process mining

Wat is process mining?

Process mining geeft je zicht op hoe je processen echt lopen in je organisatie, niet hoe je denkt dat ze lopen.

Stel dat je alles wat er in je bedrijf gebeurt zou kunnen zien. Elk goedkeuringsproces, elke vertraging, elke inefficiëntie. Geen buikgevoel meer, maar harde feiten. Dat is precies wat process mining doet. Het laat zien hoe je processen in werkelijkheid lopen, op basis van data uit je systemen.

Elke keer dat jij of je team iets doet in een systeem zoals een ERP, CRM of HR-programma, laat dat een digitaal spoor achter. Een bestelling die aangemaakt, goedgekeurd, geleverd en betaald wordt, zit vol van die digitale kruimels. Process mining brengt die samen en maakt het echte proces zichtbaar. Zo ontdek je stap voor stap hoe werk door je organisatie stroomt: waar het vlot gaat, waar het stokt, en waar mensen onnodige omwegen nemen.

Je kan het vergelijken met een GPS voor je processen: het toont de echte route die elke bestelling, factuur of aanvraag neemt van begin tot einde.

Je denkt misschien dat je goed weet hoe je processen lopen, maar vaak zit er een groot verschil tussen hoe iets ontworpen is en hoe het in de praktijk gebeurt. Process mining toont die verschillen. Het toont de werkelijkheid, gebaseerd op feiten in plaats van aannames.

Je kan het gebruiken in heel wat situaties:

• Voor een verbeterproject: om eerst te begrijpen hoe het proces nu verloopt.

• Tijdens een digitale transformatie: om te checken of nieuwe tools passen bij de manier waarop je team werkt.

• Bij prestatieproblemen: om te ontdekken waarom doorlooptijden oplopen of deadlines worden gemist.

• Voor compliance of audits: om te controleren of regels gevolgd worden zoals het hoort.

• Na een fusie of systeemwijziging: om processen tussen teams te vergelijken.

• Voor automatisering: om repetitieve handelingen te vinden die je kan digitaliseren. Process mining laat je ook toe om de mogelijke efficiëntiewinst beter te berekenen zodat je de juiste prioriteiten kan bepalen.

Hoe werkt process mining?

De basis van process mining is event data. Elk systeem dat je gebruikt, registreert acties. Die data wordt samengebracht in wat men een event log noemt: een soort logboek van alles wat er in je proces gebeurt.

Zo’n log bevat drie vaste onderdelen:

• Case ID: het unieke nummer van een proces die een reeks events (activiteiten) groepeert, bijvoorbeeld een order- of factuurnummer.

• Activiteit: de stap die gezet is, zoals “order aangemaakt” of “factuur betaald”.

• Tijdstip: wanneer die stap precies is gebeurd.

Soms worden er extra velden toegevoegd, zoals wie de actie uitvoerde, hoe lang iets duurde, de betrokken business unit etc.

Met die gegevens kan een process-miningtool het hele proces stap voor stap reconstrueren. Je ziet bijvoorbeeld dat de meeste bestellingen vlot doorstromen, maar dat sommige blijven hangen bij goedkeuring of controle. De resultaten verschijnen vaak in de vorm van een visuele proceskaart of dashboard. Zo zie je meteen waar knelpunten zitten of waar stappen omzeild worden.

Waarom process mining vandaag zo relevant is

Process mining bestaat al even, maar de echte doorbraak kwam pas de laatste jaren. Bedrijven verzamelen steeds meer data en de technologie is krachtig genoeg geworden om miljoenen transacties automatisch te analyseren. Daardoor kan je vandaag veel sneller en preciezer inzicht krijgen in wat er écht gebeurt.Wat vroeger weken handmatig werk kostte, kan nu in enkele uren gevisualiseerd worden.

Process mining kan op bijna elk proces gebruikt worden. Enkele herkenbare voorbeelden:

• Order-to-cash: de weg van bestelling tot betaling, om te zien waar goedkeuringen of leveringen blijven steken.

• Purchase-to-pay: het traject van aankooporder tot betaling, handig om dubbele facturen of trage goedkeuringen op te sporen.

• Klantenservice: om te zien waar tickets blijven hangen of te vaak worden doorgestuurd.

• Finance: om afsluitingen en boekingen te analyseren en vertragingen te vermijden.

• Compliance: om te controleren of goedkeuringsregels worden gevolgd.

• Productie en logistiek: om geplande en effectieve doorlooptijden te vergelijken.

