Top 50 Casos de Uso de Process Mining com 42 Estudos de Caso
Relatórios recentes projetam que as capacidades de process mining podem impulsionar os esforços de melhoria de processos em 20%.1 Além dos benefícios teóricos, examinar 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 dentro das suas respetivas categorias:
- Casos de uso de process mining por processos gerais:
- Aplicações de process mining por setor: Finanças, setor automóvel, setor bancário, educação, saúde, seguros, logística, produção
- Casos de uso de process mining por função de negócio: Vendas, gestão de serviços de TI, serviço ao cliente & 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 de dispersão abaixo mapeia cada caso de uso de process mining de processos gerais por quantos estudos de caso o suportam e que proporção desses casos reporta um resultado quantificado, como tempo poupado, custo reduzido ou uma melhoria percentual:
Note que cada estudo de caso foi associado a um ou mais dos seis casos de uso mostrados, uma vez que um único estudo de caso pode abranger vários casos de uso. A otimização de processos é dividida consoante o caso envolva explicitamente automação (RPA ou bots).
1- Descoberta de processos para automação: A automação fornece soluções mais rápidas e de menor custo. No entanto, as empresas precisam de examinar os seus processos de negócio para utilizar ferramentas de automação, como robotic process automation (RPA) ou um IA agent.
2- Otimização de processos exceto automação: As empresas podem utilizar process mining para uma análise de processos mais rápida e precisa. Os registos de eventos inferem métricas de desempenho e modelos para identificar gargalos e etapas dispendiosas para otimização. Por exemplo, avaliámos cada benefício do process mining em 51 estudos de caso, revelando uma redução de 43% nos gargalos e uma eliminação de 4% de etapas desnecessárias
3- Validação de conformidade: As empresas podem verificar se os seus processos tal como estão (as is) estão em conformidade com as especificações fornecidas através de verificações de conformidade. Por exemplo, as decisões de compra precisam de diferentes aprovações com base no valor do ticket e na natureza do item adquirido.
Casos não conformes, razões para desvios e tendências de conformidade também podem ser analisados. As empresas podem tomar medidas para reduzir estes desvios e garantir processos padronizados.
4- Harmonização: As empresas podem utilizar process mining para harmonizar processos distintos de forma eficiente. Os insights das ferramentas de process mining permitem a rápida realização de sinergias planeadas.
Exemplo real: A Nokia aplica process mining aos seus processos de purchase-to-pay e order-to-cash, alcançando uma experiência de cliente fluida e obtendo conhecimento sobre como conjugar estes processos de forma eficaz.
5- Simulação de Processos: As capacidades de process mining podem incluir simulação de processos e análises preditivas. As empresas podem fazer previsões futuras minerando e simulando os seus processos com os dados obtidos dos registos de eventos. A sua análise preditiva pode ser utilizada para informar stakeholders e clientes.
6- Mineração Organizacional: Os registos de processos podem identificar relações organizacionais, lacunas de desempenho e melhores práticas. No entanto, quase todos os processos têm uma componente humana. Os dados de processos podem ser utilizados para compreender e melhorar os aspetos humanos dos processos de negócio.
O gráfico abaixo mostra a distribuição dos estudos de caso pelos casos de uso específicos de process mining:
Serviço ao Cliente
7- Análise multicanal para identificar anomalias: O software de process mining pode ajudar a analisar etapas de processos em diferentes canais para identificar problemas de conformidade e ineficiências
8- Mapear a jornada do cliente: A ferramenta de process mining pode ilustrar a jornada do cliente num determinado canal, extraindo dados de sistemas de CRM e de tickets. Ao fazê-lo, o process mining facilita o acompanhamento da experiência do cliente, dos desafios que os clientes enfrentam e das interações entre agentes responsáveis e clientes.
Outras ferramentas para melhorar o serviço ao cliente incluem:
ChatGPT para serviço ao cliente e agentes de IA no serviço ao cliente
Finanças
Aqui abordamos aplicações de process mining na função financeira das empresas (não aplicações específicas do setor de serviços financeiros):
Purchase-To-Pay
9- Identificar etapas manuais para automatizar: Erros e intervenções manuais nos processos de purchase-to-pay aumentam o lead time. Ao analisar processos, o process mining revela potencial de automação que aumenta a precisão e reduz o retrabalho. Em alguns estudos de caso de process mining, a ferramenta de process mining pode aumentar a automação em 35% e diminuir o tempo de retrabalho em 52%.
