Процесс-бар GlowByte
313 subscribers
176 photos
8 videos
1 file
135 links
Сообщество экспертов и энтузиастов Process Mining.
Мы стремимся систематизировать неэффективные бизнес-процессы, используя данные в качестве фундамента для принятия решений.
О нас: https://process-bar.ru/
Download Telegram
#Новости

Проект по внедрению в Группе ММК Task Mining отмечен ИТ-премией CNews Awards в номинации «Цифровые двойники: проект года».

В рамках проекта по внедрениею аналитики бизнес-процессов с использованием Task Mining был создан виртуальный двойник для одной из организаций Группы ММК, и это стало первым для ММК цифровом решением с использованием Task Mining.

На этапе реализации проекта были оцифрованы действия свыше 420 сотрудников, включая такие аспекты ежедневной рутины, как ожидание отклика от корпоративной информационной системы, проведение совещаний через ВКС, деловая переписка и другие. Эти данные дополнялись сведениями об общем объеме созданных документов. Все это в совокупности позволило обнаружить узкие места внутри рабочих процессов и принять меры для их оптимизации.

Важная особенность данного проекта заключается в том, что он стал первым в России примером создания цифрового двойника не просто отдельных операций, а всей организации.
👏4🔥2👍1
#Разминка_для_мозга

☀️ Сегодня пятница - самое время расслабиться и порешать кейсы, где есть проблемы в процессе.

Кейс про продажи:
Вы - крупный поставщик сырья и исследуете свой процесс продаж.

Наблюдения:
➡️ во внутренней системе компании есть модули заказов и финансов
➡️ счёт-фактуры заводятся в модуль заказов
➡️ для части заказов с постоплатой счёт-фактура в системе пересоздаётся в среднем через месяц после отгрузки заказа.

👇 Что произошло и почему обсуждаем в комментариях

👩‍💻 на уточнящие вопросы отвечает эксперт в форме да/нет

⚠️ в комментариях есть подсказка
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
#ПроцессБар_топ

Object-Centric Process Mining (OCPM): новый уровень анализа бизнес-процессов

Ранее мы уже упоминали здесь и здесь об объектно ориентированном анализе, но в основном как о новом направлении Celonis. Настало время разобраться!
OCPM — это перспективный подход в Process Mining, который позволяет анализировать поведение отдельных объектов (клиентов, продуктов, заказов) внутри процесса, выявляя неочевидные взаимосвязи и узкие места.

В чем отличие от традиционного Process Mining?

Фокус на объектах: OCPM рассматривает каждый объект как самостоятельный кейс, что позволяет избежать "эффекта спагетти" в визуализации сложных процессов.

Повышенная точность KPI: OCPM учитывает все взаимодействия объекта с процессом, что делает расчет ключевых показателей эффективности более точным.

Глубокое понимание поведения: OCPM помогает выявить паттерны поведения отдельных объектов и их влияние на общую эффективность процесса.

Таким образом OCPM особенно полезен для анализа сложных процессов с большим количеством объектов и взаимосвязей.

Оставайтесь с нами и в следующем посте будут 5 причин, почему ОСРМ!

👇 Ставьте + в коментариях, если нужно больше подробностей про то, как это работает.
#ПроцессБар_топ

Продолжаем начатое! сегодня на очереди
OCPM vs. Multi-Level Process Mining: в чем разница?

OCPM и Multi-Level Process Mining (MLPM) — это два подхода к анализу сложных процессов. В чем их ключевые отличия?

OCPM: фокусируется на поведении отдельных объектов, рассматривая каждый объект как самостоятельный кейс.

MLPM: анализирует процессы на разных уровнях детализации, но при этом связывает каждое событие только с одним кейсом.

Какой подход выбрать?

OCPM: подходит для анализа процессов, где важно отслеживать поведение отдельных объектов и их влияние на процесс.

MLPM: подходит для анализа процессов с разными уровнями детализации, где важно видеть общую картину.

Как и обещали, добавим несколько пунктов о том, почему стоит выбрать OCPM, если есть такая возможность:

1. позволяет создавать более понятные и информативные модели процессов.

2. учитывает все взаимосвязи объектов, что повышает точность анализа.

