• Olaf van Arkel, Senior Manager |
3 minuten leestijd

In 2011 werd het Process Mining Manifesto door Wil van der Aalst geschreven. In de eerste jaren waren de functionaliteiten van ondersteunde systemen nog beperkt, maar tegenwoordig zijn tientallen goede softwareoplossingen beschikbaar over de gehele wereld. Maar hoe leg je de functionaliteit van deze relatief nieuwe methode uit?

Nieuwe methoden leggen zich het makkelijkst uit met een metafoor. Zo gebruik ik de trajectcontrole om uit te leggen hoe procesmining werkt, omdat het zogenaamde time stamps veronderstelt.

Stel je een trajectcontrole voor. Een auto Y wordt middels de automatische kentekenregistratie (ANPR) geregistreerd op punt A en even later op punt B. Voor procesmining heb je dan één event met drie gegevens, namelijk: het object dat je volgt (auto Y), registratie A en B, en het tijdstip van punten A en B.

Figuur basisgegevens procesmining

Deze drie gegevens zijn de minimale vereisten per event, zodat bij meerdere events het werkelijke proces gevisualiseerd en geanalyseerd kan worden: de tijd, het object en de activiteit. Echter, er kunnen (afhankelijk van de databeschikbaarheid) naar wens meer gegevens worden toegevoegd die kunnen worden meegenomen in de visualisatie en uiteindelijk de analyse.

Figuur voorbeeld trajectcontrole

Hoe meer informatie bekend is over het object, bijvoorbeeld de maximale toegestane snelheid van de vervoersklasse van het vervoersmiddel of het merk, hoe interessanter het wordt. Zo kan de maximale snelheid van de vervoersklasse worden gebruikt voor de eventuele boete, en het merk voor eventueel onderzoek naar rijgedrag.

De eerste trajectcontroles in Nederland zijn in november 2005 van start gegaan en daarna ook in allerlei andere landen. Sinds de laatste jaren worden deze ook toegepast op provinciale wegen en bij wegwerkzaamheden en is in alle gevallen de verkeersveiligheid in termen van aantal verkeersslachtoffers drastisch verminderd.

Vergelijkbaar met de trajectcontrole kan procesmining gebruikt worden voor het creëren van inzicht middels visualisatie van data (trajectgegevens), het monitoren en analyseren van de informatie (rijgedrag) en het controleren van de procesresultaten (snelheid). De juiste verbeteracties (boetes) kunnen resulteren in verbetering van de kwaliteit van de procesresultaten, waarbij de tool gebruikt kan worden om het effect van de verbeteractie (minder ongelukken) te meten en in kaart te brengen.

Een andere metafoor die vaak voor procesmining gebruikt wordt om de resultaten te benadrukken, is die van de olifantenpaadjes: het niet-officiële pad gebruiken door voetgangers of fietsers in plaats van het reguliere pad. Deze vaak onbekende paadjes maken direct duidelijk dat het in theorie ontworpen proces in praktijk niet altijd gevolgd wordt, meestal omdat er andere processen nodig zijn of omdat de huidige processen niet optimaal zijn ingericht. De olifantenpaadjes werden in Nederland een begrip in 2011 toen Maarten van 't Hart een fotoboek uitbracht met olifantenpaadjes.

Procesmining is uitermate geschikt om de afwijkingen van het in theorie bedachte proces overzichtelijk in kaart te brengen en in te zoomen op iedere specifieke uitzondering. Het is een belangrijk antwoord in de toenemende groei van data en technologische mogelijkheden om intuïtief en op een overzichtelijke manier te kunnen blijven analyseren. Juist de combinatie van analyse van data gezien door een procesbril maakt het mogelijk om meer grip op processen te hebben dan met bestaande rapportages en IT-applicaties.

Deze blog is onderdeel van een blogreeks over het gebruik van en de ervaring met procesmining als toepassing van intelligence automation in het werkveld van operational excellence.

Figuur combineren perspectieven