10- Eliminar compras não conformes (maverick buying): As empresas podem minerar os seus processos de purchase-to-pay para reduzir o maverick buying. Se as empresas tiverem um problema específico de maverick buying, podem encontrar certas áreas para melhorar a utilização de acordos-quadro com process mining. Os fornecedores de process mining afirmam que podem detetar maverick buying seguindo as regras abaixo:
- Um recibo não deve ser gerado antes da criação de uma ordem de compra
- Todas as faturas devem ser criadas após uma PO
- Uma PO sem contrato não deve existir (especialmente se a encomenda for de grande quantidade e ocorrer regularmente)
11- Descobrir causas raiz de atrasos: O process mining permite que as empresas identifiquem com precisão quais fornecedores, produtos ou departamentos causam atrasos. Ao tomar medidas relevantes, podem conseguir mais entregas pontuais internamente.
Contas a receber
12- Descobrir ações para incentivar pagamentos pontuais: Os clientes nem sempre pagam a tempo. As empresas não conseguem cobrar os seus recebíveis a tempo no final, e isto pode afetar outros processos. O process mining pode identificar as causas deste problema e encontrar soluções apropriadas.
13- Faturação mais rápida: Faturar os seus clientes é outro processo que pode tornar-se dispendioso e complicado de tempos em tempos. O process mining descobre os gargalos no processo de faturação e pode encontrar formas de automatizá-lo. Como resultado, é possível diminuir os custos de faturação e fornecer uma faturação mais rápida.
Contas a Pagar
14- Reduzir pagamentos em atraso: As empresas podem minerar os seus processos de negócio para descobrir as razões dos seus pagamentos em atraso. Ao corrigir estas ineficiências, as empresas podem diminuir os pagamentos em atraso e melhorar os descontos financeiros.
15- Identificar as verdadeiras razões por detrás de faturas incorretas: Erros nas faturas ou pagamentos duplicados são problemas comuns que causam carga de trabalho extra. As empresas podem identificar as razões destes casos com process mining. É afirmado que o software de process mining pode reduzir os pagamentos duplicados dos clientes em 67%.
Auditoria
16- Comparar "antes" e "depois": Quando uma empresa faz uma alteração no seu processo, verificar a melhoria pode ser um desafio. Para os consultores, o process mining permite relacionar o "antes" e o "depois" dos processos.
17- Melhorar o tempo de resposta: Enquanto a descoberta tradicional de processos pode levar meses, o process mining é mais rápido. Como resultado, consultores como a EY podem concluir a análise de processos de clientes finais em dias utilizando ferramentas de process mining
18- Identificação de riscos: O process mining garante informações baseadas em dados aos consultores. Com insights, os consultores podem identificar riscos e aconselhar as empresas com precisão.
Gestão de Serviços de TI
19- Risco reduzido em desenvolvimentos relacionados com ERP: No estudo de caso de process mining da Lassila & Tikanoja, a empresa implementou um novo sistema ERP utilizando process mining. A empresa alcançou o seu objetivo de reduzir os riscos aumentando a visibilidade do sistema ERP e dos processos operacionais.
20- Custos reduzidos na manutenção, desenvolvimento e suporte de ERP: O process mining pode identificar erros ou lacunas nos sistemas de TI, como o SAP. O mesmo estudo de caso de process mining (Lassila & Tikanoja) mostrou que a empresa reduziu os seus custos de implementação juntamente com os riscos das implementações de ERP, embora não fosse o objetivo principal do projeto.
21- Maior resolução à primeira tentativa: Os sistemas de TI podem não fornecer a solução correta na primeira tentativa. As ferramentas de process mining podem produzir insights baseados em dados para aumentar a taxa de resolução à primeira tentativa.
22- Descobrir causas raiz de atrasos: Tickets de longa duração são um problema comum. As empresas podem minerar os seus processos para compreender por que razão esses tickets permanecem abertos por muito tempo. A partir dos resultados obtidos das ferramentas de process mining, as empresas podem descobrir deficiências nos seus sistemas de TI.
