Process Mining

Agenda Process Mining Process Mining case Universiteit Utrecht Process Mining case Antes

Process Mining

Uitdaging Bedrijfsprocessen Moeten de klant centraal stellen (kwaliteit, snelheid, zo weinig mogelijk contactmomenten) Moeten efficiënt zijn (kosteneffectief, geen onnodige ‘waste’)

Typische situatie Ideale Proces Process Realiteit ?

Niet alles is zichtbaar Oorzaken Subjectiviteit Iedereen ziet een deel Uitzonderingen Niet alles is zichtbaar

Process mining kan helpen bij…. Het ontdekken van het proces zoals het daadwerkelijk loopt Voordelen: Objectief (fact-based) Snel (automatisch) Compleet (alle variaties)

Hoe werkt het?

Case Activity 1 A 2 B C 3 D E

Case 1 Case Activity 1 A 2 B C 3 D E A B C D E

Case 1 Case 2 Case Activity 1 A 2 B C 3 D E A A B C C B D D E E

A A B C A C B B D D C E D E D E Case Activity 1 A 2 B C 3 D E Case 1

A B C D E A A B C A C B B D D C E D E D E Case Activity 1 A 2 B C 3 D

A B C D E A A B C A C B B D D C E D E D E Case Activity 1 A 2 B C 3 D

A B C D E A A B C A C B B D D C E D E D E Case Activity 1 A 2 B C 3 D

Toepassingen Krijgen van een objectief beeld van een actueel proces Ontdekken ‘waste’ (voor kwaliteitsverbetering en kostenreductie) Monitoren effecten van proces aanpassingen Monitoren of er wordt voldaan aan regels en voorgeschreven processen

Process Mining case Universiteit Utrecht

Process Mining case Antes

Over de organisatie

Delta Psychiatrisch Centrum

Bouman

Feiten en cijfers Werkgebied Zuid Holland Zuid

Kennismaking met Process Mining

Visie Data Science Data-denken is integraal onderdeel van de bedrijfsvoering en de zorgverlening van Antes en wordt zowel voor de individuele behandeling, als de bedrijfsstrategie ingezet. Data wordt intern en extern verzameld, is flexibel te ontsluiten, van goede kwaliteit en voegt waarde toe door descriptieve, predictieve en prescriptieve analyses.

Ontwikkelpad Antes Data science 2016 2017 2018

Data preparatie

Dataset bepalen + schonen

Process Mining - frequency

Process Mining - performance

Uitkomsten, en dan… Bespreken resultaat in management team Bevestiging van beleid Ontdekking dat er verschillend werd gedacht over de plek van een SEH afdeling -> MT stelt vast hoe men hiermee wil omgaan Over aantal maanden monitoren of we verandering zien in proces

Uitdagingen Investering in kennis / tooling Draagvlak binnen de organisatie Sommige analyses vragen veel preparatie van data Data niet altijd betrouwbaar Privacy wetgeving

Vragen?