Статья в блоге Т1 на VC.ru: «Чем поможет Process Mining — на примерах кейсов»источник

Станислав Кузубов, бизнес-аналитик компании Т1 Интеграция, рассказывает, как технология сокращает отказные заявки и оптимизирует маршруты танкеров с «черным золотом».

Пара слов о подходе

Для оптимизации процессов часто используют специализированные BI-инструменты вроде Qlik Sense или открытого ELK Stack. Некоторые компании адаптировали под эти цели обыкновенные электронные таблицы. Однако предлагаемый этими утилитами инструментарий в большинстве случаев не позволяет анализировать течение процесса.

Специалистам приходится не только формулировать гипотезы, но и проводить объемную работу: опрашивать коллег, составлять схемы процессов. Но сотрудники могут забывать отдельные нюансы или упускать детали — точность анализа неизбежно страдает. По итогу оптимизацию проводят только для критичных процессов, способных оказать наиболее заметный эффект на работу предприятия.

В свою очередь Process Mining позволяет выявлять недостатки в более широком спектре процессов и получать инсайты, о которых аналитики могут даже не догадываться. Такие системы визуализируют реальные процессы, ориентируясь на логи журналов в приложениях и сервисах. Работа с ними включает как минимум четыре шага.

Идентификация и анализ процесса. Этот этап подразумевает поиск аномалий и причин, ухудшающих KPI. Специалисты отмечают, где бизнес-процесс отклонился от регламентов, где возникли задержки и возвраты на предыдущие шаги. Каждый такой аспект — это возможность для оптимизации. Под точки интереса аналитики формируют гипотезы, отвечая на вопрос, как обнаруженные аномалии вредят исполнению процесса (повышают его длительность или стоимость). Предположим, что оформление заявки на кредит в банке должно занимать 15 минут. На практике клиенты ожидают полчаса, а часть из них не завершает процедуру. Боль очевидна, и нужно выявить ее причины — это могут быть сбои в CRM или ошибки сотрудников отделений.

Расчет эффекта. Следующий шаг подразумевает оценку выгоды, которую получит компания после устранения недостатков и стандартизации процесса. Однако для решения этой задачи нет единой методологии, и разные компании подходят к ней по-своему (учитывают свои переменные и вводные данные). После определяют инструмент оптимизации процесса. Допустим, в ходе оформления кредита периодически возникает этап, когда документы поступают на обработку человеку — например, для дополнительного скрининга. В теории его можно заменить автоматизированной системой, сократить число шагов.

Оценка затрат. Далее — оценивают, во сколько обойдется оптимизация алгоритма и что для этого нужно предпринять — закупить лицензии на ПО, арендовать железо, нанять новых сотрудников и так далее. Если потенциальная выгода от реализации проекта превышает затраты на внедрение, его запускают в продакшен.

Реализация. Предложенные решения пробуют на практике. Спустя какое-то время модифицированный процесс анализируют повторно, чтобы оценить, действительно ли он стал работать быстрее.

В целом Process Mining подойдет как малому, так и среднему и крупному бизнесу. Извлечь инсайты смогут как коммерческие, так и некоммерческие организации. Далее мы подробнее обсудим, что можно получить за счет внедрения решений такого класса.

Найти лишние шаги

Процессная аналитика помогает определить «бутылочные горлышки», приводящие к сокращению выручки и репутационным потерям. Например, для этих целей технологию использовал крупный федеральный интернет-провайдер. Он оптимизировал процесс обработки повторных заявок в техподдержку. Когда клиент звонит оператору, по его обращению заводят тикет, который передают для решения в разные отделы. Условно, если на маршрутизаторе нет сигнала, то возможна проблема с кабельной частью, и по заявке должен выехать монтажник. Если не открываются конкретные сайты, то проблема может быть на стороне провайдера, и кейсом должен заняться технический инженер.

Но у провайдера не было инструментов, позволяющих однозначно определить ответственного специалиста для обработки заявки. В результате она передавалась от одного инженера к другому, увеличивая трудозатраты и длительность решения проблемы. Система Process Mining показала, что каждый пятый инцидент попадал на вторую линию поддержки больше двух раз, а подобный пинг-понг обходился провайдеру в 68 млн рублей ежегодно. В итоге оператор внедрил систему диагностики, которая назначает ответственных с первой попытки и исключает лишние шаги.