23- Automatizar para tempos de resolução mais rápidos: A gestão de serviços de TI é outro campo que está aberto à automação. As empresas podem utilizar process mining para encontrar áreas a automatizar e fornecer tempos de resolução mais rápidos. Alguns estudos de caso afirmam que as ferramentas de process mining diminuem os tempos de resolução em 65%.
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Vendas
Lead-To-Order
24- Tempo de ciclo de vendas reduzido: Os processos de lead-to-order podem demorar muito tempo. Isto faz com que o tempo de retorno dos investimentos em marketing aumente. As empresas podem descobrir as razões por detrás deste problema e tomar medidas para reduzir o tempo do ciclo de vendas.
25- Taxa de conversão aumentada: Converter estratégias de marketing em vendas é fundamental para as empresas. Com uma ferramenta de process mining, as empresas podem descobrir se têm estratégias adequadas para aumentar as taxas de conversão.
Order-to-Cash
Order-to-cash (O2C) abrange todas as etapas desde o recebimento de uma encomenda até à conclusão do pagamento e entrega. O process mining pode ajudar a identificar todos os pequenos gargalos que possam existir no processo e que dificultam uma operação fluida.
26- Aumentar as entregas pontuais: Para a satisfação do cliente, as entregas pontuais são essenciais. As empresas podem utilizar process mining para descobrir as razões por detrás dos atrasos nas entregas.
27- Identificar razões que prejudicam a receita mensal: As empresas podem perder uma parte dos seus ganhos durante este processo devido a retenções prolongadas ou cancelamentos de encomendas. As ferramentas de process mining podem apontar as causas raiz desses problemas e, as empresas podem minimizar essas perdas em conformidade.
28- Localizar regiões-chave: Com o process mining, as empresas podem detetar os seus clientes de alto valor e áreas críticas para se focarem nessas áreas.
29- Identificar causas raiz de alterações de encomendas: Os clientes por vezes alteram as suas encomendas, o que faz com que os processos demorem mais tempo. A falta de clareza das etapas de pré-encomenda pode causar estas alterações de encomendas. As empresas preferem diminuir estas alterações de encomendas para estabilizar os seus processos.
30- Fazer benchmark da quantidade de bens devolvidos: As empresas podem descobrir o valor dos bens devolvidos utilizando process mining. De acordo com este insight, podem focar-se em melhorar os seus processos de order-to-cash.
Sustentabilidade
31. Auditoria de pegada de carbono:
Um potencial caso de uso de process mining é ligar os registos de eventos tradicionais (por exemplo, etapas de envio e fabrico) com dados de consumo de energia e resíduos. Desta forma, as empresas podem identificar "gargalos de carbono" onde as ineficiências de processo se correlacionam diretamente com o impacto ambiental, permitindo relatórios ESG baseados em dados.
Exemplo real: Numa investigação académica, um fabricante global utilizou Object-Centric Process Mining (OCPM) para monitorizar linhas de produção. Os investigadores descobriram que a interação entre os tempos de inatividade dos equipamentos e o batch scheduling era um dos principais causadores de desperdício de energia. Ao otimizar estas transições, a empresa alcançou:
- Redução no consumo desnecessário de energia durante a montagem.
- Diminuição nas emissões de Âmbito 2 num único trimestre fiscal.
- Rastreabilidade total da pegada de carbono para unidades de produto individuais.2
32- Avaliação de riscos ESG: O process mining pode ser combinado com capacidades de RPA, genAI ou agentic IA para automatizar a identificação de riscos ESG em projetos de grande escala, como construção ou desenvolvimento de infraestruturas. Esta abordagem de "ESG Forense" garante que os riscos ambientais e sociais sejam detetados durante as fases de planeamento e execução, em vez de durante auditorias pós-projeto.
Exemplo real: Uma estrutura digital aplicada a mais de 100 projetos de construção utilizou process mining e machine learning para prever falhas ESG. A estrutura forneceu:
- Listas de verificação de risco automatizadas que reduziram a variabilidade humana nos relatórios ESG.
