# 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,&#x20;
* повысить точность анализа и снизить риски внедрения.&#x20;

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