Process mining vs. data mining

Data mining leverages different algorithms or methodologies to explore a given dataset. Similarly, process mining analyzes event logs and process-related data to “mine” processes.The full understanding of processes includes:Identifying process trends, patterns, and deviationsDetailed visualization of actual processesDefining automation opportunitiesDiscovering new ways to increase process efficiency

How does process mining work?

Process mining tools discover actual process models out of the raw event logs. By extracting event logs from each case, and combining them, these tools show companies how their processes actually perform.Understand how process mining works through the following steps: 1. These tools retrieve and analyze activity sequences from event logs to identify process variations.2. These tools extract the activity sequence for each case from the event logs.In this step, variations between cases will become apparent. These variations occur because of manual changes or errors in the process.3. After deriving the activity sequence of each case, process mining tools start to “merge” these sequences. As variations occur, the actual process will be more complicated than the planned one. This output also enables the company to understand where its process has deviated.

what is intelligent process mining?

Intelligent process mining is an AI-powered process mining software that leverages ML algorithms to automate process discovery, process analysis, process modeling and process diagnostics.

Process intelligence vs process mining

Some vendors refer to process-related tools, such as process management software or process mining, as process intelligence software. Process intelligence tools combine machine learning, process mining, task mining, and digital twin technologies for deeper insights.Many process mining tools benefit from process mining algorithms and context awareness to automatically collect and discover data and identify the root causes behind inefficiencies and deviations. ML also enables building predictive capabilities, generating a DTO or process simulation and offering task mining.

What are the process mining challenges and tips to improve?

1.Expand the coverage of process miningChallenge:Currently, process mining is limited to processes that take place on systems with detailed and accessible log files like SAP. However, a significant amount of employee activity takes place on the OS or the browser where personal and professional activities take place and logs may not be as detailed as an ERP.Advice:In these cases, enterprise AI agents can complete thousands of process runs to generate data which can be analyzed for bottlenecks. This is a novel use case which is not yet commercially offered but we expect AI agents to contribute significantly to process understanding within the next 3 years.Improve data qualityChallenge:PM tools may not inform you about data quality issues but the quality of their output relies on data quality. Most enterprise data can be incomplete, inaccurate, or have confusing timelines. Therefore, PM tools may analyze faulty data and provide inaccurate results.It is important for data analysts, domain experts, data stewards and others involved in data quality initiatives to clean and prepare the data before implementing process mining. Advice:It is recommended that businesses have data quality assurance strategies and incorporation with AI and ML algorithms and data quality tools to constantly improve data quality. Some of the ways the AI and ML can help with data quality is to - Automate the process of data entry - Identify and eliminate duplicate records - Deploy random forest algorithm to classify data.Accurate root cause analysisChallenge:Traditional process mining tools identify and portray process-related issues. Yet, they cannot provide granular answers on the root causes of these issues. Advice:However, this problem has been tackled by leveraging machine learning process mining algorithms in process mining. Combined with ML algorithms, diagnostic process mining identifies the root causes of the problems. There are 2 common approaches here: - Some PM vendors offer software providing detailed process data for business intelligence (BI) tools and machine learning platforms or separate PM discovery tools identifying root causes- Some other PM vendors integrate root cause analysis tools into the software to automatically run the analysisConvert unstructured data into machine-readable formatsChallenge:Business data can be both structured and unstructured, however, some traditional process mining tools can process structured data, leaving unstructured data, such as invoices or receipts, out of the investigation process. Advice:This problem can be tackled by integrating OCR, NLP, and machine learning algorithms to convert unstructured data into machine-readable formats in order to include all data sources in the decision-making process. However, converting unstructured data to machine readable data is an imperfect process and can introduce errors into process mining output. Therefore users need to pay attention in such cases.Enable faster process mining output generationChallenge:Traditional process mining tools used to provide less clarity in analyzing complex processes because they lacked the sophistication to evaluate processes with a large number of variables. For instance, including numerous stakeholders or extensive data in the process used to generate complexity in PM outputs which were hard for humans to understand and take action on. In addition to the number of tasks or variables added, in some cases, processes are heterogeneous and cross-sectional. For example, in healthcare processes, it becomes difficult to generalize and model processes that include heterogeneity and multi-disciplinary collaboration. Advice:New process mining tools that integrate AI and machine learning algorithms aim to overcome these complexity issues. For instance, leveraging AI and computer vision to capture and discover all process data, vendors can generate process mining output in a matter of days. A similar PM effort using traditional PM software could take months.Predict future process performanceChallenge:As the initial process mining tools focus on event data analysis, it monitors and analyzes past performances of processes rather than ongoing processes. As a result, it cannot alert users in cases of deviations or predict the process performance in the future. Advice:However, applications of AI and ML in process mining can help develop predictive and prescriptive process mining models where PM predicts final results and future events in terms of key performance indicators and can notify users of possible shortcomings or areas for improvement. Identify dependencies or bottlenecks within a processChallenge:Process mining does produce results in the shape of visualizations and tables, however, it requires the human analyst to interpret the outcomes and make suggestions to improve processes. Advice:Businesses can leverage AI and analytics tools to process results obtained from process mining tools in order to better identify dependencies or bottlenecks within a process.