3. помогает обнаружить неочевидные bottlenecks и источники неэффективности.

4. позволяет принимать более обоснованные решения по оптимизации процессов.


Оставьте комментарий, если есть вопросы, мы всегда рады делиться с вами полезной информацией!

Продолжение следует 🔤
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1👌1
#ПроцессБар_топ

В предыдущих постах мы обсудили преимущества ОСРМ и отличия от РМ и MLPM. А теперь хочется на конкретном примере посмотреть, как ОСРМ работает!

Поможет нам в этом отличный пример из статьи Celonis о том, как гоночная машина заезжает на пит-стоп. Замена четырех шин занимает всего несколько секунд, но в этом процессе участвуют множество объектов:
🏎 автомобиль,
🦹 гонщик,
🤼 механики,
🛞 х 4 старых,
🛞 х 4 новых,
🛠инструменты
…. и тп

Что даст нам традиционный Process Mining:

1️⃣ Предположим, мы выбираем "шина" в качестве основного объекта (Case ID) для построения модели процесса. Тогда каждый этап замены шины (снятие старой, установка новой) будет считаться отдельным событием. Поскольку меняются четыре шины, каждое событие "снятие шины" и "установка шины" будет зафиксировано четыре раза.Мы получим искаженное представление о частоте событий. Система покажет, что "снятие шины" и "установка шины" происходят восемь раз на каждый пит-стоп, хотя на самом деле это происходит только один раз. Это конвергенция — искусственное увеличение частоты событий из-за дублирования данных при упрощении модели. Анализ может показать, что замена шин занимает гораздо больше времени, чем на самом деле.

2️⃣ Теперь предположим, что мы хотим проанализировать процесс на более низком уровне детализации, например, рассмотреть отдельные действия механиков: "остановка машины", "снятие колеса", "снятие шины", "установка шины", "установка колеса", "запуск машины". Если мы используем «машина" как Case ID, то мы потеряем информацию о последовательности этих действий. Система может показать, что "установка шины" может произойти *до* "снятия шины", что, очевидно, невозможно. Это дивергенция — потеря информации о взаимосвязях между событиями из-за упрощения модели. Мы не сможем увидеть истинную последовательность действий и взаимосвязи между ними.

‼️ При этом, Object-Centric Process Mining решает эти проблемы, рассматривая все объекты и их взаимосвязи одновременно. Модель процесса будет отражать реальную картину: один пит-стоп, в котором участвуют автомобиль, гонщик, механики и восемь шин. Последовательность действий механиков будет точно отражена, без искажений, вызванных конвергенцией и дивергенцией.

Пример пит-стопа демонстрирует, как упрощение данных в традиционном Process Mining приводит к искаженному представлению о процессе. Конвергенция приводит к завышению частоты событий, а дивергенция — к потере информации о последовательности и взаимосвязях. OCPM, благодаря многомерному подходу, позволяет избежать этих проблем и получить более точную и полную картину процесса.

Больше информации здесь
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4🤔1
#SuccesStory

🔥 Делимся с вами вдохновляющей статьей об успешном партнерстве Процесс-Бар by GlowByte и X5 Retail Group.

Наши эксперты помогли компании значительно улучшить эффективность складской комплектации, используя Task Mining. Мы не только выявили проблемы, но и предложили эффективные решения, которые уже приносят ощутимые результаты: увеличение производительности на 27% за счет автоматизации рутинных операций, устранения неоптимальных маршрутов и простоев, настройки оповещений и исключения лишних действий. Всё это стало возможным благодаря глубокому анализу цифровых следов сотрудников.

🔈 Напишите @vkrasnova и наши эксперты помогут вам обнаружить неэффективности и предложат пути улучшения.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6
☄️Липецкая область ускорила выплату соцпособий вдвое благодаря Process Mining!

Благодаря внедрению платформы Process Mining от Сбера, получить поддержку теперь можно гораздо быстрее - срок выплаты социальных пособий в Липецкой области сократился с 21 до 12 дней!

Технология Process Mining позволила за 3 недели обработать и проанализировать миллион заявок на социальные выплаты за 2024 год, что эквивалентно двум годам работы вручную!

