سرزمین سئو مقالات سایت نظارت بر فرآیند پیش بینی کننده (PPM) چیست و چگونه انجام می‌شود؟

نظارت بر فرآیند پیش بینی کننده (PPM) چیست و چگونه انجام می‌شود؟

نظارت بر فرآیند پیش بینی کننده (PPM) چیست و چگونه انجام می‌شود؟ post thumbnail image


زمان مطالعه: 6 دقیقه

فرآیندها همیشه در اطراف ما وجود دارند. یک فرآیند، زنجیره‌ای از رویدادها و شامل تعدای بازیگر است که منجر به یک نتیجه یا حالت خاص می‌شود. در جامعه دیجیتال امروز، باید تمام این فرآیندها را در پایگاه‌های داده و گزارش‌های تراکنش، ذخیره و در مورد آنها پیش بینی‌های لازم را انجام دهید. امروز به شما خواهیم گفت نظارت بر فرآیند پیش بینی کننده چیست و برنامه‌های کاربردی که رهبران و تحلیلگران تجاری باید از آنها مطلع باشند، شامل چه مواردی است.

نظارت بر فرآیند پیش بینی کننده (PPM) چیست؟

نظارت بر فرآیند پیش بینی کننده (Predictive Process Monitoring) یا PPM، شکلی از یادگیری ماشین و زیر مجموعه‌ای از فرآیندکاوی است که در آن، رویدادهای قبلی برای پیش بینی آینده مورد استفاده قرار می‌گیرد. هدف PPM، پیش بینی آینده فرآیندهای در حال انجام (ناتمام) است.

نظارت بر فرآیند پیش ‌بینی کننده برای کسب و کارها به عنوان یک «گوی بلورین» عمل می‌کند، چرا که به ذینفعان امکان می‌دهد آینده هر کدام از فرآیندهایی که اکنون در حال اجراست، پیش بینی کنند. مثلا اینکه آیا نمونه تحت تاثیر تاخیرهای احتمالی قرار می‌گیرد یا منجر به نقض SLA می‌شود؟ در مرحله بعد چه فعالیت‌هایی اجرا می‌شود؟ واکنش مشتریان به نتایج مورد انتظار چگونه است؟ و…، موادی از این دست، با نظارت بر فرآیند پیش بینی کننده یا PPM، قابل حدس است.

به عنوان مثال، مدیران ادعا (افرادی که مسئولیت رسیدگی به ادعاهای مطرح شده از سوی مشتریان را بر عهده دارند)، می‌توانند برای پاسخ‌گویی به ادعاهای دریافتی از فرآیند پیش بینی کننده استفاده کنند. در اینجا هدف، ارائه پیش‌بینی‌های دقیق و پایداری است که در اسرع وقت به مدیران و کارکنان فرآیندها ارائه شود تا زمان مداخله را به حداقل برساند.

بنابراین، نظارت بر فرآیند پیش بینی کننده (PPM)، در تجزیه و تحلیل، تقریبا سریع صورت می‌گیرد و با آشکار کردن موارد فرآیند در حال اجرا، پیش بینی‌هایی انجام می‌دهد. به این ترتیب، قابلیت‌های استخراج فرآیند مانند کشف فرآیند خودکار و استخراج عملکرد، با قابلیت پشتیبانی عملیاتی تکمیل می‌شود.

نظارت بر فرآیند پیش بینی کننده، اطلاعات لازم در زمینه موارد زیر را در اختیارتان قرار می‌دهد:

  • فعالیت‌های آینده
  • توالی رویدادها

بنابراین می‌توانید بینش پیش بینی کننده‌ای در مورد عملیات سازمان به دست آورید.

مزایای نظارت بر فرآیند پیش بینی کننده (PPM)

به کمک نظارت بر فرآیند پیش بینی کننده می‌توانید:

ناکارآمدی‌ها را شناسایی و با آنها مقابله کنید

ناکارآمدی فرآیندها می‌تواند افزایش هزینه‌ها و افزایش نرخ انحراف کارکنان را به دنبال داشته باشد. از سوی دیگر، باعث کاهش رضایت مشتریان و کاهش میزان بهره‌وری شود و در فرآیندها اختلالات طولانی مدت ایجاد کند. به همین دلیل، درصد زیادی از مدیران کسب و کار به بهبود مدیریت کسب و کار خود تمایل نشان می‌دهند.

نظارت بر فرآیند پیش بینی کننده، یک رویکرد مفید و موثر برای رهبران کسب و کارهایی است که هدف مشخص کردن مناطق بهبود، توسعه پروژه‌ها و استراتژی‌های BPM را دنبال می‌کنند. نظارت بر فرآیند پیش بینی کننده، می‌تواند این کار را با اشاره یکپارچه به مشکلات احتمالی مانند تنگناها، خطاها و تغییرات انجام دهد.

به عنوان مثال، یک تولید کننده می‌تواند گلوگاه‌ها را در فرآیندهای تولید یا زنجیره تامین خود پیش بینی کند تا فرآیند تحویل به موقع را بهبود ببخشد.