- Monitorização em tempo real de indicadores ambientais (uso de água, poluição do solo) extraídos de sensores IoT para o modelo de processo.
- Melhor consistência na classificação de riscos ESG.3
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Setor Automóvel
33- Serviços pós-venda: Os serviços pós-venda referem-se aos serviços de apoio ao cliente para proprietários de veículos, para melhorar a sua experiência com a empresa enquanto obtêm feedback sobre o produto e serviço. Os fabricantes automóveis podem implementar process mining para extrair insights das tarefas e operações pós-venda. Estes insights podem melhorar os serviços pós-venda.
Setor Bancário
Os bancos também beneficiam de otimizações de processos, uma vez que a maioria dos processos bancários ainda inclui sistemas legados e documentação em papel. As ferramentas de process mining podem ajudar a identificar gargalos e oportunidades de automação, melhorando a satisfação do cliente e a eficiência. Os processos a otimizar incluem:
34- Crédito hipotecário: O crédito hipotecário é o processo de empréstimo B2C mais complicado e existem oportunidades para melhorá-lo na maioria dos casos. Utilizando process mining, os bancos podem visualizar os fluxos de trabalho hipotecários para identificar atrasos causados por ações repetitivas. Isto ajuda a reduzir o tempo de espera do cliente e a melhorar a colaboração entre diferentes unidades.
35. Operações de cartões: O process mining apoia os bancos na análise das operações de cartões para identificar ineficiências e atrasos.
36. Otimização do processamento de empréstimos: Os bancos aproveitam o process mining para visualizar a jornada de ponta a ponta dos pedidos de empréstimo. Isto identifica onde ocorrem "bloqueios" manuais, como pedidos repetidos de documentos ou verificações de crédito redundantes, que frustram os clientes e aumentam os custos operacionais.
Exemplo real: O Piraeus Bank analisou mais de 1 milhão de registos de eventos nos seus processos de empréstimo ao consumidor para identificar as causas raiz das aprovações lentas. A sua análise de conformidade e descoberta levou aos seguintes resultados:
- O tempo médio de processamento de pedidos caiu de 35 minutos para 5 minutos.
- Uma redução de 86% no lead time total para desembolso de empréstimos.
- Identificou-se que a falta de entrada de dados padronizada estava a causar 40% dos ciclos de retrabalho.4
Educação
37- Plataformas de aprendizagem online: O process mining e o task mining podem revelar detalhes sobre como os utilizadores navegam nas plataformas de aprendizagem para melhorar a experiência do utilizador para os alunos. Por exemplo, o process mining pode mostrar as potenciais causas raiz por detrás das taxas de saída dos alunos da plataforma em questão, como a duração dos vídeos ou a organização dos materiais.
Saúde
38- Processos administrativos: O process mining descobre registos de eventos que contêm informações sobre processos de saúde, incluindo o pessoal responsável, etapas e custo dos processos, e identifica áreas de melhoria.
39- Vias clínicas: servem para padronizar práticas de saúde e detetar problemas que possam levar a tratamentos errados ou atrasos que são cruciais para muitos pacientes (por exemplo, cancro). O process mining pode ser utilizado para identificar vias clínicas e rastrear gargalos e anomalias.
Seguros
40- Avaliação de riscos: As seguradoras calculam o risco para definir prémios. Sobreestimar o risco pode perder clientes, enquanto subestimá-lo pode levar a perdas. O process mining ajuda ao analisar dados reais ou históricos para mapear etapas de subscrição e identificar fatores de risco. Isto permite que as seguradoras monitorizem e melhorem o processo de subscrição para uma melhor tomada de decisão.
41- Rácio quote-to-bind: As companhias de seguros tentam reduzir o seu rácio quote-to-bind, que mede a taxa de conversão de cotações em apólices vinculativas. O process mining oferece insights para otimizar as operações, abordando ineficiências e oportunidades de automação.
