Process mining

Cos'è il Process Mining?

L'obiettivo del process mining è quello di catturare intuizioni e intraprendere azioni. Il process mining è una capacità chiave nella suite di strumenti necessari per trasformare un'azienda attraverso l'hyperautomation. Aiuta le aziende a valutare e migliorare i loro processi operativi, aumentando il ROI dell'organizzazione.

Il process mining è un approccio guidato dai dati che deriva dalla gestione dei processi e della scienza dei dati. È pensato per aiutare le organizzazioni a riconoscere, monitorare e migliorare i processi aziendali. Utilizza i log degli eventi, che sono elenchi di attività con timbri di inizio e fine dai sistemi IT. I log degli eventi possono comprendere attività come la ricezione di un ordine, la consegna di un prodotto, un cliente contattato, un pagamento effettuato, e altro ancora. Questo approccio, basato sui dati, fornisce una panoramica di ciò che le persone, i sistemi e le organizzazioni, fanno concretamente, e non a ciò che pensano di fare. Gli insight aiutano a identificare i problemi e i requisiti di conformità da migliorare. L'intelligenza artificiale (AI) viene sempre più applicata al process mining per trarre maggiori insight. 

 

Esempio di Process Visualization

Il process mining è composto da diverse tecniche, tra cui:

  • Process Visualization / Discovery - Permette la visualizzaione di un processo, che è generalmente prodotto automaticamente dai dati del log degli eventi. Lo scopo è quello di fornire una conoscenza basata sui dati di processi reali. 
  • Controllo di conformità - Valuta un processo effettivo contro un modello di riferimento (modello target) dello stesso processo, per identificare le deviazioni. I fornitori di process mining avanzato possono rilevare automaticamente le variazioni.
  • Analisi delle prestazioni - Misura l'efficacia di un dato processo, valutando fattori come i tempi di esecuzione o i costi.
  • Root-Cause Analysis - Applica l'intelligenza artificiale avanzata (AI) per identificare i patterns nei processi, permettendo di identificare automaticamente la causa principale dei problemi di processo. Questo approccio all'ottimizzazione basato sui dati e sui fatti, elimina le percezioni che storicamente hanno distorto l'analisi.
  • Analisi predittiva - Fa previsioni automatiche sui risultati futuri dei processi. Basata su modelli di apprendimento automatico, addestrati sui processi.
  • Ciclo di vita della gestione dei processi - Permette il miglioramento continuo e l'ottimizzazione dei processi aziendali. Il ciclo di vita ha generalmente sei fasi: strategia del processo, documentazione del processo, ottimizzazione del processo, implementazione del processo, esecuzione del processo e controllo del processo.
  • Monitoraggio KPI - Monitora tutte le metriche rilevanti prima e dopo l'analisi, per tracciare le prestazioni. Generalmente effettuato tramite dashboard condivise, che forniscono una fonte centrale di verità.
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Come il process mining si adatta al BPM

Il process mining è un completamento al Business Process Management (BPM).   Il modo più semplice di considerarlo, è che il process mining fornisce l'intuizione, e il BPM la capacità di agire su tale intuizione.   Combinati, portano dall'intuizione all'azione. Questo è il motivo per cui sia il process mining che il BPM sono considerati tecniche essenziali per le aziende per raggiungere l'iperautomazione. 

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