden (‘discovery’). Deze modellen geven inzicht in wat er echt gebeurt binnen een proces of organisatie. Vaak wijken de gevonden procesmodellen sterk af van de normatieve procesbeschrijvingen die uitgaan van een ideale situatie die weinig met de werkelijkheid te maken heeft. Om afwijkingen tussen een dergelijke geïdealiseerde procesbeschrijving en de daadwerkelijke gang van zaken in kaart te brengen, worden er ‘conformance checking’-technieken ingezet. Deze kunnen laten zien wat de mate van compliance is (bijvoorbeeld ‘80 procent van de events verloopt volgens plan’) en waar in het proces de grootste afwijkingen te vinden zijn (bijvoorbeeld ‘deze controleactiviteit wordt veelvuldig overgeslagen’). Indien procesmodel en event log redelijk overeenstemmen, is het ook mogelijk het procesmodel te verrijken met additionele informatie uit de log. Het is bijvoorbeeld mogelijk in het procesmodel te laten zien waar de knelpunten zitten (dit op basis van tijdstempels in de log).

Essentieel voor process mining is de koppeling tussen procesmodel en event log waardoor het mogelijk is de werkelijkheid af te spelen op het model. Afwijkingen tussen beide worden hierdoor meteen zichtbaar. Dit is belangrijk voor compliance en auditing. Tijdstempels van events kunnen gebruikt worden om knelpunten op te sporen. Dit levert vaak ideeën op voor procesverbetering. Ook kunnen voorspellingen gedaan worden op basis van de historische gegevens in de event log.

Spaghetti- en lasagneprocessen
In navolging van het open-sourcegereedschap ProM (www.processmining.org) zijn er recentelijk diverse softwaretools beschikbaar gekomen die process mining ondersteunen, bijvoorbeeld BPM one (Pallas Athena), Reflect (Futura Process Intelligence), ARIS Process Performance Manager (Software AG), Interstage BPME (Fujitsu) en Enterprise Visualization Suite (Businesscape). De toepassing van dit soort gereedschappen laat zien dat er twee typerende klassen van processen zijn: ‘spaghettiprocessen’ en ‘lasagneprocessen’. Lasagneprocessen zijn gestructureerd waardoor het eenvoudig is het onderliggende proces te vinden. De toegevoegde waarde zit niet in het ontdekken van het proces, maar in de koppeling tussen event log en model. Hierdoor is het mogelijk afwijkingen op te sporen en te analyseren. Ook is het mogelijk de ontdekte informatie te projecteren op het model. Op deze manier kunnen knelpunten, kosten en onderbezetting snel zichtbaar gemaakt worden. Spaghettiprocessen zijn, zoals de naam al aangeeft, minder gestructureerd, waardoor het niet eenvoudig is om het onderliggende proces te ontdekken. In veel gevallen is het echter mogelijk spaghettiprocessen enorm te verbeteren door simpelweg zichtbaar te maken wat er nu echt gebeurt. Merk op dat het mogelijk is de events van een bepaalde periode (bijvoorbeeld het afgelopen jaar) af te spelen op het ontdekte model. Dit kan erg confronterend zijn omdat problemen en inefficiënties direct zichtbaar worden. Toch is dit het beste startpunt voor herontwerp of procesverbetering.

Process mining kan vergeleken worden met cartografie en navigatie. Procesmodellen brengen processen in kaart net zoals een landkaart een gebied in kaart brengt. Gegeven een bepaald gebied zijn er vele kaarten denkbaar: kaarten voor de automobilist, fietser of watersporter, kadasterkaarten en kaarten met water- en elektriciteitsvoorzieningen. Processen veranderen over het algemeen sneller dan de geografische werkelijkheid. Daarom is het van groot belang steeds up-to-date ‘proceskaarten’ (procesmodellen) te hebben voor de verschillende doelgroepen. Dankzij process mining is het mogelijk deze modellen te genereren op basis van events uit de daadwerkelijke processen. Nauwkeurige landkaarten kunnen gebruikt worden om informatie op te projecteren. Denk bijvoorbeeld aan mashups gebaseerd op Google Maps: kaarten die de te boeken hotels laten zien, kaarten die de herkomst van bezoekers weergeven et cetera.

Een ander voorbeeld is het zichtbaar maken van file-informatie op een kaart. De koppeling tussen event logs en gegenereerde procesmodellen maakt het mogelijk zowel actuele als historische informatie te visualiseren door de gegevens op het procesmodel te projecteren (bijvoorbeeld file-informatie in een bedrijfsproces). Process mining helpt ook bij het navigeren binnen en tussen bedrijfsprocessen, net zoals een navigatiesysteem van TomTom, Garmin of Navigon dit doet voor de automobilist. Door historische informatie, modellen en actuele informatie te combineren, is het mogelijk voorspellingen te doen en aanwijzingen te geven. Een navigatiesysteem laat bijvoorbeeld steeds de verwachte aankomsttijd zien. In processen kan men op dezelfde manier voorspellingen doen (bijvoorbeeld de verwachte doorlooptijd of kans op succes). Op basis van deze voorspellingen kan een informatiesysteem ook adviezen geven, net zoals een navigatiesysteem aanwijzingen geeft. Het informatiesysteem kan bijvoorbeeld aangeven in welke volgorde activiteiten uitgevoerd dienen te worden om de doorlooptijd te minimaliseren.

Wil van der Aalst (www.vdaalst.com) is hoogleraar Informatiesystemen aan de Technische Universiteit Eindhoven (TU/e). Daarnaast heeft hij een deeltijdaanstelling bij Queensland University of Technology (QUT) in Australië en is trekker van de IEEE Task Force on Process Mining.

In april verscheen van zijn hand een boek over process mining: Process Mining: Discovery, Conformance and Enhancement of Business Processes (Springer). Dit boek introduceert de belangrijkste technieken en laat zien hoe deze toegepast kunnen worden (zie www.processmining.org/book).

 proces-mining-fig2

 
Lees het hele artikel
Je kunt dit artikel lezen nadat je bent ingelogd. Ben je nieuw bij AG Connect, registreer je dan gratis!

Inloggen

Registreren

  • Direct toegang tot AGConnect.nl
  • Dagelijks een AGConnect nieuwsbrief
  • 30 dagen onbeperkte toegang tot AGConnect.nl

Ben je abonnee, maar heb je nog geen account? Laat de klantenservice je terugbellen!