Adicionar como fonte preferencialLogística
42- Reduzir custos de armazenagem: É difícil identificar quais armazéns causam problemas logísticos. Cometer erros nos inventários também causa custos extras de armazenagem. O process mining fornece transparência total na gestão de armazéns. Assim, as empresas podem localizar armazéns problemáticos, diminuir os custos de armazenagem e poupar até 40% dos seus custos de armazenagem.5
43- Ampliar o alcance geográfico: As empresas podem ampliar o seu alcance geográfico otimizando as localizações dos seus armazéns. Os fornecedores de process mining afirmam que as empresas que utilizam as suas ferramentas podem aumentar o seu alcance geográfico em até 20%.6 .
44- Identificar as causas raiz dos atrasos: Atrasos logísticos podem causar entregas tardias e reduzir a receita esperada. O process mining pode descobrir as causas raiz destes atrasos. As empresas podem focar-se nestes problemas para evitar possíveis perdas de receita. Algumas empresas afirmaram que aumentaram as suas entregas pontuais em 18%.7
Produção
45- Tempo de ciclo reduzido: Para melhorar o output, reduzir o tempo do ciclo de produção é uma solução inteligente. O process mining pode mostrar as ineficiências dentro dos processos de produção. As empresas podem reduzir o seu tempo de ciclo corrigindo estas ineficiências.
46- Retrabalho reduzido na produção: As empresas podem reduzir os seus retrabalhos criando alertas em processo. À medida que o fabrico se desvia do padrão, o software de process mining pode reportar às unidades relevantes em tempo real. O benefício é que proporciona às empresas produtos de melhor qualidade.
Indústria de software
47.Rastrear as atividades do ciclo de vida: O ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC) refere-se às etapas necessárias durante o desenvolvimento de software. O process mining pode ajudar a rastrear todo o ciclo de vida de desenvolvimento de software, descobrindo e mapeando o modelo de processo real. Desta forma, os programadores e gestores de projeto podem identificar se alguma etapa é ignorada.
48. Monitorizar e gerir projetos de software: O process mining pode mapear todo o fluxo do projeto, permitindo que cada parte na equipa de desenvolvimento de software monitorize e gira o projeto enquanto identifica problemas e áreas de risco. Além disso, o process mining ilustra KPIs de processo (por exemplo, custo e tempo), recursos e partes envolvidas no processo em questão.
Exemplo real
Por exemplo, uma empresa fornecedora de software BPM na Austrália aplicou process mining para gerir a jornada de projeto dos seus clientes. Com a ajuda do process mining, a empresa identificou e resolveu problemas de conformidade e desempenho.
49. Garantia de qualidade: Os QAs controlam a usabilidade, precisão, manutenibilidade e portabilidade do software. O process mining oferece verificações de conformidade e análise automatizada de causas raiz, o que pode ajudar os testadores a supervisionar os seus processos de QA. Desta forma, os testadores podem garantir a eficiência e eficácia do processo de QA com process mining.
Exemplo real
Num estudo de caso, investigadores implementaram process mining num dataset de processos de desenvolvimento de software fornecido por uma software house brasileira com mais de 2.000 casos. Na sua análise de conformidade, os investigadores apontaram que:
- 90% dos casos seguem a ordem de execução definida no processo formal
- 25% dos processos ignoraram a etapa de planeamento
- 44% dos projetos não foram documentados.
50. Gestão de incidentes: A gestão de incidentes aborda atividades não planeadas que afetam a qualidade do serviço. O process mining melhora a gestão de incidentes ao identificar oportunidades de automação e otimização. As capacidades preditivas de process mining e monitorização ajudam programadores, testadores e gestores a prever potenciais incidentes e intervir antes que ocorram.
Exemplo real
Num estudo de caso, investigadores aplicaram process mining a processos de desenvolvimento de software e identificaram que:
- 3 utilizadores na equipa de suporte eram responsáveis pelo maior número de itens retrabalhados
- A etapa de análise no modelo era ignorada nas aplicações reais
- 50% das entidades para as quais não é realizada uma análise exigiam retrabalho.
Confira software de gestão de backups e software de observabilidade para mais informações sobre tecnologias da indústria de software.
O que é process mining?
Process mining é um método que extrai e analisa registos de eventos para revelar detalhes de processos de negócio. Melhora os esforços de automação, incluindo RPA, e apoia a melhoria contínua de processos.
