ДКИС ALP Group Process Mining
(Технологическая платформа непрерывной оптимизации процессов)

Основная статья:

• Business Process Management
• Process Mining (Процессная аналитика)

2022

Возможность отслеживать и обрабатывать в многопоточном режиме огромные объемы информации

Департамент корпоративных информационных систем ALP Group (ООО «АЛП-ИС» - ДКИС) 2 февраля 2022 года сообщил об «обучении» своей авторской технологии мониторинга и быстрой корректировки бизнес-процессов Process Mining отслеживать и обрабатывать в многопоточном режиме огромные объемы информации (тысячи элементов) – причем за один цикл. При этом технология умеет работать как с давно существующими, так и с новыми базами данных, управлять очередностью, быстро подключать информационные источники и управлять каждым из этих процессов в централизованном режиме.

Теперь ключевые российские разработчики и их заказчики, использующие системы управления бизнесом, смогут в автоматическом режиме получать необходимые срезы информации о внедрении и изменении бизнес-процессов, а также об их соответствии заданным регламентам. К этим процессам, в частности, относятся такие обязательные для любого предприятия виды корпоративной деятельности, как, например, бюджетирование, закупки, сквозная управленческая отчетность, своевременное информирование о невыполненных в срок задачах и мн. др. Кроме того, в дальнейшем ДКИС ALP планирует объединить в единую среду дополнительные аналитические модули, которые позволят заказчикам и исполнителям проектов своевременно прогнозировать ход конкретных работ, движение денежных потоков, производственных процессов, возможностей реального развития отдельных ИТ-модулей и ИС в целом – под реальные задачи каждого конкретного предприятия.

Российская разработка ДКИС ALP – Process Mining – призвана стать неотъемлемой частью системы управления российских предприятий, в том числе, занятых в таких критически важных для отечественной экономики отраслях, как нефтегаз, энергетика, финансовый сектор, транспорт, строительство и др. Теперь, благодаря резко расширенным возможностям данной технологии, практически любая российская компания получает возможность воспользоваться всеми актуальными ИТ-инструментами, в том числе, построенными на платформе 1С.

В основе технологии формирования бухгалтерской и управленческой отчетности на базе ИИ

Департамент корпоративных информационных систем ALP Group (ООО «АЛП-ИС» - ДКИС) создаст технологию формирования бухгалтерской (РСБУ и МСФО) и управленческой отчетности на основе искусственного интеллекта. Авторская разработка Process Mining проконтролирует корректность и соответствие полученных данных по уже утвержденным правилам и процедурам.Об этом ALP Group сообщила 27 января 2022 года. Подробнее здесь.

2021

Запуск централизованного управления системой Process Mining

Департамент корпоративных информационных систем ALP Group (ООО «АЛП-ИС» - ДКИС) 28 октября 2021 года сообщил о том, что полностью автоматизировал ключевые процессы мониторинга и администрирования информационных систем заказчика, работающих в связке с Process Mining (PM) –авторской технологией ДКИС ALP для анализа, управления и совершенствования бизнес-процессов.

Обновленный функционал позволил свести к минимуму нагрузку на администраторов системы и, при этом, сократил время на подключение к PM информационных баз. Этого удалось достичь благодаря внедрению специализированных регламентов и централизации целого ряда процессов. Так, теперь любая информационная база 1С заказчика в несколько шагов может быть зарегистрирована в системе Process Mining, и сразу же начать с ней взаимодействовать. Таким образом, за счет автоматизации процедур, работа администраторов по подключению ограничивается лишь встраиванием в находящиеся на мониторинге информационные базы небольшого компонента, который, помимо механизмов, необходимых для сбора и подготовки данных для анализа в глобальной ИС, теперь содержит инструменты для управления работой самого Process Mining.

Все остальные действия, необходимые для полноценной работы системы PM, в том числе, с дополнительными информационными базами, теперь можно выполнять централизовано. Одно из ключевых действий – управление размерами и приоритетами очередей задач: модуль мониторинга контролирует размер промежуточной очереди, заранее предупреждая администратора, если система начинает не справляться с обработкой всего потока событий. В таком случае, в зависимости от загруженности и количества событий «на входе», можно увеличить размер «пакета» обработки в одном цикле, либо – число потоков обработки. В результате, за один цикл возможно обрабатывать не сто, а тысячи элементов за один цикл в многопоточном режиме.

