Top 50 Casos de Uso e Aplicações de Process Mining
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 da vida real preenche a lacuna entre o potencial dos dados e a excelência operacional de alto impacto, garantindo a implementação orientada a resultados em toda a organização. Explore os casos de uso mais comuns em suas respectivas categorias:
- Casos de uso de process mining por processos gerais:
- Aplicações de process mining por indústria: Finanças, automotiva, bancária, educação, saúde, seguros, logística, produção
- Casos de uso de process mining por função de negócio: Vendas, gestão de serviços de TI, atendimento ao cliente & Sustentabilidade.
Confira os principais casos de uso e estudos de caso da vida real:
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 de estudos de caso entre os casos de uso de process mining:
1- Descoberta de processos para automação: A automação oferece soluções mais rápidas e de menor custo. No entanto, as empresas precisam examinar seus processos de negócio para usar ferramentas de automação, como a robotic process automation (RPA) de forma eficiente.
2- Otimização de processos exceto automação: As empresas podem usar process mining para uma análise de processos mais rápida e precisa. Logs de eventos inferem métricas de desempenho e models para identificar gargalos e etapas dispendiosas para otimização. Por exemplo, avaliamos 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 seu processo "as is" está em conformidade com as especificações fornecidas por meio de verificações de conformidade. Por exemplo, decisões de compra precisam de diferentes aprovações com base no tamanho 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 esses desvios e garantir processos padronizados.
4- Harmonização: As empresas podem usar process mining para harmonizar processos distintos de forma eficiente. Insights de ferramentas de process mining permitem a rápida realização de sinergias planejadas.
Exemplo da vida 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 esses processos efetivamente.
5- Simulação de Processos: As capacidades de process mining podem incluir simulação de processos e análise preditiva. As empresas podem fazer previsões futuras minerando e simulando seus processos com os dados obtidos de logs de eventos. Sua análise preditiva pode ser usada para informar stakeholders e clientes. Exemplo da vida real: o cliente pode receber uma estimativa precisa de quando sua solicitação de empréstimo será processada.
6- Mineração Organizacional: Logs de processos podem identificar relacionamentos organizacionais, lacunas de desempenho e melhores práticas. No entanto, quase todos os processos têm um componente humano. Dados de processos podem ser usados para entender e melhorar os aspectos humanos dos processos de negócio.
Atendimento ao Cliente
7- Análise cross-channel para identificar anomalias: O software de process mining 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 process mining pode ilustrar a jornada do cliente em um determinado canal extraindo dados de CRM e sistemas de tickets). Ao fazer isso, o process mining facilita o rastreamento da experiência do cliente, os desafios que os clientes enfrentam e as interações entre agentes responsáveis e clientes.
Outras ferramentas para melhorar o atendimento ao cliente incluem:
ChatGPT para atendimento ao cliente e AI agents no atendimento ao cliente
Finanças
Aqui cobrimos aplicações de process mining na função financeira de empresas (não aplicações específicas da indústria de serviços financeiros):
Purchase-To-Pay
9- Identificação de etapas manuais para automatizar: Erros e intervenções manuais em processos de purchase-to-pay aumentam o lead time. Ao analisar processos, o process mining revela o 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 maverick: As empresas podem minerar seus processos de purchase-to-pay para reduzir as compras maverick. Se as empresas tiverem um problema específico com compras maverick, elas podem encontrar certas áreas para melhorar o uso de acordos-quadro com process mining. Fornecedores de process mining afirmam que podem detectar compras maverick seguindo as regras abaixo:
- Um recibo não deve ser gerado antes que um pedido de compra seja criado
- Todas as faturas devem ser criadas após um PO
- PO sem contrato não deve existir (especialmente se o pedido for grande em quantidade e ocorrer regularmente)
11- Revelar causas raiz de atrasos: O process mining permite que as empresas identifiquem quais fornecedores, produtos ou departamentos causam atrasos. Ao tomar as ações relevantes, elas podem alcançar mais entregas no prazo internamente.
Contas a receber
12- Descobrir ações para incentivar pagamentos no prazo: Os clientes nem sempre pagam no prazo. As empresas acabam não conseguindo cobrar seus recebíveis a tempo, e isso pode afetar outros processos. O process mining pode identificar as causas desse problema e encontrar soluções apropriadas.