The benefits of process mining

Reduced CostsProcess mining allows users to identify areas that require automation or any other change. Automating processes increases efficiency while reducing costs. Improved Customer ExperienceBy identifying bottlenecks, discovering areas of improvement, and optimizing different processes, the total process time reduces. This situation enables faster delivery for customers and improves their experience with businesses. As a result, customer satisfaction increases, impacting revenues and customer loyalty.Compliance BenefitsWhile auditing is a time-consuming process, fast analysis with process mining tools can shorten it. Besides, these tools can detect non-compliant processes and notify companies about such issues in real time. In a process mining case study, EY reduced its end-customer process analysis in less than a week by leveraging process mining.

What is object-centric process mining?

Object-centric process mining (OCPM) is a type of process mining that particularly analyzes the behavior of individual objects or entities. OCPM does not follow the case notion logic. It assumes that multiple case notions can coexist, and these cases (objects) can correspond to different object types.OCPM aims to overcome convergence and divergence issues by biasing process analysis. This technique assumes that: - Events can relate to multiple objects- Each event may contain various cases - A single case may include independent and repeated activities.How does object-oriented process mining work?Object-centric process mining works similarly to classical process mining. However, it extracts and analyzes object-specific data from event logs by: 1. Employing specialized algorithms and techniques, such as: - Data pre-processing - Data enrichment2. Data analysis methods, such as: - Clustering - Classification - Association rule mining.OCPM benefitsOCPM provides a more detailed analysis of the individual-level object behavior, including:- Interaction between different objects with the process - Impact of objects’ behavior on the process performance KPIs.

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Top 50 Casi d'Uso e Applicazioni del Process Mining

Hazal Şimşek

aggiornato il 26 feb. 2026

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Rapporti recenti prevedono che le capacità di process mining possano potenziare gli sforzi di miglioramento dei processi del 20%.¹ Oltre ai benefici teorici, l'esame di casi d'uso reali e case study 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 all'interno delle rispettive categorie:

Casi d'uso del process mining per processi generali:
Applicazioni del process mining per settore: Finanza, automotive, banking, istruzione, sanità, assicurazioni, logistica, produzione
Casi d'uso del process mining per funzione aziendale: Vendite, IT service management, servizio clienti & Sostenibilità.

Scopri i migliori casi d'uso e i case study reali:

Software di process mining i casi d'uso con esempi concreti

Produzione

IT / Tecnologia

Ottimizzazione del processo

Analizzare i registri degli eventi per identificare le inefficienze e migliorare velocità e precisione. Ciò implica perfezionare i flussi di lavoro, ridurre al minimo gli sprechi di risorse e sfruttare la tecnologia per raggiungere prestazioni operative ottimali.

Produzione

IT / Tecnologia

Scoperta del processo

Analisi dei processi aziendali per ottimizzare l'automazione e migliorare le prestazioni tramite i log degli eventi. Questa tecnica permette di individuare schemi e inefficienze nascosti, aprendo la strada a una migliore mappatura dei processi e a un'allocazione più efficace delle risorse.

Servizi pubblici

Finanza

Validazione della conformità

Verificare che i processi siano conformi agli standard specificati e individuare le deviazioni per apportare miglioramenti. Questo aiuta le organizzazioni a garantire la conformità ai requisiti normativi e a mantenere prestazioni di alta qualità in tutte le operazioni.

Produzione

IT / Tecnologia

Armonizzazione dei processi

Allineare processi distinti per migliorare le sinergie, l'efficienza e l'esperienza complessiva del cliente. Ciò spesso implica la standardizzazione dei flussi di lavoro e l'eliminazione delle ridondanze per garantire un'erogazione del servizio coerente tra i vari reparti.

Trasporto / Spedizione

Simulazione di processo

L'utilizzo dell'analisi predittiva permette di simulare processi e prevedere risultati o scenari futuri. Ciò consente alle organizzazioni di testare diverse strategie in un ambiente privo di rischi e di scegliere la migliore linea d'azione per raggiungere gli obiettivi desiderati.

IT / Tecnologia

Estrazione organizzativa

L'analisi dei registri di processo permette di individuare relazioni organizzative, lacune prestazionali e best practice. Questo processo fornisce informazioni preziose sulle dinamiche di gruppo e sui modelli di collaborazione, consentendo alle aziende di riallineare le risorse e ottimizzare le operazioni in modo efficace.

Vedere al dettaglio

IT / Tecnologia

Identificazione della causa principale

Analizzare le deviazioni di processo per individuare le cause sottostanti e migliorare l'efficienza. Identificando i punti critici di errore o inefficienza, le organizzazioni possono implementare azioni correttive mirate per prevenirne il ripetersi e ottimizzare i flussi di lavoro.

