İş akışı madenciliği: Kurumsal süreçleri optimize etmek için yapay zekadan yararlanma
Günümüzün rekabetçi iş ortamında, organizasyonlar sürekli olarak operasyonları kolaylaştırmanın, maliyetleri azaltmanın ve verimliliği artırmanın yollarını arıyor. Önemli bir ivme kazanan güçlü yaklaşımlardan biri, işletmelerin yapay zeka kullanarak süreçlerini ortaya çıkarmasına, analiz etmesine ve optimize etmesine yardımcı olan veri odaklı bir metodoloji olan iş akışı madenciliğidir. Sistem günlüklerinden içgörüler çıkararak ve kalıpları belirleyerek, iş akışı madenciliği, işin bir organizasyon içinde gerçekte nasıl aktığına dair nesnel, gerçeklere dayalı bir görünüm sağlar ve genellikle şaşırtıcı verimsizlikleri ve iyileştirme fırsatlarını ortaya çıkarır.
Bu kapsamlı kılavuz, iş akışı madenciliğinin temellerini, yapay zekanın yeteneklerini nasıl geliştirdiğini ve bu güçlü teknolojiyi organizasyonunuzda uygulamak için pratik adımları inceliyor.
İş akışı madenciliği nedir?
İş akışı madenciliği (bazen süreç madenciliği olarak da adlandırılır), bir kuruluş içindeki gerçek süreçleri keşfetmek, izlemek ve iyileştirmek için olay günlüklerindeki verileri kullanan özel bir analitik disiplindir. Görüşmelere, çalıştaylara ve manuel gözleme dayanan geleneksel iş süreci analizinin aksine, iş akışı madenciliği, süreçlerin gerçekte nasıl işlediğine dair nesnel bir görünüm sağlamak için bilgileri doğrudan BT sistemlerinden çıkarır.
Kurumsal sistemlerde bırakılan dijital izleri analiz ederek, iş akışı madenciliği, işlerin nasıl olması gerektiğine dair varsayımlar yerine somut verilere dayalı olarak süreç akışlarının görsel temsillerini oluşturur, varyasyonları belirler ve verimsizlikleri vurgular.
İş akışı madenciliği ve Süreç madenciliği
“İş akışı madenciliği” ve “süreç madenciliği” terimleri genellikle birbirinin yerine kullanılsa da, dikkat edilmesi gereken ince ayrımlar vardır:
| İş akışı madenciliği | Süreç madenciliği |
|---|---|
| Genellikle sıralı adımlara ve insan-sistem etkileşimlerine odaklanır | Uçtan uca iş süreçlerini kapsayan daha geniş bir disiplindir |
| Genellikle bireysel görevleri ve devir teslim işlemlerini vurgular | Kararları, kuralları ve istisnaları içeren tüm süreç ekosistemini kapsar |
| Daha yaygın olarak ofis/bilgi işçiliğine uygulanır | Üretimden hizmet sektörlerine kadar çeşitli alanlarda uygulanır |
Bu alanların evrimi dikkat çekici olmuştur. Süreç madenciliği 2000’lerin başında akademik bir disiplin olarak ortaya çıkarken, iş akışı madenciliği dijital dönüşüm girişimlerinin ve yapay zeka yeteneklerinin yükselişiyle öne çıkmıştır. Bugün birbirlerini tamamlıyorlar ve iş akışı madenciliği genellikle daha geniş süreç madenciliği disiplini içinde daha özelleşmiş bir uygulama olarak hizmet veriyor.
İş akışı madenciliği nasıl çalışır
Özünde, iş akışı madenciliği BT sistemleri tarafından oluşturulan olay günlüklerini analiz etmek için sofistike algoritmalar kullanır. Tipik bir iş akışı madenciliği süreci şu şekilde gerçekleşir:
- Olay günlüğü çıkarma: Veriler ERP, CRM, BPM gibi kurumsal sistemlerden veya özel uygulamalardan toplanır.
- Veri ön işleme: Günlükler, kaliteli analizi sağlamak için temizlenir, biçimlendirilir ve zenginleştirilir.
- Süreç keşfi: Algoritmalar, otomatik olarak bir süreç modeli oluşturmak için olay dizilerini analiz eder.
- Uygunluk kontrolü: Gerçek süreç yürütmesi, beklenen veya tasarlanan süreçlerle karşılaştırılır.
- Süreç geliştirme: Keşfedilen model, zaman, maliyet ve kaynak bilgileri gibi ek perspektiflerle zenginleştirilir.