13- Faturamento mais rápido: Faturar seus clientes é outro processo que pode se tornar caro e complicado de tempos em tempos. O process mining 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- Reduzir pagamentos atrasados: As empresas podem minerar seus processos de negócio para descobrir as razões de seus pagamentos atrasados. Ao corrigir essas ineficiências, as empresas podem diminuir os pagamentos atrasados e melhorar os descontos financeiros.
15- Identificar as razões reais por trás de faturas incorretas: Erros nas faturas ou pagamentos duplicados são problemas comuns que causam carga de trabalho extra. As empresas podem identificar as razões para esses 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 em seu processo, verificar a melhoria pode ser um desafio. Para consultores, o process mining permite relacionar o “antes” e o “depois” dos processos.
17- Melhorar o tempo de resposta: Enquanto a descoberta de processos tradicional pode levar meses, o process mining é mais rápido. Como resultado, consultores como a EY podem completar a análise de processos do cliente final em poucos dias usando ferramentas de process mining
18- Identificação de riscos: O process mining garante informações baseadas em dados para os 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 a ERP: No estudo de caso de process mining da Lassila & Tikanoja, a empresa implementou um novo sistema ERP empregando process mining. A empresa alcançou 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 apontar 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 seus custos de implementação juntamente com os riscos de implantações de ERP, embora não fosse o objetivo primário do projeto.
21- Entrega de maior resolução na primeira tentativa: Sistemas de TI podem não fornecer a solução correta na primeira tentativa. Ferramentas de process mining podem produzir insights baseados em dados para aumentar a taxa de resolução na primeira tentativa.
22- Descoberta de causas raiz de atrasos: Tickets de longa duração são um problema comum. As empresas podem minerar seus processos para entender por que esses tickets ficam abertos por tanto tempo. A partir dos resultados obtidos com ferramentas de process mining, as empresas podem descobrir deficiências em seus sistemas de TI.
23- Automatização para tempos de resolução mais rápidos: A gestão de serviços de TI é outro campo aberto à automação. As empresas podem usar process mining para encontrar áreas para automatizar e proporcionar tempos de resolução mais rápidos. Alguns estudos de caso afirmam que as ferramentas de process mining diminuem os tempos de resolução em 65%.
Explore todos os estudos de caso de ITSM, entenda as aplicações reais de AI em ITSM, mais especificamente Agentic AI em ITSM.
Vendas
Lead-To-Order
24- Redução do tempo do ciclo de vendas: Processos de lead-to-order podem levar muito tempo. Isso faz com que o tempo de retorno dos investimentos de 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 crítico para as empresas. Com uma ferramenta de process mining, as empresas podem descobrir se possuem estratégias adequadas para aumentar as taxas de conversão.
Order-to-Cash
Order-to-cash (O2C) abrange todas as etapas, desde o recebimento de um pedido até a 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- Aumento da entrega no prazo: Para a satisfação do cliente, entregas no prazo são essenciais. As empresas podem usar process mining para descobrir as razões por trás de entregas atrasadas.
27- Identificação de razões que prejudicam a receita mensal: As empresas podem perder uma parte de seus ganhos durante este processo devido a retenções de longa duração ou cancelamentos de pedidos. Ferramentas de process mining podem apontar as causas raiz desses problemas e, assim, as empresas podem minimizar essas perdas.
28- Localização de regiões-chave: Com process mining, as empresas podem detectar seus clientes de alto valor e áreas críticas para focar nessas regiões.
29- Identificação de causas raiz de alterações de pedidos: Os clientes às vezes alteram seus pedidos, o que faz com que os processos levem mais tempo. A falta de clareza nas etapas de pré-pedido pode causar essas alterações. As empresas preferem diminuir essas alterações de pedidos para estabilizar seus processos.
30- Benchmark da quantidade de mercadorias devolvidas: As empresas podem descobrir o valor das mercadorias devolvidas usando process mining. Com base nesse insight, elas podem focar na melhoria de seus processos de order-to-cash.
Sustentabilidade
31. Auditoria de pegada de carbono:
Um caso de uso potencial de process mining é vincular logs de eventos tradicionais (ex: 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 correlacionam-se diretamente com o impacto ambiental, permitindo relatórios de ESG baseados em dados.
Exemplo da vida real: Em uma pesquisa acadêmica, um fabricante global utilizou Object-Centric Process Mining (OCPM) para monitorar linhas de produção. Pesquisadores descobriram que a interação entre os tempos de inatividade dos equipamentos e o batch scheduling era o principal motor do desperdício de energia. Ao otimizar essas transferências, a empresa alcançou:
- Redução no consumo desnecessário de energia durante a montagem.
