I migliori 50 casi d'uso del process mining con 42 casi di studio
Rapporti recenti prevedono che le capacità di process mining possano incrementare gli sforzi di miglioramento dei processi del 20%.1 Al di là dei benefici teorici, l'analisi di casi d'uso e casi di studio reali colma il divario tra il potenziale dei dati e l'eccellenza operativa ad alto impatto, garantendo un'implementazione orientata ai risultati in tutta l'organizzazione. Esplora i casi d'uso più comuni nelle rispettive categorie:
- Casi d'uso del process mining per processi generali:
- Applicazioni del process mining per settore: Finanza, automotive, bancario, istruzione, sanità, assicurazione, logistica, produzione
- Casi d'uso del process mining per funzione aziendale: Vendite, gestione dei servizi IT, servizio clienti & Sostenibilità.
Scopri i principali casi d'uso e casi di studio reali:
Software di process mining i casi d'uso con esempi concreti
Ottimizzazione del processo
Scoperta del processo
Validazione della conformità
Armonizzazione dei processi
Simulazione di processo
Estrazione organizzativa
Identificazione della causa principale
Processi generali
Il grafico a dispersione qui sotto mappa ogni caso d'uso generale del process mining in base a quanti casi di studio lo supportano e a quale quota di tali casi riporta un risultato quantificato, come tempo risparmiato, costi ridotti o un miglioramento percentuale:
Nota che ogni caso di studio è stato associato a uno o più dei sei casi d'uso mostrati, poiché un singolo caso di studio può coprire più casi d'uso. L'ottimizzazione dei processi è suddivisa in base alla presenza esplicita di automazione (RPA o bot).
1- Process discovery per l'automazione: L'automazione offre soluzioni più rapide ed economiche. Tuttavia, le aziende devono esaminare i propri processi aziendali per utilizzare strumenti di automazione, come la robotic process automation (RPA) o un agente IA.
2- Ottimizzazione dei processi esclusa l'automazione: Le aziende possono usare il process mining per un'analisi dei processi più rapida e accurata. Gli event log deducono metriche di prestazione e modelli per identificare colli di bottiglia e passaggi costosi da ottimizzare. Ad esempio, abbiamo valutato ogni beneficio del process mining in 51 casi di studio, rilevando una riduzione dei colli di bottiglia del 43% e l'eliminazione del 4% dei passaggi non necessari
3- Validazione di conformità: Le aziende possono verificare se i propri processi as-is sono conformi alle specifiche indicate tramite controlli di conformità. Ad esempio, le decisioni di acquisto richiedono approvazioni diverse in base all'importo e alla natura dell'articolo acquistato.
Anche i casi non conformi, le ragioni delle deviazioni e le tendenze di conformità possono essere analizzati. Le aziende possono intervenire per ridurre queste deviazioni e garantire processi standardizzati.
4- Armonizzazione: Le aziende possono usare il process mining per armonizzare in modo efficiente processi distinti. Le informazioni ottenute dagli strumenti di process mining consentono di realizzare rapidamente le sinergie pianificate.
Esempio reale: Nokia applica il process mining ai processi purchase-to-pay e order-to-cash, ottenendo un'esperienza cliente fluida e acquisendo conoscenze su come combinare efficacemente questi processi.
5- Simulazione dei processi: Le capacità di process mining possono includere la simulazione dei processi e l'analisi predittiva. Le aziende possono fare previsioni future attraverso il mining e la simulazione dei propri processi con i dati ottenuti dagli event log. Le loro analisi predittive possono essere usate per informare stakeholder e clienti.
6- Mining organizzativo: I log di processo possono identificare relazioni organizzative, lacune prestazionali e best practice. Tuttavia, quasi tutti i processi hanno una componente umana. I dati di processo possono essere usati per comprendere e migliorare gli aspetti umani dei processi aziendali.
Il grafico qui sotto mostra la distribuzione dei casi di studio tra specifici casi d'uso del process mining:
Servizio clienti
7- Analisi multicanale per identificare anomalie: Il software di process mining può aiutare ad analizzare le fasi dei processi su diversi canali per identificare problemi di conformità e inefficienze
8- Mappare il percorso del cliente: Lo strumento di process mining può illustrare il percorso del cliente in un determinato canale estraendo dati da sistemi CRM e di ticket. In questo modo, il process mining facilita il monitoraggio dell'esperienza del cliente, delle sfide che i clienti affrontano e delle interazioni tra gli agenti responsabili e i clienti.
