Os 18 Principais KPIs de Processo para Monitorizar o Desempenho do Processo

Os KPIs de processo (indicadores-chave de desempenho) ajudam a avaliar a eficácia do processo, eficiência, tempo de ciclo e conformidade numa organização. Para mostrar quais destas métricas são mais importantes na prática, analisámos 52 estudos de caso de process mining e registámos os KPIs mencionados nos casos, observando se o caso relatou um resultado real ou apenas visou esse KPI.

O gráfico abaixo mostra os 10 KPIs de processo mais mencionados:

Contámos um estudo de caso uma vez para cada KPI que menciona, pelo que um caso pode aparecer sob vários KPIs. As menções a KPIs são contabilizadas como:

• Relatado: O estudo de caso indica um resultado real para esse KPI, como uma percentagem ou um valor antes e depois.
• Visado: O estudo de caso visa esse KPI, mas não fornece resultado, pelo que não sabemos se foi alcançado.

Quais as categorias de KPI de processo que mais aparecem?

O gráfico mostra quantas menções a KPIs dos 52 estudos de caso se enquadram em cada uma das quatro categorias (eficácia, eficiência, tempo de ciclo e conformidade), e quantas vieram com um resultado relatado em vez de apenas um objetivo:

Os três botões mostram os mesmos dados de diferentes formas:

• Total de menções: todas as menções a KPIs nessa categoria, relatadas e visadas em conjunto.
• Resultados relatados: apenas as menções com um resultado real.
• Taxa de evidência (%): resultados relatados divididos pelo total de menções, pelo que uma taxa mais elevada significa que mais afirmações nessa categoria são sustentadas por um resultado.

Consulte a KPI methodology de distribuição.

Eficácia do processo

A eficácia do processo é a entrega de um serviço ou produto qualificado de forma a satisfazer os clientes.

Alguns exemplos de KPIs de eficácia do processo incluem:

1. Qualidade: O output (serviço ou produto) cumpre os padrões do cliente, o QA interno e o orçamento.
2. Taxa de erros: O número de unidades, produtos ou serviços que falharam durante todo o ciclo do processo.
3. Satisfação do cliente: O grau em que o processo corresponde às expectativas do cliente. Este KPI está relacionado com outro KPI:
   • Valor: Uma medida da perceção do cliente quanto ao valor de um produto ou serviço.
4. Taxa de conversão: O número de potenciais clientes com quem a empresa interage e convence a tornarem-se clientes (num processo comercial).
5. Competitividade: É a quota de mercado em comparação com os concorrentes, sendo uma medida estratégica de posicionamento no mercado.
6. Rentabilidade: Refere-se à relação entre receitas e custos, benéfica para avaliar os resultados financeiros ligados ao desempenho do processo.

Por exemplo, num processo de fabrico:

• Percentagem de unidades não conformes produzidas
• O nível de satisfação do cliente (pelo produto final).

O process mining calcula automaticamente taxas de rendimento, taxas de conversão e estrangulamentos durante a análise do processo. Os resultados podem ser comparados com a estratégia, o modelo de processo de negócio ou o modelo de processo ideal através da verificação de conformidade.

Exemplo da vida real

Num estudo de caso de process mining, a Von Ardenne, um fornecedor líder de equipamento alemão, integrou um software de process mining para elevar a eficácia operacional. Após uma análise aprofundada, a empresa fornecedora alinhou-se com alguns dos indicadores-chave de desempenho (KPIs), tais como:

• Entrega eficiente, aumentando a fiabilidade das entregas
• Redução da taxa de erros
• Redução de custos, melhorando o planeamento e a análise
• Melhoria da satisfação do cliente, monitorizando o fluxo de trabalho para o valor do ciclo de vida do cliente.

