I migliori 50 casi d'uso del process mining con 42 casi di studio
Recenti rapporti prevedono che le capacità di process mining possano incrementare gli sforzi di miglioramento dei processi del 20%.1 Oltre ai benefici teorici, l'esame di casi d'uso reali e casi di studio 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, automobilistico, bancario, istruzione, sanità, assicurazioni, 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 del process mining per processi generali in base a quanti casi di studio lo supportano e a quale percentuale di quei casi riporta un risultato quantificato, come tempo risparmiato, costi ridotti o un miglioramento percentuale:
Si noti che ogni caso di studio è stato etichettato con uno o più dei sei casi d'uso mostrati, poiché un singolo caso di studio può coprire diversi casi d'uso. L'ottimizzazione dei processi è suddivisa in base al fatto che il caso coinvolga esplicitamente l'automazione (RPA o bot).
1- Scoperta dei processi per l'automazione: L'automazione fornisce 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 IA agent.
2- Ottimizzazione dei processi, esclusa l'automazione: Le aziende possono utilizzare il process mining per un'analisi dei processi più rapida e accurata. Gli event log deducono metriche di performance 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, 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 i loro processi attuali sono conformi alle specifiche fornite con i controlli di conformità. Ad esempio, le decisioni di acquisto richiedono approvazioni diverse in base all'importo e alla natura dell'articolo acquistato.
È inoltre possibile analizzare i casi non conformi, le ragioni delle deviazioni e le tendenze di conformità. Le aziende possono intervenire per ridurre queste deviazioni e garantire processi standardizzati.
4- Armonizzazione: Le aziende possono utilizzare il process mining per armonizzare in modo efficiente processi distinti. Le intuizioni ottenute dagli strumenti di process mining consentono una rapida realizzazione delle sinergie pianificate.
Esempio reale: Nokia applica il process mining ai propri processi purchase-to-pay e order-to-cash, ottenendo un'esperienza cliente fluida e acquisendo conoscenze su come coniugare 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 eseguendo il mining e la simulazione dei propri processi con i dati ottenuti dagli event log. La loro analisi predittiva può essere utilizzata per informare stakeholder e clienti.
6- Mining organizzativo: I log di processo possono identificare relazioni organizzative, lacune di performance e best practice. Tuttavia, quasi tutti i processi hanno una componente umana. I dati di processo possono essere utilizzati per comprendere e migliorare gli aspetti umani dei processi aziendali.
Il grafico sottostante mostra la distribuzione dei casi di studio tra i casi d'uso specifici del process mining:
Servizio clienti
7- Analisi multicanale per identificare anomalie: Il software di process mining può aiutare ad analizzare i passaggi di processo attraverso 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 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 IA agent 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 scopre il potenziale di automazione che aumenta 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 autorizzati: Le aziende possono eseguire il mining dei propri processi purchase-to-pay per ridurre gli acquisti non autorizzati. Se le aziende hanno un problema specifico di acquisti non autorizzati, possono trovare con il process mining determinate aree per migliorare l'uso degli accordi quadro. I fornitori di process mining affermano di poter rilevare gli acquisti non autorizzati 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
- Un ordine di acquisto 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 reparti causano ritardi. Adottando azioni pertinenti, possono ottenere più consegne puntuali internamente.
Contabilità clienti
12- Scoprire azioni per incoraggiare i pagamenti puntuali: I clienti non sempre pagano in tempo. Le aziende non riescono a incassare i propri crediti puntualmente e questo potrebbe influire su altri processi. Il process mining può identificare le cause di questo problema e trovare soluzioni appropriate.
13- Fatturazione più rapida: La fatturazione dei 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 ridurre i costi di fatturazione e fornire una fatturazione più rapida.
Contabilità fornitori
14- Ridurre i pagamenti in ritardo: Le aziende possono eseguire il mining dei propri processi aziendali per scoprire le ragioni dei loro pagamenti in ritardo. Risolvendo queste inefficienze, le aziende possono ridurre i pagamenti in ritardo e migliorare gli sconti di cassa.
15- Identificare le vere ragioni dietro le fatture errate: Errori nelle fatture o pagamenti duplicati sono problemi comuni che causano carichi di lavoro extra. Le aziende possono identificare le ragioni di questi casi con il process mining. Si afferma che il software di process mining possa 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 scoperta tradizionale dei processi può richiedere mesi, il process mining è più rapido. Di conseguenza, 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 informazioni basate sui dati ai consulenti. Con queste intuizioni, 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 dell'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 primario del progetto.