Ferramentas de process mining
O mercado de process mining envolve ferramentas de process mining com diferentes capacidades. Algumas destas ferramentas incluem:
Tendências de process mining
A Gartner reporta que 80% das organizações planeiam integrar process mining em pelo menos 10% das suas operações de negócio até ao final deste ano.8
1. Integração de IA
Enquanto 25% das organizações atualmente combinam IA com process mining, 74% planeiam incluir IA nas próximas iniciativas.9 As áreas-chave incluem:
- Análises preditivas e prescritivas: A IA prevê atrasos nas entregas, riscos de conformidade e gargalos operacionais antes que ocorra o impacto financeiro.
- IA Generativa (GenAI): As interfaces de linguagem natural permitem que os utilizadores de negócio consultem dados de processos complexos sem conhecimentos técnicos.
- Inteligência contextual: O process mining fornece contexto operacional estruturado, melhorando a relevância e precisão dos modelos de IA.
- Process mining agentic: Embora as implementações totalmente autónomas permaneçam limitadas, todos os principais fornecedores mencionam que estão a experimentar integrar agentes autónomos para monitorizar a atividade, sinalizar desvios e acionar correções em tempo real
2. Inteligência de processos como camada de plataforma
O process mining está a tornar-se uma camada dentro das plataformas de automação e CRM. Foram registadas 13 aquisições no mercado de software de inteligência de processos apenas no último ano. Por exemplo:
- A Salesforce adquiriu a Apromore
- A SAP detém a Signavio
- A Microsoft adquiriu a Minit
- A ServiceNow adquiriu a UltimateSuite.
Estas ferramentas de mineração nativas da plataforma podem compreender melhor o seu sistema e são mais baratas de implementar. No entanto, podem falhar ao lidar com dados de sistemas heterogéneos. Por exemplo, é mais provável que tais ferramentas encontrem oportunidades de automação que os agentes dos fornecedores possam servir, enquanto perdem outras.
3. Mudança para Object-Centric Process Mining (OCPM)
As organizações estão a passar da mineração baseada em casos para modelos centrados em objetos.
- Modelação holística: O OCPM rastreia vários objetos relacionados (por exemplo, encomendas, faturas, envios) simultaneamente.
- Visibilidade multifuncional: Elimina a análise em silos e clarifica como os processos se interligam entre departamentos.
4. Process mining como facilitador de automação
O foco está a mudar de projetos isolados para otimização contínua.
- RPA direcionado: 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-alvo para detetar desvios e lacunas de conformidade.
5. Sustentabilidade
A otimização de processos também apoia os objetivos ambientais.
- Redução de resíduos: Cadeias de abastecimento otimizadas reduzem o uso de energia e o desperdício de materiais.
- Rastreamento de carbono: Os dados de processos permitem a monitorização de métricas ambientais alinhadas com os objetivos de sustentabilidade corporativa.
Perguntas frequentes
Data mining utiliza diferentes algoritmos ou metodologias para explorar um determinado dataset. De forma semelhante, o process mining analisa registos de eventos e dados relacionados com processos para "minerar" processos.
A compreensão completa dos processos inclui:
Identificar tendências, padrões e desvios de processos
Visualização detalhada dos processos reais
Definir oportunidades de automação
Descobrir novas formas de aumentar a eficiência dos processos
As ferramentas de process mining descobrem modelos de processo reais a partir dos registos de eventos brutos. Ao extrair registos de eventos de cada caso e combiná-los, estas ferramentas mostram às empresas como os seus processos realmente funcionam.
Compreenda como o process mining funciona através das seguintes etapas:
1. Estas ferramentas recuperam e analisam sequências de atividades dos registos de eventos para identificar variações de processos.
2. Estas ferramentas extraem a sequência de atividades para cada caso dos registos de eventos. Nesta etapa, as variações entre casos tornar-se-ão aparentes. Estas variações ocorrem devido a alterações manuais ou erros no processo.
3. Após derivar a sequência de atividades de cada caso, as ferramentas de process mining começam a "fundir" estas sequências. À medida que ocorrem variações, o processo real será mais complicado do que o planeado. Este output também permite que a empresa compreenda onde o seu processo se desviou.
Process mining inteligente é um software de process mining alimentado por IA que utiliza algoritmos de ML para automatizar a descoberta de processos, análise de processos, modelação de processos e diagnóstico de processos.