Industria

Funzione aziendale

Processi Generali

Il grafico seguente mostra la distribuzione dei case study tra i casi d'uso del process mining:

1- Process discovery per l'automazione: L'automazione fornisce soluzioni più rapide e a costi inferiori. Tuttavia, le aziende devono esaminare i propri processi aziendali per utilizzare in modo efficiente gli strumenti di automazione, come la robotic process automation (RPA).

2- Ottimizzazione dei processi eccetto l'automazione: Le aziende possono utilizzare il process mining per un'analisi dei processi più rapida e accurata. I log degli eventi inferiscono metriche di performance e models per identificare colli di bottiglia e passaggi costosi per l'ottimizzazione. Per esempio, abbiamo valutato ogni beneficio del process mining in 51 case study, rivelando una riduzione del 43% dei colli di bottiglia e un'eliminazione del 4% dei passaggi non necessari

3- Validazione della conformità: Le aziende possono verificare se il loro processo "as is" sia conforme alle specifiche date tramite controlli di conformità. Per esempio, le decisioni di acquisto richiedono approvazioni diverse in base alla dimensione del ticket e alla natura dell'articolo acquistato.

Possono essere analizzati anche i casi non conformi, i motivi delle deviazioni e le tendenze della conformità. Le aziende possono intraprendere azioni per ridurre queste deviazioni e garantire processi standardizzati.

4- Armonizzazione: Le aziende possono utilizzare il process mining per armonizzare in modo efficiente processi distinti. Gli insight derivanti dagli strumenti di process mining consentono una rapida realizzazione delle sinergie pianificate.

Esempio reale: Nokia applica il process mining ai suoi processi purchase-to-pay e order-to-cash, ottenendo un'esperienza cliente fluida e acquisendo conoscenze su come coniugare questi processi in modo efficace.

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 analizzando e simulando i propri processi con i dati ottenuti dai log degli eventi. La loro analisi predittiva può essere utilizzata per informare gli stakeholder e i clienti. Esempio reale: il cliente può ricevere una stima accurata di quando la sua domanda di prestito verrà elaborata.

6- Organizational Mining: I log dei processi possono identificare relazioni organizzative, gap di performance e best practice. Tuttavia, quasi tutti i processi hanno una componente umana. I dati dei processi possono essere utilizzati per comprendere e migliorare gli aspetti umani dei processi aziendali.

Servizio Clienti

7- Analisi cross-channel per identificare anomalie: Il software di process mining può aiutare ad analizzare i passaggi del processo attraverso diversi canali per identificare problemi di conformità e inefficienze

8- Mappatura del customer journey: Uno strumento di process mining può illustrare il customer journey in un determinato canale estraendo dati dai sistemi CRM e di ticketing). 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 AI agents nel servizio clienti

Finanza

Qui trattiamo le applicazioni del process mining nella funzione finanziaria delle aziende (non applicazioni specifiche per l'industria dei servizi finanziari):

Purchase-To-Pay

9- Identificazione di passaggi manuali da automatizzare: Errori e interventi manuali nei processi purchase-to-pay aumentano i tempi di consegna. Analizzando i processi, il process mining scopre il potenziale di automazione che aumenta l'accuratezza e riduce il rifacimento. In alcuni case study di process mining, lo strumento di process mining può aumentare l'automazione del 35% e diminuire il tempo di rifacimento del 52%.

10- Eliminare il maverick buying: Le aziende possono analizzare i loro processi purchase-to-pay per ridurre il maverick buying. Se le aziende hanno un problema specifico di maverick buying, possono trovare aree certe per migliorare l'uso degli accordi quadro con il process mining. I fornitori di process mining sostengono di poter rilevare il maverick buying seguendo le regole seguenti:

Una ricevuta non dovrebbe essere generata prima che venga creato un ordine di acquisto
Tutte le fatture dovrebbero essere create dopo un PO
Un PO senza contratto non dovrebbe esistere (specialmente se l'ordine è di grande quantità e avviene regolarmente)

11- Scoprire le cause profonde dei ritardi: Il process mining consente alle aziende di individuare quali fornitori, prodotti o dipartimenti causano ritardi. Intraprendendo azioni pertinenti, possono ottenere più consegne puntuali internamente.

Crediti (Accounts receivable)

12- Scoprire azioni per incoraggiare i pagamenti puntuali: I clienti non pagano sempre in tempo. Le aziende non riescono a riscuotere i propri crediti puntualmente, e questo potrebbe influenzare altri processi. Il process mining può identificare le cause di questo problema e trovare soluzioni appropriate.

13- Fatturazione più rapida: Fatturare i propri clienti è un altro processo che può diventare costoso e complicato di tanto in tanto. Il process mining scopre i colli di bottiglia nel processo di fatturazione e può trovare modi per automatizzarlo. Di conseguenza, è possibile diminuire i costi di fatturazione e fornire una fatturazione più rapida.

