Process mining: cos'è, come funziona e perché conviene 

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” il 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. 

Cos'è il Process mining e come funziona

Il Process mining è una disciplina che combina tecniche di data science e gestione dei processi aziendali per analizzare e ottimizzare i flussi di lavoro. Il process mining utilizza i dati presenti nei sistemi IT aziendali, per esempio log di eventi o tracce digitali presenti nei sistemi ERP, CRM, e così via, per ricostruire in modo preciso i processi reali seguiti dall'azienda.

L'obiettivo è identificare incongruenze, colli di bottiglia, variazioni impreviste e migliorare l'efficienza operativa. Attraverso l'analisi dei dati, è possibile visualizzare la reale esecuzione dei processi, identificare le differenze rispetto all’esecuzione prevista e suggerire azioni correttive basate sui dati reali.

Le tecniche principali del process mining si suddividono in tre categorie fondamentali. La prima è il process discovery, ovvero la ricostruzione automatica di un modello di processo basato sui dati raccolti dai sistemi informativi. La seconda è il conformance checking, che confronta il modello ideale o atteso con i dati effettivi per verificare se le attività aziendali seguano effettivamente il percorso previsto. Infine, il process enhancement utilizza i dati per migliorare e ottimizzare i processi esistenti.

Per quanto riguarda i principali passaggi di funzionamento, il process mining può essere suddiviso in quattro fasi essenziali:

1. Estrazione dei dati: Utilizzando strumenti di process mining o algoritmi di data mining, i dati relativi ai processi vengono raccolti dai log di eventi presenti nei sistemi aziendali, come ERP o CRM.
2. Ricostruzione dei dati: I dati estratti da vari sistemi vengono puliti e armonizzati, e successivamente ricostruiti in forma grafica per mostrare precisamente cosa è accaduto e quando.
3. Visualizzazione dei dati: I dati, opportunamente elaborati, vengono mostrati sotto forma di grafici o dashboard analitici, rappresentando lo stato attuale dei processi aziendali.
4. Analisi dei dati: I dati di processo vengono analizzati per identificare opportunità di miglioramento, automazione o ottimizzazione dei processi aziendali.

Questa struttura facilita una comprensione e gestione dei flussi operativi in modo più efficiente e consente di implementare azioni correttive basate sui dati.

Come agisce il Process Mining sui processi aziendali

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.

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. 

Quali ambiti aziendali sono coinvolti nel Process Mining

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. 

Perché conviene un'adozione generalizzata del Process Mining

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. 

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