I 18 principali KPI di processo per monitorare le prestazioni dei processi

I KPI di processo (indicatori chiave di prestazione) aiutano a valutare l'efficacia del processo, l'efficienza, il tempo di ciclo e la conformità in un'organizzazione. Per mostrare quali di queste metriche contano di più nella pratica, abbiamo esaminato 52 casi di studio di process mining e registrato i KPI menzionati nei casi, annotando se il caso riportava un risultato effettivo o puntava a quel KPI.

Il grafico seguente mostra i 10 KPI di processo più menzionati:

Abbiamo contato un caso di studio una volta per ogni KPI che menziona, quindi un caso può comparire sotto più KPI. Le menzioni di KPI sono conteggiate come:

• Riportato: Il caso di studio indica un risultato effettivo per quel KPI, come una percentuale o un dato prima e dopo.
• Obiettivo: Il caso di studio punta a quel KPI, ma non fornisce alcun risultato, quindi non sappiamo se è stato raggiunto.

Quali categorie di KPI di processo compaiono più spesso?

Il grafico mostra quante menzioni di KPI dai 52 casi di studio rientrano in ciascuna delle quattro categorie (efficacia, efficienza, tempo di ciclo e conformità) e quante sono arrivate con un risultato riportato:

I tre pulsanti mostrano gli stessi dati in modi diversi:

• Menzioni totali: tutte le menzioni di KPI in quella categoria, riportate e mirate insieme.
• Risultati riportati: Le menzioni con un risultato effettivo.
• Tasso di evidenza (%): i risultati riportati divisi per le menzioni totali, quindi un tasso più alto significa che più affermazioni in quella categoria sono supportate da un risultato.

Consulta la metodologia di distribuzione dei KPI.

Efficacia del processo

L'efficacia del processo è la fornitura di un servizio o prodotto qualificato in modo da soddisfare i clienti.

Alcuni esempi di KPI per l'efficacia del processo includono:

1. Qualità: L'output (servizio o prodotto) soddisfa gli standard del cliente, il QA interno e il budget.
2. Tasso di errore: Il numero di unità, prodotti o servizi che hanno fallito durante l'intero ciclo di processo.
3. Soddisfazione del cliente: Quanto bene il processo soddisfa le aspettative del cliente. Questo KPI è correlato a un altro KPI:
   • Valore: Una misura della percezione del cliente riguardo al valore di un prodotto o servizio.
4. Tasso di conversione: Il numero di potenziali clienti con cui l'azienda interagisce e che convince a diventare clienti (in un processo commerciale).
5. Competitività: È la quota di mercato rispetto ai concorrenti, una misura strategica per il posizionamento sul mercato.
6. Redditività: Si riferisce al rapporto tra ricavi e costi, utile per valutare i risultati finanziari legati alle prestazioni del processo.

Per esempio, in un processo produttivo:

• Percentuale di unità non conformi prodotte
• Il livello di soddisfazione del cliente (per il prodotto finale).

Il process mining calcola automaticamente i tassi di throughput, i tassi di conversione e i colli di bottiglia durante l'analisi del processo. I risultati possono essere confrontati con la strategia, il modello di processo aziendale o il modello di processo ideale utilizzando il controllo di conformità.

Esempio reale

In un caso di studio di process mining, Von Ardenne, un fornitore tedesco leader di apparecchiature, ha integrato un software di process mining per migliorare l'efficacia operativa. Dopo un'analisi approfondita, l'azienda fornitrice si è allineata con alcuni degli indicatori chiave di prestazione (KPI) come:

• Consegna efficiente aumentando l'affidabilità della consegna
• Riduzione del tasso di errore
• Riduzione dei costi migliorando pianificazione e analisi
• Migliore soddisfazione del cliente monitorando il flusso di lavoro per il valore del ciclo di vita del cliente.