Teknoloji, aşağıdakiler dahil olmak üzere özel süreç keşif algoritmalarına dayanır:
- Alfa Algoritması: Süreç modellerini otomatik olarak türetmek için en erken yaklaşımlardan biri
- Sezgisel Madenci: Süreç verilerindeki gürültü ve istisnalara karşı daha sağlam
- Bulanık Madenci: Çok sayıda varyasyona sahip daha az yapılandırılmış süreçler için etkili
- Tümevarımsal Madenci: Diğer notasyonlara dönüştürülebilen süreç ağaçları oluşturur
Bu algoritmalar, olay verilerindeki kalıpları tanımlar ve bunları, resmi prosedürlerde belgelenmemiş olabilecek tüm varyasyonlar ve istisnalar dahil olmak üzere gerçek iş akışını görselleştiren süreç modellerine dönüştürür.
İş akışı madenciliğinde yapay zekanın rolü
Yapay zeka, analitik yeteneklerini ve eyleme geçirilebilir içgörülerini önemli ölçüde geliştirerek iş akışı madenciliğinde devrim yaratmıştır. Modern yapay zeka teknikleri, iş akışı madenciliğinin basit süreç keşfinin ötesine geçerek tahmine dayalı ve kuralcı öneriler sunmasını sağlar.
Gelişmiş makine öğrenimi yöntemleri, doğal dil işleme ve bilgisayarlı görü kombinasyonu sayesinde, yapay zeka iş akışı madenciliğini geriye dönük bir analiz aracından ileriye dönük bir karar destek sistemine dönüştürmüştür.
Süreç keşfinde makine öğrenimi algoritmaları
Makine öğrenimi, birkaç temel mekanizma aracılığıyla iş akışı madenciliğinin doğruluğunu ve kullanışlılığını önemli ölçüde geliştirmiştir:
- Denetimli öğrenme: Yeni örnekleri sınıflandırmak ve sonuçları tahmin etmek için modelleri eğitmek üzere etiketlenmiş süreç örneklerini kullanır
- Denetimsiz öğrenme: Önceden tanımlanmış sınıflandırmalar olmadan süreç verilerindeki gizli kalıpları ve kümeleri keşfeder
- Pekiştirmeli öğrenme: Deneme yanılma öğrenme mekanizmaları yoluyla süreç kararlarını optimize eder
- Derin öğrenme: Karmaşık, doğrusal olmayan süreç ilişkilerini anlamak için sinir ağlarını uygular
Bu algoritmalar, verimsizlikleri, riskleri veya fırsatları gösteren kalıpları tanımlamayı öğrenerek geçmiş süreç verileri üzerinde eğitilir. Ne kadar çok veri mevcut olursa, modeller gerçek süreç dinamiklerini temsil etmede ve iyileştirmeler önermede o kadar doğru hale gelir.
Öngörücü süreç analitiği
Yapay zekanın iş akışı madenciliğindeki en güçlü uygulamalarından biri, kuruluşların şunları yapmasını sağlayan öngörücü süreç analitiğidir:
- Darboğazları meydana gelmeden önce tahmin etmek
- Devam eden işlerin tamamlanma sürelerini tahmin etmek
- Olası uyumluluk ihlallerini belirlemek
- Dolandırıcılık veya hata göstergesi olabilecek anormal süreç davranışlarını tespit etmek
- Mevcut vaka özelliklerine dayalı olarak en uygun sonraki adımları önermek
Örneğin, öngörücü iş akışı madenciliği ile geliştirilmiş bir müşteri hizmetleri sistemi, gelen destek biletlerini analiz edebilir ve insan yöneticisi herhangi bir karar vermeden önce geçmiş çözüm kalıplarına, mevcut iş yüküne ve tahmin edilen karmaşıklığa dayalı olarak en uygun temsilciye otomatik olarak yönlendirebilir.
İş akışı madenciliğinin iş faydaları
İş akışı madenciliğini uygulayan kuruluşlar genellikle operasyonel performanstan stratejik iş dönüşümüne kadar birden çok boyutta önemli faydalar elde eder.