Altri strumenti per migliorare il servizio clienti includono:
ChatGPT per il servizio clienti e agenti IA nel servizio clienti
Finanza
Qui trattiamo le applicazioni del process mining nella funzione finanziaria delle aziende (non applicazioni specifiche del settore dei servizi finanziari):
Purchase-To-Pay
9- Identificare i passaggi manuali da automatizzare: Errori e interventi manuali nei processi purchase-to-pay aumentano i tempi di esecuzione. Analizzando i processi, il process mining rivela potenziale di automazione che migliora l'accuratezza e riduce le rilavorazioni. In alcuni casi di studio di process mining, lo strumento di process mining può aumentare l'automazione del 35% e ridurre i tempi di rilavorazione del 52%.
10- Eliminare gli acquisti non conformi: Le aziende possono analizzare i processi purchase-to-pay per ridurre gli acquisti non conformi. Se le aziende hanno un problema specifico con gli acquisti non conformi, possono individuare aree per migliorare l'uso degli accordi quadro con il process mining. I fornitori di process mining affermano di poter rilevare gli acquisti non conformi seguendo le regole seguenti:
- Non dovrebbe essere generata una ricevuta prima della creazione di un ordine di acquisto
- Tutte le fatture dovrebbero essere create dopo un ordine di acquisto (PO)
- Un ordine di acquisto senza contratto non dovrebbe esistere (soprattutto se l'ordine è di grandi quantità e avviene regolarmente)
11- Individuare le cause profonde dei ritardi: Il process mining consente alle aziende di identificare quali fornitori, prodotti o reparti causano ritardi. Adottando azioni appropriate, possono ottenere più consegne puntuali internamente.
Crediti verso clienti
12- Individuare azioni per favorire i pagamenti puntuali: I clienti non pagano sempre puntualmente. Le aziende alla fine non riescono a incassare i crediti in tempo e questo può influire su altri processi. Il process mining può identificare le cause di questo problema e trovare soluzioni appropriate.
13- Fatturazione più rapida: Fatturare ai clienti è un altro processo che di tanto in tanto può diventare costoso e complicato. Il process mining individua i colli di bottiglia nel processo di fatturazione e può trovare modi per automatizzarlo. Di conseguenza, è possibile ridurre i costi delle fatture e garantire una fatturazione più rapida.
Debiti verso fornitori
14- Ridurre i pagamenti in ritardo: Le aziende possono analizzare i propri processi aziendali per individuare le cause dei pagamenti in ritardo. Correggendo queste inefficienze, le aziende possono ridurre i ritardi di pagamento e migliorare gli sconti di cassa.
15- Identificare le vere cause delle fatture errate: Errori nelle fatture o pagamenti duplicati sono problemi comuni che causano carico di lavoro extra. Le aziende possono identificare le cause di questi casi con il process mining. Si afferma che il software di process mining può ridurre i pagamenti duplicati dei clienti del 67%.
Audit
16- Confrontare «prima» e «dopo»: Quando un'azienda apporta una modifica a un processo, verificare il miglioramento può essere difficile. Per i consulenti, il process mining consente di mettere in relazione il «prima» e il «dopo» dei processi.
17- Migliorare i tempi di risposta: Mentre la process discovery tradizionale può richiedere mesi, il process mining è più rapido. Di conseguenza, i consulenti come EY possono completare l'analisi dei processi dei clienti finali in pochi giorni utilizzando gli strumenti di process mining
18- Identificazione dei rischi: Il process mining fornisce ai consulenti informazioni basate sui dati. Grazie a queste informazioni, i consulenti possono identificare i rischi e consigliare le aziende in modo accurato.
Gestione dei servizi IT
19- Riduzione del rischio negli sviluppi correlati all'ERP: Nel caso di studio di process mining di Lassila & Tikanoja, l'azienda ha implementato un nuovo sistema ERP utilizzando il process mining. L'azienda ha raggiunto l'obiettivo di ridurre i rischi aumentando la visibilità sul sistema ERP e sui processi operativi.
20- Riduzione dei costi di manutenzione, sviluppo e supporto ERP: Il process mining può individuare errori o lacune nei sistemi IT, come SAP. Lo stesso caso di studio di process mining (Lassila & Tikanoja) ha mostrato che l'azienda ha ridotto i costi di implementazione insieme ai rischi delle implementazioni ERP, anche se non era l'obiettivo principale del progetto.