- Diminuição nas emissões de Escopo 2 dentro de um único trimestre fiscal.
- Rastreabilidade total da pegada de carbono para unidades de produtos individuais.2
32- Avaliação de risco ESG: O process mining pode ser combinado com RPA, genAI ou capacidades de agentic AI para automatizar a identificação de riscos ESG em projetos de larga escala, como construção ou desenvolvimento de infraestrutura. Essa abordagem de “ESG Forense” garante que os riscos ambientais e sociais sejam capturados durante as fases de planejamento e execução, em vez de durante auditorias pós-projeto.
Exemplo da vida real: Um framework digital aplicado a mais de 100 projetos de construção usou process mining e machine learning para prever falhas de ESG. O framework forneceu:
- Checklists de risco automatizados que reduziram a variabilidade humana nos relatórios de ESG.
- Monitoramento em tempo real de indicadores ambientais (uso de água, poluição do solo) extraídos de sensores IoT para o model de processo.
- Melhor consistência na classificação de riscos ESG.3
Explore casos de uso reais de sustentabilidade mais amplos.
Automotiva
33- Serviços pós-venda: Serviços pós-venda referem-se aos serviços de suporte ao cliente para proprietários de veículos para melhorar sua experiência com a empresa enquanto se obtém feedback sobre o produto e serviço. Fabricantes automotivos podem implantar process mining para extrair insights das tarefas e operações de pós-venda. Esses insights podem melhorar os serviços pós-venda.
Bancária
Os bancos também se beneficiam de otimizações de processos, pois a maioria dos processos bancários ainda inclui sistemas legados e documentação em papel. Ferramentas de process mining podem ajudar a identificar gargalos e oportunidades de automação, melhorando a satisfação do cliente e a eficiência. Processos a otimizar incluem:
34- Hipoteca: A hipoteca é o processo de empréstimo B2C mais complicado e há oportunidades de melhorá-lo na maioria dos casos. Usando process mining, os bancos podem visualizar fluxos de trabalho de hipoteca para detectar 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 de cartão: O process mining apoia os bancos na análise de operações de cartão para identificar ineficiências e atrasos.
36. Otimização do processamento de empréstimos: Os bancos utilizam process mining para visualizar a jornada de ponta a ponta das solicitações de empréstimo. Isso identifica onde ocorrem “estagnações” 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 Piraeus Bank analisou mais de 1 milhão de logs de eventos em seus processos de empréstimos ao consumidor para identificar as causas raiz de aprovações lentas. Sua análise de conformidade e descoberta levou aos seguintes resultados:
- O tempo médio de processamento da solicitação caiu de 35 minutos para 5 minutos.
- Uma redução de 86% no lead time total para o desembolso do empréstimo.
- Identificou que a falta de entrada de dados padronizada estava causando 40% dos loops de retrabalho.4
Educação
37- Plataformas de aprendizagem online: Process mining e task mining podem revelar detalhes sobre como os usuários navegam em plataformas de aprendizagem para melhorar a experiência do usuário para os alunos. Por exemplo, o process mining pode mostrar as potenciais causas raiz por trás das taxas de saída dos alunos de uma determinada plataforma, como a duração dos vídeos ou a organização dos materiais.
Saúde
38- Processos administrativos: O process mining descobre logs de eventos que contêm informações sobre processos de saúde, incluindo o pessoal responsável, etapas e custo dos processos, e identifica áreas para melhoria.
39- Caminhos clínicos: servem para padronizar práticas de saúde e detectar problemas que possam levar a tratamentos errados ou atrasos, que são cruciais para muitos pacientes (ex: câncer). O process mining pode ser usado para identificar caminhos clínicos e rastrear gargalos e anomalias.
Adicionar como fonte preferencialSeguros
40- Avaliação de risco: Empresas de seguros calculam o risco para definir prêmios. Superestimar o risco pode afastar clientes, enquanto subestimá-lo pode levar a perdas. O process mining ajuda analisando dados reais ou históricos para mapear as etapas de subscrição e identificar fatores de risco. Isso permite que as seguradoras monitorem e melhorem o processo de subscrição para uma melhor tomada de decisão.