Eficiência do processo

A eficiência do processo mede as taxas de utilização dos recursos, os rácios de aplicação de competências dos colaboradores e a proporção de atividades sem valor acrescentado em relação ao tempo total do processo. Alguns exemplos de KPIs de eficiência operacional são:

1. Custo: As despesas gastas nos recursos necessários para completar o processo, incluindo os salários dos trabalhadores.
2. Eficiência dos recursos: As métricas comparam o valor total do processo final com os recursos consumidos, considerando o impacto ambiental
3. Retorno do investimento: O montante de lucro necessário para justificar o investimento numa determinada campanha ou processo.
4. Tempo takt: Tempo para concluir uma unidade antes de iniciar outra, o que ajuda a avaliar a consistência na produção unitária.

O process mining pode identificar quais as atividades específicas que consomem mais tempo de espera.

Tempo de ciclo do processo

O tempo de ciclo do processo mede a duração desde o início da tarefa até à sua conclusão, normalmente calculado como a média de várias instâncias. Os KPIs de tempo de ciclo incluem:

1. Tempo total de percurso/Throughput time: O tempo desde o início até ao fim do processo, incluindo cada etapa que o processo contém
2. Tempo com valor acrescentado: É o tempo gasto a concluir uma única tarefa
3. Tempo de resposta: ​​O tempo de resposta refere-se ao tempo necessário para concluir o pedido de um cliente, desde a encomenda até à entrega

As empresas de logística dão prioridade à redução do tempo de resposta para melhorar os índices de satisfação do cliente. Para os fabricantes, o tempo de percurso avalia toda a cadeia de produção, desde as matérias-primas até aos produtos acabados. Avaliam todos os tempos de espera de materiais, tempos de inatividade de máquinas ou atrasos que ocorram em qualquer fase e que possam prolongar o tempo de percurso.

O process mining prevê atrasos antes que estes afetem os prazos de entrega.

Conformidade do processo

A conformidade interna do processo fornece informações sobre possíveis causas de processos não conformes, em comparação com os procedimentos operacionais padrão e as melhores práticas, enquanto a conformidade externa garante o acompanhamento e o cumprimento dos regulamentos e políticas governamentais relevantes. Como resultado, a conformidade do processo protege as organizações de multas e ajuda a mitigar riscos, como sanções regulamentares no setor financeiro.

Alguns KPIs utilizados para a conformidade:

1. Prazo de mitigação de riscos: É a medição do tempo entre o risco que ocorre após a implementação da alteração e a descoberta desse risco
2. Tempo médio para resolução de problemas: É o tempo necessário para resolver um problema depois de este ser identificado
3. Desempenho ESG: Os relatórios ambientais, sociais e de governação mostram o impacto não financeiro e o nível de conformidade com os procedimentos e regras padrão nas regiões onde a empresa opera, através de várias métricas.
4. Capacidade: É a capacidade máxima de produção em condições ideais. Este KPI ajuda a medir o potencial de produção juntamente com o tempo de percurso.

Estes KPIs permitem que os conselhos executivos demonstrem a conformidade aos auditores, utilizando registos de processos com carimbos de data/hora.

A conformidade é um caso de uso fundamental para o process mining, uma vez que este mapeia processos completos e deteta problemas de conformidade através de verificações de descoberta e de conformidade. As ferramentas de process mining realizam análises automatizadas de causa raiz para identificar as etapas específicas do fluxo de trabalho que geram resultados não conformes.

Exemplo da vida real

Por exemplo, uma empresa de logística recorreu ao process mining e detetou cerca de 70% de riscos de conformidade no seu processo de gestão de créditos e cobranças.¹

KPIs de processo e process mining

As ferramentas de process mining podem ajudar a monitorizar as métricas de desempenho do processo relevantes, derivando métricas de desempenho quantitativas do processo a partir dos dados do sistema.

Com o process mining, os utilizadores podem:

• Comparar o processo descoberto com o modelo ideal e determinar a sua eficácia.
• Identificar desperdícios de recursos e de tempo para melhorar a eficiência.
• Prever potenciais problemas, como atrasos que podem afetar negativamente o desempenho do processo.
• Melhorar o fluxo do processo e reduzir o tempo de ciclo.
• Garantir a conformidade, identificando desvios aos regulamentos e normas.
• Identificar as equipas ou etapas responsáveis por resultados não conformes, permitindo ações corretivas com análise de causa raiz.