A Gartner mudou o termo process mining para inteligência de processos (process intelligence), uma vez que as ferramentas combinam IA, process mining, task mining e tecnologias de simulação de processos.
1. Expandir a cobertura do process mining
Desafio:
Atualmente, o process mining está limitado a processos que ocorrem em sistemas com ficheiros de registo detalhados e acessíveis, como o SAP.
No entanto, uma quantidade significativa da atividade dos funcionários ocorre no SO ou no navegador, onde atividades pessoais e profissionais têm lugar e os registos podem não ser tão detalhados como num ERP.
Conselho:
O task mining e a captura ao nível do desktop fecham parcialmente esta lacuna, e o problema de cobertura está agora a ser atacado também do lado dos agentes. À medida que os agentes de IA empresariais executam trabalho no SO e no navegador, geram os seus próprios registos de eventos, que podem ser minerados juntamente com os registos do sistema para reconstruir processos que nenhum ERP registou.
Embora não seja muito comum, alguns fornecedores têm vindo a implementar IA agents. Por exemplo, a Celonis oferece o Agent Miner que pode fundir registos de eventos do sistema e agentic numa única visão de processo.
Melhorar a qualidade dos dados
Desafio:
As ferramentas de PM podem não informá-lo sobre problemas de qualidade de dados, mas a qualidade do seu output depende da qualidade dos dados. A maioria dos dados empresariais pode ser incompleta, imprecisa ou ter cronologias confusas. Portanto, as ferramentas de PM podem analisar dados defeituosos e fornecer resultados imprecisos.
É importante que os analistas de dados, especialistas de domínio, data stewards e outros envolvidos em iniciativas de qualidade de dados limpem e preparem os dados antes de implementar process mining.
Conselho:
Recomenda-se que as empresas tenham estratégias de garantia de qualidade de dados e incorporação com algoritmos de IA e ML e ferramentas de qualidade de dados para melhorar constantemente a qualidade dos dados.
Algumas das formas como a IA e o ML podem ajudar com a qualidade dos dados são:
– Automatizar o processo de entrada de dados
– Identificar e eliminar registos duplicados
– Implementar o algoritmo random forest para classificar dados.
Análise precisa de causas raiz
Desafio:
As ferramentas tradicionais de process mining identificam e retratam problemas relacionados com processos. No entanto, não podem fornecer respostas granulares sobre as causas raiz destes problemas.
Conselho:
No entanto, este problema tem sido abordado aproveitando algoritmos de machine learning no process mining. Combinado com algoritmos de ML, o process mining de diagnóstico identifica as causas raiz dos problemas. Existem 2 abordagens comuns aqui:
– Alguns fornecedores de PM oferecem software que fornece dados de processo detalhados para ferramentas de business intelligence (BI) e plataformas de machine learning ou ferramentas de descoberta de PM separadas que identificam causas raiz
– Outros fornecedores de PM integram ferramentas de análise de causas raiz no software para executar automaticamente a análise
Converter dados não estruturados em formatos legíveis por máquina
Desafio:
Os dados empresariais podem ser estruturados e não estruturados, no entanto, algumas ferramentas tradicionais de process mining podem processar dados estruturados, deixando dados não estruturados, como faturas ou recibos, fora do processo de investigação.
Conselho:
Este problema pode ser abordado integrando OCR, NLP e algoritmos de machine learning 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, converter dados não estruturados em dados legíveis por máquina é um processo imperfeito e pode introduzir erros no output do process mining. Portanto, os utilizadores precisam de prestar atenção em tais casos.
Permitir uma geração mais rápida de output de process mining
Desafio:
As ferramentas tradicionais de process mining costumavam fornecer menos clareza na análise de processos complexos porque careciam da sofisticação para avaliar processos com um grande número de variáveis. Por exemplo, incluir numerosos stakeholders ou dados extensos no processo costumava gerar complexidade nos outputs de PM que eram difíceis de compreender e sobre os quais era difícil agir.
Além do número de tarefas ou variáveis adicionadas, em alguns casos, os processos são heterogéneos e transversais. Por exemplo, nos processos de saúde, torna-se difícil generalizar e modelar processos que incluem heterogeneidade e colaboração multidisciplinar.