41- Proporção quote-to-bind: As companhias de seguros tentam reduzir sua proporção quote-to-bind, que mede a taxa de conversão de cotações em apólices vinculadas. O process mining oferece insights para simplificar as operações, abordando ineficiências e oportunidades de automação.
Logística
42- Redução de 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 total transparência na gestão de armazéns. Assim, as empresas podem localizar armazéns problemáticos, diminuir os custos de armazenagem e economizar até 40% de seus custos de armazenagem.5
43- Ampliação do alcance geográfico: As empresas podem ampliar seu alcance geográfico otimizando a localização de seus armazéns. Fornecedores de process mining afirmam que as empresas que usam suas ferramentas podem aumentar seu alcance geográfico em até 20%.6 .
44- Identificação das causas raiz de atrasos: Atrasos logísticos podem causar entregas tardias e reduzir a receita esperada. O process mining pode descobrir as causas raiz desses atrasos. As empresas podem focar nesses problemas para evitar possíveis perdas de receita. Algumas empresas afirmaram ter aumentado sua entrega no prazo em 18%.7
Produção
45- Redução do tempo de ciclo: Para melhorar a produção, 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 seu tempo de ciclo corrigindo essas ineficiências.
46- Redução de retrabalho na produção: As empresas podem reduzir seus retrabalhos criando alertas no processo. À medida que a fabricação se desvia do padrão, o software de process mining pode reportar às unidades relevantes em tempo real. O benefício é que isso fornece 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 ao desenvolver software. O process mining pode ajudar a rastrear todo o ciclo de vida de desenvolvimento de software, descobrindo e mapeando o model de processo real. Dessa forma, desenvolvedores e gerentes de projeto podem identificar se alguma etapa foi pulada.
48. Monitoramento e gestão de projetos de software: O process mining pode mapear todo o fluxo do projeto, permitindo que cada parte na equipe de desenvolvimento de software monitore e gerencie o projeto enquanto identifica problemas e áreas de risco. Além disso, o process mining ilustra process KPIs (ex: custo e tempo), recursos e partes envolvidas no processo dado.
Exemplo da vida real
Por exemplo, uma empresa fornecedora de software BPM na Austrália aplicou process mining para gerenciar a jornada do projeto do cliente. Com a ajuda do process mining, a empresa identificou e resolveu problemas de conformidade e desempenho.
49. Garantia de qualidade: QAs controlam a usabilidade, precisão, manutenibilidade e portabilidade do software. O process mining oferece verificações de conformidade e análise automatizada de causa raiz, o que pode ajudar os testadores a supervisionar seus processos de QA. Dessa forma, os testadores podem garantir a eficiência e eficácia do processo de QA com process mining.
Exemplo da vida real
Em um estudo de caso, pesquisadores implantaram process mining em um dataset de processo de desenvolvimento de software fornecido por uma software house brasileira com mais de 2.000 casos. Em sua análise de conformidade, os pesquisadores apontaram que:
- 90% dos casos seguem a ordem de execução definida no processo formal
- 25% dos processos pularam a etapa 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. O process mining melhora a gestão de incidentes identificando oportunidades de automação e otimização. Capacidades de monitoramento e process mining preditivo ajudam desenvolvedores, testadores e gerentes a prever incidentes potenciais e intervir antes que ocorram.
Exemplo da vida real
Em um estudo de caso, pesquisadores aplicaram process mining a processos de desenvolvimento de software e identificaram que:
- 3 usuários na equipe de suporte foram os responsáveis por mais retrabalhos de itens
- A etapa de análise no model foi pulada em aplicações reais
- 50% das entidades para as quais uma análise não foi realizada exigiram retrabalho.
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O que é process mining?
Process mining é um método que extrai e analisa logs de eventos para revelar detalhes de processos de negócio. Ele aprimora 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 dessas ferramentas incluem:
Tendências de process mining
O Gartner relata que 80% das organizações planejam integrar process mining em pelo menos 10% de suas operações de negócio até o final deste ano.8
1. Integração de AI
Enquanto 25% das organizações combinam atualmente AI com process mining, 74% planejam incluir AI em iniciativas futuras.9 As principais áreas incluem:
- Análise preditiva e prescritiva: A AI prevê atrasos na entrega, riscos de conformidade e gargalos operacionais antes que ocorra o impacto financeiro.
- AI Generativa (GenAI): Interfaces de linguagem natural permitem que usuários de negócio consultem dados de processos complexos sem expertise técnica.