Debiti (Accounts Payable)

14- Ridurre i pagamenti ritardati: Le aziende possono analizzare i propri processi aziendali per scoprire le ragioni dei loro pagamenti ritardati. Correggendo queste inefficienze, le aziende possono diminuire i pagamenti ritardati e migliorare gli sconti per pagamento anticipato.

15- Identificare le reali ragioni dietro le fatture errate: Errori nelle fatture o pagamenti duplicati sono problemi comuni che causano un carico di lavoro extra. Le aziende possono identificare le ragioni 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 il "prima" e il "dopo": Quando un'azienda apporta una modifica al proprio processo, verificare il miglioramento può essere una sfida. 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 tradizionale process discovery può richiedere mesi, il process mining è più veloce. Di conseguenza, consulenti come EY possono completare l'analisi dei processi del cliente finale in pochi giorni utilizzando strumenti di process mining

18- Identificazione dei rischi: Il process mining assicura informazioni basate sui dati ai consulenti. Grazie a questi insight, i consulenti possono identificare i rischi e consigliare le aziende accuratamente.

IT Service Management

19- Rischio ridotto negli sviluppi legati all'ERP: Nel case study di process mining di Lassila & Tikanoja, l'azienda ha implementato un nuovo sistema ERP impiegando il process mining. L'azienda ha raggiunto l'obiettivo di ridurre i rischi aumentando la visibilità del sistema ERP e dei processi operativi.

20- Costi ridotti nella manutenzione, nello sviluppo e nel supporto ERP: Il process mining può individuare errori o lacune nei sistemi IT, come SAP. Lo stesso case study di process mining (Lassila & Tikanoja) ha mostrato che l'azienda ha ridotto i costi di implementazione insieme ai rischi dei deployment ERP, anche se non era l'obiettivo primario del progetto.

21- Fornire una risoluzione al primo tentativo più elevata: 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 a lungo termine sono un problema comune. Le aziende possono analizzare i propri processi per capire perché quei ticket rimangono aperti a lungo. Dai risultati ottenuti dagli strumenti di process mining, le aziende possono scoprire carenze nei loro sistemi IT.

23- Automatizzare per tempi di risoluzione più rapidi: L'IT service management 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 case study sostengono che gli strumenti di process mining riducano i tempi di risoluzione del 65%.

Esplora tutti i case study ITSM, comprendi le applicazioni reali dell'AI in ITSM, più specificamente l'Agentic AI in ITSM.

Vendite

Lead-To-Order

24- Riduzione del tempo del ciclo di vendita: I processi lead-to-order possono richiedere molto tempo. Ciò causa l'aumento del tempo di recupero degli investimenti di marketing. Le aziende possono scoprire le ragioni dietro questo problema e intraprendere azioni per ridurre il tempo del 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 hanno strategie adeguate per aumentare i tassi di conversione.

Order-to-Cash

L'order-to-cash (O2C) comprende tutti i passaggi, 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 che ostacolano un'operazione fluida.

26- Aumento delle consegne puntuali: Per la soddisfazione del cliente, le consegne puntuali sono essenziali. Le aziende possono utilizzare il process mining per scoprire le ragioni dietro le consegne ritardate.

27- Identificazione delle ragioni che danneggiano i ricavi mensili: Le aziende possono perdere una parte dei loro guadagni durante questo processo a causa di sospensioni prolungate o cancellazioni di ordini. Gli strumenti di process mining possono indicare le cause profonde di questi problemi e le aziende possono minimizzare tali perdite di conseguenza.

28- Localizzazione delle regioni chiave: Con il process mining, le aziende possono rilevare i loro clienti di alto valore e le aree critiche su cui concentrarsi.

29- Identificazione delle cause profonde delle modifiche agli ordini: I clienti a volte cambiano i loro ordini, il che fa sì che i processi richiedano più tempo. La mancanza di chiarezza nelle fasi di pre-ordine potrebbe causare queste modifiche agli ordini. Le aziende preferiscono diminuire queste modifiche per stabilizzare i propri processi.

30- Benchmark della quantità di merci restituite: Le aziende possono scoprire il valore delle merci restituite utilizzando il process mining. In base a questo insight, possono concentrarsi sul miglioramento dei loro processi order-to-cash.

Sostenibilità

31. Audit dell'impronta di carbonio:

Un potenziale caso d'uso del process mining è collegare i log degli eventi tradizionali (ad es. passaggi di spedizione e produzione) con i dati sul consumo di energia e sui rifiuti. In questo modo, le aziende possono identificare i "colli di bottiglia del carbonio" dove le inefficienze del processo correlano direttamente con l'impatto ambientale, consentendo una rendicontazione ESG basata 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 attrezzature e la batch scheduling era un fattore primario di spreco energetico. Ottimizzando questi passaggi, l'azienda ha ottenuto:

Riduzione del consumo di energia non necessario durante l'assemblaggio.
Diminuzione delle emissioni di Scope 2 entro un singolo trimestre fiscale.
Piena tracciabilità dell'impronta di carbonio per singole unità di prodotto.²

32- Valutazione del rischio ESG: Il process mining può essere combinato con capacità di RPA, genAI o agentic AI per automatizzare l'identificazione dei rischi ESG in progetti su larga scala, come la costruzione o lo sviluppo di infrastrutture. Questo approccio di "ESG Forense" assicura che i rischi ambientali e sociali vengano intercettati durante le fasi di pianificazione ed esecuzione piuttosto che durante gli audit post-progetto.

