Giriş Giriş Giriş

Mühendislik iş akışları nadiren kağıt üzerinde göründüğü kadar verimlidir. Standart işletim prosedürleri, akışlar ve süreç kılavuzları iş akışını nasıl tanımlar:0)[Döneticiler:0) gerçekleşir, ancak gerçek genellikle dağınık: onaylar beklenenden daha uzun sürer, görevler daha önce tekrar tekrar tekrar tekrarlanır ve kaynaklar, herhangi bir fark etmeden.

Süreç madenciliği, iş akışlarının gerçekten yavaşladığı, iş akışlarının ve yöneticilerin iş akışlarının bir amacı, adliye bakışını, ürün gelişimini, ürün incelemelerini ve değerli olmayan adımları hassas bir şekilde yeniden yapılandırarak analiz ederek, iş akışlarını mühendislik akışlarına nasıl uygulayabileceğinizi ortaya koyar.Bu makale, mühendislik akışlarını nasıl uygulayabileceğinizi keşfedin.

Süreç Madeni Anlamak

Süreç madenciliği, köprü işletme süreci yönetimi ve veri bilimi konusunda analitik bir alandır. Etkinlik loglarını kullanır - işletme sistemleri tarafından üretilen faaliyetlerin koordinasyonunu sağlar - otomatik olarak modelleme, analiz eder ve süreçleri geliştirir.Sisteme güvenen yöntemlerden farklı olarak, süreç madenciliği, işlem haritaları doğrudan zamansız bir olay verileri üretir.

Üç Temel Süreç Madeni

Proses madenciliği teknikleri üç kategoriye girer, her biri ayrı bir amaç hizmet eder:

  • [FONT:0)Discovery:[Dönetici:[Dönetici: 0 3) Sistem otomatik olarak etkinlik girişlerinden bir süreç modeli inşa eder. İş akışı bilgisi gerekli değildir. Elde edilen harita her yol, sapma ve tekrarı verilerde gösterir.
  • [FONT:0)Konformance Checking:[Dönetici:[Dönetici:0)))))) Yanılmış veya “ideal” bir süreçle karşılaştırılır. Conformance analizi sapmaları işaret eder -faster veya daha yavaş yollar, atladılar, izinsiz aktiviteler - ve uyum sağlar.
  • [FONT:0)Enhancement:[Dönetici:[Dönetici:0)[Dönetici:0)[Dönlendirme:[Dönlendirme:[Dönlendirme:[Dönlendirme:[Dönlendirme)))) Mevcut süreci değiştirmek için iç içe dönük bilgiler kullanılabilir.

Mühendislik iş akışları için, keşif genellikle ilk adımdır çünkü yüzeyleri gizli bir karmaşıklıktır. Conformance kontrol eder, ardından gerçek süreç belgelenmiş prosedürler veya düzenleyici gereksinimlerle uyumlu olup olmadığını doğrular.Gelişme döngüsü zamanını ve atıkları azaltmak için gerekli olan eylemsel iyileştirmeler sağlar.

Etkinlik Rolü Süreç Madeninde Giriş Yapıyor

Olay girişleri süreç madenciliği için ham maddedir. Her giriş tek bir olay temsil eder - bir kişi, sistem veya makine tarafından tamamlanan bir etkinlik - ve üç kritik özellik içermelidir:

  • [FONT:0)Case ID:[Dönetici:[Dönetici:0) Aynı işlem örneğine ait gruplar olaylarının (örneğin, belirli bir mühendislik değişikliği talebi veya tasarım incelemesi) özel bir tanımlayıcıdır.
  • [FONT=0)Aktiflik Adı: [Dönetici: [Dönetici:0))))))) "Release for Manufacturing", "Release for Manufacturing" (İngilizce).
  • [FONT:0)Timestamp:[Dönetici:[Dönder:) Faaliyet gerçekleştiği tarihte ve zaman. Timestamps, zamanların hesaplanmasına izin verir ve zaman döngüsü zamanları.