Заместитель губернатора Липецкой области Ольга Белоглазова:
Теперь за один день выполняется объём задач, который раньше занимал две недели. В итоге жители региона получают решения по выплатам в среднем в течение 12 дней, при этом мы видим потенциал сократить этот срок до одного дня.


Process Mining – это не только про социальные выплаты! Технология применима в здравоохранении, закупках, финансах и других сферах, где есть цифровые следы.

#SuccesStory
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8🔥2👏1
#ПроцессБар_МемнаяПятница

❄️Новогодняя сказка о том, как Дед Мороз с помощью Process Mining спас Новый год

Каждый год Дед Мороз решает сложнейшую логистическую задачу: доставить подарки миллионам детей по всей стране за одну ночь. В этом году, однако, ситуация усложнилась. Непогода, сбои в работе почты и неожиданный бум желаний создали настоящий хаос.

К счастью, есть профессионалы, которые знают как сделать процессы эффективными. Они посоветовали Деду Морозу обратиться к передовой технологии — Process Mining, которая позволила ему взглянуть на работу своей волшебной мастерской и систему доставки под новым углом.

Что выявил Process Mining:

Неэффективная обработка писем с желаниями детей занимает слишком много времени, а их сортировка не имеет цифровых следов. РМ помог выявить узкие места и и перенастроить систему хранения данных о сортировке писем, сократив время обработки и минимизировав ошибки.

Задержки в доставке подарков в основном были связаны с неблагоприятными погодными условиями и перегрузкой почты перед праздниками. Но с помощью PM Дед Мороз смог скорректировать маршруты и использовать альтернативные способы доставки, а не только почту.

Проблемы с персоналом: гномы, отвечающие за упаковку игрушек, работали неравномерно. РМ помог определить эти проблемы и перераспределить задачи среди гномов, повысив общую производительность.

Неправильное планирование маршрутов: анализ показал, что маршруты тройки лошадей были не оптимальными, что приводило к лишним затратам времени. РМ помог оптимизировать маршруты, сократив время доставки.

Что имеем:

🏝 Дед Мороз и родители всех детей могут спокойно ехать в отпуск, потому что Process Mining помог оптимизировать процессы, повысить эффективность и достичь поставленных целей, независимо от масштаба задачи, даже в такой непонятной волшебной ситуации.

С наступающим всех 🎉
и до встречи в 2025!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🦄7😁1
Всем привет,
мы вернулись с длинных каникул и сразу с интересным!

🕯 В начале прошлого года Celonis опубликовал экспертный прогноз, в котором описал 8 тенденций в Process Mining на 2024 год и далее:

1. ИИ, МО и LLM улучшат скорость, эффективность и удобство использования инструментов РМ. Process mining, в свою очередь, предоставит контекст для обучения ИИ-моделей, улучшая их точность. ИИ сможет предсказывать будущие проблемы и предлагать решения.

2. Гибридный интеллект (совместная работа людей и компьютеров) будет развиваться, но человеческий фактор останется важным, особенно в нестандартных ситуациях, требующих контекстного понимания и принятия решений.

3. OCPM, позволяющий отслеживать процессы более целостно, получит более широкое распространение, открывая новые возможности и переосмысливая существующие в более сложном контексте.

4. OCPM расширит применение process mining на новые области, такие как здравоохранение и телекоммуникации, улучшая процессы обслуживания клиентов и предоставляя более полную картину сложных систем.

5. Process mining станет стандартной частью технологического стека организаций, а ИТ-отделы будут играть ключевую роль в его внедрении и использовании, обеспечивая наблюдаемость процессов.

6. Платформы PM позволят организациям работать с устаревшими системами учета, не затрагивая их напрямую, и внедрять новые возможности без замены legacy-систем.

7. Расширение РМ приведет к увеличению обмена данными между организациями, что позволит улучшить процессы и получить конкурентное преимущество. Анонимизированные данные могут быть использованы для бенчмаркинга.

8. РМ продолжит способствовать повышению эффективности, что напрямую связано с уменьшением экологического воздействия.

