Os 50 principais casos de uso e aplicações da mineração de processos
Relatórios recentes projetam que as capacidades de mineração de processos podem impulsionar os esforços de melhoria de processos em 20%. 1 dos benefícios teóricos, a análise de casos de uso e estudos de caso reais preenche a lacuna entre o potencial dos dados e a excelência operacional de alto impacto, garantindo uma implementação orientada a resultados em toda a organização. Explore os casos de uso mais comuns em suas respectivas categorias:
- Casos de uso de mineração de processos por processos gerais :
- Aplicações da mineração de processos por setor: Finanças , automotivo , bancário , educação , saúde , seguros , logística, produção.
- Casos de uso de mineração de processos por função de negócios: Vendas , Gestão de serviços de TI , Atendimento ao cliente e Sustentabilidade .
Confira os principais casos de uso e estudos de caso reais:
Software de Mineração de Processos casos de uso com exemplos da vida real
Otimização de processos
Descoberta de processos
Validação de conformidade
Harmonização de processos
Simulação de processo
Mineração organizacional
Identificação da causa raiz
Processos Gerais
O gráfico abaixo mostra a distribuição dos estudos de caso entre os casos de uso de mineração de processos:
1- Descoberta de processos para automação: A automação proporciona soluções mais rápidas e econômicas. No entanto, as empresas precisam analisar seus processos de negócios para utilizar ferramentas de automação, como a automação robótica de processos (RPA), de forma eficiente.
2- Otimização de processos, exceto automação: As empresas podem usar mineração de processos para uma análise de processos mais rápida e precisa. Os registros de eventos inferem métricas de desempenho e modelos para identificar gargalos e etapas dispendiosas para otimização. Por exemplo, avaliamos todos os benefícios da mineração de processos em 51 estudos de caso, revelando uma redução de 43% nos gargalos e uma eliminação de 4% das etapas desnecessárias.
3- Validação de conformidade: As empresas podem verificar se seus processos atuais estão em conformidade com as especificações estabelecidas por meio de verificações de conformidade. Por exemplo, as decisões de compra exigem aprovações diferentes dependendo do valor e da natureza do item adquirido.
Casos de não conformidade, razões para desvios e tendências de conformidade também podem ser analisados. As empresas podem tomar medidas para reduzir esses desvios e garantir processos padronizados.
4- Harmonização: As empresas podem usar a mineração de processos para harmonizar processos distintos de forma eficiente. Os insights obtidos com as ferramentas de mineração de processos permitem a rápida implementação das sinergias planejadas.
Exemplo da vida real: A Nokia aplica mineração de processos aos seus processos de compra ao pagamento e de pedido ao recebimento, alcançando uma experiência tranquila para o cliente e obtendo conhecimento sobre como conjugar esses processos de forma eficaz.
5- Simulação de Processos: As capacidades de mineração de processos podem incluir simulação de processos e análise preditiva. As empresas podem fazer previsões futuras minerando e simulando seus processos com os dados obtidos dos registros de eventos. Sua análise preditiva pode ser usada para informar as partes interessadas e os clientes. Exemplo prático: o cliente pode receber uma estimativa precisa de quando seu pedido de empréstimo será processado.
6- Mineração Organizacional: Os registros de processos podem identificar relações organizacionais, lacunas de desempenho e melhores práticas. No entanto, quase todos os processos têm um componente humano. Os dados de processos podem ser usados para entender e aprimorar os aspectos humanos dos processos de negócios.
Atendimento ao Cliente
7- Análise multicanal para identificar anomalias: O software de mineração de processos pode ajudar a analisar as etapas do processo em diferentes canais para identificar problemas de conformidade e ineficiências.
8- Mapear a jornada do cliente: Uma ferramenta de mineração de processos pode ilustrar a jornada do cliente em um determinado canal, extraindo dados de sistemas de CRM e de tickets. Dessa forma, a mineração de processos facilita o rastreamento da experiência do cliente, dos desafios que ele enfrenta e das interações entre os agentes responsáveis e os clientes.