Efficienza del processo

L'efficienza del processo misura i tassi di utilizzo delle risorse, i rapporti di applicazione delle competenze dei dipendenti e la proporzione di attività senza valore aggiunto rispetto al tempo totale del processo. Alcuni esempi di KPI di efficienza operativa sono:

1. Costo: Le spese sostenute per le risorse necessarie a completare il processo, inclusi gli stipendi dei lavoratori.
2. Efficienza delle risorse: La metrica confronta il valore totale del processo finale con le risorse consumate, considerando l'impatto ambientale
3. Ritorno sull'investimento: L'importo del profitto necessario per giustificare l'investimento in una particolare campagna o processo.
4. Takt time: Il tempo per completare un'unità prima di iniziare la successiva, che aiuta a valutare la coerenza nella produzione delle unità.

Il process mining può identificare quali attività specifiche consumano la maggior parte del tempo di attesa.

Tempo di ciclo del processo

Il tempo di ciclo del processo misura la durata dall'avvio dell'attività al completamento, in genere calcolato come media su più istanze. I KPI del tempo di ciclo includono:

1. Tempo di attraversamento totale/Tempo di throughput: Il tempo dall'inizio alla fine del processo, incluso ogni passaggio che il processo contiene
2. Tempo a valore aggiunto: È il tempo impiegato per completare una singola attività
3. Tempo di risposta: Il tempo di risposta si riferisce al tempo necessario per completare la richiesta di un cliente dall'ordine alla consegna

Le aziende di logistica danno priorità alla riduzione del tempo di risposta per migliorare i punteggi di soddisfazione del cliente. Per i produttori, il tempo di throughput valuta l'intera pipeline produttiva dalle materie prime ai prodotti finiti. Valutano tutto il tempo di attesa per i materiali, i tempi di fermo macchina o i ritardi che si verificano in qualsiasi fase e che potrebbero prolungare il tempo di throughput.

Il process mining prevede i ritardi prima che incidano sui programmi di consegna.

Conformità del processo

La conformità interna dei processi fornisce indicazioni sulle possibili cause dei processi non conformi rispetto alle procedure operative standard e alle best practice, mentre la conformità esterna garantisce il monitoraggio e il rispetto delle normative e delle politiche governative pertinenti. Di conseguenza, la conformità dei processi protegge le organizzazioni dalle multe e aiuta a mitigare i rischi come le sanzioni normative nel settore finanziario.

Alcuni KPI utilizzati per la conformità:

1. Intervallo di mitigazione del rischio: Misura il tempo tra il rischio che si verifica dopo l'implementazione della modifica e la scoperta di tale rischio
2. Tempo medio di risoluzione dei problemi: È il tempo necessario per risolvere un problema dopo che è stato identificato
3. Prestazioni ESG: La reportistica ambientale, sociale e di governance mostra l'impatto non finanziario e il livello di conformità con procedure e regole standard nelle regioni in cui opera l'azienda attraverso diverse metriche.
4. Capacità: È la capacità produttiva massima in condizioni ottimali. Questo KPI aiuta a misurare il potenziale produttivo insieme al tempo di throughput.

Questi KPI consentono ai consigli direttivi di dimostrare la conformità ai revisori utilizzando log di processo con timestamp.

La conformità è un caso d'uso chiave per il process mining, poiché mappa interi processi e rileva problemi di conformità attraverso controlli di scoperta e conformità. Gli strumenti di process mining eseguono analisi automatizzate delle cause profonde per identificare specifiche fasi del flusso di lavoro che generano output non conformi.

Esempio reale

Ad esempio, un'azienda di logistica ha sfruttato il process mining e ha rilevato circa il 70% dei rischi di conformità nel suo processo di gestione del credito e degli incassi.¹

I KPI di processo e il process mining

Gli strumenti di process mining possono aiutare a monitorare le metriche di prestazione dei processi pertinenti derivando metriche quantitative di prestazione dei processi dai dati di sistema.

Con il process mining, gli utenti possono:

• Confrontare il processo scoperto con il modello ideale e determinarne l'efficacia.
• Identificare gli sprechi di risorse e tempo per migliorare l'efficienza.
• Prevedere potenziali problemi come i ritardi che possono incidere negativamente sulle prestazioni del processo.
• Migliorare il flusso del processo e ridurre il tempo di ciclo.
• Garantire la conformità identificando le deviazioni dalle normative e dagli standard.
• Individuare i team o le fasi responsabili degli output non conformi, consentendo azioni correttive con l'analisi delle cause profonde.

