Toekomst

Succescriteria voor process mining

© Pixabay CC0 Public Domain
6 februari 2015
Process mining zit in de lift. Met behulp ervan kunnen 
organisaties zien hoe processen – tussen machines 
onderling en tussen mensen en machines – echt verlopen. Met als resultaat: nieuwe inzichten. Process mining, concluderen Anne Rozinat en Frank van Geffen, is voor processen net zo revolutionair als spreadsheets voor getallen.

Steeds meer organisaties werken met process mining. Maar er kunnen wel een aantal dingen fout gaan. Meestal begint process mining niet als top-down-initiatief. Het zijn vaak enkele enthousiaste mensen die er iets mee willen doen. Wanneer zij proberen process mining in hun organisatie in te zetten, dienen ze een aantal klassieke valkuilen te omzeilen. Ten eerste: een te grote fascinatie met technologie, die leidt tot het onvermogen om de businesswaarde van de toepassing zichtbaar te maken. Ten tweede: een irreëel beeld van de beschikbare data, vanuit de belofte van Big Data. En ten derde: door een misplaatste overtuiging van het oplossend vermogen van process mining, wordt vaak een veel te ambitieuze scope gekozen als eerste project. Er wordt te veel beloofd en het duurt te lang voordat de eerste resultaten zichtbaar worden. Bij de business wordt de overtuiging verstrekt dat dit initiatief een negatieve ROI oplevert. Niet alleen leidt dit tot een afname van de ondernemers- en innovatiedrang van de groep enthousiastelingen, ook bestaat het risico dat process mining ten onrechte jarenlang niet meer wordt opgepakt.

 

Succesfactoren

Hoe kun je een initiatief laten slagen? Wat definieert het verschil tussen slagen en falen? In dit artikel bespreken we vier succesfactoren. Per factor geven we ook aan, wat men niet moet doen.

 

1. Focus op businesswaarde
Businesswaarde in termen van effectiviteit (klantbeleving), efficiëntie (kosten) en risico (betrouwbaarheid).

  • Doen: bepaal over welk aspect je inzicht wilt verkrijgen. Wat is de businessdriver waar dit inzicht aan bijdraagt? Betere klantbeleving, kostenreductie, risicomitigatie.
  • Loslaten: fascinatie voor mogelijkheden van de technologie. Er zijn vaak meerdere vormen van data-analyse mogelijk om het gewenste inzicht te verkrijgen. Staar je niet blind op ‘alleen’ de techniek van process mining.

 

2. Start small, think big

  • Doen: verbind de businessdriver aan een specifiek businessdomein. Kies een proces waarbij het begin en eind duidelijk zijn afgebakend. Stel vast dat er een duidelijke workflowondersteuning aanwezig is. Callcenter/servicedesk-processen zijn zeer geschikt als start voor bijvoorbeeld kostenreductie of het verhogen van de effectiviteit. Iedere manager van zo’n omgeving is gebaat bij inzicht in de performance van zijn processen. Borg hiermee het sponsorship op managementniveau. En terwijl je over de mogelijke use cases en toepassingsmogelijkheden nadenkt, schets dan ook een goed beeld van wat process mining niet is (zie kader). Door heldere grenzen te trekken, worden verwachtingen gericht op wat het wel is.
  • Loslaten: het domein dat nu de meeste businesswaarde voor het bedrijf oplevert. Dat komt later wel als de eerste resultaten mensen overtuigen. Als voorbeeld het primaire productie- en leveringsproces van bier ten opzichte van het inkoopproces van standaardonderdelen. Focus liever op dit inkoopproces dan op het primaire proces zelf. Je zult versteld staan van de waarde die door een effectief en efficiënt inkoopproces wordt toegevoegd aan het primaire proces.

 

3. Werk hypothesegedreven en kort- cyclisch

  • Doen: deel de businessdriver op in subhypotheses die je met een process-mininganalyse kunt bevestigen of ontkrachten. Bijvoorbeeld: de verwachting is dat dit serviceproces te lang duurt. Hoe lang duurt het proces werkelijk? Hoeveel wijkt dit af van de feitelijke verwachting? Waar zitten mogelijke bottlenecks die vertraging opleveren in het proces? De praktijk wijst uit dat alleen al het meten en zichtbaar maken van de feitelijke doorlooptijd een inzicht oplevert waar de ‘business’ van wakker ligt. Een extraatje is, dat je met process mining vervolgens exact kunt aangeven waar de vertraging in het proces zich voordoet. Neem de business mee van inzicht naar inzicht. Stimuleer het stellen van vragen. Exploreer, onderneem en innoveer. Timebox de tussenresultaten en het project. Voor het eerste project zijn acht weken doorgaans een prima horizon.
  • Loslaten: meteen alle vragen willen beantwoorden. De eerste inzichten roepen nieuwe vragen op, die vaak weer verdere analyse vragen. Stap niet in de valkuil om op voorhand alle mogelijke vragen af te vangen (analysis paralisys).