Outras ferramentas para melhorar o atendimento ao cliente incluem:
ChatGPT para atendimento ao cliente e agentes de IA no atendimento ao cliente
Financiar
Aqui abordamos aplicações de mineração de processos na função financeira das empresas (e não aplicações específicas do setor de serviços financeiros):
Compra a Pagamento
9- Identificação de etapas manuais para automatizar: Erros e intervenções manuais nos processos de compra ao pagamento aumentam o tempo de espera. Ao analisar os processos, a mineração de processos revela o potencial de automação que aumenta a precisão e reduz o retrabalho. Em alguns estudos de caso de mineração de processos, a ferramenta pode aumentar a automação em 35% e diminuir o tempo de retrabalho em 52%.
10 - Eliminar compras não autorizadas: As empresas podem usar a mineração de processos para reduzir as compras não autorizadas. Se uma empresa enfrenta um problema específico com esse tipo de compra, pode encontrar áreas para otimizar o uso de contratos-quadro com a mineração de processos. Os fornecedores de mineração de processos afirmam que conseguem detectar compras não autorizadas seguindo as regras abaixo:
- Não se deve gerar um recibo antes da criação de uma ordem de compra.
- Todas as faturas devem ser criadas após a emissão de um pedido de compra.
- Não se deve emitir um pedido de compra sem contrato (especialmente se o pedido for de grande quantidade e ocorrer regularmente).
11 - Descobrindo as causas principais dos atrasos: A mineração de processos permite que as empresas identifiquem quais fornecedores, produtos ou departamentos causam atrasos. Ao tomarem as medidas necessárias, elas podem alcançar mais entregas dentro do prazo internamente.
Contas a receber
12- Descubra ações para incentivar pagamentos em dia: Os clientes nem sempre pagam em dia. As empresas acabam não conseguindo receber seus créditos no prazo, o que pode afetar outros processos. A mineração de processos pode identificar as causas desse problema e encontrar soluções adequadas.
13 - Faturamento mais rápido: Cobrar dos seus clientes é outro processo que pode se tornar caro e complicado de tempos em tempos. A mineração de processos descobre os gargalos no processo de faturamento e pode encontrar maneiras de automatizá-lo. Como resultado, é possível diminuir os custos de faturamento e proporcionar um faturamento mais rápido.
Contas a Pagar
14 - Redução de pagamentos atrasados: As empresas podem analisar seus processos de negócios para descobrir os motivos dos atrasos nos pagamentos. Ao corrigir essas ineficiências, as empresas podem diminuir os atrasos e aumentar os descontos para pagamento à vista.
15 - Identificando as verdadeiras causas de faturas incorretas: Erros em faturas ou pagamentos duplicados são problemas comuns que causam sobrecarga de trabalho. As empresas podem identificar as causas desses casos com a mineração de processos. Afirma-se que o software de mineração de processos pode reduzir os pagamentos duplicados dos clientes em 67%.
Auditoria
16 - Comparar o "antes" e o "depois": Quando uma empresa faz uma alteração em seu processo, verificar a melhoria pode ser um desafio. Para consultores, a mineração de processos permite relacionar o "antes" e o "depois" dos processos.
17 - Melhorar o tempo de resposta: Enquanto a descoberta de processos tradicional pode levar meses, a mineração de processos é mais rápida. Como resultado, consultores como a EY podem concluir a análise de processos do cliente final em poucos dias usando ferramentas de mineração de processos.
18- Identificação de riscos: A mineração de processos garante informações baseadas em dados para os consultores. Com esses insights, os consultores podem identificar riscos e aconselhar as empresas com precisão.
ITSM
19 - Redução de riscos em desenvolvimentos relacionados a ERP: No estudo de caso de mineração de processos da Lassila & Tikanoja, a empresa implementou um novo sistema ERP utilizando mineração de processos. A empresa alcançou seu objetivo de reduzir os riscos, aumentando a visibilidade do sistema ERP e dos processos operacionais.
20 - Redução de custos na manutenção, desenvolvimento e suporte de ERP: A mineração de processos pode identificar erros ou lacunas em sistemas de TI, como o SAP. O mesmo estudo de caso de mineração de processos (Lassila & Tikanoja) mostrou que a empresa reduziu seus custos de implementação, bem como os riscos de implantações de ERP, embora esse não fosse o objetivo principal do projeto.
21 - Obtenção de maior taxa de resolução na primeira tentativa: Os sistemas de TI podem não fornecer a solução correta na primeira tentativa. As ferramentas de mineração de processos podem gerar insights baseados em dados para aumentar a taxa de resolução na primeira tentativa.