Кроме того, в систему PM был добавлен механизм наглядной визуализации уровня загрузки и доступности системы, реализованный в виде «светофора», отображающего статусы процессов, происходящих внутри системы в текущий момент времени.

Также появился ряд автоматизированных функций, позволяющих управлять параметрами доступа, обезличивания и фильтрации данных по заданным срезам – в том числе, по объектам, событиям и статусам, которые необходимы для процессного анализа в конкретной ситуации.

Важным плюсом решения является возможность работы через централизованный командный интерфейс.

Для крупных российских предприятий, заинтересованных в быстром развертывании информационных систем, авторские технологии ДКИС ALP (системы бережливого производства и управления изменениями) уже давно стали своего рода стандартом в рамках комплексных ИТ-проектов. Технология Process Mining в этом ряду занимает особое место, отвечая за постоянное отслеживание, адаптацию, а в ряде случаев, – и формирование новых бизнес-процессов: как в традиционных, так в новых сферах бизнеса, еще не привыкших в полной мере использовать ERP-системы.

В составе модели «гибридной ERP»

Департамент корпоративных информационных систем ALP Group 20 октября 2021 года сообщил о том, что будет использовать модель «гибридной ERP», которая позволит резко сократить время на внедрение автоматизированных систем управления предприятием, быстро получать и обрабатывать первичные результаты. Обновленная модель обеспечит максимальную гибкость и адаптивность решений в период эксплуатации, поскольку не ограничивает заказчика при внедрении бизнес-процессов, а «подстраивается» под них и поддерживает бесперебойную работу бизнеса.

Решение базируется на двух ключевых разработках ДКИС ALP – Process Mining и системы управления изменениями (СУИ) с задействованием, при необходимости, востребованной на рынке методологии Low Code.

Флагманская разработка ДКИС ALP Process Mining (PM) является системообразующим элементом «гибридной» модели развертывания ERP и обеспечивает непрерывный мониторинг бизнес-процессов заказчика, позволяет управлять ими на уровне конкретных процедур и событий, а за счет функций динамической аналитики – практически мгновенно передавать эту информацию в соответствующие модули ИС и информировать сотрудников о выявленных изменениях и отклонениях. Для реализации этих функций в ALP был создан набор готовых эталонов бизнес-процессов. Таким образом, за счет данного модуля еще на этапе планирования бизнес-изменений можно проанализировать ключевые закономерности, а при реализации проекта – унифицировать их, создав своего рода конструктор, гибко настраиваемый под каждую инновацию.

Второй компонент представленной модели – авторская технология ДКИС ALP по управлению изменениями (СУИ), которая на уровне ИТ-системы обеспечивает оповещение о новых задачах (с контролем наличия всей необходимой сопроводительной документации), отслеживание и регистрацию обращений клиентов, автоматическое и своевременное распределения производственных заданий, мониторинг их исполнения, а также информационное сопровождение проектов.

Наконец, за счет использования в ряде случаев технологии Low Code, заказчик получает возможность значительно сократить сроки внедрения функционала, поддерживающего принятие решений и быструю имплементацию новых и трансформирование существующих бизнес-процессов.

Все эти технологии, увязанные в единый комплекс, переводят ИТ из традиционного инструмента автоматизации в реального помощника бизнеса, нацеленного на внедрение подлинных инноваций, причем в короткие сроки и с понятным механизмом отдачи. При таком подходе многие функции, критически важные для предприятий, могут быть реализованы буквально за несколько дней, причем без привязки к доработке и серьезной переделке системы.

Расширение состава глобальных аналитик. Функции динамических аналитик

Департамент корпоративных информационных систем ALP Group (ООО «АЛП-ИС» - ДКИС) – российский разработчик ИТ-решений для управления крупными коммерческими и государственными организациями, основанных на программных продуктах «1С» – 3 июня 2021 года сообщил о завершении работ по масштабной модернизации и расширению функциональности системы Process Mining, предназначенной для проведения непрерывного автоматизированного мониторинга бизнес-процессов, идущих внутри корпоративных ИС.

Важнейшим изменением ПО Process Mining в рамках второй фазы развития проекта стало расширение состава глобальных аналитик, введение понятия «статус объекта», добавление функции динамических аналитик, а также механизмов количественных показателей и наборов готовых эталонов бизнес-процессов.