21- Garantire una maggiore risoluzione al primo tentativo: I sistemi IT potrebbero non fornire la soluzione corretta al primo tentativo. Gli strumenti di process mining possono produrre insight basati sui dati per aumentare il tasso di risoluzione al primo tentativo.
22- Scoprire le cause profonde dei ritardi: I ticket che restano aperti a lungo sono un problema comune. Le aziende possono analizzare i propri processi per capire perché questi ticket restano aperti a lungo. Dai risultati ottenuti con gli strumenti di process mining, le aziende possono scoprire lacune nei sistemi IT.
23- Automatizzare per tempi di risoluzione più rapidi: La gestione dei servizi IT è un altro campo aperto all'automazione. Le aziende possono usare il process mining per trovare aree da automatizzare e fornire tempi di risoluzione più rapidi. Alcuni casi di studio affermano che gli strumenti di process mining riducono i tempi di risoluzione del 65%.
Esplora tutti i casi di studio ITSM, comprendi le applicazioni reali dell'IA nell'ITSM.
Vendite
Lead-To-Order
24- Riduzione del ciclo di vendita: I processi lead-to-order possono richiedere molto tempo. Ciò fa aumentare il tempo di recupero degli investimenti di marketing. Le aziende possono individuare le cause di questo problema e intervenire per ridurre il ciclo di vendita.
25- Aumento del tasso di conversione: Convertire le strategie di marketing in vendite è fondamentale per le aziende. Con uno strumento di process mining, le aziende possono scoprire se dispongono di strategie adeguate per aumentare i tassi di conversione.
Order-to-Cash
Il ciclo order-to-cash (O2C) comprende tutte le fasi dalla ricezione di un ordine al completamento del pagamento e della consegna. Il process mining può aiutare a identificare tutti i piccoli colli di bottiglia che potrebbero esistere nel processo e ostacolare un funzionamento regolare.
26- Aumentare le consegne puntuali: Per la soddisfazione del cliente, le consegne puntuali sono essenziali. Le aziende possono usare il process mining per scoprire le cause dei ritardi nelle consegne.
27- Identificare le cause che danneggiano i ricavi mensili: Le aziende possono perdere una parte dei guadagni durante questo processo a causa di blocchi prolungati o annullamenti di ordini. Gli strumenti di process mining possono individuare le cause profonde di tali problemi e le aziende possono ridurre al minimo le perdite di conseguenza.
28- Individuare le aree chiave: Con il process mining, le aziende possono individuare i clienti di alto valore e le aree critiche su cui concentrarsi.
29- Identificare le cause profonde delle modifiche agli ordini: A volte i clienti modificano i propri ordini, il che allunga i processi. La poca chiarezza delle fasi precedenti all'ordine può causare queste modifiche. Le aziende preferiscono ridurre queste modifiche per stabilizzare i processi.
30- Confrontare la quantità di merce restituita: Le aziende possono scoprire il valore della merce restituita usando il process mining. Sulla base di questa analisi, possono concentrarsi sul miglioramento dei processi order-to-cash.
Sostenibilità
31. Verifica dell'impronta di carbonio:
Un potenziale caso d'uso del process mining consiste nel collegare gli event log tradizionali (ad es. fasi di spedizione e produzione) ai dati sul consumo energetico e sui rifiuti. In questo modo, le aziende possono identificare i «colli di bottiglia del carbonio» in cui le inefficienze di processo sono direttamente correlate all'impatto ambientale, consentendo un reporting ESG basato sui dati.
Esempio reale: In una ricerca accademica, un produttore globale ha utilizzato l'Object-Centric Process Mining (OCPM) per monitorare le linee di produzione. I ricercatori hanno scoperto che l'interazione tra i tempi di inattività delle apparecchiature e la pianificazione dei lotti era una causa primaria dello spreco di energia. Ottimizzando questi passaggi di consegna, l'azienda ha ottenuto:
- Riduzione del consumo energetico non necessario durante l'assemblaggio.
- Diminuzione delle emissioni Scope 2 in un singolo trimestre fiscale.
- Tracciabilità completa dell'impronta di carbonio per le singole unità di prodotto.2
32- Valutazione del rischio ESG: Il process mining può essere combinato con RPA, genAI o capacità di IA agentica per automatizzare l'identificazione dei rischi ESG in progetti su larga scala, come la costruzione o lo sviluppo di infrastrutture. Questo approccio «Forensic ESG» garantisce che i rischi ambientali e sociali vengano rilevati durante le fasi di pianificazione ed esecuzione, piuttosto che negli audit successivi al progetto.