22 - Descobrindo as causas principais dos atrasos: Chamados de atendimento de longa duração são um problema comum. As empresas podem analisar seus processos para entender por que esses chamados permanecem abertos por tanto tempo. A partir dos resultados obtidos com ferramentas de mineração de processos, as empresas podem descobrir deficiências em seus sistemas de TI.
23 - Automatizando para tempos de resolução mais rápidos: O gerenciamento de serviços de TI é outra área aberta à automação. As empresas podem usar mineração de processos para encontrar áreas a serem automatizadas e proporcionar tempos de resolução mais rápidos. Alguns estudos de caso afirmam que as ferramentas de mineração de processos reduzem os tempos de resolução em 65%.
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Vendas
Lead-to-Order
24 - Redução do tempo do ciclo de vendas: Os processos de geração de leads até a conclusão do pedido podem ser demorados. Isso faz com que o tempo de retorno do investimento em marketing aumente. As empresas podem descobrir as razões por trás desse problema e tomar medidas para reduzir o tempo do ciclo de vendas.
25 - Aumento da taxa de conversão: Converter estratégias de marketing em vendas é fundamental para as empresas. Com uma ferramenta de mineração de processos, as empresas podem descobrir se possuem estratégias adequadas para aumentar as taxas de conversão.
Do pedido ao recebimento
O processo de Order-to-Cash (O2C) engloba todas as etapas, desde o recebimento de um pedido até a conclusão do pagamento e a entrega. A mineração de processos pode ajudar a identificar todos os pequenos gargalos que possam existir no processo e que estejam prejudicando sua operação.
26- Aumentar a pontualidade nas entregas: Para a satisfação do cliente, as entregas pontuais são essenciais. As empresas podem usar a mineração de processos para descobrir os motivos dos atrasos nas entregas.
27 - Identificando os motivos que prejudicam a receita mensal: As empresas podem perder parte de seus lucros durante esse processo devido a longos períodos de espera ou cancelamentos de pedidos. As ferramentas de mineração de processos podem apontar as causas principais desses problemas e, assim, as empresas podem minimizar essas perdas.
28- Identificação de regiões-chave: Com a mineração de processos, as empresas podem detectar seus clientes de alto valor e áreas críticas para concentrar seus esforços nessas regiões.
29 - Identificando as causas principais das alterações de pedidos: Os clientes às vezes alteram seus pedidos, o que faz com que os processos demorem mais. A falta de clareza nas etapas de pré-pedido pode causar essas alterações. As empresas preferem diminuir essas alterações para estabilizar seus processos.
30 - Avalie o valor das mercadorias devolvidas: As empresas podem descobrir o valor das mercadorias devolvidas usando mineração de processos. Com base nessa informação, elas podem se concentrar em aprimorar seus processos de pedido ao recebimento.
Sustentabilidade
31. Auditoria da pegada de carbono:
Uma possível aplicação da mineração de processos é a vinculação de registros de eventos tradicionais (como etapas de envio e fabricação) com dados de consumo de energia e resíduos. Dessa forma, as empresas podem identificar "gargalos de carbono", onde as ineficiências do processo estão diretamente correlacionadas ao impacto ambiental, permitindo a elaboração de relatórios ESG baseados em dados.
Exemplo prático: Em uma pesquisa acadêmica, um fabricante global utilizou a Mineração de Processos Centrada em Objetos (OCPM) para monitorar linhas de produção. Os pesquisadores descobriram que a interação entre os tempos ociosos dos equipamentos e o agendamento de lotes era um dos principais fatores de desperdício de energia. Ao otimizar essas transferências de tarefas, a empresa alcançou:
- Redução do consumo desnecessário de energia durante a montagem.
- Redução das emissões de Escopo 2 em um único trimestre fiscal.
- Rastreabilidade completa da pegada de carbono para unidades individuais do produto. 2
32 - Avaliação de riscos ESG: A mineração de processos pode ser combinada com RPA, IA gen ou recursos de IA agente para automatizar a identificação de riscos ESG em projetos de grande escala, como construção ou desenvolvimento de infraestrutura. Essa abordagem de "ESG Forense" garante que os riscos ambientais e sociais sejam detectados durante as fases de planejamento e execução, em vez de auditorias pós-projeto.