با برنامه ریزی درست، تخصیص منابع را به طور موثر انجام دهید

تخصیص کارآمد منابع، میزان سود را افزایش می‌دهد و از ترکیب ویژگی‌ها یا عملکردهای غیرضروری جلوگیری می‌کند. همچنین، نظارت بر فرآیند پیش بینی کننده (PPM)، می‌تواند از توسعه تخصیص کارآمد و موثر منابع در برابر اهداف مورد نظر کسب و کار اطمینان حاصل کند.

نظارت پیش بینی کننده قادر است فعالیت‌هایی که کارکنان در آینده در جریان کار فرآیند انجام خواهند داد را پیش بینی کند. با این پیش بینی‌ها تحلیلگران می‌توانند اقدامات خاصی را که به منابع بیشتری نیاز دارند، شناسایی کنند و آنها را از میان موارد با اولویت بالا و موارد با اولویت پایین تخصیص دهند.

تجربه مشتریان را بهبود ببخشید

طبق بررسی‌های انجام شده، اکثر مشتریان انتظار دارند تجربه خرید آنها به صورت دیجیتالی و کاملا روان انجام شود. این سفر راحت برای مشتری، در صورتی امکان‌پذیر است که کسب و کارها بتوانند انتظارات مشتریان را از فرآیندهایی که در آن مشتریان بیشترین تعامل را با کارکنان دارند، پیش‌بینی کنند.

نظارت بر فرآیند پیش‌بینی کننده، می‌تواند به تحلیلگران و نمایندگان مشتریان در پیش‌بینی مراحل و فعالیت‌های مهمی که ممکن است بر تجربیات مشتریان اثر بگذارد، کمک کند. همچنین، تحلیلگران می‌توانند واکنش‌ مشتریان به محصولات و خدمات ارائه شده در پایان یک فرآیند را قبل از تکمیل فرآیند حدس بزنند و به آن واکنش نشان دهند. به این ترتیب، قادرند با نادیده گرفتن هر کدام از مراحل یا فعالیت‌هایی که ممکن است رضایت مشتریان را کاهش دهد، نتایج فرآیندها را به روز رسانی کنند.

تصمیم گیری‌های مبتنی بر داده را ارتقا دهید

نظارت بر فرآیند پیش‌بینی کننده، می‌تواند تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده و چابکی سیستم را ارتقا دهد. چرا که KPI های عمومی فرآیند، مانند زمان تحویل و زمان اجرای فرآیند را برای ارزیابی عملکرد آینده فرآیندها فراهم می‌کند. به عنوان مثال، مدیران زنجیره تامین می‌توانند برای پیش‌بینی تقاضا، از نظارت بر فرآیند پیش‌بینی کننده استفاده کنند. به این ترتیب، قادر هستند استراتژی‌های موجود را با روش‌های مبتنی بر داده توسعه داده و هزینه‌های اضافی را کاهش دهند.

اما به خاطر داشته باشید که پالایش و ساختار دهی مجدد داده‌ها و همچنین مقایسه داده‌های کسب و کار با داده‌های بازار، ممکن است باعث کند شدن روند تصمیم گیری شود و به رقبا اجازه دهد تا سهم بیشتری از بازار به دست آورند. یکی از راهکارهای غلبه بر این اشتباهات، این است که مطمئن شوید تصمیمات شما بر اساس پیش‌بینی‌های داده محور، گرفته می‌شوند.

سیستم مانیتورینگ فرآیند تجویزی را فعال کنید

هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل، قوانین پیچیده‌ای برای شناسایی خودکار بینش‌ها و انجام اقدامات، تنظیم می‌کند. همین روند برای ابزارهای استخراج فرآیند نیز مشاهده می‌شود. یعنی جایی که فروشندگان ابزارهایی را توسعه می‌دهند که می‌تواند مشکلات احتمالی را حدس بزند و به تیم‌های مسئول هشدار دهد تا اقدامات لازم را انجام دهند.

این ویژگی، «نظارت بر فرآیند تجویزی» نامیده می‌شود که از پیش‌بینی‌ها برای تولید یک اقدام یا یک توصیه استفاده می‌کند. نظارت بر فرآیند تجویزی، به جلوگیری از یک سناریوی نامطلوب، کاهش خطرات یا ایجاد انطباق با محیط در حال تغییر کمک می‌کند.

یک نمونه از نظارت بر فرآیند تجویزی، اطلاع رسانی به مشتریان از طریق ایمیل در موارد تاخیر است. برای این کار لازم است نرم افزار، تاخیرها را از طریق PPM، پیش بینی کند و اقدامات لازم جهت ارسال ایمیل از طریق نظارت بر فرآیند تجویزی را تنظیم کند.