Capacidades de IA para monitorização de KPIs de processo

1. Automatização de fluxos de trabalho de fácil utilização: As interfaces de fluxo de trabalho em linguagem natural permitem que os utilizadores de negócio definam automatismos através de instruções em linguagem simples, eliminando a necessidade de os programadores escreverem código.
2. Agentes de IA autónomos: As organizações que estão a testar agentes de IA autónomos reportam uma redução de ~65% nas aprovações de rotina que exigem intervenção humana, uma vez que a IA trata das decisões simples.²
3. Análise preditiva: A análise preditiva de processos pode reduzir os tempos de ciclo do processo em 20–30%, identificando estrangulamentos antes de estes ocorrerem.³
4. IA generativa: A IA generativa é aplicada ao process mining para mapear automaticamente variantes de processos e assinalar anomalias com pontuações de confiança.

Veja mais dos nossos benchmarks e insights baseados em dados na Pesquisa Google.

Adicionar como fonte preferencial

Metodologia de KPIs de processo

Utilizámos os estudos de caso e casos de uso listados no nosso artigo sobre casos de uso de process mining, 50 no total, mais 2 exemplos deste artigo, perfazendo 52 casos. Para cada caso, lemos a entrada completa, não apenas os resultados, e assinalámos cada KPI que abordava:

• Relatado: o caso indica um resultado real para esse KPI, como “35 minutos para 5 minutos” ou “67% menos pagamentos duplicados.”
• Visado: o caso nomeia ou implica claramente o KPI na sua descrição ou resumo, mas não reporta qualquer resultado.

De seguida, mapeámos cada KPI para uma das quatro categorias, contámos a frequência com que cada uma aparecia e calculámos a taxa de evidência por categoria. Um caso pode abordar vários KPIs, pelo que os 52 casos produziram 141 menções a KPIs.

O que são os indicadores de desempenho do processo e exemplos?

Os Indicadores de Desempenho do Processo (PPIs) medem a eficiência e a saúde um fluxo de trabalho. Enquanto os KPIs de alto nível se concentram nos objetivos gerais de negócio, os PPIs analisam a mecânica de como o trabalho é realizado, focando-se nos inputs, nas durações das etapas e nos outputs. Os indicadores de processo dividem-se geralmente em duas categorias:

• Indicadores avançados (Preditivos): Acompanham as etapas ativas para prever o desempenho futuro e sinalizar problemas antecipadamente.
  • Tempo médio de resposta/ciclo
  • Qualidade do input de matérias-primas
  • Duração da tarefa.
• Indicadores atrasados (Históricos): Medem os resultados finais de um fluxo de trabalho concluído para verificar se os objetivos foram atingidos.
  • Total de vendas geradas
  • Pontuações de satisfação do cliente ou do colaborador
  • Taxas de output final/defeitos

Quais são 5 dos KPIs mais comuns?

Os KPIs podem variar consoante o negócio, mas cinco dos mais utilizados incluem:

1. Crescimento da receita: Mede o aumento das vendas de uma empresa durante um período.
2. Receita por cliente: Avalia a taxa a que o rendimento é gerado a partir de cada cliente.
3. Margem de lucro: Indica o montante de lucro que uma empresa obtém em relação à sua receita total.
4. Taxa de retenção de clientes: Acompanha a percentagem de clientes que permanecem com a empresa.
5. Satisfação do cliente: Mede o grau de satisfação dos clientes com os produtos ou serviços da empresa. Estes KPIs são essenciais para avaliar o desempenho global do negócio e orientar a estratégia.

Leitura adicional

Não hesite em gratuito consultar os nossos artigos sobre melhoria de processos:

• SAP Process Orchestration: Principais Soluções, Funcionalidades, Integrações
• Top 50 Casos de Uso e Aplicações Reais de Process Mining

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Links de referência

1.

Logistics case study

2.

7 AI Workflow Automation Trends in 2026: IT Leader Guide

Kissflow

3.

7 AI Workflow Automation Trends in 2026: IT Leader Guide

Kissflow

Hazal Şimşek

Analista da Indústria

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Hazal é analista da indústria na AIMultiple, com foco em mineração de processos e automação de TI.

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