Exemplo prático: Uma estrutura digital aplicada a mais de 100 projetos de construção utilizou mineração de processos e aprendizado de máquina para prever falhas em critérios ESG. A estrutura proporcionou:
- Listas de verificação de risco automatizadas que reduziram a variabilidade humana nos relatórios ESG.
- Monitoramento em tempo real de indicadores ambientais (uso da água, poluição do solo) extraídos de sensores IoT e integrados ao modelo de processo.
- Maior consistência na classificação de riscos ESG. 3
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Automotivo
33- Serviços pós-venda: Os serviços pós-venda referem-se ao suporte ao cliente oferecido aos proprietários de veículos para melhorar a experiência deles com a empresa, obtendo feedback sobre o produto e o serviço. As montadoras podem utilizar a mineração de processos para extrair insights das tarefas e operações de pós-venda. Esses insights podem aprimorar os serviços pós-venda.
Bancário
Os bancos também se beneficiam da otimização de processos, visto que a maioria deles ainda utiliza sistemas legados e documentação em papel. Ferramentas de mineração de processos podem ajudar a identificar gargalos e oportunidades de automação, melhorando a satisfação do cliente e a eficiência. Os processos a serem otimizados incluem:
34 - Hipoteca: A hipoteca é o processo de empréstimo B2C mais complexo e, na maioria dos casos, há oportunidades de melhoria. Utilizando mineração de processos, os bancos podem visualizar os fluxos de trabalho de hipotecas para identificar atrasos causados por ações repetitivas. Isso ajuda a reduzir o tempo de espera do cliente e a melhorar a colaboração entre diferentes unidades.
35. Operações com cartões: A mineração de processos auxilia os bancos na análise das operações com cartões para identificar ineficiências e atrasos.
36. Otimização do processamento de empréstimos: Os bancos utilizam mineração de processos para visualizar o percurso completo das solicitações de empréstimo. Isso identifica onde ocorrem gargalos manuais, como solicitações repetidas de documentos ou verificações de crédito redundantes, que frustram os clientes e aumentam os custos operacionais.
Exemplo da vida real: O Banco Piraeus analisou mais de 1 milhão de registros de eventos em seus processos de crédito ao consumidor para identificar as causas principais da lentidão nas aprovações. Sua análise de conformidade e descoberta levou aos seguintes resultados:
- O tempo médio de processamento das solicitações caiu de 35 minutos para 5 minutos.
- Redução de 86% no prazo total para liberação do empréstimo.
- Constatou-se que a falta de padronização na entrada de dados era a causa de 40% das retrabalhos. 4
Educação
37 - Plataformas de aprendizagem online: A mineração de processos e tarefas pode revelar detalhes sobre como os usuários navegam nas plataformas de aprendizagem, a fim de melhorar a experiência do usuário para os alunos. Por exemplo, a mineração de processos pode mostrar as possíveis causas principais das taxas de abandono dos alunos em determinada plataforma, como a duração dos vídeos ou a organização dos materiais.
Assistência médica
38- Processos administrativos: A mineração de processos descobre registros de eventos que contêm informações sobre processos na área da saúde, incluindo o pessoal responsável, as etapas e o custo dos processos, e identifica áreas para melhoria.
39- Protocolos clínicos: servem para padronizar as práticas de saúde e detectar problemas que podem levar a tratamentos incorretos ou atrasos, o que é crucial para muitos pacientes (por exemplo, câncer). A mineração de processos pode ser usada para identificar protocolos clínicos e rastrear gargalos e anomalias.
Seguro
40 - Avaliação de risco: As seguradoras calculam o risco para definir os prêmios. Superestimar o risco pode levar à perda de clientes, enquanto subestimá-lo pode resultar em prejuízos. A mineração de processos auxilia nesse processo, analisando dados reais ou históricos para mapear as etapas de subscrição e identificar fatores de risco. Isso permite que as seguradoras monitorem e aprimorem o processo de subscrição para uma melhor tomada de decisão.
41- Índice de conversão de cotações em apólices: As seguradoras buscam reduzir seu índice de conversão de cotações em apólices efetivadas. A mineração de processos oferece insights para otimizar as operações, identificando ineficiências e oportunidades de automação.