Operasyonel verimlilik iyileştirmeleri
İş akışı madenciliği, doğrudan işletmenin sonuçlarını etkileyen somut verimlilik iyileştirmeleri sağlar:
- Azaltılmış döngü süreleri: Darboğazların belirlenmesi ve ortadan kaldırılması süre süresini %20-30 azaltabilir
- Artan verim: Kaynak tahsisinin optimize edilmesi genel süreç kapasitesini iyileştirir
- Daha düşük operasyonel maliyetler: İş akışlarının kolaylaştırılması işçilik ve genel gider masraflarını azaltır
- Daha iyi kaynak kullanımı: Gerçek iş yüklerinin anlaşılması daha etkili personel planlamasını sağlar
İş akışı madenciliğini uygulayan bir üretim şirketi, gereksiz onay adımlarını belirleyerek ve rutin kararları otomatikleştirerek altı ay içinde sipariş işleme sürelerinde %35 azalma ve operasyonel maliyetlerde %15 düşüş rapor etti.
Uyumluluk ve risk yönetimi
Verimlilik kazanımlarının ötesinde, iş akışı madenciliği aşağıdakiler aracılığıyla uyumluluk ve risk yönetimini önemli ölçüde geliştirir:
- Süreçlerdeki uyumluluk ihlallerinin otomatik tespiti
- Düzenleyici raporlama için kapsamlı denetim izlerinin oluşturulması
- Dolandırıcılığa işaret edebilecek süreç sapmalarının erken tespiti
- Politikalara tutarlı uyumu sağlamak için iş akışlarının standardizasyonu
Finansal kurumlar, kara para aklamayı önleme düzenlemelerine uyumu sağlamak ve şüpheli işlem modellerini otomatik olarak tespit etmek için iş akışı madenciliğini özellikle hızlı bir şekilde benimsedi.
Dijital dönüşümün etkinleştirilmesi
İş akışı madenciliği, daha geniş dijital dönüşüm girişimleri için katalizör görevi görür:
- Otomasyon fırsatlarını önceliklendirmek için veri odaklı içgörüler sağlama
- Dönüşüm öncesi mevcut süreçlerin temel anlayışını oluşturma
- Eski ve modern sistemler arasındaki entegrasyon noktalarını belirleme
- Nesnel süreç performans verileriyle değişim yönetimini destekleme
Dijital dönüşüm geçiren kuruluşlar, mevcut (potansiyel olarak verimsiz) süreçleri otomatikleştirmek yerine, otomasyon çabalarını maksimum ROI sağlayacak şekilde hedeflemek için iş akışı madenciliğini çok değerli buldu.
Kuruluşunuzda iş akışı madenciliğini uygulama
İş akışı madenciliğini başarıyla uygulamak, teknoloji seçimi, veri hazırlama ve organizasyonel değişim yönetimini ele alan yapılandırılmış bir yaklaşım gerektirir.
Doğru iş akışı madenciliği araçlarını seçme
Piyasa, farklı yeteneklere sahip çeşitli iş akışı madenciliği çözümleri sunmaktadır. Seçenekleri değerlendirirken şu önemli özellikleri göz önünde bulundurun:
| Özellik kategorisi | önemli hususlar |
|---|---|
| Veri Bağlantısı | Sistemleriniz için destek, API’ler, ETL yetenekleri, gerçek zamanlı izleme |
| Keşif Algoritmaları | Algoritma türleri, karmaşık süreçlerin ele alınması, gürültü toleransı |
| Analiz Yetenekleri | Görselleştirme seçenekleri, performans metrikleri, simülasyon özellikleri |
| Yapay Zeka/ML Özellikleri | Öngörücü analitik, anomali tespiti, öneri motorları |
| Kullanılabilirlik | Arayüz tasarımı, gereken teknik uzmanlık, işbirliği özellikleri |
| Dağıtım Seçenekleri | Bulut, yerinde, hibrit, güvenlik özellikleri |
Popüler iş akışı madenciliği çözümleri arasında Celonis, UiPath Process Mining (eski adıyla Process Gold), IBM Process Mining, ABBYY Timeline ve ProM ve Disco gibi açık kaynak seçenekler bulunur. Bazı kuruluşlar, ticari çözümlere yatırım yapmadan önce kavram kanıtlama projeleri için açık kaynak araçlarla başlamayı tercih edebilir.
Veri gereksinimleri ve hazırlığı
Başarılı iş akışı madenciliği kaliteli verilere bağlıdır. Bu unsurlar kritik öneme sahiptir:
- Olay günlüğü yapısı: Günlükler minimum olarak vaka kimliği, aktivite adı ve zaman damgası gerektirir
- Veri kaynakları: İlgili süreç verilerini içeren sistemleri belirleyin
- Veri kalitesi: Eksik olaylar, yanlış zaman damgaları veya tutarsız isimlendirmeleri ele alın
- Veri entegrasyonu: Uçtan uca süreçleri görmek için birden çok sistemden gelen günlükleri birleştirin
- Veri gizliliği: Hassas kişisel verilerin anonimleştirilmesini göz önünde bulundurun
Birçok iş akışı madenciliği projesi başlangıçta veri kalitesi sorunlarıyla karşılaşır. Anlamlı bir analiz başlamadan önce, girdileri temizleyen ve standartlaştıran bir veri hazırlama hattı oluşturmak genellikle kritik bir ilk adımdır.