Esempio reale: Un framework digitale applicato a oltre 100 progetti di costruzione ha utilizzato process mining e machine learning per prevedere i fallimenti ESG. Il framework ha fornito:
- Checklist di rischio automatizzate che hanno ridotto la variabilità umana nel reporting ESG.
- Monitoraggio in tempo reale degli indicatori ambientali (uso dell'acqua, inquinamento del suolo) acquisiti dai sensori IoT nel modello di processo.
- Maggiore coerenza nella classificazione dei rischi ESG.3
Esplora più ampiamente i casi d'uso reali di sostenibilità.
Automotive
33- Servizi post-vendita: I servizi post-vendita si riferiscono ai servizi di assistenza ai proprietari di veicoli per migliorare la loro esperienza con l'azienda e ottenere feedback sul prodotto e sul servizio. I produttori automobilistici possono impiegare il process mining per ricavare informazioni dalle attività e operazioni post-vendita. Queste informazioni possono migliorare i servizi post-vendita.
Settore bancario
Anche le banche traggono vantaggio dalle ottimizzazioni dei processi, poiché la maggior parte dei processi bancari include ancora sistemi legacy e documentazione cartacea. Gli strumenti di process mining possono aiutare a identificare colli di bottiglia e opportunità di automazione, migliorando la soddisfazione del cliente e l'efficienza. I processi da ottimizzare includono:
34- Mutui: Il mutuo è il processo di prestito B2C più complesso e nella maggior parte dei casi ci sono opportunità per migliorarlo. Utilizzando il process mining, le banche possono visualizzare i flussi di lavoro dei mutui per individuare i ritardi causati da azioni ripetitive. Ciò aiuta a ridurre i tempi di attesa dei clienti e a migliorare la collaborazione tra le diverse unità.
35. Operazioni con carte: Il process mining supporta le banche nell'analisi delle operazioni con carte per identificare inefficienze e ritardi.
36. Ottimizzazione della lavorazione dei prestiti: Le banche sfruttano il process mining per visualizzare il percorso end-to-end delle richieste di prestito. Ciò consente di identificare dove si verificano «blocchi» manuali, come richieste ripetute di documenti o controlli creditizi ridondanti, che frustrano i clienti e aumentano i costi operativi.
Esempio reale: Piraeus Bank ha analizzato oltre 1 milione di event log nei processi di prestito al consumo per identificare le cause profonde delle approvazioni lente. L'analisi di conformità e discovery ha portato ai seguenti risultati:
- Il tempo medio di elaborazione delle richieste è sceso da 35 minuti a 5 minuti.
- Una riduzione dell'86% del lead time totale per l'erogazione dei prestiti.
- È emerso che la mancanza di inserimento standardizzato dei dati causava il 40% dei cicli di rilavorazione.4
Istruzione
37- Piattaforme di apprendimento online: Il process mining e il task mining possono rivelare dettagli su come gli utenti navigano nelle piattaforme di apprendimento per migliorare l'esperienza degli studenti. Ad esempio, il process mining può mostrare le possibili cause profonde dei tassi di abbandono degli studenti da una determinata piattaforma, come la durata dei video o l'organizzazione dei materiali.
Sanità
38- Processi amministrativi: Il process mining individua gli event log che contengono informazioni sui processi sanitari, inclusi il personale responsabile, le fasi e i costi dei processi, e identifica le aree di miglioramento.
39- Percorsi clinici: servono a standardizzare le pratiche sanitarie e a rilevare problemi che potrebbero portare a trattamenti errati o ritardi, cruciali per molti pazienti (ad es. il cancro). Il process mining può essere usato per identificare i percorsi clinici e monitorare colli di bottiglia e anomalie.
Assicurazioni
40- Valutazione del rischio: Le compagnie assicurative calcolano il rischio per stabilire i premi. Sovrastimare il rischio può far perdere clienti, mentre sottostimarlo può portare a perdite. Il process mining aiuta analizzando dati effettivi o storici per mappare le fasi di sottoscrizione e identificare i fattori di rischio. Ciò consente agli assicuratori di monitorare e migliorare il processo di sottoscrizione per decisioni migliori.
41- Rapporto quote-to-bind: Le compagnie assicurative cercano di ridurre il rapporto quote-to-bind, che misura il tasso di conversione dei preventivi in polizze vincolanti. Il process mining offre informazioni per snellire le operazioni affrontando inefficienze e opportunità di automazione.