Ek özellikler - kaynak adı, maliyet veya sonuç gibi - bağlamı ekleyemez, ancak kesinlikle gerekli değildir. mühendislik ortamlarda, etkinlik logları genellikle birden çok sistemle dağıtılır: ürün yaşam döngüsü yönetimi (PLM) yazılım tasarım revizyonları ve onaylar; işletme kaynakları planlama (ERP) sistemleri satın alma ve envanter; proje yönetim araçları kayıt görevleri ve kilometreler;)Tecrübeler[TFL:3)

Step-by-Step Process Mining

Bir mühendislik ortamındaki süreç madenciliğinin uygulanması, yapısal bir yaklaşım gerektirir. Aşağıdaki beş adım herhangi bir organizasyon için tekrarlanabilir bir çerçeve çizer.

1. Veri Kaynağı ve Kapsam

Belirli bir iş akışını analiz etmek için başlayın. Mühendislik iş akışları, bu iş için birden fazla el-off içeren, paralel görevler veya sık sık tekrar iş ideal adaylardır - örneğin, öneri-tavap süreci, mühendislik değişim düzeni (ECO) yaşam döngüsü, veya ürün doğrulama döngüsü. Tüm sistemler PLM sistemleri (örneğin, Rüzgarchill, Teamcenter), sorun takip edenler (Jira, Azure DevOps), BPM platformları (Camunda, Pega) ve üretim yürütme sistemleri (MES) içerir.

[FONT:0)Tip:[Döneticileri güvenilir zamanlar ve net vaka kimlikleri ile önceden ayarlayın.Eğer bir sistem doğru giriş eksikliği varsa, verileri manuel girişlerle veya doğrudan giriş yaparak otomatik olarak uygulama platformlarını uygulama. (bu, REST API veya webhoş yoluyla özel olayları yakalamak için uzatılabilir).

2. Ekstraksiyon ve Hazırlayın

Her kaynaktan ihracat olayı, her kaydın dosya kimlik, aktivite adı ve zaman notamp dahil olmasını sağlamak. Data Ekstraksiyon API aramaları, veritabanı sorguları veya log dosyası parsing. Afterdüksiyon, standardize the format: dönüş zamanları tek bir zaman bölgesine dönüştürmek, tekrarlanan girişler ve Python gibi araçlar (pandas) veya ETL platformları (Talend, Apache NiFi) genellikle temizlik için kullanılır.

Düz bir tablo oluşturun (CSV veya XES format) sütunlarla: Vaka ID, Aktivite, Timestamp, Kaynak (isteğe bağlı), ve ek özellikler. Farkları kontrol ederek verileri, sıra dışı sıra dışı veya sıra dışı bir süre için geçerlidir.

3. Süreç Modelini Keşfetmek

Hazırlanan olayı bir süreç madenciliği aracına girin. keşif algoritmasını kullanın (örneğin, Alpha Miner, Heuristic Miner, Inductive Miner) bir süreç haritası oluşturmak için haritanın akışını gösterir.

Bu aşamada, sonuçlara atlamaktan kaçının. keşfedildi model muhtemelen onaydan daha karmaşık görünecek - bu normal. Ölü uçlar, döngüler ve çakışan aktiviteler de dahil olmak üzere insanların ve sistemlerin gerçek davranışını yansıtıyor. Örneğin, bir mühendislik tasarımı incelemesi, başvuru sahibinin% 30'unun onaydan sonra "Revise Design" adıma geri döndüğünü gösterebilir.

4. Analyze Şişenler ve Deviations

Eldeki süreç haritası ile, belirli verimleri tanımlamak için derin bir analiz yapın. arayın:

  • [FONT:0) Zamanlarını Bekleyin:[Dönetici:[Dönetici:0) Sonraki adımın tamamlanması ve başlaması arasındaki uzun boşluklar.
  • [FONT:0]Rework loops:[Dönetici:0)[Dönetici:0)Rework loops:[Dönetici:0)Rework loops:[Dönetici:0)[Dönetici:0))))))İşler tek bir izde birden fazla kez ortaya çıkan olaylar.
  • [FONT:0]Parallelism vs. sequentialism:[Dönetici:[Dönetici: 0:0) Paralel olarak yapılabilecek görevler tutarlı bir şekilde yürütülürse, bir koordinasyon fırsatı gösterir.
  • [FONT:0)Konformans ihlalleri: [Dönetici: 1) beklenen siparişden veya bu kullanımdan kaynaklanan faaliyetler.