Logística
42 - Redução de custos de armazenagem: É difícil identificar quais armazéns causam problemas logísticos. Erros nos inventários também geram custos extras de armazenagem. A mineração de processos proporciona total transparência na gestão de armazéns. Dessa forma, as empresas podem localizar armazéns problemáticos, diminuir os custos de armazenagem e economizar até 40% desses custos. 5
43 - Ampliação do alcance geográfico: As empresas podem ampliar seu alcance geográfico otimizando a localização de seus armazéns. Os fornecedores de mineração de processos afirmam que as empresas que utilizam suas ferramentas podem aumentar seu alcance geográfico em até 20%. 6 .
44 - Identificando as causas principais dos atrasos: Atrasos logísticos podem causar entregas atrasadas e reduzir a receita esperada. A mineração de processos pode descobrir as causas principais desses atrasos. As empresas podem se concentrar nesses problemas para evitar possíveis perdas de receita. Algumas empresas afirmaram ter aumentado suas entregas no prazo em 18%. 7
Produção
45 - Redução do tempo de ciclo: Para melhorar a produção, reduzir o tempo de ciclo é uma solução inteligente. A mineração de processos pode revelar as ineficiências nos processos produtivos. As empresas podem reduzir seu tempo de ciclo corrigindo essas ineficiências.
46 - Redução de retrabalho na produção: As empresas podem reduzir o retrabalho criando alertas durante o processo. À medida que a fabricação se desvia do padrão, o software de mineração de processos pode reportar às unidades relevantes em tempo real. O benefício é que isso proporciona às empresas produtos de melhor qualidade.
Indústria de software
47. Rastreamento das atividades do ciclo de vida: O ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC) refere-se às etapas necessárias durante o desenvolvimento de software. A mineração de processos pode ajudar a rastrear todo o ciclo de vida de desenvolvimento de software, descobrindo e mapeando o modelo de processo real. Dessa forma, desenvolvedores e gerentes de projeto podem identificar se alguma etapa foi omitida.
48. Monitoramento e gerenciamento de projetos de software: A mineração de processos pode mapear todo o fluxo do projeto, permitindo que todos os membros da equipe de desenvolvimento de software monitorem e gerenciem o projeto, identificando problemas e áreas de risco. Além disso, a mineração de processos ilustra os KPIs do processo (por exemplo, custo e tempo), os recursos e as partes envolvidas no processo em questão.
Exemplo da vida real
Por exemplo, uma empresa australiana fornecedora de software BPM aplicou mineração de processos para gerenciar a jornada de projetos de seus clientes. Com a ajuda da mineração de processos, a empresa identificou e resolveu problemas de conformidade e desempenho.
49. Garantia da qualidade: Os profissionais de garantia da qualidade controlam a usabilidade, a precisão, a manutenibilidade e a portabilidade do software. A mineração de processos oferece verificações de conformidade e análise automatizada da causa raiz, o que pode ajudar os testadores a supervisionar seus processos de garantia da qualidade. Dessa forma, os testadores podem garantir a eficiência e a eficácia do processo de garantia da qualidade com a mineração de processos.
Exemplo da vida real
Em um estudo de caso, pesquisadores aplicaram mineração de processos em um conjunto de dados de processos de desenvolvimento de software fornecido por uma empresa brasileira de software, contendo mais de 2.000 casos. Em sua análise de conformidade, os pesquisadores apontaram que:
- Em 90% dos casos, a ordem de execução definida no processo formal é seguida.
- 25% dos processos pularam a fase de planejamento.
- 44% dos projetos não foram documentados.
50. Gestão de incidentes: A gestão de incidentes aborda atividades não planejadas que afetam a qualidade do serviço. A mineração de processos aprimora a gestão de incidentes ao identificar oportunidades de automação e otimização. Recursos preditivos de mineração e monitoramento de processos ajudam desenvolvedores, testadores e gerentes a prever possíveis incidentes e intervir antes que eles ocorram.
Exemplo da vida real
Em um estudo de caso, pesquisadores aplicaram mineração de processos a processos de desenvolvimento de software e identificaram que:
- Três usuários da equipe de suporte foram os mais responsáveis pela reformulação de itens.
- A etapa de análise no modelo foi omitida em aplicações reais.
- 50% das entidades para as quais não foi realizada uma análise necessitaram de retrabalho.
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O que é mineração de processos?
