Glossario SEO: Estrazione dei processi

 

Process mining: definizione, tipi e funzionamento

Il process mining classico va da un punto di partenza specifico, che segna l'inizio di un processo, fino al completamento del processo nel suo punto finale. Può essere applicato solo a processi end-to-end chiaramente definibili. Nel corso del processo end-to-end si svolgono diverse azioni e attività.

Il process mining viene utilizzato per ottenere un flusso efficiente di tutte le azioni e le attività necessarie per il processo. Contribuisce ad aumentare l'efficienza dei processi raccogliendo automaticamente i dati, analizzando i processi e identificando le opportunità di miglioramento.

• Ogni azione e intervento all'interno di un processo digitale lascia un'impronta digitale.
• Un software di process mining come quello di mpmX raccoglie le impronte digitali di varie applicazioni e le combina in un processo end-to-end. Il software fornisce dati e visualizzazioni del flusso di processo.
• Nella maggior parte dei casi, il software di process mining mostra che il processo effettivamente in corso si discosta dal processo target originariamente pianificato e dai relativi flussi di lavoro. Ciò consente alle aziende di riconoscere che il processo deve essere ottimizzato.
• Tra le altre cose, i dati del software possono essere utilizzati per estrarre le fasi del processo sconosciute e inefficienti (colli di bottiglia). È inoltre possibile riconoscere altri deficit nel processo. Il software identifica anche le opportunità di automazione del processo, se disponibili.

La conoscenza dei processi acquisita con l'aiuto degli strumenti di process mining non solo aiuta a identificare le discrepanze tra i processi effettivi e quelli target. Aiuta anche a ottimizzare i processi target originariamente pianificati.

In definitiva, il process mining è una tecnologia utilizzata per ricostruire, valutare e ottimizzare i processi e, se necessario, automatizzarli. Il process mining è limitato esclusivamente ai processi completamente digitali che hanno un inizio e una fine chiaramente definibili (processi end-to-end).

Quali sono i quattro tipi di estrazione di processo?

L'Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) ha pubblicato un manifesto con tre tipi di process mining. Lo scienziato olandese Wil van der Alst cita anche un quarto tipo di process mining nel suo lavoro. Questa è una panoramica dei tre tipi di process mining:

• Scoperta: Questo tipo di process mining viene utilizzato per identificare, modellare e visualizzare i processi sulla base dei dati raccolti automaticamente.
• Conformità: In questa procedura, gli strumenti di process mining verificano la conformità del processo reale analizzato con un modello di processo esistente. Si tratta di un confronto target/reale.
• Miglioramento (improvement): Questa variante del process mining viene utilizzata per ottimizzare il processo target. Ad esempio, viene migliorato un modello di processo sviluppato dall'azienda.

Wil van der Alst cita un quarto tipo di process mining sotto forma di supporto operativo. Il software fornisce previsioni, avvertimenti e raccomandazioni sui processi aziendali, supportando così la gestione dei processi.

Come funziona il process mining?

Innanzitutto, qualche parola sulla complessità dei processi aziendali digitali: I moderni processi aziendali si svolgono attraverso diversi sistemi IT. Nei processi sono coinvolti diversi utenti di diversi reparti. Inoltre, i sistemi IT di solito utilizzano tipi di file contrastanti.

La complessità dei moderni processi aziendali non è un ostacolo al process mining.

• Quando un caso (come viene chiamata una parte specifica di un processo) si muove attraverso i sistemi informativi, il software registra le modifiche al caso. Queste modifiche non sono altro che singole fasi del processo.
• Il software di process mining estrae autonomamente i volumi di dati necessari per ogni caso dai sistemi IT (ad esempio, sistema ERP, sistema CRM). Utilizza i cosiddetti log degli eventi.
• I registri degli eventi sono dati memorizzati nei sistemi informatici per un caso. Questi dati contengono il numero di identificazione dell'oggetto del caso (ID del caso), la relativa attività e il timestamp come informazione sul momento in cui l'oggetto del caso è passato attraverso il processo.
• Il software raccoglie gradualmente i dati del processo in tutti i sistemi per creare una visualizzazione e un'analisi del processo effettivo . Una forma comune di visualizzazione dei processi è il cosiddetto grafico a inseguimento diretto.
• Gli algoritmi di process mining specializzati sono anche in grado di identificare il potenziale per l'automazione robotica dei processi (RPA).

Perché il process mining sia applicabile, un processo deve essere completamente digitalizzato . Questo perché il software non può raccogliere alcuna informazione senza una connessione all'IT.

Se le informazioni provenienti dai sistemi vengono continuamente immesse nel software di process mining, è possibile analizzare i dati aziendali in tempo reale . È la chiave per l'analisi permanente e l'ottimizzazione dei flussi di processo, che porta alla massima efficienza dei processi e a un maggiore successo aziendale.

Qual è la differenza tra data mining e process mining?

A differenza del process mining, il data mining non ha un focus specifico e riguarda generalmente la raccolta di tutti i tipi di dati. Il process mining è una sottocategoria speciale del data mining in cui i dati di processo vengono raccolti e analizzati in modo mirato .

Inoltre, il process mining si differenzia dal data mining generale in quanto analizza la creazione di dati e fa previsioni per contribuire al miglioramento dei processi.

 

 

Perché il process mining è importante per le aziende?

