- Open administratie
- Open gegevens en transparantie
- Open overheid
- Innovatie
- ongecategoriseerd
Het belang van de wijzigingsperiode in de Digital Maturity Index (IMD)
Het AOC heeft de afgelopen maanden een pilot process mining uitgevoerd in de gebruikersondersteuning. Process mining is een discipline die zich richt op het ontdekken, monitoren en verbeteren van processen door het extraheren van kennis uit de event log van informatiesystemen. Deze discipline gaat verder dan de eenvoudige verwerking van gegevens en bevat diepgaande kennis van het proces waaruit ze voortkomen. Met andere woorden, het HOE (het proces) wordt toegevoegd aan het WAT (de data). Dus zodra er voldoende gegevens zijn geladen en u het proces kent, kunt u beginnen met het stellen van de vragen.
In het geval van het AOC ontdekten we verrassende dingen, zoals dat ons ondersteuningsproces, voor ons lineair en eenvoudig, meer dan 3.400 varianten had of dat we tijdens de pandemie efficiënter waren dan voorheen, met meer ondersteuningsverzoeken Het is ook een open deur naar simulaties met de vraag "Wat zou er gebeuren als...?" , bijvoorbeeld: "Wat als het tweede ondersteuningsniveau rechtstreeks op de gebruiker reageert in plaats van het antwoord door te geven aan het eerste niveau?", het antwoord: tot 16.000 verwerkingsuren per jaar kunnen worden bespaard.
Tegelijkertijd werd in het vorige geval een proef uitgevoerd met de dienst voor elektronisch dossierbeheer die door de Diputació de Girona wordt aangeboden aan ongeveer 150 gemeenten in de provincie. Gezien de beperkingen van het budget was deze tweede pilot beperkter van opzet. Wij danken het Bureau van Ondersteuning voor de elektronische administratie van de Diputació de Girona voor zijn medewerking.
Kortom, een zeer positieve ervaring die we verder willen verkennen. We zijn van mening dat het ons zal helpen om de beheerprocessen van het AOC te verbeteren en dat we extrapolatie naar lokale besturen op prijs stellen.
Dit initiatief maakt deel uit van de reeks innovatieve initiatieven die het AOC promoot om de mogelijkheden te verkennen die geavanceerde analyse- en kunstmatige-intelligentietechnologieën bieden om de levering van openbare diensten te verbeteren.
Presentatievideo van de werken
Pilotblad voor de gebruikersondersteuningsdienst
Uitdaging
Hoe kunnen we op een agile manier de verbeterpunten in de werking van de ondersteunende dienst identificeren en bepalen welke actie de meeste impact heeft op de tevredenheid van de mensen en entiteiten die de dienst gebruiken?
Huidige problemen
Het AOC Consortium biedt ondersteuning via het User Service Center (CAU) van waaruit administraties, burgers en bedrijven verzoeken en vragen met betrekking tot de diensten van het AOC Consortium kunnen beantwoorden. De groei van de activiteit van de eigen diensten van het AOC in de afgelopen jaren, geaccentueerd door de wijdverbreide opkomst van digitale procedures als gevolg van de COVID-19-pandemie, heeft er ook voor gezorgd dat deze ondersteuning sinds het begin voortdurend is gegroeid, zowel in aantal verzoeken als in actoren betrokken.
Momenteel overschrijdt de service al 60.000 jaarlijkse ondersteuningsverzoeken en omvat de deelname van verschillende eenheden van het AOC Consortium, technische bureaus en externe leveranciers. Deze diverse deelname, vermenigvuldigd met het aantal servicetypen, genereert een breed scala aan mogelijke verwerkingsstromen voor ondersteuningsverzoeken, evenals een complexe verificatie van de naleving van respons- en oplostijden.
Het is nodig om de werking van de ondersteunende serviceprocessen te analyseren om:
- meet de prestatietijden voor de mensen en entiteiten die de service gebruiken
- identificeren van mogelijke verbeterpunten (met betrekking tot organisatorische veranderingen of technologische ondersteuning van het proces)
- in staat zijn om de impact van de voorgestelde acties te meten in relatie tot de verbeterpunten
- in staat zijn om te beoordelen wat de toekomstige impact zou zijn als gevolg van veranderingen in de vraag (evenals het effect van de pandemie)
Toegepaste oplossing: geavanceerde analyse met process mining
Het beheer van de verschillende verzoeken en vragen van de CAU van het AOC Consortium wordt uitgevoerd met een tool van kaartverkoop dat is een specifiek platform voor het beheer van serviceaanvragen. Met deze ticketingtool kunt u een gedetailleerd overzicht bijhouden van:
- geregistreerde aanvragen
- de categorisatie (door registratie, door prioriteit, door dienst,...)
- de toewijzing ervan aan de verschillende actoren die betrokken zijn bij de afwikkeling ervan
- de tijdstempel van het record van elk verzoek en de tijdstempels van de wijzigingen in toewijzingen tot hun oplossing.
Het feit dat we over deze gedetailleerde registratie beschikken waarmee de uitvoering van elk verzoek kan worden gereproduceerd vanaf het begin (vanaf de registratie van het verzoek zelf) tot het einde (tot de oplossing en aanvaarding door de persoon die het heeft geregistreerd) werd als een kans gepresenteerd uitvoeren een geavanceerde analyse van de ondersteunende serviceprocessen met process-mining.
Zo heeft het AOC een pilot- of proof-of-value-project geleid om de toepasbaarheid en voordelen van process mining in een praktische omgeving aan te tonen, gebaseerd op de eigen ondersteunende processen van het AOC, en dat was succesvol we zullen itereren met het perron Apromeer.
Het is een proefproject van korte duur (ongeveer 3 maanden), waarbij een geavanceerde analyse van de ondersteunende processen wordt uitgevoerd die op de uitdaging inspelen.
