Il Process mining estrae masse di dati registrati nei file di log delle procedure, registrati nei sistemi centralizzati aziendali, la cui analisi è fondamentale per ottimizzare i processi lavorativi
Come riportato nel glossario del “Manifesto del Process Mining”https://www.win.tue.nl/ieeetfpm/downloads/Process%20Mining%20Manifesto.pdfil Process Mining è l’insieme di tecniche, strumenti e metodi utilizzati per scoprire, monitorare e migliorare i processi aziendali, grazie alle informazioni ottenute elaborando i dati degli eventi lavorativi registrati negli archivi informatici. Analizzando questi dati, gli algoritmi di Process Mining forniscono informazioni fondamentali con cui sviluppare modelli dei processi aziendali, allo scopo di migliorarli mediante l’ottimizzazione di tempi e risorse.
Il software agisce elaborando masse di dati con una serie di algoritmi e con regole precise. Visualizzando i risultati, il process owner ne ricava elementi oggettivi per decidere se e dove intervenire per rendere più efficienti i processi.
I benefici e le applicazioni pratiche del Process Mining mostrano che è una disciplina fondamentale per ottimizzare i flussi operativi di ogni settore, intervenendo su ritardi e colli di bottiglia che riducono la competitività delle aziende.
Il Process Mining utilizza i dati reali dei processi, ossia valuta le attività effettivamente svolte in una certa realtà.
Nelle aziende ogni giorno vengono eseguiti processi appartenenti a diversi applicativi (CRM, ERP, applicazioni web) con eventi che avvengono in sequenza, si integrano e si intersecano con quelli delle diverse unità operative. Le applicazioni gestionali memorizzano tutte le attività in appositi “file di log”, registrandole sequenzialmente con data e orario dell’evento.
Questi dati, poi, vengono letti dagli algoritmi di Process Mining per generare modelli dei processi, visualizzati sotto forma di grafici e diagrammi. I dati, poi, vengono analizzati per identificare, se ci sono, eventuali scostamenti dai valori attesi o ritenuti corretti nel modello di riferimento.
I risultati delle elaborazioni possono mostrare, per esempio, azioni che richiedono più tempo del normale, sequenze operative del personale non ottimali oppure operazioni ripetute o inutili che generano inefficienze.
Con un approccio del tipo “data driven”, il Process Mining è fondamentale per monitorare le prestazioni dei processi aziendali nel tempo. Partendo da rilevazioni oggettive derivanti da dati reali, quindi, il personale direttivo può intervenire più tranquillamente per migliorare l’organizzazione delle attività.
Il Process Mining può individuare aree di intervento riguardanti le tempistiche o le fasi temporali di svolgimento di un’attività.
Nel primo caso può fornire indicazioni riguardanti la durata di un’attività maggiore rispetto a quella attesa e prevista dagli SLA. Si può disporre, allora, una diversa collocazione del personale o stabilire l’impiego di una diversa strumentazione per recuperare efficienza lavorativa e ridurre i ritardi funzionali.
Se l’area di intervento riguardasse le fasi temporali di uno specifico processo, invece, si potrebbero riorganizzare le risorse/attività che ne fanno parte. Per esempio, si potrebbe variare il numero di operatori addetto a quelle attività, le sequenze operative con cui lavorano o quant’altro può servire per eliminare un certo collo di bottiglia.
Nel settore industriale, per esempio, si possono allocare diversamente le risorse, gli spazi fisici, i macchinari e/o il personale, per ottenere miglioramenti nei tempi di produzione. Nel settore energetico si potrebbero modificare le modalità di erogazione o tempi/sequenze di accensione delle apparecchiature non ottimali.
Qualunque sia l’ambito, quello che è fondamentale è che le decisioni vengono prese in base all’analisi di dati reali.
Gli algoritmi specializzati di Process Mining evidenziano le aree e gli elementi sui quali agire per superare inefficienze. Visualizzando i processi in modalità grafica interattiva, il personale direttivo ha quotidianamente una visione chiara delle attività conformi al modello di riferimento del processo, in linea con le tempistiche, e di quelle sulle quali sarebbe opportuno intervenire.
L’adozione di software di Process Mining, peraltro, può anche spingere l’azienda a ottenere risultati ancora migliori, utilizzando tecnologie come l’Intelligenza Artificiale (Machine e Deep Learning su reti neurali, elaborazione del linguaggio naturale/NLP, Computer Vision) e l’automazione delle attività con algoritmi di Robotic Process Automation (RPA).
Il Process Mining, quindi, si rivela una disciplina analitica fondamentale per ottenere i migliori risultati possibili nel tempo, fornendo informazioni oggettive per governare in modo ottimale i processi aziendali e per mantenere l’azienda sempre ai massimi livelli di competitività.