• IT-support: om te begrijpen hoe incidenten worden afgehandeld en waar automatisering kan helpen.

Overal waar je een reeks activiteiten hebt die elkaar opvolgen en waarvan de data digitaal wordt opgeslagen kan gebruikt worden voor process mining.

Hoe verschilt process mining van klassieke procesanalyse

Bij een klassieke procesanalyse teken je een flowchart of beschrijf je hoe een proces zou moeten lopen. Dat is vaak gebaseerd op interviews of documentatie.Process mining doet iets anders: het vertrekt van de feitelijke data in je systemen en toont hoe het proces écht verloopt. Geen meningen, geen interpretaties, gewoon de feiten.Daardoor zie je meteen waar theorie en praktijk uit elkaar lopen.

Het belang van een goede event log

De moeilijkste stap is meestal het samenbrengen van de juiste data. De info zit vaak verspreid over verschillende systemen zoals ERP, CRM, Excelbestanden of zelfs e-mails. Elk systeem gebruikt zijn eigen structuur, namen en tijdstippen, waardoor het puzzelwerk wordt om alles correct te koppelen.

Een goede event log vraagt dat je data uit verschillende bronnen samenbrengt en ze op hetzelfde niveau van detail afstemt. Dat is niet altijd vanzelfsprekend. Moet je bijvoorbeeld werken op orderniveau of op regelniveau? Als je te hoog aggregeert, verlies je details; te laag en het wordt onoverzichtelijk. Ook het kiezen van de juiste Case ID is cruciaal: dat bepaalt hoe activiteiten aan elkaar gelinkt worden. In sommige processen is dat het ordernummer, in andere het klantnummer, de factuur of het project.

Daarbovenop komt de uitdaging van tijdstippen. Niet elk systeem registreert events even precies of met dezelfde tijdzone. Ook activiteiten die in parallel lopen (zoals goedkeuringen of leveringen) moeten correct gelinkt worden om de volgorde niet te verliezen.

Daarom is het slim om klein te starten: kies één proces met duidelijke datavelden en werk van daaruit verder. Eens dat goed zit, kan je uitbreiden naar andere domeinen of systemen. Slechte of onvolledige data kan leiden tot verkeerde conclusies, dus het loont om de event log goed op te bouwen. Process mining toont wat er in de data zit, maar je moet ze wel juist modelleren en interpreteren. Het ontwerp van je event log bepaalt grotendeels het succes van je analyse. Besteed hier dus zeker voldoende aandacht aan.

Wat je nodig hebt om te starten

1. Kies een duidelijk proces – Start met één proces dat goed afgebakend is, bijvoorbeeld facturatie, aankoop of orderverwerking. Het moet een proces zijn dat vaak voorkomt en waar je al data over hebt. Kies geen al te complex proces voor een eerste process mining project.

2. Verzamel de juiste data – Zoek uit in welke systemen de informatie zit. Vaak komt die uit ERP-, CRM- of ticketingsystemen. De data moet minimaal een case-ID, activiteit en tijdstip bevatten.

3. Selecteer een tool – Er bestaan verschillende process-miningtools zoals Celonis, UiPath Process Mining en Microsoft Process Advisor. De meeste tools hebben standaardconnectoren met populaire bedrijfssoftware, waardoor je snel kan koppelen. Bij Data Panda maken we vaak gebruik van Process Advisor in Power Automate omdat het een goedkope maar heel volledige toepassing is op maat van KMO's.

4. Definieer een duidelijk doel – Bepaal wat je precies wil weten. Wil je doorlooptijden verkorten? Bottlenecks vinden? Compliance controleren? Een scherp doel helpt om de analyse gericht op te zetten.

5. Analyseer en evalueer – Zodra je data en doel helder zijn, kan je de eerste versie van het proces visualiseren. Plan een sessie met het team om de resultaten te bespreken en verbeterpunten te kiezen.

Met deze aanpak zet je stap voor stap een praktisch process-miningproject op. Je hoeft niet alles ineens te doen. Start klein, leer uit de eerste inzichten en breid daarna verder uit.

Process mining helpt je begrijpen hoe werk echt door je organisatie stroomt. Het gebruikt data om te tonen waar tijd verloren gaat, waar regels niet gevolgd worden en waar je kan verbeteren. Het is geen theoretische oefening, maar een praktische manier om beter te werken. Minder verspilling, meer inzicht en snellere beslissingen.

Bij Data Panda gebruiken we process mining om bedrijven te helpen hun processen te begrijpen, te verbeteren en te automatiseren.