Wat is processmining?
Process mining is een reeks methoden waarmee de logboeken van de uitvoering van een proces (in dit geval het ondersteunende serviceproces) kunnen worden geanalyseerd met behulp van verschillende soorten visualisaties om knelpunten en afwijkingen te identificeren en tegelijkertijd kansen te ontdekken om de prestaties te optimaliseren en de resultaten te maximaliseren .
Process mining is, net als datamining, gebaseerd op data-analyse als een fundamentele pijler van analytische capaciteiten; maar process mining bevat proceskaarten met metingen van de frequentie van gevallen en prestaties die ons, afgezien van het verkrijgen van metingen (WAT), in staat stellen hun oorzaken en afhankelijkheden te identificeren (HOE), waardoor we kunnen begrijpen hoe de ECHTE operatie wordt ontwikkeld (echte inspanning, werkelijke kosten , echte responstijden, …).
Wat hebben we ontdekt?
Er werden 1.324.963 activiteitenrecords geanalyseerd, wat overeenkomt met 306.181 ondersteuningsaanvragen uit een activiteitsperiode van 01/01/2017 tot 11/11/2021.
Door in korte tijd process mining toe te passen, hebben we de volgende kerngegevens voor procesverbetering verkregen:
- De ontdekking van processen: het uitgangspunt van hoe de processen worden uitgevoerd, maakt het mogelijk om betere beslissingen te nemen bij het herontwerpen ervan. Het ondersteuningsproces, hoewel het theoretisch gezien lineair en beperkt is, kent in de geanalyseerde periode meer dan 23855 varianten; die een startpunt biedt voor herziening en standaardisatie van processen.
- prestatie: in een pre- (2017 tot 2019) en post- (2020 en 2021) pandemische vergelijking; het is geverifieerd dat met een groter aantal ondersteuningsverzoeken in de post-pandemische periode de service efficiënter is geweest:
- Pre-pandemie: Jaarlijks werden ongeveer 50.000 ondersteuningsverzoeken afgehandeld.
- Post-pandemie: er zijn jaarlijks meer dan 60.000 verzoeken om ondersteuning; verkorting tot 42,5% van de gemiddelde duur van verzoeken vanaf de registratie tot de reactie en sluiting.
- Analyse van varianten: Verzoekduur (totale tijd van begin tot eind) en verwerkingstijd (tijd wanneer het verzoek niet in behandeling is bij derden) zijn gemeten, waarbij een vergelijking is gemaakt tussen verschillende diensten. Op deze manier is het mogelijk geweest om verschillen te identificeren en hoe de respons op verzoeken varieert, afhankelijk van de verschillende diensten.
Het is ook vergeleken op basis van de escalatieniveaus van de verzoeken, het identificeren van gedragingen en het kunnen meten van de impact van veranderingen in het proces. Bijvoorbeeld: "Wat is de impact op de responstijd voor de gebruiker als het tweede ondersteuningsniveau rechtstreeks op de gebruiker reageert in plaats van het antwoord door te geven aan het eerste niveau?"; en de beoogde besparingen bepalen in een mogelijk herontwerp van het proces dat deze verandering mogelijk zou maken.
- simulatie: Het was niet alleen mogelijk om de geschiedenis te analyseren om waardevolle conclusies te trekken, maar ook om het potentieel van process mining te evalueren om de impact van mogelijke veranderingen of verbeteringen te controleren. In een simulatie zijn variaties aangebracht in het aantal mensen dat aan bepaalde taken is toegewezen en hun impact op de oplostijden.
Het stelt ons in staat om de verschillende scenario's te beantwoorden "Wat zou er gebeuren als...?" met simulaties op basis van objectieve servicegegevens.
Het project is ontwikkeld met toepassing van de volgende technieken en met een gezamenlijke en begeleide evaluatie van de resultaten:
- Automatische ontdekking van proceskaarten en vergelijking tussen modellen.
- Dashboards van datavisualisaties, statistieken en analytische mogelijkheden van het Apromore platform.
- Simulatiemogelijkheden (Wat zou er gebeuren als...?) om verschillende scenario's vast te stellen, de impact op het proces te evalueren en de meest geschikte optie voor procesverbetering te identificeren.
Process mining in het openbaar bestuur
De toepasbaarheid en voordelen van process mining zijn in een praktijkomgeving aangetoond en hebben het volgende mogelijk gemaakt:
- Een compleet beeld van het proces en de daadwerkelijke uitvoering dat met andere technieken niet te analyseren valt.
- Met slechts één lading gegevens zijn complexe analytische berekeningen verkregen die anders duur zouden zijn geweest.
- Simulatiemogelijkheden om de impact van wijzigingen op procesprestaties te beoordelen, zodat u zich kunt concentreren op specifieke wijzigingen om procesverbetering te maximaliseren.
In openbare entiteiten kan process mining ons in staat stellen om processtatistieken en -prestaties te verifiëren en transparant te maken, wachttijden te verkorten, zaken die niet voldoen aan de regelgeving te elimineren en op organisatorisch niveau tijd te besparen bij het identificeren en definiëren van processen.
Een van de gemeenschappelijke uitdagingen is de beschikbaarheid en kwaliteit van data. In dit geval waren ze beschikbaar en eenvoudig uit te pakken in de tool kaartverkoop Het is erg belangrijk dat de tool of platforms die worden gebruikt om de bewerkingen uit te voeren, deze registratie maken en toestaan dat deze informatie wordt geëxtraheerd als u de inspanning van het voorbereiden van gegevens wilt minimaliseren bij het aanpakken van een process mining-project.
Project status
· Pilot project: Geavanceerde analyse met process mining afgerond.
meer informatie