Process Mining: dati e processi reali

Il concetto di Process Mining nasce per superare il divario tra I diagrammi di processo teorici e I processi effettivi. oggi consente di conoscere in maniera approfondita monitorare e migliorare processi reali

“È sorprendente vedere che le idee sviluppate quasi vent’anni fa stanno diventando mainstream. Le organizzazioni stanno iniziando a rendersi conto che il process mining è essenziale per la gestione dei processi. […] Prevedo che il process mining sostituirà presto completamente la gestione tradizionale dei processi aziendali […]”: così Wil van der Aalst, rinomato scienziato informatico che ha visto nascere la disciplina del Process Mining, incoraggiando il suo sviluppo, racconta come, alla fine degli anni ’90, processi e dati erano completamente separati.

Il concetto di Process Mining nasce proprio per superare il divario tra i diagrammi di processo teorici e i processi effettivi, molto più complessi. Con il tempo, ha fornito l’anello mancante tra l’analisi dei processi model-based e le tecniche di analisi orientate ai dati, permettendo di scoprire, monitorare e migliorare processi reali.

Le moderne tecniche di Data Science, come apprendimento automatico e Data Mining, stanno soppiantando le tecniche tradizionali per la gestione aziendale, ma il percorso è ancora lungo ed entusiasmante. Strumenti e modalità per estrarre, preparare, trasformare ed archiviare dati si intrecciano con la capacità di migliorare radicalmente i modelli di processo e influenzano le scelte manageriali, con un impatto importante, anche su temi rilevanti per l’azienda (efficienza operativa, sostenibilità, profittabilità, tracciabilità, digitalizzazione e conformità). Oltre all’analisi del flusso di processo per individuare colli di bottiglia e impedimenti, l’approccio Process Mining infatti vede l’Impiego integrato di soluzioni RPA per estendere l’analisi di processo anche a quelle di eventuali operazioni manuali e offre la possibilità di estendere la soluzione con modelli di analisi predittiva.

A questo proposito, sempre Wil van der Aalst riporta un esempio recentissimo: la pandemia di Covid-19, che ha dimostrato come dati accurati e basati sull’evidenza siano fondamentali per la gestione dei processi operativi e ha svelato le tante applicazioni possibili del Process Mining: dalla creazione di trasparenza su una catena di approvvigionamento e fornitura dei vaccini, passando per la gestione di problemi di conformità e operatività relativi alla somministrazione delle dosi, per arrivare fino alla rilevazione di eventuali dispositivi contraffatti o gestiti in modo improprio e all’adozione in ambito sanitario, nelle unità di terapia intensiva, per migliorare e ottimizzare le pratiche di trattamento e gestione dei pazienti.

Come SCAI Partners abbiamo sviluppato un approccio completo che offre ai nostri clienti una copertura end-to-end delle esigenze organizzative, unendo alla componente tecnica degli strumenti di Process Mining il know-how sulle fasi funzionali (analisi e ottimizzazione dei processi) e seguendo la fase realizzativa per garantire il raggiungimento degli obiettivi fissati e concordati con i nostri clienti.

I vantaggi del Process Mining sono immediatamente riconoscibili se confrontati con i sistemi tradizionali: l’utilizzo di dati reali, la ricostruzione automatica, l’analisi quantitativa consentono di superare la scarsa affidabilità e il costo degli assessment tradizionali, l’incertezza su costi, performance e sicurezza e di superare una visione segmentata dei processi, passando a una visione end-to-end segmentata dei processi, ottenendo una visione completa dell’intero processo analizzato.

L’offerta di SCAI Partners prevede un supporto costante al cliente: 

• nella fase di estrazione dei dati e di alimentazione dello strumento
• nella fase di analisi del processo e identificazione delle criticità
• nella fase di simulazione e di definizione degli interventi migliorativi

È in corso di finalizzazione un’offerta a servizio che consentirà ai clienti di accedere a un portale dedicato per gestire facilmente tutte le attività di analisi sui processi e di avvalersi anche di ulteriori servizi, quali maturity check, benchmarking, conseguimento di certificazioni di qualità, attività di formazione e training, webinar.

Le analisi di Process Mining vengono condotte utilizzando i software leader di mercato.

Tali piattaforme consentono di ricostruire e visualizzare il processo reale grazie all’utilizzo dei dati presenti all’interno dei sistemi informativi aziendali, permettendo così l’analisi per l’identificazione di eventuali criticità e la definizione di azioni di miglioramento.

L’approccio evoluto del Process Mining permette di effettuare una serie di attività, tra cui:

Process Discovery & Conformance Analysis

Si rilevano automaticamente i processi e si analizzano confrontandoli con modelli di riferimento in modo da identificare tutte le possibili anomalie e non conformità.

Automation Analysis

In seguito al rilevamento delle attività più frequenti di un processo, si identificano le migliori opportunità di automazione. Si possono, quindi, creare scenari alternativi di processo utilizzando le suite di simulazione presenti nei software quantificando i vantaggi derivanti dall’eventuale adozione dell’RPA.

KPIs and Metrics

Grazie ad una visione olistica della gestione dei processi, è possibile valutare le prestazioni, definire e valutare metriche e KPI rilevanti per l’azienda utilizzando concetti personalizzati e contesti aziendali specifici. I software utilizzati consentono di costruire dashboard customizzate su specifici KPI e metriche condivise con il cliente.

Decision Rules 

Con la rilevazione automatica delle regole di business, si può avere una migliore comprensione dei processi da una prospettiva di business, che aumenta la confidenza e le prospettive dei manager nel processo decisionale.

Root Cause Analysis

È possibile effettuare l’analisi delle cause delle criticità identificate, attraverso i software di Process Mining grazie all’integrazione con algoritmi di intelligenza artificiale/machine learning.

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