Wat is process mining en waarom is het onmisbaar voor procesoptimalisatie?
Heb je soms het gevoel dat bedrijfsprocessen stroperiger verlopen dan nodig is, zonder dat je precies de vinger op de zere plek kunt leggen? Vaak bestaat er een groot verschil tussen hoe we denken dat een proces loopt en de werkelijkheid. Dit is waar **process mining** uitkomst biedt. In plaats van te vertrouwen op onderbuikgevoelens of tijdrovende interviews, gebruikt deze techniek bestaande data om processen feitelijk in kaart te brengen. Het fungeert als een röntgenfoto van je organisatie. Door digitale sporen te analyseren, krijg je direct inzicht in inefficiënties. Zo maak je de weg vrij om werk niet alleen sneller, maar vooral ook leuker en waardevoller te maken.
Hoe werkt de techniek achter process mining precies?
De kracht van **process mining** schuilt in het visualiseren van wat er daadwerkelijk gebeurt in je IT-systemen. Iedere keer dat een medewerker of systeem een handeling uitvoert, laat dit een digitaal voetspoor achter in de database. We noemen dit 'event logs'. Om een proces te kunnen reconstrueren, heeft de software minimaal drie datapunten nodig: een uniek zaaknummer (Case ID), de uitgevoerde activiteit en een tijdstempel.
Van Happy Flow naar Spaghetti
Wanneer de software deze data analyseert, wordt direct zichtbaar hoe vaak het ideale pad, de zogenaamde 'Happy Flow', wordt gevolgd. In de praktijk blijkt echter vaak dat processen vol zitten met omwegen, herstelwerkzaamheden en wachttijden. In de visualisatie ziet dit eruit als een bord spaghetti: een wirwar van lijnen die de werkelijke complexiteit toont. Door **process mining** toe te passen, zie je niet alleen *dat* iets vertraagt, maar ook exact *waar* en *waarom* dit gebeurt. Dit harde bewijs elimineert discussies en vormt de basis voor verbetering.
Het verschil met data mining en de concrete voordelen
Er bestaat vaak verwarring tussen **process mining** en data mining, maar de insteek is wezenlijk anders. Waar data mining zoekt naar patronen in statische data (bijvoorbeeld: "Welke klantgroep koopt product X?"), richt **process mining** zich specifiek op de procesgang, de volgorde van activiteiten en de tijd die daartussen zit. Het draait hierbij dus echt om de stroom van het werk en het vinden van knelpunten in de doorlooptijd.
Direct resultaat en objectiviteit
De voordelen voor een organisatie zijn groot. Allereerst zorgt het voor objectiviteit. Je voert het gesprek op basis van feiten in plaats van aannames of politiek binnen de organisatie. Daarnaast zorgt het voor snelheid. Waar traditionele consultants weken bezig zijn met 'brown paper sessies' en interviews, kan moderne software binnen enkele dagen een complete analyse draaien. Dit leidt tot directe kostenbesparing door het elimineren van verspilling en dubbel werk. Uiteindelijk draagt **process mining** bij aan een hogere medewerkerstevredenheid, omdat frustrerende inefficiënties uit het dagelijkse werk worden gehaald.
Hoe process mining automatisering en RPA versterkt
Voor organisaties die kijken naar de toekomst van werk, is de koppeling met automatisering cruciaal. Een veelgemaakte fout is het automatiseren van een inefficiënt proces. Zoals het gezegde luidt: "Garbage in, garbage out". Als je een slecht proces automatiseert met RPA (Robotic Process Automation), heb je enkel een sneller slecht proces gecreëerd. **Process mining** fungeert hier als de perfecte voorbereiding.
Eerst optimaliseren, dan automatiseren
Door eerst het proces volledig door te lichten, kun je onnodige stappen verwijderen en het proces stroomlijnen. Pas daarna komt RPA in beeld. De analyse laat bovendien precies zien welke taken repeterend en gestandaardiseerd zijn. Dit zijn de ideale kandidaten om over te dragen aan software robots of AI. Op deze manier zorgt de technologie ervoor dat medewerkers worden ontlast van saai werk, terwijl de kwaliteit van de output omhoog gaat. Het is de pragmatische stap van inzicht naar intelligente automatisering.
Starten met process mining: data en tools
Het goede nieuws is dat je voor **process mining** vaak geen nieuwe data hoeft te verzamelen. De benodigde informatie is al aanwezig in systemen die dagelijks worden gebruikt, zoals SAP, Salesforce, AFAS of Microsoft Dynamics. Het ontbreekt vaak enkel aan de juiste sleutel om deze data te ontsluiten. Er zijn diverse tools op de markt, variërend van zware pakketten zoals Celonis en UiPath tot meer toegankelijke opties zoals Disco of Power Automate.
Een pragmatisch stappenplan
Om te voorkomen dat je verdrinkt in de mogelijkheden, is het wijs om klein te beginnen. Een succesvol project volgt doorgaans vier stappen:
1. **Doel bepalen:** Welk proces (bijvoorbeeld inkoop of facturatie) geeft nu de meeste hoofdpijn?
2. **Data ontsluiten:** Exporteer de event logs uit je huidige software.
3. **Analyse:** Gebruik de tooling om de knelpunten en de 'spaghetti' bloot te leggen.
4. **Verbeteracties:** Start met optimaliseren en monitoren.
Door deze nuchtere aanpak blijft het traject behapbaar en zie je snel resultaat.
Conclusie
**Process mining** is veel meer dan een technische exercitie; het is een fundamentele stap naar een gezonde en efficiënte bedrijfsvoering. Door de feitelijke processen zichtbaar te maken, stap je af van aannames en creëer je ruimte voor echte verbetering. Of je nu processen wilt versnellen, kosten wilt besparen of klaar bent voor de inzet van RPA en AI: het begint allemaal met inzicht. Zo maken we complexe vraagstukken simpel en het werk weer een stukje leuker.