Örneğin, standart serbest bırakılmadan önce dört işaret açma gerektiriyorsa, ancak sadece vakaların% 40'ında gerçekleşir, süreç kabul edilemez, ancak haklı ve belgelenmiş olabilir.

5. Implement İyileştirmeler ve İzleme

Beton süreci değişiklikleri ile ilgili analitik bulgular. Yeniden tasarım iş akışları şişeleri ortadan kaldırmak için -örneğin, paralel inceleme döngülerini ekleyerek, onay bildirimleri otomatikleştirmek veya maksimum zaman zaman ayarlaması gibi paneller oluşturun.Uygulamadan sonra, etkinlik girişlerini toplamaya devam edin ve analizleri bir kez egzersiz değildir; Bu, sürekli bir iyileştirme uygulaması olmalıdır. Birçok kuruluş, anahtar performans göstergeleri (KPIs) izlemek için oturumlar ayarlar.

Mühendislik için Anahtar Faydaları

sistematik olarak uygulandığında, süreç madenciliği mühendislik takımlarına birkaç ölçülebilir avantaj sağlar.

  • [FONT:0]Bir şirket ECO iş akışlarında %35 oranında tek bir onay adımını fark etti çünkü onaylayıcı sadece bir hafta sonra gözden geçirildi.Bu adımların süresini% 60 oranında azaltabildi.
  • [FONT:0]Improve Process Transparency and Accountability:[Dönetici: 0 3) Süreç haritaları, çalışanların son tarihlerle tanışmaları dahil olmak üzere her yolu gösteriyor.Bu şeffaflık, yöneticilere faydalı kısayolları resmileştirme veya zararlı olanları kaldırmaya yardımcı oluyor.
  • [FONT:0)Enhance Cross-Functional İşbirliği: Mühendislik iş akışları genellikle bölümlerini - tasarım, satın alma, üretim, kalite. Süreç madenciliği, el-offs molasının nerede olduğunu ortaya koyar.Eğer bir tasarım paketi satın alma ekibi eylemlerinden önce ortalama 2.5 gün önce “anlama için beklemeye devam ederse, iletişim geliştirmek veya bütünleme sistemleri geliştirmek için açık bir sinyaldir.
  • [FONT:0)Depresif Data-Driven Kararı:[Dönetici:0) Süreç madenciliği, zor kanıtlarla görüşe dayalı argümanları yerine getirir.Bir değişiklik ortaya çıktığında, projelerin% 70'inin ayda bir tahmini 200 saat boyunca gereksiz bir yeniden iş döngüsü takip ettiğini gösterebilirsiniz.
  • [FONT:0]Reduce Cycle Times ve Maliyetler: 2022 yılında yayınlanan bir çalışma:2.Gazete ve Teknoloji Yönetimi ), şirketlerin işlem madenciliklerini kullandığı, altı ay içinde ortalama 18% 18 oranındaki artışla sonuçlandığını buldu.

Vaka Çalışması: Mühendislik Değişimi Siparişleri

Orta büyüklükte bir havacılık tedarikçisi, mühendislik değişim siparişleri için uzun süre yol katıyordu (ECOs). Standart prosedürü tasarım ekibini bir değişim talebi sunmak için gerekliydi, mühendislik, kalite ve program yönetimi ile takip etti.

Takım, PLM sistemlerinden ve konu takip edenden etkinlik kayıtlarını çıkardı, 8 gün boyunca 1.200 ECOs'ı kapsayan bir analiz talep etti. Ayrıca, ECOs'in% 32'sinin tamamen belgelenmediğini keşfetti - bu döngü AS9100 sertifikasyonu için bir uyumluluk riski altında kaldı.