Так, теперь система позволяет осуществлять процессный анализ в ИС заказчика, построенных на разных конфигурациях, но имеющих идентичные бизнес-процессы, связанные с разными объектами. В частности, в обновленной версии Process Mining появился атрибут «Необязательного шага бизнес-процесса», что дает возможность использовать единый эталон того или иного процесса для разных подразделений и ИС. При этом, в эталоне можно указать какой-либо шаг бизнес-процесса как необязательный для той или иной информационной базы. Соответственно, система не трактует как нарушение процесса отсутствие указанного шага бизнес-процесса в информационной базе, привязанной к данной конфигурации. Например, в бизнес-процессе закупок шаг «Заявка от подразделения» может не применяться в некоторых ИС, при том, что все остальные шаги (согласование, перечисление средств поставщику и пр.) – совпадают. В таком случае шаг «Заявка» помечается как необязательный для систем, где он не используется (и наоборот); таким образом система не будет выдавать ошибку.

Еще одним нововведением стал механизм динамических аналитик. Теперь для каждой конфигурации можно настраивать свой набор аналитических разрезов, а Process Mining уже при первичной загрузке автоматически «заберет» соответствующие данные из системы заказчика, и в дальнейшем, при проведении процессного анализа, отобразит эту информацию по различным срезам.

Также завершена разработка механизма количественных показателей, который позволяет обогащать аналитики большими наборами агрегированных данных (итоги/суммы элементов справочника, реквизиты документов и т. д.). Важно, что, как и динамические аналитики, количественные показатели настраиваются независимо для разных информационных баз, привязанных к различным конфигурациям. Таким образом, теперь, работая с данными, аналитик получает возможность при мониторинге процессов задействовать и количественный анализ.

Продолжается работа над развитием библиотеки эталонных процессов, содержащей необходимые шаблоны для типовой ERP на платформе «1С:Предприятие», что обеспечивает еще более быстрое внедрение системы Process Mining. При таком подходе исчезает необходимость настройки шаблонов, и для запуска системы достаточно лишь внедрить встраиваемую часть Process Mining в ИС заказчика, развернуть SQL Server и настроить интеграцию, используя командный интерфейс. При этом данные в автоматическом режиме сразу же начинают поступать и проверяться системой на соответствие эталонам. По требованию заказчика сюда можно также добавить динамические аналитики и количественные характеристики.

Технология Process Mining, созданная ДКИС ALP, может использоваться в организациях любого масштаба и сферы деятельности.

Расширение областей применения ИИ

Департамент корпоративных информационных систем ALP Group (ООО «АЛП-ИС») — российский разработчик ИТ-решений для управления крупными коммерческими и государственными организациями, основанных на программных продуктах «1С» – 16 февраля 2021 года объявил о расширении областей применения технологий Искусственного интеллекта для управления различными типами проектов по внедрению КИС (Корпоративных информационных систем) и управления внутренними процессами.

Теперь, наряду с традиционным использованием ИИ при оптимизации бизнес-процессов с помощью ПО Process Mining, ДКИС ALP будет задействовать возможности этих технологий для проверки гипотез в корпоративной Лаборатории, оценки проектных рисков, а также при подборе персонала.

Кроме того, теперь на постоянной основе с помощью Искусственного интеллекта компания тестирует компоненты программного обеспечения, которые в дальнейшем будут применяться в реальных проектах. Так, например, одна из ключевых для ДКИС ALP практик использования ИИ – проведение углубленного анализа качества программного кода. Вместе с тем, по мнению специалистов компании, технологии ИИ необходимо задействовать в комплексе с другими традиционными инструментами разработки и анализа, поскольку только в таком сочетании системный интегратор может гарантировать своим клиентам высокое качество функционала и надежность реализуемых проектов при поддержании должного уровня информационной безопасности. Важно, что такой подход распространяется как на решения open source, которые ДКИС ALP развивает и поддерживает собственными силами, так и на проприетарные продукты, получающие поддержку со стороны поставщика, отметили в компании.

В 2021 году ДКИС ALP планирует расширить использование ИИ и в ряде других ключевых направлений своей работы. Прежде всего, в компании отметили глобальный комплекс контроля качества решений, охватывающий непосредственно программный код, производительность, документацию и т.д. В свою очередь, в сфере управления персоналом ИИ будет широко применяться при прогнозировании загрузки специалистов. Это позволит обеспечить более точную балансировку штата в интересах оперативного масштабирования и аккумулирования ресурсов под конкретные проекты. В дальнейшем на базе ИИ компания планирует внедрить технологию точного управления взаиморасчетами и взаимоотношениями с заказчиками по каждому проекту.