رویکردهای نظارت بر فرآیند پیش بینی کننده (PPM)

هر چند نظارت بر فرآیند کسب و کار پیش بینی کننده، یک زمینه نسبتا جدید است، اما در سالهای اخیر رشد سریعی داشته است. نظارت بر فرآیندهای تجاری پیش بینی کننده، در 3 بخش اصلی طبقه بندی می‌شود:

  • نوع پیش بینی ( به معنی نوع پیش بینی‌های ارائه شده بر اساس خروجی فرآیند)
  • نوع رویکرد و تکنیک مورد استفاده
  • نوع اطلاعاتی که برای به دست آوردن پیش بینی‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. (به معنی نوع اطلاعاتی که به عنوان ورودی در نظر گرفته می‌شود)

در مورد نوع پیش بینی، می‌توانید انواع پیش بینی‌های موجود را به 3 دسته بزرگ و اصلی طبقه‌بندی کنید:

  • پیش بینی‌های مبتنی بر نتیجه: این پیش‌بینی مربوط به مقادیر از پیش تعریف شده یا نتایج منطقی است.
  • پیش بینی‌های مبتنی بر ارزش عددی: پیش بینی‌ مربوط به اندازه‌گیری‌های مورد علاقه با مقادیر عددی یا پیوسته.
  • پیش بینی رویداد بعدی: پیش بینی‌های مربوط به توالی فعالیت‌های آینده و محموله‌ داده‌های مرتبط.

 

رویکردهای نظارت بر فرآیند پیش بینی کننده معمولا با 2 مرحله مشخص می‌شود:

  • مرحله1: مرحله آموزش و یادگیری: در این مرحله، یک یا چند مدل با استفاده از اطلاعات موجود در گزارش، ساخته شده یا غنی سازی می‌شوند.
  • مرحله 2: مرحله اجرا یا فاز پیش بینی: اکنون مدل‌های آموخته شده برای به دست آوردن پیش بینی‌های مربوط به مراحل اجرای مداوم، به درستی مورد استفاده قرار نمی‌گیرند. شما می‌توانید دو گروه اصلی از رویکردهای مربوط به مسئله پیش بینی را شناسایی کنید:

رویکردهای مبتنی بر مدل

در رویکردهای مبتنی بر مدل، مدلی که در زمان اجرا برای به دست آوردن پیش بینی‌ها به کار گرفته می‌شود، یک مدل غنی شده است که در آن جریان کنترل فرآیند، کاملا واضح و مشخص است.

رویکردهای استفاده از تکنیک‌های آماری و یادگیری ماشین

این رویکردها، بر اساس مدل‌های پیش بینی با رمزگذاری اطلاعات گزارش رویداد، ساخته می‌شوند. همچنین، بر ویژگی‌هایی که به عنوان ورودی برای تکنیک‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق مورد استفاده قرار می‌گیرد، متکی هستند.

در نهایت، می‌توانید انواع مختلفی از اطلاعات را شناسایی کنید که می‌توانند برای رویکردهای نظارت بر فرآیند پیش بینی کننده یا PPM، به عنوان ورودی در نظر گرفته شوند. به عنوان مثال، برای ساخت یک مدل حاشیه نویسی شده با اطلاعات اجرا یا برای ساخت ویژگی‌هایی که باید توسط رویکردهای یادگیری ماشین مورد استفاده قرار گیرند، اطلاعات زیر لازم است:

  • اطلاعات مربوط به جریان کنترل
  • اطلاعات مربوط به بار داده‌های ساخت یافته مرتبط با رویدادها
  • اطلاعات مربوط به محتواهای بدون ساختار
  • اطلاعات مربوط به زمینه فرآیند

***

ملاحظه کردید که دسترسی به مشتریان بیشتر و برتری عملیاتی، مستلزم آن است که بتوانید مسائل را پیش از بروز، پیش بینی کرده و از آنها پیشگیری کنید.

به عنوان مثال، باید پیش بینی کنید آیا مشتریان پیشنهاداتی که برایشان ارسال کرده‌اید، می‌پذیرند؟

آیا قادر هستید مشکلات مشتریان را به موقع حل کنید؟

آیا مشتریان به خاطر نقص محصولات، از شما شکایت خواهند کرد؟

آیا مشتریان پیشنهاد پرداخت خسارت توسط شرکت‌های بیمه را قبول می‌کنند؟

همه این سوالات را می‌توانید با پیش بینی‌های زمان واقعی پاسخ دهید. فناوری هوش مصنوعی مدرن به شما امکان می‌دهد تا با استفاده از داده‌های موجود، چنین پیش بینی‌هایی را به طور دقیق و قابل اعتماد انجام دهید. اما قبل از آن باید مدل‌های پیش بینی بسازید و پیش بینی‌های خود را بر اساس آنها انجام دهید.

مطالب مرتبط

اینتل در بخش تولید تراشه با زیان 7 میلیارد دلاری روبه‌رو شداینتل در بخش تولید تراشه با زیان 7 میلیارد دلاری روبه‌رو شد

اینتل اعلام کرد که در سال 2023، در واحد تراشه‌سازی خود حدود 7 میلیارد دلار زیان عملیاتی داشته است. اگرچه این شرکت درمجموع در سال 2023 به درآمد 18.9 میلیارد