21- Ottenere 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 intuizioni basate sui dati per aumentare il tasso di risoluzione al primo tentativo.
22- Scoprire le cause profonde dei ritardi: I ticket a lunga durata sono un problema comune. Le aziende possono eseguire il mining dei 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 propri 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 utilizzare 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%.
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Vendite
Lead-to-Order
24- Riduzione del ciclo di vendita: I processi lead-to-order possono richiedere molto tempo. Ciò comporta un aumento del tempo di recupero degli investimenti di marketing. Le aziende possono scoprire le ragioni dietro 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
L'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 che ostacolano un funzionamento fluido.
26- Aumentare le consegne puntuali: Per la soddisfazione del cliente, le consegne puntuali sono essenziali. Le aziende possono utilizzare il process mining per scoprire le ragioni dietro i ritardi nelle consegne.
27- Identificare le ragioni che danneggiano le entrate mensili: Le aziende possono perdere una parte dei propri guadagni durante questo processo a causa di blocchi prolungati o cancellazioni di ordini. Gli strumenti di process mining possono indicare le cause profonde di questi problemi e le aziende possono ridurre al minimo tali perdite di conseguenza.
28- Individuare le regioni chiave: Con il process mining, le aziende possono rilevare i propri clienti di alto valore e le aree critiche su cui concentrarsi.
29- Identificare le cause profonde delle modifiche agli ordini: I clienti a volte modificano i propri ordini, il che fa sì che i processi richiedano più tempo. La mancanza di chiarezza nelle fasi precedenti all'ordine potrebbe causare queste modifiche. Le aziende preferiscono ridurre queste modifiche agli ordini per stabilizzare i propri processi.
30- Confrontare il valore della merce resa: Le aziende possono scoprire il valore della merce resa utilizzando il process mining. In base a questa intuizione, possono concentrarsi sul miglioramento dei propri processi order-to-cash.
Sostenibilità
31. Audit dell'impronta di carbonio:
Un potenziale caso d'uso del process mining è collegare gli event log tradizionali (ad es. fasi di spedizione e produzione) con i dati sul consumo energetico e sui rifiuti. In questo modo, le aziende possono identificare i "colli di bottiglia di 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 delle cause principali dello spreco energetico. Ottimizzando questi passaggi, 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 agentic IA per automatizzare l'identificazione dei rischi ESG in progetti su larga scala, come l'edilizia o lo sviluppo di infrastrutture. Questo approccio "ESG forense" garantisce che i rischi ambientali e sociali vengano individuati 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 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 del rischio ESG.3
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Settore automobilistico
33- Servizi post-vendita: I servizi post-vendita si riferiscono ai servizi di assistenza clienti forniti ai proprietari di veicoli per migliorare la loro esperienza con l'azienda, ottenendo al contempo feedback sul prodotto e sul servizio. I produttori automobilistici possono impiegare il process mining per trarre intuizioni dalle attività e operazioni post-vendita. Queste intuizioni possono migliorare i servizi post-vendita.
Settore bancario
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 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. Questo aiuta a ridurre i tempi di attesa dei clienti e a migliorare la collaborazione tra le diverse unità.
35. Operazioni con le carte: Il process mining supporta le banche nell'analisi delle operazioni con le 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 richieste di prestito. Questo identifica dove si verificano "blocchi" manuali, come richieste ripetute di documenti o controlli del credito ridondanti, che frustrano i clienti e aumentano i costi operativi.
Esempio reale: Piraeus Bank ha analizzato oltre 1 milione di event log nei suoi processi di prestito al consumo per identificare le cause profonde delle approvazioni lente. La loro analisi di conformità e scoperta ha portato ai seguenti risultati:
- Il tempo medio di elaborazione delle richieste è sceso da 35 minuti a 5 minuti.
- Una riduzione del 86% del tempo totale di erogazione del prestito.
- È stato identificato che la mancanza di un inserimento dati standardizzato 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 sulle piattaforme di apprendimento per migliorare l'esperienza utente degli studenti. Ad esempio, il process mining può mostrare le potenziali cause profonde dietro i tassi di abbandono degli studenti da una determinata piattaforma, come la lunghezza dei video o l'organizzazione dei materiali.
Sanità
38- Processi amministrativi: Il process mining scopre event log che contengono informazioni sui processi sanitari, incluso il personale responsabile, le fasi e i costi dei processi, e identifica aree di miglioramento.