Aggiungi come fonte preferitaLogistica
42- Riduzione dei costi di magazzino: È difficile identificare quali magazzini causano problemi logistici. Anche gli errori nelle scorte causano costi di magazzino extra. Il process mining offre piena trasparenza nella gestione del magazzino. In questo modo, le aziende possono individuare i magazzini problematici, ridurre i costi di magazzino e risparmiare fino al 40% dei costi di magazzino.5
43- Ampliare l'area geografica: Le aziende possono ampliare la propria portata geografica ottimizzando la posizione dei magazzini. I fornitori di process mining affermano che le aziende che usano i loro strumenti possono aumentare la portata geografica fino al 20%.5.
44- Identificare le cause profonde dei ritardi: I ritardi logistici possono causare consegne tardive e ridurre i ricavi attesi. Il process mining può scoprire le cause profonde di questi ritardi. Le aziende possono concentrarsi su questi problemi per evitare possibili perdite di ricavi. Alcune aziende hanno dichiarato di aver aumentato le consegne puntuali del 18%.5
Produzione
45- Riduzione del tempo ciclo: Per migliorare la produzione, ridurre il tempo ciclo è una soluzione intelligente. Il process mining può mostrare le inefficienze nei processi produttivi. Le aziende possono ridurre il tempo ciclo correggendo queste inefficienze.
46- Ridurre le rilavorazioni in produzione: Le aziende possono ridurre le rilavorazioni creando avvisi in-process. Quando la produzione si discosta dallo standard, il software di process mining può segnalarlo alle unità competenti in tempo reale. Il vantaggio è che fornisce alle aziende prodotti di migliore qualità.
Industria del software
47. Monitorare le attività del ciclo di vita: Il ciclo di vita dello sviluppo del software (SDLC) si riferisce alle fasi necessarie durante lo sviluppo del software. Il process mining può aiutare a monitorare l'intero ciclo di vita dello sviluppo del software scoprendo e mappando il modello di processo effettivo. In questo modo, sviluppatori e project manager possono identificare se alcune fasi vengono saltate.
48. Monitorare e gestire i progetti software: Il process mining può mappare l'intero flusso di progetto, consentendo a tutti i componenti del team di sviluppo software di monitorare e gestire il progetto, individuando problemi e aree di rischio. Inoltre, il process mining illustra i KPI di processo (ad es. costi e tempi), le risorse e le parti coinvolte nel processo.
Esempio reale
Ad esempio, un'azienda fornitrice di software BPM in Australia ha applicato il process mining per gestire il percorso dei progetti dei clienti. Grazie al process mining, l'azienda ha identificato e risolto problemi di conformità e di prestazioni.
49. Garanzia della qualità: I QA controllano usabilità, accuratezza, manutenibilità e portabilità del software. Il process mining offre controlli di conformità e analisi automatizzata delle cause profonde, che possono aiutare i tester a supervisionare i processi di QA. In questo modo, i tester possono garantire l'efficienza e l'efficacia del processo di QA con il process mining.
Esempio reale
In un caso di studio, i ricercatori hanno impiegato il process mining su un dataset di processi di sviluppo software fornito da una software house brasiliana con oltre 2.000 casi. Nella loro analisi di conformità, i ricercatori hanno evidenziato che:
- 90% dei casi segue l'ordine di esecuzione definito nel processo formale
- 25% dei processi ha saltato la fase di pianificazione
- 44% dei progetti non era documentato.
50. Gestione degli incidenti: La gestione degli incidenti affronta le attività non pianificate che influiscono sulla qualità del servizio. Il process mining migliora la gestione degli incidenti identificando opportunità di automazione e ottimizzazione. Le capacità predittive e di monitoraggio del process mining aiutano sviluppatori, tester e manager a prevedere potenziali incidenti e a intervenire prima che si verifichino.
Esempio reale
In un caso di studio, i ricercatori hanno applicato il process mining ai processi di sviluppo software e hanno identificato che:
- 3 utenti del team di supporto erano i principali responsabili della rilavorazione degli elementi
- La fase di analisi nel modello veniva saltata nelle applicazioni reali
- Il 50% delle entità per le quali non veniva eseguita un'analisi richiedeva una rilavorazione.
Scopri i software di gestione del backup e i software di osservabilità per ulteriori informazioni sulle tecnologie dell'industria del software.
Che cos'è il process mining?
Il process mining è un metodo che estrae e analizza gli event log per rivelare i dettagli dei processi aziendali. Potenzia gli sforzi di automazione, inclusa la RPA, e supporta il miglioramento continuo dei processi.
