هل تعرف ما يحدث فعلًا في شركتك؟
كل شركة، سواء كانت ناشئة أو مؤسسة عملاقة، تُنتج يوميًا كميات هائلة من سجلات الأحداث – بيانات يتم جمعها من الأنظمة، التطبيقات، وسير العمل.
لكن… هل يتم الاستفادة من هذه السجلات؟
هل تُعرف فعليًا كيفية تدفق العمليات داخل شركتك؟
هل تسير العمليات كما هو مخطط لها؟
الإجابة على هذه الأسئلة تأتي من عالم التعدين العملياتي (Process Mining)، وتحديدًا من أداة مذهلة تُدعى PM4Py بلغة بايثون.
في هذا المقال العصري، سنتعرّف سويًا على علم التعدين العملياتي، كيف تستخدم مكتبة PM4Py لاستخراج أنماط العمل من البيانات، كيف تكتشف الاختناقات والازدواجيات، وكيف تخلق تحسينًا حقيقيًا مدعومًا بالبيانات – بلغة مفهومة لكل من يعمل في عالم البيانات، التحسين المستمر، والتكنولوجيا.
ما هو التعدين العملياتي (Process Mining)؟
تعريف بسيط:
التعدين العملياتي هو استخدام البيانات المستخرجة من سجلات الأحداث (Event Logs) لتحليل وفهم وتحسين سير العمليات الحقيقية داخل المؤسسات.
باختصار: من Logs إلى Insights
- تبدأ العملية بجمع “سجلات الأحداث” من أنظمة ERP أو CRM أو أدوات إدارة المشاريع.
- يتم تحليل تلك السجلات لاكتشاف “كيف تتم العمليات فعليًا”، وليس كما في الكتيبات!
- تُستخدم النتائج لتحسين الكفاءة، خفض التكاليف، وتقليل الأخطاء.
PM4Py: مكتبة بايثون الرائدة في التعدين العملياتي
ما هي PM4Py؟
PM4Py (Process Mining for Python) هي مكتبة مفتوحة المصدر تم تطويرها خصيصًا لتطبيق خوارزميات التعدين العملياتي على البيانات باستخدام لغة بايثون.
لماذا PM4Py؟
| الميزة | PM4Py |
|---|---|
| تدعم كل مراحل تحليل العمليات | ✅ |
| سهل الدمج مع Pandas وCSV | ✅ |
| توفّر رسوم بيانية بصرية للعمليات | ✅ |
| مفتوحة المصدر وقابلة للتخصيص | ✅ |
| يدعم المعايير مثل XES وEvent Logs | ✅ |
كيف تبدأ باستخدام PM4Py؟ خطوة بخطوة
1. التثبيت
bashCopyEditpip install pm4py
2. تحميل سجلات الأحداث
PM4Py تدعم ملفات XES وCSV.
pythonCopyEditfrom pm4py.objects.log.importer.xes import factory as xes_importer
log = xes_importer.apply("example.xes")
أو بصيغة CSV:
pythonCopyEditfrom pm4py.objects.log.importer.csv import factory as csv_importer
parameters = {"case_id": "case", "activity_key": "activity", "timestamp_key": "timestamp"}
log_csv = csv_importer.apply("log.csv", parameters=parameters)
3. اكتشاف سير العمليات (Process Discovery)
PM4Py يوفر خوارزميات متعددة لرسم سير العملية كما حدثت فعليًا:
خوارزمية Alpha Miner
pythonCopyEditfrom pm4py.algo.discovery.alpha import factory as alpha_miner
net, initial_marking, final_marking = alpha_miner.apply(log)
خوارزمية Heuristics Miner
pythonCopyEditfrom pm4py.algo.discovery.heuristics import factory as heuristics_miner
heu_net = heuristics_miner.apply_heu(log)
الرسم البياني للعملية:
pythonCopyEditfrom pm4py.visualization.petri_net import factory as pn_visualizer
gviz = pn_visualizer.apply(net, initial_marking, final_marking)
pn_visualizer.view(gviz)
ما هي أبرز نتائج التعدين العملياتي؟
1. خريطة العملية الفعلية (Process Map)
تكشف كيف تنتقل الحالات بين المهام.