- Inteligência contextual: O process mining fornece contexto operacional estruturado, melhorando a relevância e a precisão do model de AI.
2. Mudança para Object-Centric Process Mining (OCPM)
As organizações estão migrando da mineração baseada em casos para models centrados em objetos.
- Modelagem holística: O OCPM rastreia múltiplos objetos relacionados (ex: pedidos, faturas, remessas) simultaneamente.
- Visibilidade cross-funcional: Ele remove a análise isolada e esclarece como os processos se intersectam entre departamentos.
4. Process mining como facilitador de automação
O foco está mudando de projetos isolados para a otimização contínua.
- RPA direcionado: Gargalos são resolvidos antes da automação, reduzindo o risco de escalar fluxos de trabalho ineficientes.
- Verificação de conformidade: Dados de execução em tempo real são comparados com models alvo para detectar desvios e lacunas de conformidade.
5. Sustentabilidade
A otimização de processos também apoia objetivos ambientais.
- Redução de resíduos: Cadeias de suprimentos simplificadas reduzem o uso de energia e o desperdício de materiais.
- Rastreamento de carbono: Dados de processos permitem o monitoramento de métricas ambientais alinhadas com as metas de sustentabilidade corporativa.
Perguntas frequentes
O data mining utiliza diferentes algoritmos ou metodologias para explorar um determinado dataset. Da mesma forma, o process mining analisa logs de eventos e dados relacionados a processos para “minerar” processos.
A compreensão total dos processos inclui:
Identificação de tendências, padrões e desvios de processos
Visualização detalhada de processos reais
Definição de oportunidades de automação
Descoberta de novas maneiras de aumentar a eficiência do processo
Ferramentas de process mining descobrem models de processos reais a partir de logs de eventos brutos. Ao extrair logs de eventos de cada caso e combiná-los, essas ferramentas mostram às empresas como seus processos funcionam na realidade.
Entenda como o process mining funciona através das seguintes etapas:
1. Essas ferramentas recuperam e analisam sequências de atividades de logs de eventos para identificar variações de processos.
2. Essas ferramentas extraem a sequência de atividades para cada caso dos logs de eventos. Nesta etapa, as variações entre os casos se tornarão aparentes. Essas 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” essas sequências. À medida que as variações ocorrem, o processo real será mais complicado do que o planejado. Este resultado também permite que a empresa entenda onde seu processo se desviou.
Intelligent process mining é um software de process mining impulsionado por AI que utiliza algoritmos de ML para automatizar a descoberta de processos, análise de processos, modelagem de processos e diagnósticos de processos.
Alguns fornecedores referem-se a ferramentas relacionadas a processos, como software de gestão de processos ou process mining, como software de inteligência de processos. Ferramentas de inteligência de processos combinam machine learning, process mining, task mining e tecnologias de digital twin para insights mais profundos.
Muitas ferramentas de process mining beneficiam-se de algoritmos de process mining e consciência de contexto para coletar e descobrir dados automaticamente e identificar as causas raiz por trás de ineficiências e desvios. ML também permite a construção de capacidades preditivas, gerando um DTO ou simulação de processo e oferecendo task mining.
1. Expandir a cobertura do process mining
Desafio:
Atualmente, o process mining é limitado a processos que ocorrem em sistemas com arquivos de log detalhados e acessíveis, como o SAP.
No entanto, uma quantidade significativa de atividade dos funcionários ocorre no SO ou no navegador, onde atividades pessoais e profissionais acontecem, e os logs podem não ser tão detalhados quanto os de um ERP.
Conselho:
Nesses casos, enterprise AI agents podem completar milhares de execuções de processos para gerar dados que podem ser analisados em busca de gargalos. Este é um caso de uso inovador que ainda não é oferecido comercialmente, mas esperamos que AI agents contribuam significativamente para a compreensão de processos nos próximos 3 anos.
Melhorar a qualidade dos dados
Desafio:
Ferramentas de PM podem não informar sobre problemas de qualidade de dados, mas a qualidade de seus resultados depende da qualidade dos dados. A maioria dos dados empresariais pode estar incompleta, imprecisa ou ter cronogramas confusos. Portanto, as ferramentas de PM podem analisar dados defeituosos e fornecer resultados imprecisos.
É importante que 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 o process mining.