Esempio reale: Un framework digitale applicato a oltre 100 progetti di costruzione ha utilizzato il process mining e il machine learning per prevedere i fallimenti ESG. Il framework ha fornito:

Checklist dei rischi automatizzate che hanno ridotto la variabilità umana nella rendicontazione ESG.
Monitoraggio in tempo reale degli indicatori ambientali (uso dell'acqua, inquinamento del suolo) estratti da sensori IoT nel model del processo.
Migliore coerenza nella classificazione del rischio ESG.³

Esplora più ampi casi d'uso reali sulla sostenibilità.

Automotive

33- Servizi post-vendita: I servizi post-vendita si riferiscono ai servizi di supporto clienti per i proprietari di veicoli per migliorare la loro esperienza con l'azienda ottenendo al contempo feedback sul prodotto e sul servizio. I produttori automotive possono implementare il process mining per trarre insight dai compiti e dalle operazioni post-vendita. Questi insight possono migliorare i servizi post-vendita.

Banking

Anche le banche beneficiano delle 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 complicato e ci sono opportunità per migliorarlo nella maggior parte dei casi. 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 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 dell'elaborazione dei prestiti: Le banche sfruttano il process mining per visualizzare il percorso end-to-end delle domande di prestito. Ciò identifica dove si verificano "stalli" manuali, come richieste di documenti ripetute o controlli del credito ridondanti, che frustrano i clienti e aumentano i costi operativi.

Esempio reale: Piraeus Bank ha analizzato oltre 1 milione di log degli eventi nei suoi processi di prestito ai consumatori per identificare le cause profonde delle approvazioni lente. La loro analisi di conformità e discovery ha portato ai seguenti risultati:

Il tempo medio di elaborazione della domanda è sceso da 35 minuti a 5 minuti.
Una riduzione dell'86% nel lead time totale per l'erogazione del prestito.
È stato identificato che la mancanza di un inserimento dati standardizzato causava il 40% dei loop di rifacimento.⁴

Istruzione

37- Piattaforme di apprendimento online: Il process e task mining possono rivelare dettagli su come gli utenti navigano sulle piattaforme di apprendimento per migliorare l'esperienza utente per gli studenti. Per esempio, il process mining può mostrare le potenziali cause profonde dietro i tassi di abbandono degli studenti dalla piattaforma, come la lunghezza dei video o l'organizzazione dei materiali.

Sanità

38- Processi amministrativi: Il process mining scopre log degli eventi che contengono informazioni sui processi sanitari, incluso il personale incaricato, i passaggi e il costo dei processi, e identifica aree di miglioramento.

39- Percorsi clinici: servono per standardizzare le pratiche sanitarie e rilevare problemi che potrebbero portare a trattamenti errati o ritardi, che sono cruciali per molti pazienti (ad es. cancro). Il process mining può essere utilizzato per identificare i percorsi clinici e monitorare colli di bottiglia e anomalie.

Scopri altri nostri benchmark e approfondimenti basati sui dati nella Ricerca Google.

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Assicurazioni

40- Valutazione del rischio: Le compagnie assicurative calcolano il rischio per fissare 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 i passaggi di sottoscrizione e identificare i fattori di rischio. Ciò consente agli assicuratori di monitorare e migliorare il processo di sottoscrizione per un migliore processo decisionale.

41- Rapporto quote-to-bind: Le compagnie assicurative cercano di ridurre il loro rapporto quote-to-bind, che misura il tasso di conversione dei preventivi in polizze vincolanti. Il process mining offre insight per snellire le operazioni affrontando inefficienze e opportunità di automazione.

Logistica

42- Riduzione dei costi di magazzinaggio: È difficile identificare quali magazzini causino problemi logistici. Commettere errori negli inventari causa inoltre costi di magazzinaggio extra. Il process mining fornisce piena trasparenza nella gestione del magazzino. Pertanto, le aziende possono localizzare i magazzini problematici, diminuire i costi di magazzinaggio e risparmiare fino al 40% dei loro costi di magazzinaggio.⁵

43- Ampliamento della portata geografica: Le aziende possono ampliare la loro portata geografica ottimizzando la posizione dei loro magazzini. I fornitori di process mining sostengono che le aziende che utilizzano i loro strumenti possano aumentare la loro portata geografica fino al 20%.⁶.