 

4. Feiten liegen niet

  • Doen: processen analyseren op basis van feiten in plaats van op subjectieve meningen. Praat open en transparant over de data die je gebruikt en de feiten die uit analyse naar voren komen. Dit kan confronterend zijn en voor sommige zelfs onwenselijk.
    Stel een team samen, waarin competentie aanwezig is, dat weet om te gaan met weerstanden. Een voorbeeld is een integratie van process mining met een project waarin de lean-filosofie wordt gehanteerd. Mensen worden in dit soort projecten meer en meer gestimuleerd om elkaar de ‘waarheid’ te vertellen (vaak geholpen door een lean-consultant), om zo de werkelijke problemen aan te pakken en op te lossen. Process mining kan prima ondersteunen bij deze waarheidsvinding. Gebruik altijd expertise uit het business-procesdomein en IT-domein (applicatiebeheer) voor een ‘sanity’ check van de data en de analyse. Deel bij voorkeur vragen op in subvragen die met beschikbare data te beantwoorden zijn. Gebruik process mining als een constructief uitgangspunt om de juiste vragen te stellen en vermijd te snelle oordelen.
  • Loslaten: onzorgvuldig omgaan met data verzamelen, voorbereiden en analyseren; geforceerd conclusies trekken op basis van onvolledige data; of zaken anders presenteren dan de feiten weergeven.

 

Revolutionair

Soms verlies je door al die uitdagingen en aandachtspunten het perspectief op de enorme kansen van process mining. Process mining is veel meer dan het gewoon automatische tekenen van procesmodellen. Denk eens terug aan de tijd voor de uitvinding van spreadsheets: je moest alles met de hand of rekenmachine berekenen. Met de komst van spreadsheets was het ineens mogelijk om de handmatige berekening automatisch te doen. Maar dat was niet de essentie. Je kon veel meer doen. Je kon bijvoorbeeld financiële projecties laten lopen, tien jaar vooruit, die eerder gewoon niet haalbaar waren. Process mining is voor processen net zo revolutionair als spreadsheets voor getallen. Het is winst om processen automatisch te tekenen. Er kan nu veel meer. Process mining maakt het mogelijk om op een volledig ander detailniveau naar processen te kijken. Je maakt een verbinding naar de echte processen en analyseert ze op basis van feiten. En na iedere proceswijziging is de analyse snel en makkelijk te herhalen.

Wat process mining niet is

  • Procesmodelleringstool. Met process mining worden processen niet handmatig getekend maar automatisch afgeleid uit de transactiegegevens van het informatiesysteem.
  • Simulatietool. Ook simulatietools zijn traditioneel gebaseerd op handmatig gemaakte modellen om hun what/if-scenario’s uit te spelen. Process mining is complementair en kan helpen om betere simulatiemodellen te verkrijgen.
  • Business intelligence. BI-dashboards zijn voor monitoring, process mining is een analysetool. Dat zijn verschillende use cases. Het zou kunnen dat de uitkomst van een process-mininganalyse leidt tot het monitoren van een nieuwe KPI. Maar het zou ook kunnen leiden tot bijvoorbeeld een procesverandering.
  • Een implementatieproject. In tegenstelling tot een nieuw informatiesysteem of BI-tool vereist process mining geen implementatieproject. Je hebt alleen data-export nodig en je kunt aan de slag.
  • Data mining. Om historische redenen is process mining geen onderdeel van klassieke datamining- en statistische tools. Process mining biedt aanvullende analyses en focust op het procesperspectief.
  • Voor BPM-systemen. Process mining is juist bijzonder waardevol voor de analyse van niet-procesbewuste informatiesystemen, zoals bijvoorbeeld click streams van een website of oude systemen. Elke proces dat event-datasporen met Case ID, Activiteitsnaam en Timestamp achterlaat, kan worden geanalyseerd met process mining.

Stappenplan

  1. Begin klein, idealiter met een proces dat je kent en waar je makkelijk aan data kunt komen, om ervaring op te doen.
  2. Praat niet alleen over technologie, laat concrete voorbeelden zien om het minder abstract te maken, vertel een inspirerend verhaal.
  3. Leg uit wat de voordelen van process mining zijn voor de use case.
  4. Vind een sponsor die de visie deelt en ervoor zorgt dat er toegang is tot mensen die het proces heel goed kennen.
  5. Formuleer de juiste onderzoekshypotheses die van waarde zijn voor de business.
  6. Focus in eerste instantie op het beantwoorden van de hypotheses, de rest is bijvangst.
  7. Hou rekening met ethische en privacyvragen, maak transparant welke data er worden gebruikt en voor welke doeleinden.
Lees meer over
Reactie toevoegen
De inhoud van dit veld is privé en zal niet openbaar worden gemaakt.