Wat kun je leren van afwijkingen in je proces?
Als je een proces in kaart brengt door middel van Process Mining, kom je regelmatig voor verrassingen te staan. Dit is iets positiefs waar je gebruik van kunt maken. De afwijkingen die je tegenkomt in de praktijk zijn erg interessant en kunnen je veel vertellen over het proces. In deze blog leg ik dit verder uit.
Filteren
Om een goed beeld te krijgen van een proces, filter je eerst activiteiten uit je event log die afwijkend zijn. Dit kan bijvoorbeeld een ontbrekende, cruciale stap zijn of een volgorde van stappen die vrijwel nooit voorkomt.
Tijdens zijn afstudeeronderzoek over process mining, kwam onze collega met een interessante observatie op de afwijkingen. In plaats van zich te richten op het procesmodel, keek hij juist naar de afwijkingen die gefilterd waren. Van deze afwijkingen kun je namelijk net zoveel leren.
Zo kan het interessant zijn uit te zoeken waar de afwijkingen precies vandaan komen. Als een medewerker anders werkt dan de rest, zal dit eruit gefilterd worden en kan met de medewerker gekeken worden naar de verschillende werkwijze. Daarnaast kunnen verstoringen of andere (on)bewuste fouten zichtbaar worden en worden onderzocht. Laat ik dit verduidelijken met een voorbeeld.
Ongewenst gedrag
Tijdens een implementatie bij een van onze klanten zagen we iets raars. De doorlooptijd (van start tot eind) van nieuwe zaken aan het begin van het jaar nam iedere keer drastisch toe, terwijl iedereen het gevoel had dat dat niet zo was. Wat was hier toch aan de hand?
Process mining toonde al snel de reden aan: medewerkers maakten tussen Kerst en Oud en Nieuw massaal alvast nieuwe -lege- dossiers aan met een startdatum in december.
Waarom? Omdat het systeem, dat normaal erg traag was, dan juist lekker snel was. Deze lege dossiers werden dan in januari, februari en maart gevuld met echte klantgegevens. Met als gevolg dat deze zaken volgens het systeem wel heel erg lang liepen!
Zo kwamen we erachter dat de doorlooptijden in de event log veel verschilden van de werkelijke doorlooptijd en konden we meteen een andere werkwijze voorstellen.
Goed voorbeeld doet volgen
Wij hebben veel geleerd van onze collega en gaan ook intern de filtertechniek binnen process mining toepassen. Wij zijn namelijk juist geïnteresseerd in de afwijkingen binnen onze eigen software. Op deze manier kunnen we snel aanpassingen in onze software testen en bugs eerder detecteren om deze er gelijk uit te halen.
Zelf aan de slag
Net als wij met process mining aan de slag en weten hoe de filtertechniek ook jou nieuwe inzichten kan geven? Neem dan contact met ons op.