Strumenti di process mining
Il mercato del process mining comprende strumenti di process mining con capacità diverse. Alcuni di questi strumenti includono:
Tendenze del process mining
Gartner riferisce che l'80% delle organizzazioni prevede di integrare il process mining in almeno il 10% delle proprie operazioni aziendali entro la fine di quest'anno.6
1. Integrazione dell'IA
Mentre il 25% delle organizzazioni attualmente combina l'IA con il process mining, il 74% prevede di includere l'IA nelle prossime iniziative.7Le aree chiave includono:
- Analisi predittiva e prescrittiva: L'IA prevede ritardi nelle consegne, rischi di conformità e colli di bottiglia operativi prima che si verifichi un impatto finanziario.
- IA generativa (GenAI): Le interfacce in linguaggio naturale consentono agli utenti aziendali di interrogare dati di processo complessi senza competenze tecniche.
- Intelligenza contestuale: Il process mining fornisce un contesto operativo strutturato, migliorando la pertinenza e l'accuratezza dei modelli di IA.
- Process mining agentico: Sebbene le implementazioni completamente autonome rimangano limitate, tutti i principali fornitori affermano di sperimentare l'integrazione di agenti autonomi per monitorare le attività, segnalare deviazioni e attivare correzioni in tempo reale
2. La process intelligence come livello di piattaforma
Il process mining sta diventando un livello all'interno delle piattaforme di automazione e CRM. Lo scorso anno sono state registrate 13 acquisizioni nel solo mercato del software di process intelligence. Ad esempio:
- Salesforce ha acquisito Apromore
- SAP possiede Signavio
- Microsoft ha acquisito Minit
- ServiceNow ha acquisito UltimateSuite.
Questi strumenti di mining nativi della piattaforma conoscono meglio il proprio sistema e sono più economici da implementare. Tuttavia, potrebbero avere difficoltà a gestire dati di sistemi eterogenei. Ad esempio, tali strumenti saranno più propensi a trovare opportunità di automazione che possono essere gestite dagli agenti del fornitore, tralasciandone altre.
3. Passaggio all'Object-Centric Process Mining (OCPM)
Le organizzazioni stanno passando dal mining basato sui casi a modelli object-centric.
- Modellazione olistica: L'OCPM traccia simultaneamente più oggetti correlati (ad es. ordini, fatture, spedizioni).
- Visibilità interfunzionale: Elimina l'analisi a silos e chiarisce come i processi si intersecano tra i reparti.
4. Il process mining come abilitatore dell'automazione
L'attenzione si sta spostando da progetti isolati all'ottimizzazione continua.
- RPA mirata: I colli di bottiglia vengono risolti prima dell'automazione, riducendo il rischio di scalare flussi di lavoro inefficienti.
- Controllo di conformità: I dati di esecuzione in tempo reale vengono confrontati con i modelli target per rilevare deviazioni e lacune di conformità.
5. Sostenibilità
L'ottimizzazione dei processi supporta anche gli obiettivi ambientali.
- Riduzione degli sprechi: Catene di fornitura snelle riducono l'uso di energia e gli sprechi di materiali.
- Monitoraggio del carbonio: I dati di processo consentono il monitoraggio di metriche ambientali allineate agli obiettivi di sostenibilità aziendale.
FAQ
Il data mining sfrutta diversi algoritmi o metodologie per esplorare un determinato dataset. Allo stesso modo, il process mining analizza gli event log e i dati relativi ai processi per «estrarre» i processi.
La piena comprensione dei processi include:
Identificare tendenze, modelli e deviazioni dei processi
Visualizzazione dettagliata dei processi effettivi
Definire opportunità di automazione
Scoprire nuovi modi per aumentare l'efficienza dei processi.
Gli strumenti di process mining scoprono i modelli di processo effettivi a partire dagli event log grezzi. Estraendo gli event log da ciascun caso e combinandoli, questi strumenti mostrano alle aziende come i loro processi si svolgono realmente.
Comprendi come funziona il process mining attraverso i seguenti passaggi:
1. Questi strumenti recuperano e analizzano le sequenze di attività dagli event log per identificare le varianti di processo.
2. Questi strumenti estraggono la sequenza di attività per ciascun caso dagli event log. In questa fase, le variazioni tra i casi diventano evidenti. Queste variazioni si verificano a causa di modifiche manuali o errori nel processo.
