Gemeente Enschede verbetert dienstverlening met process mining

De uitdaging: grip krijgen op processen

Binnen het sociaal domein behandelt de gemeente dagelijks uiteenlopende aanvragen, bijvoorbeeld op het gebied van jeugdhulp, hulpmiddelen en sociale voorzieningen. Enschede wilde beter begrijpen hoe die processen in de praktijk verlopen: waar ontstaan vertragingen, waar wijkt de uitvoering af van het verwachte proces en waar liggen kansen om de dienstverlening te verbeteren? Die behoefte sloot aan bij de bredere ambitie om datagedreven te werken en processen slimmer in te richten.

De aanpak: inzicht op basis van data

Samen met EIFFEL bracht de gemeente eerst in kaart welke processen geschikt waren voor een process mining-analyse. Daarna werd data uit bestaande systemen gebruikt om het daadwerkelijke verloop van aanvragen zichtbaar te maken. Zo ontstond inzicht in de routes die aanvragen afleggen, de momenten waarop vertraging ontstaat en de afwijkingen ten opzichte van het verwachte proces.

Naast de analyse zelf was draagvlak binnen de organisatie belangrijk. Medewerkers werden meegenomen in de mogelijkheden van process mining en betrokken bij het duiden van de uitkomsten. Daardoor bleef het niet bij een technische analyse, maar ontstond ook meer bewustwording van de waarde van datagedreven werken in de dagelijkse praktijk.

"Iedere organisatie heeft een beeld van hoe processen verlopen. Process mining laat zien hoe ze daadwerkelijk verlopen”, legt Niels Schmitz, Consultant Data & Analytics bij EIFFEL, uit. “Juist in dat verschil ontstaan de inzichten waarmee je processen kunt verbeteren."

Het resultaat: van inzicht naar verbetering

De analyses lieten zien dat processen in de praktijk vaak anders verlopen dan vooraf gedacht. Verschillen tussen wijken werden zichtbaar en ook de tijd tussen een aanvraag en een eerste gesprek kwam scherper in beeld. Die inzichten hielpen de gemeente om gerichter te zoeken naar oorzaken en mogelijke verbeteringen.

Daarnaast maakte de analyse zichtbaar waar mogelijke capaciteitsvraagstukken ontstonden en welke processtappen meer tijd vroegen dan vooraf werd aangenomen. Hierdoor kreeg de gemeente beter inzicht in waar verbeteringen de meeste impact konden maken op de dienstverlening aan inwoners.

De opgedane kennis wordt gebruikt om datagedreven werken verder vorm te geven en processen continu te verbeteren. Process mining is daarmee uitgegroeid tot een waardevolle aanvulling op de bestaande stuurinformatie binnen de organisatie.

Bottomline

Door processen inzichtelijk te maken met data kan de gemeente Enschede knelpunten sneller signaleren en gerichter verbeteren. Dat draagt bij aan efficiëntere processen, een lagere werkdruk voor medewerkers en een betere dienstverlening voor inwoners.