Интернет вещей (IoT) представляет собой сеть физических объектов со встроенными технологиями для взаимодействия и обмена данными с другими устройствами/системами через Интернет. Эти объекты могут быть самыми разными: от обычных бытовых предметов до сложных технических решений. Сегодня насчитывается более 10 миллиардов связанных IoT-устройств и ожидается, что к 2025 году их число увеличится до 22 млрд. 

Благодаря потенциалу интернета вещей в плане сбора и обмена большим объемом данных, в ближайшем будущем все больше вендоров программного обеспечения класса process mining (PM) смогут интегрировать свои платформы с IoT. 

В статье приводим примеры эффективного симбиоза двух технологий.

Сбор данных о процессах в режиме реального времени

Process mining извлекает и анализирует данные журнала событий, хранящиеся в ИТ-системах компании, чтобы отобразить все операции и участников процессов, предоставить информацию о статусе БП, времени их выполнения и влиянии на метрики.

IoT способен расширить эти возможности за счет автоматического сбора данных realtime с помощью встроенных датчиков и других соответствующих технологий. В итоге процессная аналитика сможет использовать собранные данные для визуализации бизнес-процессов, выявления в них отклонений или определения областей для оптимизации. 

Автоматическое обеспечение соответствия требованиям в режиме реального времени

Инструменты интеллектуального анализа процессов наиболее востребованы при обеспечении соответствий и аудите процессов. Это возможно благодаря:

• сравнению БП и их регламентированных моделей; 
• анализу первопричин – выявлению основных факторов, способствующих возникновению отклонений в бизнес-процессах.

Интегрируя IoT-устройства с инструментами process mining, аналитики могут сравнивать фактические процессы с рабочими операциями и параметрами для автоматического измерения коэффициента соответствия. Помимо этого, интеллектуальный анализ процессов помогает определить порог отклонений в IoT-устройствах и уведомить специалистов о необходимости их устранения.

Стандартизация процессов

Process mining помогает унифицировать бизнес-процессы и разрабатывать стратегии, основанные на данных. IoT же оптимизирует возможности интеллектуального анализа процессов, предоставляя объективную информацию о путях достижения более высокой эффективности при меньших затратах.

Бизнес-аналитики также могут использовать фактические данные датчиков IoT для выявления основных причин отклонений, оценки их влияния на производительность процесса и в конечном итоге для их предотвращения. 

Определение и оценка эффективности проектов внедрения IoT

Компании используют process mining для определения процессов, требующих некоего улучшения на основе данных. Но анализ процессов также можно использовать и при выборе областей для внедрения IoT. 

Некоторые инструменты PM позволяют создавать цифровой двойник компании (DTO) для моделирования возможных сценариев, анализа потенциальных изменений в процессах и оценки их окупаемости. Используя анализ процессов и DTO, руководители компаний могут прогнозировать и оценивать финансовое и операционное воздействия внедрения IoT до принятия финансовых решений. 

Пример использования Process Mining и IoT

В Siemens Healthineers использовали данные IoT для оценки проекта цифровизации услуг компьютерной томографии. Специалисты проанализировали данные IoT и журналов событий, чтобы выявить причины длительного времени выполнения заказов, отклонений в бизнес-процессах и «узких мест».

Благодаря подобным действиям компании удалось стандартизировать свои процессы и добиться их унификации. Объединив IoT с процессной аналитикой, в Siemens смогли проанализировать степень влияния применения алгоритмов искусственного интеллекта (AI) на БП через оценку уровня автоматизации и мониторинг приложений.

По материалам AIMultiple