3. Dopo aver ricavato la sequenza di attività di ciascun caso, gli strumenti di process mining iniziano a «unire» queste sequenze. Con l'insorgere di variazioni, il processo effettivo sarà più complicato di quello pianificato. Questo risultato consente inoltre all'azienda di capire dove il processo ha deviato.
Il process mining intelligente è un software di process mining basato sull'IA che sfrutta algoritmi di ML per automatizzare la scoperta, l'analisi, la modellazione e la diagnostica dei processi.
Gartner ha sostituito il termine process mining con process intelligence, poiché gli strumenti combinano IA, process mining, task mining e tecnologie di simulazione dei processi.
1. Ampliare la copertura del process mining
Sfida:
Attualmente il process mining è limitato ai processi che si svolgono su sistemi con file di log dettagliati e accessibili, come SAP.
Tuttavia, una parte significativa dell'attività dei dipendenti si svolge sul sistema operativo o sul browser, dove si svolgono attività personali e professionali e i log potrebbero non essere dettagliati come quelli di un ERP.
Consiglio:
Il task mining e l'acquisizione a livello desktop colmano in parte questo divario e il problema della copertura viene ora affrontato anche dal lato degli agenti. Man mano che gli agenti IA enterprise eseguono il lavoro su OS e browser, generano i propri event log, che possono essere analizzati insieme ai log di sistema per ricostruire processi che nessun ERP ha registrato.
Sebbene non sia ancora molto comune, alcuni fornitori stanno implementando agenti IA. Ad esempio, Celonis offre Agent Miner, che può unire i log di sistema e quelli degli eventi agentici in un'unica vista di processo.
Migliorare la qualità dei dati
Sfida:
Gli strumenti di PM potrebbero non informarti sui problemi di qualità dei dati, ma la qualità del loro output dipende dalla qualità dei dati. La maggior parte dei dati aziendali può essere incompleta, imprecisa o avere timeline confuse. Pertanto, gli strumenti di PM potrebbero analizzare dati errati e fornire risultati imprecisi.
È importante che analisti di dati, esperti di dominio, data steward e altre figure coinvolte in iniziative di qualità dei dati puliscano e preparino i dati prima di implementare il process mining.
Consiglio:
È consigliabile che le aziende dispongano di strategie di assicurazione della qualità dei dati e di integrazione con algoritmi di IA e ML e strumenti di qualità dei dati per migliorare costantemente la qualità dei dati.
Analisi accurata delle cause profonde
Sfida:
Gli strumenti tradizionali di process mining identificano e rappresentano i problemi legati ai processi. Tuttavia, non possono fornire risposte granulari sulle cause profonde di questi problemi.
Consiglio:
Tuttavia, questo problema è stato affrontato sfruttando algoritmi di machine learning per il process mining. Combinato con algoritmi di ML, il process mining diagnostico identifica le cause profonde dei problemi. Ci sono 2 approcci comuni:
– Alcuni fornitori di PM offrono software che forniscono dati di processo dettagliati per strumenti di business intelligence (BI) e piattaforme di machine learning, oppure strumenti di discovery PM separati che identificano le cause profonde
– Altri fornitori di PM integrano strumenti di analisi delle cause profonde nel software per eseguire automaticamente l'analisi
Convertire i dati non strutturati in formati leggibili dalle macchine
Sfida:
I dati aziendali possono essere sia strutturati sia non strutturati; tuttavia, alcuni strumenti tradizionali di process mining possono elaborare dati strutturati, lasciando fuori dall'indagine i dati non strutturati, come fatture o ricevute.
Consiglio:
Questo problema può essere affrontato integrando OCR, NLP e algoritmi di machine learning per convertire i dati non strutturati in formati leggibili dalle macchine, al fine di includere tutte le fonti di dati nel processo decisionale.
Tuttavia, la conversione dei dati non strutturati in dati leggibili dalle macchine è un processo imperfetto e può introdurre errori nell'output del process mining. Pertanto, gli utenti devono prestare attenzione in questi casi.
Generare più rapidamente l'output del process mining
Sfida:
Gli strumenti tradizionali di process mining in passato fornivano meno chiarezza nell'analisi di processi complessi perché non avevano la sofisticazione necessaria per valutare processi con un gran numero di variabili. Ad esempio, includere numerosi stakeholder o dati estesi nel processo generava complessità negli output PM, difficili da comprendere e su cui era difficile intervenire.
Oltre al numero di attività o variabili aggiunte, in alcuni casi i processi sono eterogenei e trasversali. Ad esempio, nei processi sanitari diventa difficile generalizzare e modellare processi che includono eterogeneità e collaborazione multidisciplinare.