44- Identificazione delle cause profonde dei ritardi: I ritardi logistici possono causare consegne tardive e ridurre i ricavi previsti. 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 affermato di aver aumentato le loro consegne puntuali del 18%.⁷

Produzione

45- Riduzione del tempo di ciclo: Per migliorare la produzione, ridurre il tempo del ciclo di produzione è una soluzione intelligente. Il process mining può mostrare le inefficienze all'interno dei processi di produzione. Le aziende possono ridurre il loro tempo di ciclo correggendo queste inefficienze.

46- Riduzione del rifacimento in produzione: Le aziende possono ridurre i loro rifacimenti creando avvisi in-process. Quando la produzione devia dallo standard, il software di process mining può segnalarlo alle unità pertinenti in tempo reale. Il vantaggio è che fornisce alle aziende prodotti di migliore qualità.

Industria del Software

47. Monitoraggio delle attività del ciclo di vita: Il ciclo di vita dello sviluppo del software (SDLC) si riferisce alle fasi richieste 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 model del processo effettivo. In questo modo, gli sviluppatori e i project manager possono identificare se alcuni passaggi sono stati saltati.

48. Monitoraggio e gestione dei progetti software: Il process mining può mappare l'intero flusso del progetto, consentendo a ogni parte del team di sviluppo software di monitorare e gestire il progetto identificando problemi e aree rischiose. Inoltre, il process mining illustra i process KPIs (ad es. costo e tempo), le risorse e le parti coinvolte nel dato processo.

Esempio reale

Per esempio, un'azienda fornitrice di software BPM in Australia ha applicato il process mining per gestire il percorso del progetto del cliente. Grazie al process mining, l'azienda ha identificato e risolto problemi di conformità e performance.

49. Quality assurance: I QA controllano l'usabilità, l'accuratezza, la manutenibilità e la portabilità del software. Il process mining offre controlli di conformità e analisi automatizzata delle cause profonde, che possono aiutare i tester a supervisionare i loro 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 case study, i ricercatori hanno implementato il process mining in un dataset di processi di sviluppo software fornito da una software house brasiliana con più di 2.000 casi. Nella loro analisi di conformità, i ricercatori hanno evidenziato che:

Il 90% dei casi segue l'ordine di esecuzione definito nel processo formale
Il 25% dei processi ha saltato la fase di pianificazione
Il 44% dei progetti non era documentato.

50. Incident management: L'incident management affronta attività non pianificate che influenzano la qualità del servizio. Il process mining migliora l'incident management identificando opportunità di automazione e ottimizzazione. Le capacità di process mining predittivo e di monitoraggio aiutano sviluppatori, tester e manager a prevedere potenziali incidenti e a intervenire prima che si verifichino.

Esempio reale

In un case study, i ricercatori hanno applicato il process mining ai processi di sviluppo software e hanno identificato che:

3 utenti nel team di supporto erano i più responsabili del rifacimento degli elementi
Il passaggio di analisi nel model è stato saltato nelle applicazioni reali
Il 50% delle entità per le quali non è stata eseguita un'analisi ha richiesto un rifacimento.

Scopri i software di gestione del backup e i software di osservabilità per saperne di più sulle tecnologie dell'industria del software.

Cos'è il process mining?

Il process mining è un metodo che estrae e analizza i log degli eventi 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 diverse capacità. Alcuni di questi strumenti includono:

Strumento	Ideale per	Supporto OCPM	Prova gratuita	Punteggio
ARIS	Governance, rischio e conformità (GRC)	❌	❌	4.2 basato su 169 recensioni
Celonis	Focalizzato su ERP	✅	✅	4.3 basato su 479 recensioni
IBM Process Mining	AI prescrittiva & hybrid cloud	✅	✅	4.4 basato su 218 recensioni
iGrafx Process360	Mining, modellazione e simulazione combinati	❌	✅	4.7 basato su 125 recensioni
KYP.ai	Intelligenza dei processi moderna AI-first	❌	❌	-
Microsoft Power Automate	Integrazione nell'ecosistema Microsoft	❌	✅	4.4 basato su 1,087 recensioni
SAP Signavio	Integrazione nell'ecosistema SAP	❌	❌	4.0 basato su 47 recensioni
ServiceNow Process Mining	Deployment ServiceNow	❌	✅	-
UiPath Process Mining	Focalizzato sull'automazione	❌	❌	4.3 basato su 105 recensioni

Tendenze del process mining

Gartner riferisce che l'80% delle organizzazioni pianifica di integrare il process mining in almeno il 10% delle loro operazioni aziendali entro la fine di quest'anno.⁸

1. Integrazione AI

Mentre il 25% delle organizzazioni attualmente combina l'AI con il process mining, il 74% pianifica di includere l'AI nelle prossime iniziative.⁹Le aree chiave includono:

Analisi predittiva e prescrittiva: L'AI prevede ritardi nelle consegne, rischi di conformità e colli di bottiglia operativi prima che si verifichi l'impatto finanziario.
AI 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 del model AI.

2. Passaggio all'Object-Centric Process Mining (OCPM)

Le organizzazioni si stanno spostando dal mining basato sui casi a models orientati agli oggetti.