A mineração de processos é um método que extrai e analisa registros de eventos para revelar detalhes dos processos de negócios. Ela aprimora os esforços de automação, incluindo a RPA (Automação Robótica de Processos), e apoia a melhoria contínua dos processos.
Ferramentas de mineração de processos
O mercado de mineração de processos envolve ferramentas com diferentes capacidades. Algumas dessas ferramentas incluem:
Tendências da mineração de processos
Segundo a Gartner, 80% das organizações planejam integrar a mineração de processos em pelo menos 10% de suas operações comerciais até o final deste ano. 8
1. Integração de IA
Embora 25% das organizações atualmente combinem IA com mineração de processos, 74% planejam incluir IA em iniciativas futuras. 9 principais áreas incluem:
- Análises preditivas e prescritivas: a IA prevê atrasos na entrega, riscos de conformidade e gargalos operacionais antes que ocorram impactos financeiros.
- Inteligência Artificial Generativa (GenAI): Interfaces de linguagem natural permitem que usuários de negócios consultem dados de processos complexos sem conhecimento técnico.
- Inteligência contextual: A mineração de processos fornece um contexto operacional estruturado, melhorando a relevância e a precisão dos modelos de IA.
2. Transição para Mineração de Processos Centrada em Objetos (OCPM)
As organizações estão migrando da mineração baseada em casos para modelos centrados em objetos.
- Modelagem holística: O OCPM rastreia vários objetos relacionados (por exemplo, pedidos, faturas, remessas) simultaneamente.
- Visibilidade interfuncional: Elimina análises isoladas e esclarece como os processos se interligam entre os departamentos.
4. Mineração de processos como facilitadora da automação
O foco está mudando de projetos isolados para otimização contínua.
- RPA direcionada: os gargalos são resolvidos antes da automação, reduzindo o risco de escalar fluxos de trabalho ineficientes.
- Verificação de conformidade: os dados de execução em tempo real são comparados com os modelos de destino para detectar desvios e lacunas de conformidade.
5. Sustentabilidade
A otimização de processos também contribui para os objetivos ambientais.
- Redução de resíduos: Cadeias de suprimentos otimizadas reduzem o consumo de energia e o desperdício de materiais.
- Rastreamento de carbono: Os dados do processo permitem o monitoramento de métricas ambientais alinhadas com as metas de sustentabilidade corporativa.
Perguntas frequentes
A mineração de dados utiliza diferentes algoritmos ou metodologias para explorar um determinado conjunto de dados. De forma semelhante, a mineração de processos analisa registros de eventos e dados relacionados a processos para "minerar" processos.
A compreensão completa dos processos inclui:
Identificar tendências, padrões e desvios nos processos.
Visualização detalhada dos processos reais
Definindo oportunidades de automação
Descobrindo novas maneiras de aumentar a eficiência dos processos.
As ferramentas de mineração de processos descobrem modelos de processos reais a partir dos registros de eventos brutos. Ao extrair os registros de eventos de cada caso e combiná-los, essas ferramentas mostram às empresas como seus processos se comportam na prática.
Entenda como funciona a mineração de processos seguindo estes passos:
1. Essas ferramentas recuperam e analisam sequências de atividades a partir de registros de eventos para identificar variações no processo.
2. Essas ferramentas extraem a sequência de atividades para cada caso a partir dos registros de eventos. Nesta etapa, as variações entre os casos se tornarão evidentes. Essas variações ocorrem devido a alterações manuais ou erros no processo.
3. Após derivar a sequência de atividades de cada caso, as ferramentas de mineração de processos começam a "fundir" essas sequências. À medida que ocorrem variações, o processo real se torna mais complexo do que o planejado. Esse resultado também permite que a empresa entenda onde seu processo se desviou.
Intelligent process mining é um software de mineração de processos com inteligência artificial que utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para automatizar a descoberta, análise, modelagem e diagnóstico de processos.
Alguns fornecedores se referem a ferramentas relacionadas a processos, como software de gerenciamento de processos ou mineração de processos, como software de inteligência de processos. As ferramentas de inteligência de processos combinam aprendizado de máquina, mineração de processos, mineração de tarefas e tecnologias de gêmeos digitais para obter insights mais profundos.