Bu bulgulara dayanarak, şirket iki değişiklik uyguladı: (1) PLM sisteminde belgelenen bir istisna olmadan atılamadılar ve standart işlem %68'den% 95'e kadar standart işlem için gerekli olan süreyi belgelemeleri için standart işlem süresi 24 gün içinde ortalama ECO döngüsü süresi düştüler.

Overcoming Common Challenges

Madencilik projeleri engelsiz değildir. Onları bilgilendirmek zaman ve hayal kırıklığı yaratabilir.

  • [FONT:0]Data Quality Issues:[Dönetici:[Dönetici:0)Data Quality Issues:[Dönetici:0)) Tamamlanmış veya tutarsız girişler en yaygın bariyerdir. Timestamps, sistemlerde daha iyi oturum açma standartlarının belirlenmesi veya uygulanmasında, vaka kimlikleri farklı isimlerle kayıt olmayabilir (örneğin, "Review" vs "Mühendislik İncelemesi".
  • [FONT=0)Tool Selection ve Learning Curve:[Döneticiler gibi ticari araçlar, parlatlı arayüzler ve önceden inşa edilmiş konektörler sunar ancak yüksek lisans maliyetleri ile gelir. Open-source seçenekleri (ProM, PM4Py) programlama becerileri gerektirir ve basit öğrenme eğrileri gerektirir.
  • [FONT:0)Organizasyonlu Direniş: [Döneticiler, bir gözetim aracı olarak süreci algılayabilirler. Proje sorunlarını tanımlamak için inisiyatifi çerçeveler - insanlar değil, anonimleştirilmiş toplu sonuçları paylaşın ve verileri yorumlarken, sistemik sorunları bireysel suçlamadan ziyade algılayabilirler.
  • [FONT:0]Scope Creep:[Dönetici:[Dönetici:0)Bir zamanlar çok sayıda iş akışıyla başlamak, analizleri sona erdirebilir. Sadece değer gösteren değerden sonra genişletin.

Mühendislik için Süreç Madeni İçin Gelecekteki Trendler

Alan hızla gelişiyor. Üç trend özellikle mühendislik profesyonelleri için ilgilidir.

  • [FONT:0) AI ve Machine Learning ile ilgili olarak: Öngörücü süreç madenciliği, meydana gelmeden önce gecikme veya uyumluluk risklerini tahmin etmek için tarihsel oturumlar kullanır. Örneğin, bir model, bir tasarım incelemesinin zaman bütçesini aşabileceği zaman uyarılabilir.
  • [FONT:0)Real-Time Process Mining:[Dönetici verileri analiz etmek yerine, gerçek zamanlı madencilik gözlemleri olayları olduğu gibi analiz etmek yerine, montaj hattında sapmanın tespit edilip derhal düzeltilebileceği üretim mühendisliğinde özellikle değerlidir.
  • [FONT=0) Düşük Kod / No-Kom Platformlar: Direktus gibi araçlar, organizasyonların ağır gelişim olmadan özel oturum açma ve entegrasyon katmanları oluşturmalarına izin verir.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

Mühendislik iş akışlarında gizli güvensizlikler pahalı değil, ancak kaçınılmaz değildir. Süreç madenciliği şişeleri, yeniden çalışma döngülerini ortaya çıkarmak için titiz, veri geri dönüşümlü bir yöntem sunar ve manuel analizin beş adımlı çerçeveyi takip ederek, gerçek zamanlı izleme ve geliştirme konusunda önemli kazanımlar elde eder - uzay destekli işlemleri yalnızca şeffaf bir şekilde ortadan kaldırır.Akabinde çalışan tedarikçiden yapılan vaka çalışması, planlama sürecindeki önemli bir şekilde iyileştirmeyi amaçlamaktadır.

[FONT:0) Daha fazla okuma için, alan-özel uygulamalar için [[Geçmişlik Çalışmasının Belirlenmesi[Dönetici:0) ve akademik kağıt "Process Mining in Manufacturing: A Comprehensive Survey" (Schuh et al., 2023) için.