# Sherpa Process Discovery

**Sherpa Process Discovery** — инструмент аналитика для выявления возможности автоматизации бизнес-процессов на предприятии, обеспечивающий выявление и описание рутинных бизнес-процессов с помощью методов машинного обучения и искусственного интеллекта.

Основная задача Sherpa Process Discovery — определить, какие процессы на предприятии подходят для автоматизации или роботизации. Для этого собираются и обрабатываются данные о деятельности сотрудников в несколько этапов:

1. **Обнаружение Процессов**\
   Нейросеть анализирует повторяющиеся последовательности действий, выявляет их вариации и оценивает потенциал автоматизации.\
   По результатам формируется подробный отчёт (PDD — Process Definition Document) с последовательностями шагов и возможными сценариями роботизации.
2. **Анализ Процессов**\
   Система проводит анализ бизнес-процессов выявляя повторяющиеся рутинные задачи.
3. **Рекомендации по автоматизации**\
   На основе полученных данных создаются рекомендации по автоматизации, а также разрабатываются прототипы решений, описания сценариев для Роботов, что значительно ускоряет этап внедрения.

## Технология Sherpa Process Discovery

<figure><img src="https://483167589-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FpyvTUnAaOD3OMZ1w2jM6%2Fuploads%2Ff6LGfPIcQCzKBqlxUhwE%2FPD.png?alt=media&#x26;token=40cdcb67-c0fc-4a70-8d31-0c804487ad0c" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

В основе системы лежат следующие методы:

* **Компьютерное зрение** (OCR, детекция контуров и объектов) для распознавания элементов интерфейсов.
* **Обработка естественного языка** (NLP, лемматизация, NER) для анализа текста и описаний.
* **Интеллектуальная поддержка принятия решений**: анализ процессов (process mining), генерация сетей Петри.
* **Методы кластеризации и классификации** для сегментации процессов и выявления типичных сценариев.

## Режимы работы

Sherpa Process Discovery может работать в следующих режимах:

* **Аналитика операций ("Task mining")** — сбор данных о действиях сотрудников (клики мыши, прокрутки, перетаскивания, смены экранов), предназначенная для выявления повторяющихся действий и моделирования рабочих сценариев.
* **Глубинная аналитика операций ("Deep task mining")** — включает все виды данных из предыдущего типа, а также создание принтскринов при каждом действии для более глубокого анализа визуальных элементов интерфейса.
* **Аналитика процессов ("Process Mining")** — загрузка уже подготовленных данных из сторонних систем с информацией о бизнес-процессах для анализа и оптимизации.

## Рекомендации по автоматизации процессов

Рекомендуется автоматизация Процессов, которые характеризуются:

* высокой трудозатратностью (длительностью выполнения/частотой);
* существенными затратами по времени;
* высокой себестоимостью;
* оценкой уровня роботизации более 50 %.

## Преимущества Sherpa Process Discovery

Использование данной технологии позволяет:

* значительно экономить время на выявление автоматизируемых процессов,
* повысить точность анализа и снизить риски внедрения.

Автоматизированный сбор данных и аналитика обеспечивают объективность оценки, а интеграция в рабочие контуры предотвращает утечку данных.


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.sherparpa.ru/sherpa-process-discovery.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.