Funzionalità di IA per il monitoraggio dei KPI di processo

1. Automazione del flusso di lavoro intuitiva: Le interfacce di flusso di lavoro in linguaggio naturale consentono agli utenti aziendali di definire automazioni utilizzando prompt in linguaggio semplice, eliminando la necessità per gli sviluppatori di scrivere codice.
2. Agenti IA autonomi: Le organizzazioni che sperimentano agenti IA autonomi segnalano una riduzione di circa il 65% delle approvazioni di routine che richiedono l'intervento umano, poiché l'IA gestisce le decisioni semplici.²
3. Analisi predittiva: L'analisi predittiva dei processi può ridurre i tempi di ciclo dei processi del 20–30% identificando i colli di bottiglia prima che si verifichino.²
4. IA generativa: L'IA generativa viene applicata al process mining per mappare automaticamente le varianti di processo e segnalare anomalie con punteggi di confidenza.

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Metodologia dei KPI di processo

Abbiamo utilizzato i casi di studio e i casi d'uso elencati nel nostro articolo sui casi d'uso del process mining, 50 in totale, più 2 esempi dall'articolo, per un totale di 52 casi. Per ogni caso abbiamo letto l'intera voce e contrassegnato ogni KPI affrontato:

• Riportato: il caso indica un risultato effettivo per quel KPI, ad esempio “35 minuti a 5 minuti” o “67% in meno di pagamenti duplicati”.
• Obiettivo: il caso nomina o implica chiaramente il KPI nella descrizione o nel riepilogo, ma non riporta alcun risultato.

Abbiamo quindi mappato ciascun KPI in una delle quattro categorie, contato la frequenza con cui ciascuna appariva e calcolato il tasso di evidenza per categoria. Un caso può affrontare diversi KPI, quindi 52 casi hanno prodotto 141 menzioni di KPI.

Cosa sono gli indicatori di prestazione dei processi e qualche esempio?

Gli indicatori di prestazione dei processi (PPI) misurano l'efficienza e lo stato di salute di un flusso di lavoro. Mentre i KPI di alto livello si concentrano sugli obiettivi aziendali generali, i PPI esaminano da vicino i meccanismi di esecuzione del lavoro, concentrandosi su input, durata delle fasi e output. Gli indicatori di processo si dividono in due categorie:

• Indicatori anticipatori (predittivi): Monitorano le fasi attive per prevedere le prestazioni future e segnalare tempestivamente i problemi.
  • Tempo medio di risposta/ciclo
  • Qualità delle materie prime in ingresso
  • Durata dell'attività.
• Indicatori ritardati (storici): Misurano i risultati finali di un flusso di lavoro completato per verificare se gli obiettivi sono stati raggiunti.
  • Vendite totali generate
  • Punteggi di soddisfazione dei clienti o dei dipendenti
  • Tassi di output finale/difetti

Quali sono 5 dei KPI più comuni?

I KPI possono variare a seconda dell'azienda, ma cinque di quelli comunemente utilizzati includono:

1. Crescita dei ricavi: Misura l'aumento delle vendite di un'azienda in un periodo.
2. Ricavi per cliente: Valuta il tasso con cui viene generato reddito da ciascun cliente.
3. Margine di profitto: Indica l'importo del profitto che un'azienda realizza rispetto ai suoi ricavi totali.
4. Tasso di fidelizzazione dei clienti: Monitora la percentuale di clienti che rimangono con l'azienda.
5. Soddisfazione del cliente: Misura quanto i clienti sono soddisfatti dei prodotti o servizi dell'azienda. Questi KPI sono essenziali per valutare le prestazioni aziendali complessive e guidare la strategia.

Ulteriori letture

Sentiti gratuito di leggere gli articoli sul miglioramento dei processi:

• SAP Process Orchestration: principali soluzioni, funzionalità, integrazioni
• I migliori 50 casi d'uso reali e applicazioni di process mining

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Collegamenti di riferimento

1.

Logistics case study

2.

7 AI Workflow Automation Trends in 2026: IT Leader Guide

Kissflow

Hazal Şimşek

Analista di settore

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Hazal è un'analista di settore presso AIMultiple, con focus su process mining e automazione IT.

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