La digitalizzazione ha già fatto breccia nel panorama aziendale. Poiché al giorno d'oggi le aziende non digitalizzate sono a malapena competitive, la digitalizzazione viene portata avanti in tutti i settori.

La trasformazione digitale va di pari passo con la digitalizzazione dei processi. Questa è la base dell'applicabilità del process mining. Con l'aiuto della tecnologia di process mining, le aziende possono analizzare i loro processi in modo più efficiente rispetto a qualsiasi altro metodo. Ciò si traduce in numerosi vantaggi, riducendo al minimo il numero di sfide.

Quali sono i vantaggi della tecnologia di process mining per i processi aziendali?

Il process mining contribuisce all'obiettività e alla trasparenza dei processi. Le sequenze di processo vengono visualizzate automaticamente utilizzando le tracce digitali presenti nell'IT dell'azienda. La portata dell'analisi e della visualizzazione dei processi porta a un'obiettività e a una trasparenza che difficilmente sarebbero possibili senza il process mining.

Se le aziende utilizzano le conoscenze dettagliate acquisite sui flussi di processo per ottimizzare e, se necessario, automatizzare i processi, ottengono un aumento dell'efficienza nella gestione di un'ampia gamma di attività all'interno delle aziende. Questo è un altro vantaggio dell'utilizzo di soluzioni di process mining.

In tutto questo, gli strumenti di process mining sono facili da integrare nel panorama IT esistente di un'azienda. Sono rapidamente pronti all'uso e le loro funzioni possono essere personalizzate. Ad esempio, gli utenti possono inserire manualmente i log degli eventi nell'analisi dei dati o determinare il tipo di visualizzazione dei processi.

Ecco alcuni degli altri vantaggi del process mining in sintesi:

• Maggiore soddisfazione degli stakeholder (ovvero le persone che hanno diritto a ricevere benefici da un'azienda) grazie al miglioramento dei processi e all'aumento del successo dell'azienda.
• Ampio supporto alla gestione dei processi grazie alla fornitura di dati che facilitano il processo decisionale.
• Fasi di time-to-market più brevi grazie alla riduzione dei tempi di produzione
• Promuovere la compliance nelle aziende scoprendo le violazioni legali nel corso delle analisi dei processi.
• Migliorare la customer experience e la user experience (UX) applicando il process mining ai processi relativi ai clienti e agli utenti.

Sfide nell'applicazione degli strumenti di process mining

Le sfide del process mining non riguardano tanto il process mining in sé quanto la sua adozione e l'impatto sui dipendenti. Tra l'altro, l'implementazione della tecnologia potrebbe richiedere un concetto di gestione del cambiamento per familiarizzare i dipendenti con il cambiamento in azienda.

Inoltre, è necessario assicurarsi che il software non venga utilizzato per misurare le prestazioni personalizzate, in quanto ciò potrebbe essere percepito dai dipendenti come un metodo di controllo delle prestazioni e quindi negativamente.

 

 

Aree di applicazione: Esempi di applicazione del process mining

Il process mining può essere applicato a tutti i processi digitali. Non ci sono limiti alla tecnologia, dal controlling alla sanità allo sviluppo del prodotto, purché venga utilizzata per processi end-to-end chiaramente definibili.

Oltre al classico process mining descritto sopra, esiste anche l'object-centred process mining (OCPM), che può essere utilizzato per tutti i processi e offre ancora più vantaggi. Nel seguente elenco di esempi applicativi, noi di Timo Specht ci concentriamo sulle aree di applicazione del process mining classico.

• Controllo più efficiente e sgravi per i dipendenti responsabili: le aziende lungo l'intera catena di fornitura possono utilizzare il process mining per migliorare la verifica delle fatture e scoprire il potenziale per ridurre i costi e aumentare i ricavi.
• Visualizzazione più chiara dei big data nel settore sanitario per migliorare il trattamento dei pazienti: Il process mining può essere utilizzato per riassumere i diversi trattamenti che i pazienti ricevono per aumentare l'efficienza dei percorsi di cura e risparmiare ai pazienti visite mediche non necessarie.
• Gestione efficiente dei processi produttivi attraverso l'analisi dettagliata di tutte le fasi della produzione: il process mining fornisce indicazioni sui colli di bottiglia nella realizzazione dei prodotti e promuove la conoscenza delle possibilità di automazione.
• Miglioramento dei processi di ordinazione per un tasso di conversione più elevato e una migliore gestione della reputazione online: grazie al process mining, è più facile analizzare i processi di ordinazione dei prodotti e ridurre il numero di clic necessari dalla ricerca di un prodotto all'ordine finale.
• Ottimizzazione dei corsi di formazione attraverso il monitoraggio delle prestazioni dei partecipanti: Se approvato dai partecipanti, il process mining può essere utilizzato per analizzare le prestazioni e confrontarle con i programmi di studio.

Questi sono solo alcuni esempi di come può essere utilizzato il process mining. Il process mining può essere utilizzato per aumentare l'efficienza in quasi tutti i settori, dall'industria al gioco d'azzardo, dagli enti pubblici alle istituzioni scolastiche.

I fornitori di servizi informatici professionali che sviluppano strumenti di process mining e li integrano nelle aziende consigliano le parti interessate sull'implementazione e l'utilizzo personalizzato delle soluzioni di process mining.