Conselho:
Recomenda-se que as empresas tenham estratégias de garantia de qualidade de dados e incorporação de algoritmos de AI e ML e ferramentas de qualidade de dados para melhorar constantemente a qualidade dos dados.
Algumas das maneiras pelas quais a AI e o ML podem ajudar na qualidade dos dados são:
– Automatizar o processo de entrada de dados
– Identificar e eliminar registros duplicados
– Implantar o algoritmo random forest para classificar dados.
Análise precisa de causa raiz
Desafio:
Ferramentas tradicionais de process mining identificam e retratam problemas relacionados a processos. No entanto, elas não conseguem fornecer respostas granulares sobre as causas raiz desses problemas.
Conselho:
No entanto, esse problema foi enfrentado aproveitando algoritmos de machine learning process mining no process mining. Combinada com algoritmos de ML, a mineração de processos diagnóstica 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
– Alguns outros fornecedores de PM integram ferramentas de análise de causa raiz no software para executar a análise automaticamente
Converter dados não estruturados em formatos legíveis por máquina
Desafio:
Dados de negócio podem ser estruturados e não estruturados; no entanto, algumas ferramentas tradicionais de process mining só conseguem processar dados estruturados, deixando dados não estruturados, como faturas ou recibos, fora do processo de investigação.
Conselho:
Este problema pode ser resolvido 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, a conversão de dados não estruturados em dados legíveis por máquina é um processo imperfeito e pode introduzir erros nos resultados do process mining. Portanto, os usuários precisam prestar atenção nesses casos.
Habilitar a geração mais rápida de resultados de process mining
Desafio:
Ferramentas tradicionais de process mining costumavam fornecer menos clareza na análise de processos complexos porque careciam de sofisticação para avaliar processos com um grande número de variáveis. Por exemplo, incluir inúmeros stakeholders ou dados extensos no processo costumava gerar complexidade nos resultados de PM, que eram difíceis de entender e agir para os humanos.
Além do número de tarefas ou variáveis adicionadas, em alguns casos, os processos são heterogêneos e transversais. Por exemplo, em processos de saúde, torna-se difícil generalizar e modelar processos que incluem heterogeneidade e colaboração multidisciplinar.
Conselho:
Novas ferramentas de process mining que integram AI e algoritmos de machine learning visam superar esses problemas de complexidade. Por exemplo, aproveitando AI e computer vision para capturar e descobrir todos os dados do processo, os fornecedores podem gerar resultados de process mining em questão de dias. Um esforço de PM semelhante usando software de PM tradicional poderia levar meses.
Prever o desempenho futuro do processo
Desafio:
Como as ferramentas iniciais de process mining focam na análise de dados de eventos, elas monitoram e analisam desempenhos passados de processos, em vez de processos em andamento. Como resultado, não podem alertar os usuários em casos de desvios ou prever o desempenho do processo no futuro.
Conselho:
No entanto, aplicações de AI e ML em process mining podem ajudar a desenvolver models 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 usuários sobre possíveis deficiências ou áreas para melhoria.
Identificar dependências ou gargalos dentro de um 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 AI e analytics para processar resultados obtidos de ferramentas de process mining a fim de melhor identificar dependências ou gargalos dentro de um processo.
Custos Reduzidos
O process mining permite que os usuários identifiquem áreas que requerem automação ou qualquer outra alteração. 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 diminui. Esta situação permite a entrega mais rápida para os clientes e melhora a experiência deles com as empresas. Como resultado, a satisfação do cliente aumenta, impactando as receitas e a fidelidade do cliente.
Benefícios de Conformidade
Embora a auditoria seja um processo demorado, a análise rápida com ferramentas de process mining pode encurtá-la. Além disso, essas ferramentas podem detectar processos não conformes e notificar as empresas sobre tais problemas em tempo real. Em um estudo de caso de process mining, a EY reduziu sua análise de processo do cliente final para 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. Ele assume que múltiplas noções de caso podem coexistir, e esses 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:
– Eventos podem relacionar-se a múltiplos objetos
– Cada evento pode conter vários casos
– Um único caso pode incluir atividades independentes e repetidas.
Como funciona o object-oriented process mining?
O object-centric process mining funciona de forma semelhante ao process mining clássico. No entanto, ele extrai e analisa dados específicos de objetos de logs de eventos através de:
1. Emprego de 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 do objeto em 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
- SAP Process Orchestration: Principais Soluções, Recursos, Integrações
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author = {Şimşek, Hazal},
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