2020: Интеграция с "1С:Предприятием"

28 октября 2020 года компания ALP Group (ООО «АЛП-ИС») сообщила, что сделала ПО Process Mining одним из ключевых инструментов в составе комплексных ERP-проектов. Данное решение полностью интегрировано с системой «1С: Предприятие» и может использоваться в организациях любого масштаба и сферы деятельности.

Приложение Process Mining нацелено на максимально эффективное применение ERP-систем, созданных на платформе «1С:Предприятие», и является первой отечественной разработкой подобного класса на этой платформе. Данное решение создано внутри ALP Group и, таким образом, не зависит от зарубежного ПО. В настоящее время с некоторыми заказчиками ALP ведутся пилотные проекты данной системы.

Process Mining позволяет в автоматическом режиме проводить непрерывный мониторинг бизнес-процессов, происходящих внутри корпоративных информационных систем, и, в случае выявления расхождений, в реальном времени фиксировать и оповещать о них уполномоченных сотрудников.

Подчеркнем, что по мере роста бизнеса, числа сотрудников и территориальной распределенности предприятия особенно важно быть уверенным в том, что происходящие внутри корпоративной информационной системы бизнес-процессы полностью соответствуют эталону, определенному в регламентирующих документах. Чтобы достичь этого, необходимо обеспечить постоянный мониторинг данных процессов. При этом особенно важно отслеживать ход процессов при внесении изменений в уже существующие регламенты: любые изменения должны быть в обязательном порядке отражены в ИС и, следовательно, выполняться в соответствии с обновлениями. Решать подобные задачи комплексного мониторинга вручную, силами аналитиков на практике невозможно.

Изначальная настройка приложения Process Mining – построение процессной модели и оценка соответствия регламентам – предусматривает загрузку данных из журналов регистрации (логов) событий информационных систем предприятия. Затем, в результате их обработки и анализа, создается полная картина фактически происходящих в системе процессов, их последовательности, участников и совершаемых ими действий, рассчитываются временные интервалы между событиями и др. Отметим, что заказчик может сам адаптировать свою ИС, а может привлечь для этого внешнего консультанта, поскольку формирование библиотеки эталонных процессов является достаточно трудоемкой задачей.

На следующем этапе, при эксплуатации системы, обеспечивается постоянный мониторинг и сравнение данных из ИС заказчика с эталонными бизнес-процессами. Приложение собирает данные на лету, в постоянном режиме – для этого специалистами ALP был разработан специализированный модуль, встраиваемый в систему 1С заказчика. Этот модуль осуществляет сбор, обезличивание и передачу в приложение Process Mining информации о работе пользователя. Отметим, что специальные технические решения, которые были применены при создании этого модуля, обеспечивают полную прозрачность операций по сбору данных, а сам модуль никак не влияет на быстродействие системы (он работает постоянно, однако пользователи этого не замечают). Также важно подчеркнуть, что при этом обеспечивается соблюдение требований ИБ и защита конфиденциальной информации: в базу Process Mining попадают только агрегированные данные в обезличенном виде, не содержащие ни коммерческих, ни персональных сведений. Таким образом, информация используется лишь для процессного анализа.

Приложение помогает выявить причины расхождений, к которым может относиться, например внесение изменений в нормативную документацию, не нашедших отражения в системе. К более сложным ситуациям можно отнести злой умысел или халатность, когда кто-то получает более широкие права доступа, чем это предусмотрено регламентом, и совершает неправомерные действия. Поскольку подобные события могут иметь критические последствия, максимально быстрое автоматическое выявление таких отклонений особенно важно.

При внедрении Process Mining разворачивается внутри корпоративной сети заказчика, а встраиваемый модуль сбора данных добавляется во все конфигурации ERP, которые необходимо мониторить. Платформа работает со своей отдельной базой данных, куда также можно загрузить «историю» данных из журнала событий 1С, что является полезным при изначальном формировании процессной модели и внесении корректировок в ИС.

Отметим, что Process Mining продолжает развиваться и совершенствоваться. Так, идет разработка ряда функций, связанных, прежде всего, с анализатором бизнес-процессов. Эти работы ведутся с учетом опыта реальных проектов и потребностей различных категорий пользователей (бизнеса, служб ИБ и др.). Также расширяются возможности мониторинга, построения интеллектуальных графов бизнес-процессов. Особое внимание уделяется производительности системы: в течение года в информационной системе может формироваться более 300 тыс. событий, связанных с одним нормативным процессом, поэтому для поддержки работы в реальном времени требуется серьезная оптимизация вычислений.