Modellazione olistica: L'OCPM traccia simultaneamente più oggetti correlati (ad es. ordini, fatture, spedizioni).
Visibilità cross-funzionale: Rimuove l'analisi a silos e chiarisce come i processi si intersecano tra i dipartimenti.

4. 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 della conformità: I dati di esecuzione in tempo reale vengono confrontati con i models target per rilevare deviazioni e gap di conformità.

5. Sostenibilità

L'ottimizzazione dei processi supporta anche gli obiettivi ambientali.

Riduzione degli sprechi: Catene di fornitura snellite riducono l'uso di energia e lo spreco di materiali.
Tracciamento del carbonio: I dati dei processi consentono il monitoraggio delle 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 i log degli eventi e i dati relativi ai processi per "estrarre" i processi.
La piena comprensione dei processi include:
L'identificazione di tendenze, pattern e deviazioni dei processi
Visualizzazione dettagliata dei processi effettivi
Definizione di opportunità di automazione
Scoperta di nuovi modi per aumentare l'efficienza dei processi

Gli strumenti di process mining scoprono models di processo effettivi a partire dai log degli eventi grezzi. Estrando i log degli eventi da ogni caso e combinandoli, questi strumenti mostrano alle aziende come i loro processi funzionano nella realtà.

Comprendi come funziona il process mining attraverso i seguenti passaggi:

1. Questi strumenti recuperano e analizzano le sequenze di attività dai log degli eventi per identificare le variazioni del processo.
2. Questi strumenti estraggono la sequenza di attività per ogni caso dai log degli eventi. In questo passaggio, diventeranno evidenti le variazioni tra i casi. Queste variazioni si verificano a causa di modifiche manuali o errori nel processo.
3. Dopo aver derivato la sequenza di attività di ogni caso, gli strumenti di process mining iniziano a "fondere" queste sequenze. Poiché si verificano variazioni, il processo effettivo sarà più complicato di quello pianificato. Questo output consente inoltre all'azienda di capire dove il suo processo ha deviato.

L'intelligent process mining è un software di process mining alimentato dall'AI che sfrutta algoritmi di ML per automatizzare la process discovery, l'analisi dei processi, la modellazione dei processi e la diagnostica dei processi.

Alcuni fornitori si riferiscono a strumenti legati ai processi, come il software di gestione dei processi o il process mining, come software di process intelligence. Gli strumenti di process intelligence combinano machine learning, process mining, task mining e tecnologie di digital twin per insight più profondi.

Molti strumenti di process mining beneficiano di algoritmi di process mining e consapevolezza del contesto per raccogliere e scoprire automaticamente i dati e identificare le cause profonde dietro inefficienze e deviazioni. Il ML consente inoltre di costruire capacità predittive, generare un DTO o una simulazione di processo e offrire il task mining.

1. Espandere la copertura del process mining

Sfida:
Attualmente, il process mining è limitato ai processi che avvengono su sistemi con file di log dettagliati e accessibili come SAP.

Tuttavia, una quantità significativa di attività dei dipendenti avviene sul sistema operativo o sul browser dove si svolgono attività personali e professionali e i log potrebbero non essere dettagliati come in un ERP.

Consiglio:
In questi casi, gli enterprise AI agents possono completare migliaia di esecuzioni di processi per generare dati che possono essere analizzati per i colli di bottiglia. Questo è un caso d'uso innovativo che non è ancora offerto commercialmente, ma prevediamo che gli AI agents contribuiranno significativamente alla comprensione dei processi nei prossimi 3 anni.

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, inaccurata o avere cronologie confuse. Pertanto, gli strumenti di PM potrebbero analizzare dati errati e fornire risultati inaccurati.
È importante che gli analisti dei dati, gli esperti di dominio, i data steward e altri coinvolti nelle iniziative di qualità dei dati puliscano e preparino i dati prima di implementare il process mining.

Consiglio:
Si raccomanda che le aziende abbiano strategie di data quality assurance e l'integrazione con algoritmi di AI e ML e strumenti di qualità dei dati per migliorare costantemente la qualità dei dati.

Alcuni dei modi in cui l'AI e il ML possono aiutare con la qualità dei dati sono:
– Automatizzare il processo di inserimento dei dati
– Identificare ed eliminare i record duplicati
– Implementare l'algoritmo random forest per classificare i dati.

Analisi accurata delle cause profonde

Sfida:
Gli strumenti tradizionali di process mining identificano e descrivono 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 process mining nel process mining. Combinato con algoritmi di ML, il process mining diagnostico identifica le cause profonde dei problemi. Ci sono 2 approcci comuni qui:

– Alcuni fornitori di PM offrono software che forniscono dati di processo dettagliati per strumenti di business intelligence (BI) e piattaforme di machine learning o 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 dati non strutturati in formati leggibili dalla macchina

Sfida:
I dati aziendali possono essere sia strutturati che non strutturati; tuttavia, alcuni strumenti tradizionali di process mining possono elaborare solo dati strutturati, lasciando i dati non strutturati, come fatture o ricevute, fuori dal processo di indagine.