39- Percorsi clinici: servono a standardizzare le pratiche sanitarie e a rilevare problemi che potrebbero portare a trattamenti errati o ritardi, che sono cruciali per molti pazienti (ad es. oncologici). Il process mining può essere utilizzato per identificare i percorsi clinici e tracciare 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 i dati effettivi o storici per mappare le fasi di sottoscrizione e identificare i fattori di rischio. Questo 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 rapporto quote-to-bind, che misura il tasso di conversione dei preventivi in polizze vincolanti. Il process mining offre intuizioni per snellire le operazioni, affrontando inefficienze e opportunità di automazione.
Aggiungi come fonte preferitaLogistica
42- Ridurre i costi di magazzinaggio: È difficile identificare quali magazzini causano problemi logistici. Anche commettere errori negli inventari causa costi di magazzinaggio aggiuntivi. Il process mining fornisce piena trasparenza nella gestione del magazzino. Così, le aziende possono individuare i magazzini problematici, ridurre i costi di magazzinaggio e risparmiare fino al 40% dei costi di magazzinaggio.5
43- Ampliare la portata geografica: Le aziende possono ampliare la loro portata geografica ottimizzando le posizioni dei magazzini. I fornitori di process mining affermano che le aziende che utilizzano i loro strumenti possono aumentare la loro portata geografica fino al 20%.5 .
44- Identificare le cause profonde dei ritardi: I ritardi logistici possono causare consegne tardive e ridurre le entrate previste. Il process mining può scoprire le cause profonde di questi ritardi. Le aziende possono concentrarsi su questi problemi per evitare possibili perdite di entrate. Alcune aziende hanno affermato di aver aumentato le consegne puntuali del 18%.5
Produzione
45- Riduzione del tempo di ciclo: Per migliorare la produzione, ridurre il tempo di ciclo produttivo è una soluzione intelligente. Il process mining può mostrare le inefficienze nei processi produttivi. Le aziende possono ridurre il tempo di ciclo risolvendo queste inefficienze.
46- Riduzione delle rilavorazioni nella produzione: Le aziende possono ridurre le rilavorazioni creando avvisi durante il processo. 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.Tracciare le attività del ciclo di vita: Il ciclo di vita dello sviluppo software (SDLC) si riferisce alle fasi necessarie durante lo sviluppo del software. Il process mining può aiutare a tracciare l'intero ciclo di vita dello sviluppo software scoprendo e mappando il modello di processo effettivo. In questo modo, sviluppatori e project manager possono identificare se vengono saltate delle fasi.
48. Monitoraggio e gestione dei progetti software: Il process mining può mappare l'intero flusso di progetto, consentendo a ogni parte del team di sviluppo software di monitorare e gestire il progetto, identificando al contempo problemi e aree a rischio. Inoltre, il process mining illustra i KPI di processo (ad es. costi e tempi), le risorse e le parti coinvolte nel processo in questione.
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. Con l'aiuto del process mining, l'azienda ha identificato e risolto problemi di conformità e performance.
49. Garanzia di qualità: I QA controllano l'usabilità, l'accuratezza, la manutenibilità e la portabilità del software. Il process mining offre controlli di conformità e analisi automatizzate 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 sottolineato 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. 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 di process mining e monitoraggio 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 viene eseguita un'analisi ha richiesto una rilavorazione.
Scopri i software di gestione dei 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 dettagli sui 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:
Tendenze del process mining
Gartner riferisce che 80% delle organizzazioni prevede di integrare il process mining in almeno 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.7 Le 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, ogni grande fornitore afferma di sperimentare l'integrazione di agenti autonomi per monitorare le attività, segnalare le deviazioni e attivare correzioni in tempo reale
2. Process intelligence come livello di piattaforma
Il process mining sta diventando un livello all'interno delle piattaforme di automazione e CRM. Sono state registrate 13 acquisizioni nel mercato dei software di process intelligence solo nell'ultimo anno. Per esempio:
- Salesforce ha acquisito Apromore
- SAP possiede Signavio
- Microsoft ha acquisito Minit
- ServiceNow ha acquisito UltimateSuite.
Questi strumenti di mining nativi della piattaforma possono comprendere al meglio il proprio sistema e sono più economici da avviare. Tuttavia, possono incontrare difficoltà nella gestione di dati provenienti da sistemi eterogenei. Per esempio, tali strumenti saranno più propensi a trovare opportunità di automazione che gli agenti del fornitore possono soddisfare, tralasciandone altre.
3. Passaggio all'Object-Centric Process Mining (OCPM)
Le organizzazioni stanno passando dal mining basato sui casi ai modelli object-centric.
- Modellazione olistica: L'OCPM tiene traccia simultaneamente di 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.
- Verifica della 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 snellite riducono il consumo energetico e gli sprechi di materiali.