Conselho:
As novas ferramentas de process mining que integram IA e algoritmos de machine learning visam superar estes problemas de complexidade. Por exemplo, aproveitando a IA e a visão computacional para capturar e descobrir todos os dados de processo, os fornecedores podem gerar output de process mining em questão de dias. Um esforço de PM semelhante utilizando software de PM tradicional poderia levar meses.
Prever o desempenho futuro dos processos
Desafio:
Como as ferramentas iniciais de process mining se focam na análise de dados de eventos, monitorizam e analisam desempenhos passados de processos em vez de processos em curso. Como resultado, não podem alertar os utilizadores em casos de desvios ou prever o desempenho do processo no futuro.
Conselho:
No entanto, as aplicações de IA e ML no process mining podem ajudar a desenvolver modelos de process mining preditivos e
prescritivos onde o PM prevê resultados finais e eventos futuros em termos de indicadores-chave de desempenho e pode notificar os utilizadores de possíveis deficiências ou áreas de melhoria.
Identificar dependências ou gargalos num processo
Desafio:
O process mining produz resultados na forma de visualizações e tabelas, no entanto, requer que o analista humano interprete os resultados e faça sugestões para melhorar os processos.
Conselho:
As empresas podem aproveitar ferramentas de IA e analíticas para processar resultados obtidos das ferramentas de process mining, a fim de identificar melhor dependências ou gargalos num processo.
Custos Reduzidos
O process mining permite que os utilizadores identifiquem áreas que requerem automação ou qualquer outra mudança. Automatizar processos aumenta a eficiência enquanto reduz os custos.
Melhor Experiência do Cliente
Ao identificar gargalos, descobrir áreas de melhoria e otimizar diferentes processos, o tempo total do processo reduz-se. Esta situação permite entregas mais rápidas para os clientes e melhora a sua experiência com as empresas. Como resultado, a satisfação do cliente aumenta, impactando as receitas e a fidelidade do cliente.
Benefícios de Compliance
Embora a auditoria seja um processo demorado, a análise rápida com ferramentas de process mining pode encurtá-lo. Além disso, estas ferramentas podem detetar processos não conformes e notificar as empresas sobre tais problemas em tempo real. Num estudo de caso de process mining, a EY reduziu a sua análise de processos de clientes finais em menos de uma semana, aproveitando o process mining.
Object-centric process mining (OCPM) é um tipo de process mining que analisa particularmente o comportamento de objetos ou entidades individuais. O OCPM não segue a lógica de noção de caso. Assume que múltiplas noções de caso podem coexistir, e estes casos (objetos) podem corresponder a diferentes tipos de objetos.
O OCPM visa superar problemas de convergência e divergência ao enviesar a análise de processos. Esta técnica assume que:
– Os eventos podem relacionar-se com múltiplos objetos
– Cada evento pode conter vários casos
– Um único caso pode incluir atividades independentes e repetidas.
Como funciona o process mining orientado a objetos?
O object-centric process mining funciona de forma semelhante ao process mining clássico. No entanto, extrai e analisa dados específicos de objetos dos registos de eventos através de:
1. Empregando algoritmos e técnicas especializadas, tais como:
– Pré-processamento de dados
– Enriquecimento de dados
2. Métodos de análise de dados, tais como:
– Clustering
– Classificação
– Mineração de regras de associação.
Benefícios do OCPM
O OCPM fornece uma análise mais detalhada do comportamento de objetos ao nível individual, incluindo:
– Interação entre diferentes objetos com o processo
– Impacto do comportamento dos objetos nos KPIs de desempenho do processo.
Leitura Adicional
Mais sobre tecnologias de melhoria de processos:
- Principais Ferramentas de Orquestração de Processos com Prós e Contras
- Orquestração de Processos SAP: Principais Soluções, Funcionalidades, Integrações
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@misc{simsek2026,
author = {Şimşek, Hazal},
title = {{Top 50 Casos de Uso de Process Mining com 42 Estudos de Caso}},
year = {2026},
month = jul,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/process-mining-use-cases}},
note = {AIMultiple. Acessado em 20 Julho 2026}
}Links de referência
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