프로세스 마이닝(Process Mining)
- 프로세스 중심이 아닌 특정 일이나 의사 결정에 초점이 맞혀진 'Data Science'와 데이터가 중심이 아니라 자동화 혹은 언어와 같은 모델링에 초점이 맞혀진 'Process Science'의 교집합.
- 즉, 프로세스 마이닝은 프로세스와 (실시간)데이터를 중심으로 기록되어 있는 이벤트 로그를 분석하여 의미있는 정보를 찾아내는 것이 목적.
- 'Digital Twin'의 일부인 'Digital Shadow'의 역할을 수행한다고 볼 수 있음. (물리적인 물체에서 로그를 제공 받아 효율적인 처리 과정을 대안을 보여줄 뿐 직접 반영하는 것이 아니기 때문.)
- 쉽게 말하면, 설명 / 예측 / 진단의 영역이 아닌 프로세스 전체를 분석하고 이 과정을 어떻게 효과적으로 개선하고 효율적으로 발전시킬 수 있을지 집중하는 처방의 영역에 가까움.
Why use?
- 비즈니스에서 근본적인 문제는 프로세스의 관리와 개선.
- 현재 비즈니스에서는 프로세스를 분석하는데 컨설턴트에게 많은 비용과 시간을 지불하거나 건너뛰기도 하는 경향 있음.
- 공정 관리에서 발생하는 문제의 원인인 병목현상이 언제 어디서 일어나는지 파악하기 쉬움.
- 제조업에서 생산 공정상의 갭을 제거하여 제품의 품질향상, 기계의 유휴상태 감소, 생산 공정의 성과와 가동률 향상.
- 프로세스 분석용 데이터 수집을 자동으로 진행하기 때문에 분석에 진행되는 시간과 비용이 절감.
- 제조업뿐만 아니라 다양한 분야에서 가져다 주는 이점은 광범위함.
How?
1. Event Log 준비
- System Data와 Business Data로 부터 형성.
- 데이터 웨어하우스 등에서 데이터를 추출. (대부분의 데이터는 Raw data이기 때문에 사용할 수 있는 데이터로 filter를 거쳐야 함)
- 각 행은 Event이며 Event 안에 활동인 'Activity'와 활동시간인 'Time Stamp'등은 필수항목으로 추가로 다양한 정보가 저장되어 있으며 Event들이 모여 Case를 이룸.
2. Process Model 도출 (Process Discovery)
- 추출한 Event Log로부터 각 Event가 어떻게 진행되는지 보여주는 Process Model을 도출.
- 개발자에 의도에 따라 Process Model, Organizational Model, Social Network Model 등으로 도출 가능.
3. 적합성, 성능, 진단 (Conformance Checking)
- 추출한 Event Log를 이용하여 적합성, 성능, 진단을 함.
4. ML / DL을 이용한 예측, 개선 (Enhancement & Process Analysis)
- 다양한 관점에서 프로세스 마이닝을 접근할 수 있지만 그 중 예측 관점에서는 성과, 다음에 수행해야 할 행동, 이상적인 경로 등을 제공.
Who & Where use?
제조업 뿐만 아니라 다양한 분야에서 활용 가능.
- 공공 분야
- 소셜 네트워크 분석을 통한 업무 연관성 / 패턴 / 과부화 정도 파악 가능.
- 금융 분야
- 업무 프로세스 분석을 통한 프로세스 개선 및 처리시간 단축 등.
- 병원 분야
- 병원 진료 프로세스 분석을 통해 대기 지연 원인 파악 및 개선.
+) 내 생각
프로세스 마이닝의 활용분야와 이점들을 생각해보았을 때 위에서 작성한 내용은 자명하다. 비즈니스에서 공정 관리와 개선의 문제는항상 대두되었던 문제였기 때문이다. 기업(생산자)입장에서나 소비자 입장에서 생각해보았을 때 프로세스 마이닝이 가져올 이점은 광범위하며 효과적일 것으로 기대가 된다.
하지만 AI가 항상 맞는 답을 내리는 것이 아닌 것처럼 프로세스 모델을 무조건 맹신하면 안될것이다. 특히, 생명이 직결되는 병원 분야에서 적용할 경우 프로세스 모델은 신뢰성이 매우 중요시 될 문제이다. 이에 대해 나는 일부분 동의하지만 사용하지 말아야 할 이유도 없다. 사람도 '실수'라는 오류를 낼 때도 있으며, 그 빈도수는 기계보다 훨씬 많다고 생각하기 때문이다.
다만 DX컨설턴트 과정을 밟고 있는 나에게 조금의 밥그릇이 위험하지 않을까 조심스레 생각하며 글을 마친다.
참고자료
Rozinat, A., Mans, R. S., Song, M., & van der Aalst, W. M. P.(2005) Discovering simulation models.
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