여러분 주변에는 어떤 ‘프로세스’가 있나요?
사전에서 ‘프로세스’는 ‘일이 처리되는 경로나 순서’라고 정의하고 있습니다. ‘제품 생산 프로세스’, ‘물류 프로세스’, ‘업무 프로세스’라는 용어는 많이 들어보시거나, 경험해보셨을 것 같아요. 또한 요즘 대부분의 프로세스는 ERP, CRM, MES와 같은 시스템에 로그 데이터가 남아, 쉽게 그 흔적을 확인할 수 있습니다.
‘프로세스 마이닝’이란 이벤트 로그를 기반으로 프로세스의 흐름과 상태를 정확히 이해할 수 있도록 돕는 분석 기법입니다. 그리고 여기에 가상 현실에서 개선안을 검증해볼 수 있는 ‘시뮬레이션’을 활용한다면, 한정된 자원 내에서 효과적으로 문제점을 도출하고, 가장 좋은 해결 방안을 선택할 수 있습니다.
이번 시간에는 짧은 예시를 통해 프로세스 마이닝 관점에서 프로세스의 현 상태를 파악하고, ‘시뮬레이션’ 기능을 접목하여 프로세스 개선안을 도출하는 방법 대해 알아보겠습니다.
- 프로세스 현황 파악하기
우선 이벤트 로그와 같은 데이터가 필요합니다. 데이터에는 프로세스의 주체, 수행된 내용, 그리고 시간에 대한 정보가 꼭 있어야 합니다.
1명의 환자가 병원에 내원하는 프로세스를 살펴볼까요?
‘김퍼즐’ 환자는 오전에 병원에 도착하여 접수하고, 안내에 따라 혈압을 측정한 후, 대기하다가 진료를 받았습니다. 이후 수납 창구에 가서 진료비를 수납했습니다.
‘김퍼즐’ 환자의 데이터는 병원 시스템에 남아있어서 다음과 같은 데이터를 얻을 수 있었습니다.
위 데이터를 보기 쉽게 그려보면 다음과 같습니다.
접수, 혈압측정, 진료, 수납에 소요된 시간은 각각 10분, 5분, 10분, 5분이며, 대기시간은 10분, 35분, 35분입니다. 오늘따라 병원에 환자가 많았는지 진료와 수납까지 오랜 시간이 걸렸네요.
이번에는 한 사람이 아닌, 모든 환자의 내원 프로세스를 파악하고 싶습니다. 그럼 어떻게 해야할까요? ‘김퍼즐’ 환자의 데이터처럼, 다른 환자들의 데이터를 가져오면 됩니다.
앞서 했던 것처럼 각 환자의 내원 프로세스를 맵으로 그려볼 수 있습니다.
그리고 더 나아가, 환자들의 데이터를 하나의 빈도 기반 프로세스 맵으로 통합할 수도 있습니다.
프로세스를 가시화하는 것에 그치는 것이 아니라, 관리가 필요한 KPI도 계산하여 확인할 수 있습니다. 본 예시에서는 내원 프로세스가 완료되기까지 평균 소요시간, 접수 과정의 평균 소요시간, 각 항목의 대기시간 등이 중요할 것 같네요.
퍼즐데이터의 ProDiscovery로 구성해본 분석 대시보드 화면입니다. 다양한 분석 퍼즐로 AS-IS 분석을 수행하여 관리가 필요한 구간을 파악할 수 있습니다.
- 프로세스 개선 방안 도출하기
지금까지는 프로세스의 현 상태를 확인했습니다. 이제 가장 효과적인 해결책을 도출해야 합니다.
만약 충분한 고려 없이 도출된 방안을 현실에 적용하면 어떻게 될까요?
예를 들어, 수납 창구에서 환자들의 대기시간을 줄이기 위해 새로운 직원을 채용한다고 생각해봅시다. 꽤 많은 시간과 비용을 들여 새로운 직원을 채용하고, 교육하여 업무에 투입했는데 문제가 해결되지 않는다면, 병원은 문제 해결을 위해 또다시 시간과 비용을 들여야 할 것입니다.
그리고 여러 개의 방안 간 비교가 어려운 상황이라면, 가장 좋은 개선 방안을 결정하는 것은 더욱 어려워집니다.
이때 가장 효과적인 방법은 ‘가상 현실’을 활용하는 것입니다.
‘시뮬레이션을 돌려본다’는 이야기 많이 들어보셨나요? 좀 더 구체적으로는 프로세스의 관심있는 값만 살짝 바꿔서 새로운 데이터(로그)를 만드는 것입니다.
시뮬레이션 로그를 생성하면, 프로세스의 총 소요시간, 세부 항목의 작업시간, 대기시간, 작업자의 유휴시간의 변화를 볼 수 있으며, 이를 통해 개선안이 프로세스에 미치는 영향을 파악할 수 있습니다. 또한 프로세스 마이닝 관점에서 기존 이벤트 로그와 비교하거나 시뮬레이션 로그 자체를 더 상세히 분석할 수도 있습니다.
예시를 한 번 살펴볼까요?
수납 창구에서 환자들의 대기시간을 줄이기 위한 다음 2가지 방안이 있습니다.
1. 새로운 직원을 배치한다.
2. 수납을 담당하는 직원들의 근무 시간을 기존 오전 1명, 오후 3명에서 오전 2명, 오후 2명으로 변경한다.
각 방안대로 프로세스의 작업자 값을 변경하여 시뮬레이션 로그를 생성한 후, 기존 로그와 KPI 차이를 비교합니다. 환자 내원 프로세스의 평균 완료 시간, 수납 작업, 대기시간, 프로세스에 소요된 비용 등이 기존보다 얼마나 개선되었는지 확인합니다.
2개 방안 중 더 효과적인 개선안을 선택하여 현실 세계에 적용합니다.
이처럼 프로세스 마이닝에 시뮬레이션을 접목하면, 프로세스 분석과 더불어 한정된 자원으로도 여러 해결 방안을 비교하여, 가장 좋은 개선안을 도출할 수 있습니다.
퍼즐데이터의 ProDiscovery3.0에서도 사용자의 효과적인 what-if 분석을 위한 시뮬레이션 기능이 제공될 예정입니다.
사실 오늘 말씀드린 것 외에도, ProDiscovery3.0 시뮬레이션에는 더 유용하고 재미있는 기능들이 많이 있는데요, 다음 시간에는 프로세스 마이닝과 시뮬레이션에 관한 또 다른 이야기를 들려드리겠습니다. 기대해주세요!
