La gestione della qualità aiuta le aziende a migliorare i propri processi aziendali, le prestazioni e la competitività
I vantaggi positivi della gestione della qualità hanno convinto molte aziende a implementare sistemi di gestione della qualità. Uno dei framework di gestione della qualità che ha visto un aumento significativo di utilizzo negli ultimi decenni è il Six Sigma. Six Sigma utilizza una serie di principi e tecniche di qualità per ridurre al minimo il numero di difetti in un processo e, di conseguenza, le cause della variabilità nei processi. Tuttavia, le attuali sfide che le aziende devono affrontare, come l’aumento della complessità dei processi e della supply chain, nonché gli elevati volumi di dati non strutturati, rendono problematica l’adozione dei tradizionali strumenti Six Sigma.
Il process mining, grazie all’evoluzione e alla disponibilità di funzionalità di process discovery basate su tecnologie AI, è il candidato ideale per supportare sistematicamente le iniziative di miglioramento dei processi basate su Six Sigma, in quanto incorpora una serie di tecniche che consentono a un’organizzazione di acquisire informazioni sui propri processi.
I sistemi e i dispositivi informatici registrano e archiviano grandi quantità di dati. In particolare, i log forniscono i dati delle fasi operative che sono state eseguite. Il process mining è una disciplina che offre una serie di tecniche per ottenere intuizioni basate sugli eventi registrati e per condurre ulteriori analisi al fine di supportare i miglioramenti del processo; in pratica agisce, da un lato, tra intelligenza computazionale e data mining e, dall’altro, tra modellazione e analisi dei processi, come tecnologia abilitante per metodi e framework di gestione della qualità orientati al processo. Il punto di partenza è quindi il registro degli eventi. Un sistema informativo controlla i processi aziendali del mondo reale e registra gli eventi che vengono memorizzati nei registri degli eventi. Un evento si riferisce a un’attività (una fase definita in un processo) che ha avuto luogo in un particolare momento ed è correlata a un caso particolare (istanza del processo). Il Process Mining, analizzando i dati, consente di individuare in modo sistematico il reale funzionamento del processo, evidenziando per ogni singola istanza il flusso principale, le devianze rispetto a un flusso standard predefinito, i ricicli e i tempi di esecuzione di ogni singola attività.
Ulteriori informazioni, come la risorsa (ad esempio, persona o dispositivo) che esegue l’attività, o il costo sostenuto per l’esecuzione di una singola istanza dell’attività, possono essere utilizzate per arricchire il registro degli eventi e, di conseguenza, estendere la capacità di Mining & Analysis.
Le piattaforme di Process Mining più diffuse. UiPath, Celonis, MyInvenio, solo per citarne alcune, tendono a supportare l’intero ciclo DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control), consentendo di identificare le aree di intervento, simulare l’esecuzione del processo ottimizzato per valutarne l’impatto reale, in modo da concentrare gli sforzi e gli investimenti sugli interventi che produrranno, nella pratica, i maggiori benefici.
In conclusione, Six Sigma si concentra sul miglioramento dei processi aziendali quantificando statisticamente i cambiamenti delle prestazioni dei processi, ma i dati utilizzati per tali analisi vengono in genere raccolti manualmente, il che rende Six Sigma uno sforzo costoso e dispendioso in termini di tempo. Negli ultimi anni, il process mining si è dimostrato una tecnica utile per condurre analisi di processo in modo potenzialmente efficiente in termini di tempo, pertanto può fungere da importante tecnologia di supporto per iniziative di miglioramento dei processi basate su Six Sigma.