Consiglio:
I nuovi strumenti di process mining che integrano algoritmi di IA e machine learning mirano a superare questi problemi di complessità. Ad esempio, sfruttando l'IA e la computer vision per acquisire e scoprire tutti i dati di processo, i fornitori possono generare output di process mining in pochi giorni. Un'attività di PM simile con software PM tradizionale potrebbe richiedere mesi.
Prevedere le prestazioni future dei processi
Sfida:
Poiché i primi strumenti di process mining si concentravano sull'analisi dei dati degli eventi, monitoravano e analizzavano le prestazioni passate dei processi piuttosto che i processi in corso. Di conseguenza, non possono avvisare gli utenti in caso di deviazioni né prevedere le prestazioni future dei processi.
Consiglio:
Tuttavia, le applicazioni di IA e ML nel process mining possono aiutare a sviluppare modelli di process mining predittivi e
prescrittivi in cui il PM prevede risultati finali ed eventi futuri in termini di indicatori chiave di prestazione e può notificare agli utenti possibili carenze o aree di miglioramento.
Identificare dipendenze o colli di bottiglia all'interno di un processo
Sfida:
Il process mining produce effettivamente risultati sotto forma di visualizzazioni e tabelle, ma richiede che l'analista umano interpreti i risultati e formuli suggerimenti per migliorare i processi.
Consiglio:
Le aziende possono sfruttare strumenti di IA e analytics per elaborare i risultati ottenuti dagli strumenti di process mining, al fine di identificare meglio dipendenze o colli di bottiglia all'interno di un processo.
Costi ridotti
Il process mining consente agli utenti di identificare le aree che richiedono automazione o qualsiasi altro cambiamento. Automatizzare i processi aumenta l'efficienza riducendo i costi.
Migliore esperienza del cliente
Identificando i colli di bottiglia, scoprendo aree di miglioramento e ottimizzando diversi processi, il tempo complessivo del processo si riduce. Questa situazione consente consegne più rapide per i clienti e migliora la loro esperienza con le aziende. Di conseguenza, la soddisfazione del cliente aumenta, influendo su ricavi e fedeltà.
Vantaggi di conformità
Sebbene l'audit sia un processo lungo, un'analisi rapida con gli strumenti di process mining può abbreviarlo. Inoltre, questi strumenti possono rilevare processi non conformi e avvisare le aziende in tempo reale su tali problemi. In un caso di studio di process mining, EY ha ridotto l'analisi dei processi dei clienti finali in meno di una settimana sfruttando il process mining.
Il process mining object-centric (OCPM) è un tipo di process mining che analizza in particolare il comportamento di singoli oggetti o entità. L'OCPM non segue la logica del concetto di caso. Presuppone che più concetti di caso possano coesistere e che questi casi (oggetti) possano corrispondere a diversi tipi di oggetti.
L'OCPM mira a superare i problemi di convergenza e divergenza orientando l'analisi dei processi. Questa tecnica presuppone che:
– Gli eventi possano essere correlati a più oggetti
– Ogni evento possa contenere vari casi
– Un singolo caso possa includere attività indipendenti e ripetute.
Come funziona il process mining orientato agli oggetti?
Il process mining object-centric funziona in modo simile al process mining classico. Tuttavia, estrae e analizza dati specifici degli oggetti dagli event log tramite:
1. L'uso di algoritmi e tecniche specializzate, come:
– Pre-elaborazione dei dati
– Arricchimento dei dati
2. Metodi di analisi dei dati, come:
– Clustering
– Classificazione
– Estrazione di regole di associazione.
Vantaggi dell'OCPM
L'OCPM fornisce un'analisi più dettagliata del comportamento dei singoli oggetti, tra cui:
– Interazione tra diversi oggetti e processo
– Impatto del comportamento degli oggetti sulle prestazioni del processo in termini di KPI.
Ulteriori letture
Maggiori informazioni sulle tecnologie di miglioramento dei processi:
- I migliori strumenti di orchestrazione dei processi con pro e contro
- SAP Process Orchestration: le migliori soluzioni, funzionalità e integrazioni
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@misc{simsek2026,
author = {Şimşek, Hazal},
title = {{I migliori 50 casi d'uso del process mining con 42 casi di studio}},
year = {2026},
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note = {AIMultiple. Consultato il 20 Luglio 2026}
}Risultati e timestamp di 10 punti dati. Scarica i dati utilizzati in questo articolo come file ZIP contenente un file CSV.
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