- Monitoraggio del carbonio: I dati di processo consentono il monitoraggio delle metriche ambientali allineate con gli 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 di processo
Visualizzazione dettagliata dei processi effettivi
Definire opportunità di automazione
Scoprire nuovi modi per aumentare l'efficienza dei processi
Gli strumenti di process mining scoprono modelli di processo effettivi a partire dagli event log grezzi. Estraendo gli event log da ogni 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 variazioni di processo.
2. Questi strumenti estraggono la sequenza di attività per ogni caso dagli event log. In questa fase, le variazioni tra i casi diventeranno evidenti. 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 "unire" 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 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 dei processi, l'analisi dei processi, la modellazione dei processi e la diagnostica dei processi.
Gartner ha spostato il termine process mining in process intelligence, poiché gli strumenti combinano IA, process mining, task mining e tecnologie di simulazione dei processi.
1.Espandere 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 quantità significativa di attività dei dipendenti si svolge sul sistema operativo o sul browser, dove si svolgono attività personali e professionali e i log potrebbero non essere così dettagliati come in un ERP.
Consiglio:
Il task mining e la cattura a livello di desktop colmano in parte questo divario, e il problema della copertura viene ora affrontato anche dal lato degli agenti. Poiché gli IA agent aziendali eseguono lavoro su sistema operativo e browser, generano i propri event log, che possono essere oggetto di mining insieme ai log di sistema per ricostruire processi che nessun ERP ha registrato.
Sebbene non sia molto comune, alcuni fornitori hanno iniziato a distribuire IA agent. Per esempio, Celonis offre Agent Miner che può unire i log di sistema e quelli 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 altri soggetti coinvolti nelle iniziative di qualità dei dati puliscano e preparino i dati prima di implementare il process mining.
Consiglio:
Si raccomanda che le aziende dispongano di strategie di garanzia della qualità dei dati e dell'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 relativi ai processi. Tuttavia, non possono fornire risposte dettagliate sulle cause profonde di questi problemi.
Consiglio:
Tuttavia, questo problema è stato affrontato sfruttando gli algoritmi di machine learning per il 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 in questo ambito:
– 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 separati di scoperta PM che identificano le cause profonde
– Alcuni 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 che non strutturati, tuttavia, alcuni strumenti tradizionali di process mining possono elaborare dati strutturati, lasciando i dati non strutturati, come fatture o ricevute, al di fuori del 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 dalle macchine, al fine di includere tutte le fonti di dati nel processo decisionale.
Tuttavia, la conversione di 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.
Abilitare 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, includere numerosi stakeholder o dati estesi nel processo generava complessità negli output di PM che erano difficili da comprendere e su cui agire per gli esseri umani.
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 IA e algoritmi di machine learning mirano a superare questi problemi di complessità. Per esempio, sfruttando l'IA e la computer vision per catturare e scoprire tutti i dati di processo, i fornitori possono generare output di process mining nel giro di pochi giorni. Uno sforzo di PM simile utilizzando software di PM tradizionali potrebbe richiedere mesi.
Prevedere le performance future dei processi
Sfida:
Poiché i primi strumenti 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 le performance del processo in futuro.
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 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 all'analista umano di interpretare i risultati e formulare 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 altra modifica. Automatizzare i 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 di 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, influenzando i ricavi e la fidelizzazione dei clienti.
Vantaggi di conformità
Mentre l'audit è un processo che richiede tempo, un'analisi rapida con gli strumenti di process mining può abbreviarlo. Inoltre, questi strumenti possono rilevare processi non conformi e notificare alle aziende tali problemi in tempo reale. 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.
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. Presuppone che più nozioni di caso possano coesistere e che questi casi (oggetti) possano corrispondere a diversi tipi di oggetto.
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?
L'object-centric process mining funziona in modo simile al process mining classico. Tuttavia, estrae e analizza dati specifici degli oggetti dagli event log 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.
Vantaggi dell'OCPM
L'OCPM fornisce un'analisi più dettagliata del comportamento degli oggetti a livello individuale, includendo:
– L'interazione tra diversi oggetti con il processo
– L'impatto del comportamento degli oggetti sui KPI di performance del processo.
Ulteriori letture
Ulteriori informazioni sulle tecnologie di miglioramento dei processi:
- I migliori strumenti di orchestrazione dei processi con pro e contro
- SAP Process Orchestration: migliori soluzioni, funzionalità, integrazioni
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author = {Şimşek, Hazal},
title = {{I migliori 50 casi d'uso del process mining con 42 casi di studio}},
year = {2026},
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}Collegamenti di riferimento
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