Süreç iyileştirme metodolojisi
İş akışı madenciliği içgörülerini somut iş iyileştirmelerine dönüştürmek için bu yapılandırılmış yaklaşımı izleyin:
- Net hedefler belirleyin: İşlem süresini azaltma veya uyumu iyileştirme gibi belirli hedefler tanımlayın
- Temel metrikleri belirleyin: Gelecekteki iyileştirmeleri ölçmek için mevcut performansı ölçün
- İyileştirme fırsatlarını belirleyin: Darboğazları ve verimsizlikleri belirlemek için madencilik sonuçlarını kullanın
- Girişimleri önceliklendirin: Fırsatları etki, çaba ve stratejik uyum açısından sıralayın
- Değişiklikleri uygulayın: Süreçleri yeniden tasarlayın ve yeni iş akışlarını devreye alın
- Sonuçları izleyin: İyileştirmeleri doğrulamak için iş akışı madenciliğini kullanmaya devam edin
- Tekrarlayın: Devam eden analize dayalı sürekli iyileştirme döngüleri oluşturun
Bu metodoloji, iş akışı madenciliğini analitik bir alıştırmadan, kuruluşa sürekli değer sağlayan bir sürekli iyileştirme motoruna dönüştürür.
Gerçek dünya uygulamaları ve vaka çalışmaları
İş akışı madenciliği, çeşitli bağlamlarda önemli değer sağlayarak, birçok sektör ve iş fonksiyonunda başarıyla uygulanmıştır.
Sağlık hizmeti süreç optimizasyonu
Sağlık kuruluşları, hasta bakımını ve operasyonel verimliliği iyileştirmek için iş akışı madenciliğinden yararlanmıştır:
- Hasta yolculuğu optimizasyonu: Büyük bir hastane, kabul sürecindeki gereksiz adımları belirlemek ve kaldırmak için iş akışı madenciliğini kullanarak acil servis bekleme sürelerini %45 azalttı.
- Kaynak tahsisi: Bir sağlık ağı, cerrahi hazırlık iş akışlarını inceleyip programlamayı optimize ederek ameliyathane kullanımını %20 artırdı.
- Tedavi yolu analizi: Bir kanser merkezi, tedavi protokollerindeki varyasyonları belirlemek ve bakımı sonuç verilerine göre standartlaştırmak için süreç madenciliğini kullandı.
Bu uygulamalar sadece verimliliği artırmakla kalmadı, aynı zamanda hasta bakım kalitesini ve sonuçlarını doğrudan iyileştirdi.
Finansal hizmet uygulamaları
Bankalar ve sigorta şirketleri iş akışı madenciliğinin erken benimseyenleri olmuştur:
- Kredi işleme: Bir perakende bankası, gereksiz kontrolleri ve onayları belirleyip ortadan kaldırarak ipotek onay sürelerini 27 günden 14 güne düşürdü.
- Talep işleme: Bir sigorta şirketi, otomasyona uygun karar noktalarını belirlemek için iş akışı madenciliğini kullandıktan sonra doğrudan işleme oranlarını %35 artırdı.
- Dolandırıcılık tespiti: Bir ödeme işlemcisi, olağandışı işlem modellerini belirlemek için süreç madenciliğini kullanarak dolandırıcılık tespit oranlarını %22 iyileştirdi.
Finansal kurumlar, iş akışı madenciliğinin operasyonel verimlilik ile düzenleyici uyum gerekliliklerini dengeleme yeteneğinde özel bir değer buldu.
Üretim ve Tedarik Zinciri kullanım örnekleri
Üretim ve tedarik zinciri operasyonları iş akışı madenciliğinden önemli ölçüde fayda sağlar:
- Üretim akışı optimizasyonu: Bir otomotiv üreticisi, montaj hattındaki darboğazları belirleyip çözerek üretim süresini %15 azalttı.
- Siparişten teslimata süreçler: Bir tüketim malları şirketi, dağıtım süreçlerini düzenlemek için iş akışı madenciliğini kullandıktan sonra sipariş karşılama süresini %30 azalttı.