Muitas ferramentas de mineração de processos se beneficiam de algoritmos de mineração de processos e reconhecimento de contexto para coletar e descobrir dados automaticamente, além de identificar as causas principais de ineficiências e desvios. O aprendizado de máquina também permite a criação de capacidades preditivas, a geração de uma DTO (Ordem de Transformação de Dados) ou simulação de processos e a oferta de mineração de tarefas.
1. Ampliar a cobertura da mineração de processos.
Desafio:
Atualmente, a mineração de processos está limitada a processos que ocorrem em sistemas com arquivos de log detalhados e acessíveis, como o SAP.
No entanto, uma quantidade significativa da atividade dos funcionários ocorre no sistema operacional ou no navegador, onde atividades pessoais e profissionais são realizadas, e os registros podem não ser tão detalhados quanto os de um sistema ERP.
Conselho:
Nesses casos, agentes de IA empresariais podem executar milhares de processos para gerar dados que podem ser analisados para identificar gargalos. Este é um caso de uso inovador que ainda não é oferecido comercialmente, mas esperamos que os agentes de IA contribuam significativamente para a compreensão de processos nos próximos 3 anos.
Melhorar a qualidade dos dados
Desafio:
As ferramentas de gerenciamento de projetos podem não informar sobre problemas de qualidade de dados, mas a qualidade dos resultados depende da qualidade dos dados. A maioria dos dados corporativos pode estar incompleta, imprecisa ou apresentar cronologias confusas. Portanto, as ferramentas de gerenciamento de projetos podem analisar dados defeituosos e fornecer resultados imprecisos.
É importante que analistas de dados, especialistas de domínio, gestores de dados e outros envolvidos em iniciativas de qualidade de dados limpem e preparem os dados antes de implementar a mineração de processos.
Conselho:
Recomenda-se que as empresas adotem estratégias de garantia da qualidade de dados e incorporem algoritmos de IA e ML, bem como ferramentas de qualidade de dados, para aprimorar constantemente a qualidade dos dados.
Algumas das maneiras pelas quais a IA e o ML podem ajudar na qualidade dos dados são:
– Automatizar o processo de entrada de dados
– Identificar e eliminar registros duplicados
– Aplicar o algoritmo de floresta aleatória para classificar os dados.
Análise precisa da causa raiz
Desafio:
As ferramentas tradicionais de mineração de processos identificam e descrevem problemas relacionados ao processo. No entanto, elas não conseguem fornecer respostas detalhadas sobre as causas raízes desses problemas.
Conselho:
No entanto, esse problema foi abordado por meio da utilização de algoritmos de aprendizado de máquina para mineração de processos. Combinada com algoritmos de aprendizado de máquina, a mineração de processos diagnóstica identifica as causas raízes dos problemas. Existem duas abordagens comuns aqui:
– Alguns fornecedores de gerenciamento de processos oferecem softwares que fornecem dados detalhados de processos para ferramentas de Business Intelligence (BI) e plataformas de aprendizado de máquina, ou ferramentas separadas de descoberta de processos que identificam as causas raiz.
– Alguns outros fornecedores de gerenciamento de projetos integram ferramentas de análise de causa raiz ao software para executar a análise automaticamente.
Converter dados não estruturados em formatos legíveis por máquina.
Desafio:
Os dados empresariais podem ser estruturados ou não estruturados; no entanto, algumas ferramentas tradicionais de mineração de processos só conseguem processar dados estruturados, deixando os dados não estruturados, como faturas ou recibos, de fora do processo de investigação.
Conselho:
Esse problema pode ser resolvido integrando algoritmos de OCR , PNL e aprendizado de máquina para converter dados não estruturados em formatos legíveis por máquina, a fim de incluir todas as fontes de dados no processo de tomada de decisão.
No entanto, a conversão de dados não estruturados em dados legíveis por máquina é um processo imperfeito e pode introduzir erros nos resultados da mineração de processos. Portanto, os usuários precisam estar atentos nesses casos.
Permitir uma geração de resultados mais rápida para mineração de processos.
Desafio:
As ferramentas tradicionais de mineração de processos costumavam oferecer menos clareza na análise de processos complexos, pois não possuíam a sofisticação necessária para avaliar processos com um grande número de variáveis. Por exemplo, a inclusão de inúmeras partes interessadas ou de um grande volume de dados no processo gerava complexidade nos resultados da mineração de processos, o que dificultava a compreensão e a tomada de decisões por parte dos pesquisadores.