2019: Выпуск платформы Process Mining

18 июня 2019 года Департамент корпоративных информационных систем ALP Group объявил о выпуске импортонезависимой технологической платформы непрерывной оптимизации процессов (process mining). Эта платформа (самостоятельно или в сочетании с RPA-платформой ДКИС) упрощает создание решений класса i-ERP на основе продуктов 1С для крупных организаций.

Со слов разработчика, по своим функциональным возможностям эта платформа сопоставима с ведущими зарубежными аналогами, ориентированными на западные ERP-системы. В отличие от них, разработка ALP ДКИС полностью интегрирована с продуктами 1С, что является ее ключевой особенностью. Она представляет интерес для любых организаций, применяющих процессное управление или переходящих на него, стремящихся постоянно повышать эффективность своих процессов, сокращать затраты, выявлять нарушения регламентов, проводить их оптимизацию. Применение платформы Process Mining ДКИС снижает санкционные риски российских предприятий и позволяет им повысить клиентоориентированность и адаптивность, а так же точнее оценивать качество работы конкретных сотрудников.

Платформа Process Mining ДКИС предусматривает два сценария применения: с эталонным описанием бизнес-процесса или без него.

При работе без эталона заказчик получает мощный инструмент анализа сложившейся практики решения однотипных задач. И может постепенно выработать оптимальный регламент процесса за счет выявления совпадающих и отличающихся последовательностей действий, запрета определенных действий, а также оценки разброса длительности отдельных операций и всего процесса. При этом, двигаясь от частного к общему, организация минимизирует риск излишнего упрощения регламентов и утраты своих недокументированных «ноу хау», создающих конкурентные преимущества, подчеркнул разработчик.

В варианте с эталоном наибольший интерес для аналитика или аудитора представляет возможность автоматически обнаруживать отклонения фактических последовательностей действий от требуемых по регламенту, получая при этом точную оценку влияния конкретных сотрудников на результативность и временные характеристики процесса и его важнейших ветвей. Такой анализ позволяет находить пути улучшения даже хорошо отлаженных процессов. А также выявлять индивидуальную неэффективность конкретных сотрудников, отделяя при этом низкую квалификацию и отсутствие мотивации от случаев, когда у снижения производительности имелись объективные причины (например, к определенному сотруднику отдела продаж направляют сложных клиентов). Такие причины фиксируются в системе, что позволяет учитывать их при повторном анализе.

Таким образом, по мнению разработчика, платформа Process Mining ДКИС не только поддерживает полный жизненный цикл бизнес-процесса, но и справляется с типичной для российских организаций ситуацией, когда хорошо проработанные процессы (для которых выработаны эталоны) соседствуют с процессами, находящимися на ранних стадиях формализации и характеризующимися высокой вариативностью, а также со сложившимися практиками, которые еще только предстоит формализовать и регламентировать.

В ДКИС ALP Group отметили, что в безэталонном сценарии у организации может вообще не быть начального представления о том, как должен быть организован процесс. Аналитик лишь задает его исходный и конечный документы (например, для продажи — карточку клиента в системе CRM и выставленный счет в бухгалтерии), а также накладывает ограничения с помощью фильтров, позволяющих одновременно учитывать множество различных факторов (например, временной отрезок, срез клиентской базы, регион, диапазон суммы сделки и др.). Для каждого экземпляра изучаемого процесса система извлекает из приложений 1С всю совокупность документов, созданных при движении от начальной точки к конечной, выявляет исполнителей каждого действия и наглядно отображает совпадающие и различающиеся последовательности. Повторяя анализ с разными параметрами, аналитик или аудитор быстро приходит к пониманию, что включить в регламент процесса, что отсечь, а что оставить на усмотрение сотрудников.

В альтернативном сценарии (с эталоном) выборка экземпляров процесса производится так же, но они сравниваются не между собой, а с регламентом процесса, который считается правильным, т. е. отражающим текущее представление организации о норме. Меняя эталонный регламент, можно проводить управленческие эксперименты по схеме «what if». Платформа Process Mining ДКИС полностью интегрирована с технологической платформой 1С и основанным не ней прикладным ПО для управления предприятиями. Появление этого программного продукта, со слов разработчика, позволит широкому кругу российских заказчиков перейти на импортонезависимые решения класса ERP и i-ERP, повысить качество управления, а также эффективность процессов, подразделений и предприятий в целом.