- Tedarikçi etkileşim analizi: Bir perakendeci, tedarikçi yönetimi süreçlerindeki verimsizlikleri belirleyerek tedarik maliyetlerini %12 azalttı.
Bu örnekler, iş akışı madenciliğinin farklı sistemler ve organizasyonel sınırları kapsayan karmaşık, çok adımlı süreçlere nasıl görünürlük sağladığını göstermektedir.
İş akışı madenciliğinde gelecek trendler
İş akışı madenciliği alanı hızla gelişmeye devam ediyor ve gelecekteki gelişimini şekillendirecek birkaç ortaya çıkan trend var.
Gerçek zamanlı süreç izleme ve optimizasyon
Geleneksel iş akışı madenciliği geçmiş verileri analiz ederdi, ancak gelecek gerçek zamanlı uygulamalara ait:
- Olayları gerçekleştikçe analiz eden akış işleme yetenekleri
- Süreç performansını gerçek zamanlı gösteren canlı gösterge panelleri
- Süreç sapmaları veya uyum sorunları için anlık uyarılar
- Mevcut koşullara dayalı otomatik süreç ayarlamaları
Bu yetenekler, iş akışı madenciliğini geriye dönük bir analiz aracından, sorunları performansı etkilemeden önce ele alabilen ileriye dönük bir yönetim sistemine dönüştürür.
RPA ve akıllı otomasyon ile entegrasyon
İş akışı madenciliği giderek robotik süreç otomasyonu (RPA) ve akıllı otomasyon ile yakınsamaktadır:
- Madencilik araçları öncelikli otomasyon adaylarını otomatik olarak belirliyor
- Performans verilerine dayalı bot iş akışlarının sürekli optimizasyonu
- Dinamik görev tahsisi ile hibrit insan-bot süreçleri
- Birden çok otomasyon teknolojisini kapsayan uçtan uca süreç orkestrayonu
Bu entegrasyon, madenciliğin otomasyon fırsatlarını belirlediği, otomasyonun süreç performansını iyileştirdiği ve madenciliğin daha fazla iyileştirme önermek için bu performansı izlediği erdemli bir döngü oluşturur.
Gelişmiş yapay zeka yetenekleri
Gelecekteki iş akışı madenciliği çözümleri giderek daha sofistike yapay zeka yeteneklerinden yararlanacak:
- E-postalar ve belgeler gibi yapılandırılmamış verilerden süreç bilgilerini çıkarmak için doğal dil işleme
- Depo veya hastane gibi ortamlarda fiziksel iş akışlarını keşfetmek için video yayınlarını analiz eden bilgisayarlı görü
- Karmaşık süreç bağımlılıklarını anlayan ve nüanslı öneriler sunan derin öğrenme modelleri
- Yapay zekanın yalnızca önermekle kalmayıp, süreç değişikliklerini uyguladığı ve test ettiği otonom süreç iyileştirmesi
Bu ilerlemeler, iş akışı madenciliğinin uygulanabilirliğini, şu anda analiz edilmesi zor olan daha karmaşık ve daha az yapılandırılmış süreçlere genişletecektir.
Sonuç
İş akışı madenciliği, iş süreci iyileştirmesi için güçlü bir yaklaşımı temsil eder; varsayımları ortadan kaldıran ve işin organizasyonlar içinde gerçekte nasıl aktığını ortaya çıkaran veri odaklı içgörüler sunar. Modern iş akışı madenciliği çözümleri, yapay zeka yeteneklerinden yararlanarak basit görselleştirmenin ötesine geçerek öngörücü analizler ve yönlendirici öneriler sağlar.
Teknoloji olgunlaştıkça, otomasyon platformları ve gelişmiş yapay zeka yetenekleriyle entegrasyonu, organizasyonların operasyonlarını anlamalarını ve optimize etmelerini daha da dönüştürmeyi vaat ediyor. Operasyonel mükemmellik ve dijital dönüşümü yönlendirmek isteyen iş liderleri için iş akışı madenciliği, anında verimlilik artışı ve uzun vadeli stratejik değerin çekici bir kombinasyonunu sunuyor.
Net hedeflerle başlayarak, doğru araçları seçerek ve yapılandırılmış bir iyileştirme metodolojisi oluşturarak, her büyüklükteki organizasyon, darboğazları belirlemek, devir teslimlerini kolaylaştırmak ve daha verimli, etkili süreçler oluşturmak için iş akışı madenciliğinin gücünden yararlanabilir.