Давайте с помощью небольшого опроса определим, что сбылось у нас в России? ⤵️
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#ПроцессБар_МемнаяПятница

Process Mining автоматизирует многое, но не все! Человеческий опыт и интуиция по-прежнему незаменимы.
И даже наш опрос подтверждает, что люди все еще у руля)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
😁9
Доброе утро пятницы!
В продолжение обсуждения прогнозов, хотим поделиться с вами 5 сценариями будущего Process Mining в России от ProcessMi.

Независимое исследование ProcessMi прогнозирует пять путей развития рынка Process Mining в России:

1️⃣ Эволюционный рост (до 20%): Медленный, стабильный рост, ограниченный крупными компаниями и госсектором.
Риски: Нехватка кадров, технологические ограничения, низкие инвестиции.

2️⃣ Цифровизация госсектора (32-38%): Быстрый рост благодаря активному участию госкомпаний.
Риски: Зависимость от госфинансирования, технологическое отставание, снижение качества из-за отсутствия международной экспертизы.

3️⃣ Технологический рынок (43-45%): Высокий рост за счет участия средних и малых компаний.
Риски: Высокая стоимость кастомизации, зависимость от разработчиков, медленная адаптация к изменениям.

4️⃣ Экономическая неопределенность (сокращение роста до 10-12%): Замедление роста из-за низкой инвестиционной активности.
Риски: Дефицит инвестиций, ухудшение макроэкономической ситуации, утечка кадров.

5️⃣ Международное сотрудничество (30-35%): Быстрый рост благодаря возобновлению международных связей.
Риски: Высокая конкуренция с иностранным ПО, сложности с адаптацией иностранных технологий.

давайте попробуем представить, какой из сценариев вероятен ⤵️
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Какой сценарий вам кажется вероятным?
Anonymous Poll
41%
1
45%
2
17%
3
28%
4
10%
5
☄️ Как будто в подтверждение лидирующих в нашем опросе сценариев 1 и 2, где в развитии Process Mining так или иначе участвует госсектор, #Новости о том, как Process Mining улучшил работу госорганов!

Республика Чувашия, внедряя Process Mining в свои Многофункциональные центры, повышает эффективность предоставления государственных услуг. Это уже позволило:

• Определить самые востребованные услуги и сроки их оказания,
• Проанализировать нагрузку на каждое отделение,
• Выявить узкие места в процессах для их дальнейшей корректировки.

Положительные эффекты также получены в закупочной деятельности и централизованных бухгалтериях муниципальных образований.

подробнее здесь
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3👍2
#SuccesStory в банковской сфере из первых рук:
как Россельхозбанк нашел "узкие места" и миллионы рублей с помощью Process & Task Mining!

Начав с пилотных проектов Task Mining еще в 2020 году, банк с 2022 года успешно внедряет и Process Mining, что стало мощным драйвером для оптимизации процессов, повышения эффективности и экономии ресурсов.

Что дало внедрение Task Mining?

Более 700 операций оцифрованы, рассчитано фактическое время выполнения,

Автоматизация одной ручной в прошлом проверки на банкротство принесла более 30 млн рублей в год,

Контроль активного времени работы, переработок и структуры рабочего дня,

• Task Mining помогает выявлять процессы для RPA.

А что с Process Mining?

• Выявлено 54 области оптимизации в 7 ключевых процессах,

• Предложено 70 оптимизационных мероприятий,

Потенциальный экономический эффект от оптимизации – не менее 425 млн рублей в год.

Россельхозбанк использует Process Mining для выявления неэффективных этапов, восстановления фактического протекания процессов, получения объективных метрик и непрерывного отслеживания улучшений.

подробности здесь
2👍2🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Если жена спрашивает «зачем ты купил беговую дорожку?!»

#ПроцессБар_МемнаяПятница
👍4😁1
Всем привет!
После небольшого перерыва, у нас сразу #hot_news
☄️В конце февраля состоялось особое событие – встреча, организованная Процесс-бар by GlowByte и VK Process Mining, посвященная революционным изменениям, которые Process Mining привносит в Retail и FMCG.