Consiglio:
Questo problema può essere affrontato integrando OCR, NLP e algoritmi di machine learning per convertire i dati non strutturati in formati leggibili dalla macchina al fine di includere tutte le fonti di dati nel processo decisionale.

Tuttavia, la conversione di dati non strutturati in dati leggibili dalla macchina è un processo imperfetto e può introdurre errori nell'output del process mining. Pertanto, gli utenti devono prestare attenzione in tali casi.

Consentire una generazione più rapida dell'output del process mining

Sfida:
Gli strumenti tradizionali di process mining fornivano meno chiarezza nell'analisi di processi complessi perché mancavano della sofisticazione necessaria per valutare processi con un gran numero di variabili. Per esempio, l'inclusione di numerosi stakeholder o di dati estesi nel processo generava complessità negli output di PM che erano difficili da comprendere e su cui era difficile agire per gli esseri umani.

Oltre al numero di task o variabili aggiunte, in alcuni casi, i processi sono eterogenei e trasversali. Per 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 l'AI e gli algoritmi di machine learning mirano a superare questi problemi di complessità. Per esempio, sfruttando l'AI e la computer vision per catturare e scoprire tutti i dati del processo, i fornitori possono generare l'output del process mining in pochi giorni. Uno sforzo di PM simile utilizzando un software PM tradizionale potrebbe richiedere mesi.

Prevedere le performance future dei processi

Sfida:
Poiché gli strumenti iniziali di process mining si concentrano sull'analisi dei dati degli eventi, monitorano e analizzano le performance passate dei processi piuttosto che i processi in corso. Di conseguenza, non possono avvisare gli utenti in caso di deviazioni o prevedere la performance del processo in futuro.

Consiglio:
Tuttavia, le applicazioni di AI e ML nel process mining possono aiutare a sviluppare models di process mining predittivi e
prescrittivi dove il PM prevede i risultati finali e gli eventi futuri in termini di indicatori chiave di performance 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 risultati sotto forma di visualizzazioni e tabelle, tuttavia, richiede che l'analista umano interpreti i risultati e faccia suggerimenti per migliorare i processi.

Consiglio:
Le aziende possono sfruttare strumenti di AI e analisi per elaborare i risultati ottenuti dagli strumenti di process mining al fine di identificare meglio le dipendenze o i 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. L'automazione dei processi aumenta l'efficienza riducendo al contempo i costi.
Migliore Esperienza del Cliente
Identificando i colli di bottiglia, scoprendo aree di miglioramento e ottimizzando diversi processi, il tempo totale del processo si riduce. Questa situazione consente una consegna più rapida per i clienti e migliora la loro esperienza con le aziende. Di conseguenza, la soddisfazione del cliente aumenta, influenzando i ricavi e la fedeltà del cliente.
Benefici di Conformità
Mentre l'audit è un processo che richiede tempo, un'analisi rapida con strumenti di process mining può accorciarlo. Inoltre, questi strumenti possono rilevare processi non conformi e notificare le aziende di tali problemi in tempo reale. In un case study di process mining, EY ha ridotto la sua analisi dei processi del cliente finale in meno di una settimana sfruttando il process mining.

L'object-centric process mining (OCPM) è un tipo di process mining che analizza in particolare il comportamento di singoli oggetti o entità. L'OCPM non segue la logica della nozione di caso. Assume che più nozioni 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 del processo. Questa tecnica assume che:
– Gli eventi possano riferirsi a più oggetti
– Ogni evento possa contenere vari casi
– Un singolo caso possa includere attività indipendenti e ripetute.

Come funziona l'object-oriented process mining?

L'object-centric process mining funziona in modo simile al process mining classico. Tuttavia, estrae e analizza dati specifici per oggetto dai log degli eventi attraverso:

1. L'impiego di algoritmi e tecniche specializzate, come:
– Pre-elaborazione dei dati
– Arricchimento dei dati
2. Metodi di analisi dei dati, come:
– Clustering
– Classificazione
– Association rule mining.

Benefici OCPM
L'OCPM fornisce un'analisi più dettagliata del comportamento dell'oggetto a livello individuale, inclusi:
– L'interazione tra diversi oggetti con il processo
– L'impatto del comportamento degli oggetti sulle KPI di performance del processo.

Ulteriori Letture

Altro sulle tecnologie di miglioramento dei processi:

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Hazal Şimşek (2026) - "Top 50 Casi d'Uso e Applicazioni del Process Mining". Pubblicato online su AIMultiple.com. Consultato il 26 Febbraio 2026, da: https://aimultiple.com/process-mining-use-cases [Risorsa online]

Şimşek, H. (2026, 26 Febbraio). Top 50 Casi d'Uso e Applicazioni del Process Mining. AIMultiple. https://aimultiple.com/process-mining-use-cases

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