Além do número de tarefas ou variáveis adicionadas, em alguns casos, os processos são heterogêneos e transversais. Por exemplo, em processos na área da saúde, torna-se difícil generalizar e modelar processos que incluem heterogeneidade e colaboração multidisciplinar.
Conselho:
Novas ferramentas de mineração de processos que integram IA e algoritmos de aprendizado de máquina visam superar esses problemas de complexidade. Por exemplo, utilizando IA e visão computacional para capturar e descobrir todos os dados do processo, os fornecedores podem gerar resultados de mineração de processos em questão de dias. Um esforço semelhante de gerenciamento de processos usando software tradicional poderia levar meses.
Prever o desempenho futuro do processo
Desafio:
Como as ferramentas iniciais de mineração de processos se concentram na análise de dados de eventos, elas monitoram e analisam o desempenho passado dos processos, em vez de processos em andamento. Consequentemente, não conseguem alertar os usuários em caso de desvios nem prever o desempenho futuro do processo.
Conselho:
No entanto, as aplicações de IA e ML na mineração de processos podem ajudar a desenvolver modelos preditivos e
Modelos prescritivos de mineração de processos, nos quais a gestão de processos prevê resultados finais e eventos futuros em termos de indicadores-chave de desempenho, podendo notificar os usuários sobre possíveis deficiências ou áreas de melhoria.
Identificar dependências ou gargalos em um processo
Desafio:
A mineração de processos produz resultados na forma de visualizações e tabelas; no entanto, requer a intervenção de um analista humano para interpretar os resultados e fazer sugestões para aprimorar os processos.
Conselho:
As empresas podem aproveitar a IA e as ferramentas de análise para processar os resultados obtidos por meio de ferramentas de mineração de processos, a fim de identificar melhor as dependências ou os gargalos em um processo.
Custos reduzidos
A mineração de processos permite aos usuários identificar áreas que necessitam de automação ou qualquer outra alteração. A automação de processos aumenta a eficiência e reduz custos.
Experiência do cliente aprimorada
Ao identificar gargalos, descobrir áreas de melhoria e otimizar diferentes processos, o tempo total do processo é reduzido. Essa situação permite entregas mais rápidas para os clientes e melhora a experiência deles com as empresas. Como resultado, a satisfação do cliente aumenta, impactando positivamente as receitas e a fidelização.
Benefícios de conformidade
Embora a auditoria seja um processo demorado, a análise rápida com ferramentas de mineração de processos pode reduzi-lo. Além disso, essas ferramentas podem detectar processos não conformes e notificar as empresas sobre esses problemas em tempo real. Em um estudo de caso de mineração de processos, a EY reduziu a análise de seus processos de clientes finais em menos de uma semana, utilizando essa ferramenta.
A mineração de processos centrada em objetos (OCPM, na sigla em inglês) é um tipo de mineração de processos que analisa especificamente o comportamento de objetos ou entidades individuais. A OCPM não segue a lógica de noção de caso. Ela assume que múltiplas noções de caso podem coexistir e que esses casos (objetos) podem corresponder a diferentes tipos de objetos.
O OCPM visa superar problemas de convergência e divergência por meio da análise de processos com viés. Essa técnica pressupõe que:
– Os eventos podem estar relacionados a múltiplos objetos.
– Cada evento pode conter vários casos
– Um único caso pode incluir atividades independentes e repetidas.
Como funciona a mineração de processos orientada a objetos?
A mineração de processos centrada em objetos funciona de forma semelhante à mineração de processos clássica. No entanto, ela extrai e analisa dados específicos de objetos a partir de registros de eventos por meio de:
1. Utilizando algoritmos e técnicas especializadas, tais como:
– Pré-processamento de dados
– Enriquecimento de dados
2. Métodos de análise de dados, tais como:
– Agrupamento
– Classificação
– Mineração de regras de associação.
Benefícios do OCPM
O OCPM fornece uma análise mais detalhada do comportamento de objetos em nível individual, incluindo:
– Interação entre diferentes objetos com o processo
– Impacto do comportamento dos objetos nos KPIs de desempenho do processo.
Leitura complementar
Mais informações sobre tecnologias de melhoria de processos:
- Principais ferramentas de orquestração de processos: prós e contras
- Orquestração de Processos SAP: Principais Soluções, Recursos e Integrações
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