В узком кругу экспертов были обсуждены ключевые моменты успешной реализации проектов Process Mining. Среди наиболее ценных инсайтов:

1️⃣Выбирая процессы, важно смотреть не только, где есть данные, но и где улучшения напрямую влияют на прибыль, и где владелец процесса готов к немедленным действиям,

2️⃣ Вовлечение экспертов с первых недель проекта повышает вероятность корректных выводов и существенной экономии ресурсов,

3️⃣ Регулярная обратная связь (каждые 1-2 недели)обеспечивает прозрачность процесса, стимулирует генерацию совместных идей и позволяет оперативно корректировать курс,

4️⃣ Заручитесь поддержкой менеджмента — это обеспечит финансирование и позволит влиять не только на целевой, но и смежные процессы,

5️⃣ Фокус на деньгах/ФОТе и ценности для компании при презентации результатов значительно повышает шансы на защиту бюджета и принятие взвешенных управленческих решений,

Выражаем глубокую признательность спикерам из H&N, VK и GlowByte за их вдохновляющие выступления!

Загляните на страницу мероприятия, чтобы ознакомиться с программой и фотоотчетом.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥11👍2
"Сибур" совместно с GlowByte ускорил процесс заключения договоров поставки с помощью технологии Process Mining

Длительное согласование договоров — распространенная проблема, приводящая к потерям времени и ресурсов. СИБУР столкнулся с этой проблемой, особенно остро ощущая ее из-за различий в законодательстве и бизнес-практиках разных стран. Разные сценарии согласования приводили к непредсказуемым срокам.

Благодаря внедрению Process Mining удалось:

Детально отследить каждый шаг процесса: Это позволило выявить скрытые зависимости и причины задержек.

Оптимизировать взаимодействие между системами: Улучшена интеграция между SAP, CRM и КИС ЕСМ (система электронного документооборота).

Устранить нетипичные сценарии: Например, ручная актуализация матрицы маршрутизации приводила к задержкам. Process Mining помог выявить и устранить эти исключения.

В результате сроки согласования сократились на 30% в некоторых сценариях. Process Mining помог не только выявить проблемы, но и предложить конкретные решения для их устранения.

Хотите узнать, как Process Mining может помочь вашему бизнесу? Свяжитесь с нами любым удобным способом:
ТГ - @vkrasnova,
email - pi@glowbyteconsulting.com


#SuccesStory
🔥9👍3
Александра Кирик из X5 Retail Group номинирована на Data Award 2025! Ее проект «Умная оптимизация складов», реализованный совместно с Процесс-Бар by GlowByte, позволил повысить эффективность складских операций на 20% с помощью Process Mining и Task Mining. Это впечатляющий пример того, как инновационные технологии могут оптимизировать бизнес-процессы и приносить реальную экономическую выгоду.

Поздравляем Александру с заслуженной номинацией!

Мы уже писали о результатах этого совместного проекта здесь и здесь. А интервью с подробностями для Data Award уже можно почитать.

#SuccessStory
🔥11
Ранее мы уже рассказывали о совместном проекте внедрения Process Mining в компании Health & Nutrition, а сегодня хотим поделиться подробностями и взглядом на него со стороны наших партнеров H&N!

Статья подробно освещает, как с помощью анализа цифровых следов сотрудников в WMS удалось повысить эффективность работы склада в условиях дефицита линейного персонала, актуального для складской логистики.

Совместно с ИТ-командой и бизнес-заказчиком от департамента логистики Health & Nutrition были проанализированы большие объемы данных из WMS. В рамках пилотного проекта на одном из складов удалось выявить узкие места, такие как пересечение сборок разных приоритетов, длительное ожидание пополнения ячеек и неоптимальная приоритезация заданий для водителей погрузчиков.

Применение Process Mining и последующая корректировка настроек WMS и регламентов работы позволили добиться значительных улучшений по ключевым метрикам:

• Средняя длительность сборки: снижение на 30%,

• Количество и длительность долгих переходов сотрудников: снижение на 15%,

• Ожидание пополнения (простой сотрудника): снижение на 15%,

• Количество возвратов сотрудника к ячейке: снижение на 29%,

• Неоптимальность логики алгоритмов системы: снижение числа случаев на 20%,

• Точность инвентаризации: улучшение на 25%.

Этот проект демонстрирует, как глубокий анализ данных и кросс-функциональное взаимодействие помогают оптимизировать процессы и трудозатраты. По результатам пилота принято решение о масштабировании системы на все склады компании с WMS.

#SuccessStory
👍5