2. كشف الاختناقات (Bottlenecks)
عند اكتشاف أن مهمة معينة تستغرق وقتًا أكثر من اللازم أو تؤخر المهام التالية.
3. مطابقة العمليات المخططة مع الفعلية (Conformance Checking)
هل العملية التي تحدث حاليًا تتماشى مع ما تم تصميمه نظريًا؟ أم هناك انحرافات؟
pythonCopyEditfrom pm4py.algo.conformance.tokenreplay import factory as token_replay
result = token_replay.apply(log, net, initial_marking, final_marking)
مشروع عملي: تحليل عملية الموافقة على القروض
البيانات:
ملف CSV يحتوي على:
- معرف الحالة (Case ID)
- المهمة المنفذة (Activity)
- الوقت (Timestamp)
الهدف:
- معرفة الخطوات المتكررة
- اكتشاف التأخيرات
- تحليل التوافق بين المخطط والفعل
النتيجة:
رسم تفاعلي لرحلة العميل من التقديم حتى الموافقة أو الرفض، مع عرض الأماكن التي تحدث فيها التأخيرات أو الازدواجيات.
من يستخدم التعدين العملياتي؟
| القطاع | الاستخدام |
|---|---|
| البنوك | تحليل طلبات القروض، فتح الحسابات |
| الرعاية الصحية | تتبع رحلات المرضى |
| التعليم | تحليل عمليات التسجيل والقبول |
| التجارة الإلكترونية | تحسين تجربة الطلب والشحن |
| الحكومة | مراقبة سير المعاملات الإدارية |
كيف تستخدم PM4Py لتحسين مؤسستك؟
- استخدم بياناتك الموجودة (log files)
- حلل سير العمليات فعليًا وليس نظريًا
- اكتشف الثغرات أو الخطوات المكررة
- قارن العمليات المخططة بالفعلية
- اتخذ قرارات مبنية على البيانات، لا التخمين
أفضل الممارسات لاستخدام PM4Py بذكاء
- تأكد من نظافة البيانات أولًا (تنسيق الوقت، الحقول الأساسية)
- ابدأ بتحليل بسيط، ثم توسّع إلى عمليات أكثر تعقيدًا
- راقب التحسينات عبر الزمن بعد تنفيذ التغييرات
- استخرج تقارير مرئية لعرضها على الفرق غير التقنية
خاتمة: PM4Py ليست مجرد مكتبة، بل عدسة ذكية لرؤية مؤسستك كما هي
في عصر البيانات، لا يمكننا تحسين ما لا نفهمه.
التعدين العملياتي يمنحك القدرة على كشف الحقيقة خلف العمليات المعقدة.
ومع PM4Py، يمكنك أن تبدأ هذا التحول الذكي اليوم، باستخدام لغة بسيطة (Python)، ومكتبة قوية، ورؤية مدفوعة بالتحليل.
إنها أداة ليست فقط للمبرمجين، بل لأي شخص يريد معرفة كيف تسير الأمور فعليًا، وكيف يمكن تحسينها.
الأسئلة الشائعة (FAQs)
1. هل تحتاج PM4Py إلى خبرة متقدمة في البرمجة؟
ليس بالضرورة. إذا كنت تجيد Python الأساسية، يمكنك استخدامها بسهولة.
2. هل يجب أن تكون البيانات بصيغة XES فقط؟
لا. تدعم CSV أيضًا، وهو تنسيق شائع وأسهل في التهيئة.
3. هل يمكن دمجها مع Dash أو Streamlit؟
نعم، لعرض النتائج بطريقة تفاعلية وسهلة للمستخدم النهائي.
4. ما الفرق بين التعدين العملياتي وتحليل الأعمال التقليدي؟
التعدين العملياتي يُحلل الواقع الفعلي من السجلات، لا النظريات أو التوقعات.
5. هل المكتبة مجانية؟
نعم، مفتوحة المصدر وتُستخدم في العديد من البحوث والمؤسسات.
Leave feedback about this
يجب أنت تكون مسجل الدخول لتضيف تعليقاً.