Другой кейс — тоже российский телеком-оператор. Он анализировал подключение новых клиентов. Процесс простой и понятный, но даже в нем Process Mining помог обнаружить ряд нюансов. В идеальном сценарии клиент обращался в техподдержку, специалисты проверяли возможность подключения и договаривались о выезде монтажника. После выполнения работ заявку закрывали. Но на практике возникали так называемые «отказные». Клиенты решали не подключаться к провайдеру как до, так и уже после выезда инженера на дом. На обработке таких заявок компания теряла порядка 46 млн рублей.

Анализ процессов показал, что доля отказов коррелирует со временем приезда монтажника. Если клиента подключают в тот же день, то она не превышает 12 %. Однако через четыре дня вероятность отказа возрастает в два раза. В итоге посчитали, что если расширить штат технических специалистов и сократить сроки подключения, то получится привлечь порядка 5 тыс. клиентов. Затраты на новых специалистов должны были составить 30 млн рублей — эта сумма меньше потенциальной прибыли, которую может дополучить компания.

Обнаружить «узкие места»

Процессная аналитика позволяет не просто найти лишние шаги в бизнес-процессах, но и найти неоптимальные аспекты внутри них. Команда аналитиков в крупной нефтяной компании собрала данные о погрузке шельфовой нефти на танкер — из портовых журналов, отчетов капитанов, погодных сводок — и сформировала его цифровой двойник.

Аналитиков интересовала эффективность транспорта: а) загрузка танкера, а именно, сколько воды, топлива и «черного золота» он перевозит в конкретный рейс; б) время, за которое он это делает. Например, специалисты установили, что швартовка, шланговка и погрузка нефти занимают восемь суток, а непосредственно перевозка товара — еще тринадцать.

На основании цифрового двойника составили «лучший композитный рейс», каждый этап которого выполняется за наилучшее время. Система Process Mining выявила специфические факторы, влияющие на объем перевозимой нефти — погодные условия, и даже опыт капитанов. Какие-то из них перестраховывались и недогружали товар, а кто-то, наоборот, рисковал чуть больше положенного.

В итоге провели расчеты и оценили, сколько нефти можно перевезти, если все перевозки пройдут в формате «композитного рейса». В итоге оказалось, что в практически идеальных условиях план по перевозкам можно выполнить шестью, а не семью танкерами — это колоссальная экономия даже на малом горизонте.

Выстроить процессы
точно в срок

Главное преимущество Process Mining перед другими информационными системами — возможность выявлять новые проблемы и зоны улучшения процессов, а не только контролировать те, что уже знакомы аналитику. Так, в снабжении и закупках Process Mining позволяет выявить проблемных партнеров и не допустить срыва поставок.

Для этих целей процессную аналитику использует крупная российская сталелитейная и горнодобывающая компания. Она работает по модели «точно в срок». Менеджеры следят за тем, чтобы на складе всегда было необходимое оборудование, но оно там не залеживалось.

Этот факт накладывает определенные требования на партнеров, у которых осуществляются закупки. Предприятие использует Process Mining с системой ИИ, которая на основе исторических данных предсказывает неурядицы со сроками. «Проблемные» подрядчики получают автоматическую рассылку с предупреждением, которое стимулирует партнера принять меры.

За счет проактивного мониторинга компания улучшила показатели OTIF на 3 %. На первый взгляд, это немного, но в масштабах крупной сталелитейной фирмы речь идет о миллионах рублей. Также была улучшена оборачиваемость запасов на четырнадцать дней инвентаризации и снизились риски простоя оборудования. Так инструменты Process Mining отражают картину производительности процесса. Это позволяет аналитикам и руководителям увидеть, где закопаны проблемы и скрыты возможности.

Что запомнить

Process Mining помогает найти лишние шаги и «узкие места», которые могут быть невидимы даже для глаза опытного аналитика.

Преимущество Process Mining — возможность находить новые точки оптимизации процессов, а не только контролировать знакомые.

Технология применима практически на любой задаче — главное, чтобы имелись данные информационных систем (например, CRM).

Карьера
Работа в T1
Выбирайте подходящее направление и присоединяйтесь, чтобы вместе создавать технологии, определяя будущее!
Подробнее
Написать нам