Process Mining, una tecnica innovativa a servizio delle aziende

Con il Process Mining si possono monitorare i processi aziendali supportati da specifici strumenti digitali.

Come funziona? In quali ambiti si applica?

Scoprilo in questo articolo!

Cos’è il Process Mining: una definizione

Il Process Mining è una tecnica che nasce dall’esigenza di tenere sotto controllo i processi di business di un’azienda, basandosi sui log degli eventi e sugli algoritmi di Data Mining.

Lo scopo è migliorare il sistema informativo, modellando i processi e sviluppando operazioni ad hoc per poterli innovare.

Si parte quindi dai dati e si analizzano i processi aziendali quotidiani individuandone punti di forza e debolezze e delineando così dei pattern che caratterizzano l’attività produttiva presa in esame.
Con un Process Mining ben eseguito si possono documentare adeguatamente i processi, confrontarli con quelli passati e verificare che i risultati siano conformi a determinati modelli descrittivi o prescrittivi.

In questo modo l’azienda si dota di sistemi intelligenti che monitorano le performance effettive, sviluppando delle competenze in grado di raggiungere i risultati con una maggiore agilità.

Com’è nato il Process Mining?

Già negli anni Ottanta nelle aziende si sentiva la necessità di delineare un quadro della situazione – completo di debolezze e punti di forza – e di adottare delle automazioni capaci di monitorare i processi e le performance.

Ancora non si poteva avere accesso alle tecnologie digitali e la soluzione più efficace era affidarsi ad attività di Business Process Reengineering, o BPR, ossia una revisione profonda dei procedimenti operativi culminante in delle interviste ai dipendenti.

Una strategia costosa e limitata che già dagli Novanta ha cominciato a non essere più presa in considerazione dalle imprese come in passato.
Con l’enorme digitalizzazione degli anni successivi, infatti, sono in seguito emerse tecniche innovative e strumenti all’avanguardia con cui eseguire analisi più efficaci e in tempi più rapidi.

Si è sviluppato così il Business Process Management, o BPM, dando vita a discipline che meglio integrassero il business con le funzioni interne all’azienda.
I sistemi informativi hanno assunto un ruolo fondamentale e piano piano è nato il Process Mining, che si è poi diffuso con successo in tutto il mondo.

Come funziona il Process Mining

La base del Process Mining è il confronto tra ciò che accade e ciò che dovrebbe accadere.

Grazie a tecniche specifiche di Data Mining e algoritmi di Machine Learning si possono infatti esaminare i dati e ricavarne dei log da filtrare e analizzare.
In questo modo si individuano dei pattern utili per avere una mappatura di come avvengono i processi e secondo quali modelli.

Così facendo si ottiene una rappresentazione che non indica come un processo viene descritto, ma che dimostra a tutti gli effetti come il processo viene eseguito sui sistemi informativi.
Riuscendo a fare una comparazione tra il progetto di partenza e il risultato concreto e traendo conclusioni utili per migliorare il business.

Grazie al confronto si può infatti capire ogni caratteristica delle performance e individuare gli sprechi, le attività ridondanti, i problemi e le falle del sistema.

Le 3 fasi

Per eseguire correttamente delle attività di Process Mining, ci sono alcune informazioni indispensabili che bisogna ottenere.

Innanzitutto si deve sapere quale attività è stata svolta e quando, cercando di avere ben chiaro in che momento è iniziata e, soprattutto, quando è finita.
È importante capire esattamente che attività si andrà a esaminare e qual è l’identificativo: più dettagli si avranno a disposizione e migliore sarà l’analisi.

A questo punto, per procedere con il Process Mining vero e proprio, sono tre le fasi che bisogna seguire:

1. Scoperta: quando si prendono in esame i log degli eventi, non si segue un modello preciso, ma è a partire dai dati che se ne costruisce uno. Sfruttando gli algoritmi e le tecniche per la costruzione automatica di modelli di processo.
   
2. Monitoraggio: i log degli eventi individuati vengono confrontati con il modello creato, per verificarne la conformità e analizzarne ogni differenza. In questa fase, con il Data Mining, si possono identificare i dati che maggiormente influenzano le scelte e gli eventi.
   
3. Ottimizzazione: è già presente un modello e si elaborano dei miglioramenti per arricchirlo e renderlo più efficace.

I vantaggi del Process Mining

Questo tipo di attività permette innanzitutto di gestire i processi con un approccio sistematico e strutturato.

Aiuta a consolidare il business e offre una visione generale oggettiva e supportata da dati reali.
Consente di ridurre i costi – arrivando a far recuperare fino al 30% delle risorse – e rende più brevi e agili i processi, diminuendone la durata media di circa il 70%.

Supera la concezione di analisi tradizionale basata sulle interviste e contribuisce a migliorare la soddisfazione dei clienti in modo considerevole.
Dalle opinioni e dalle parole dei collaboratori, infatti, non sempre si ha un quadro che rispecchia fedelmente la realtà: ognuno può reinterpretare i fatti in maniera soggettiva e alcune informazioni possono risultare incomplete o imprecise.

Con il Process Mining le performance vengono invece esaminate con assoluta obiettività e si possono elaborare modelli di processi efficaci ed efficienti.

Gli ambiti applicativi

Il Process Mining è un’attività molto utile per diversi scopi ed è per questo una risorsa estremamente importante all’interno di un’azienda.

Vediamo nel dettaglio quali sono i principali ambiti applicativi:

• Identificare le inefficienze: monitorando nel dettaglio le performance, il Process Mining consente di individuare i punti deboli che causano comportamenti critici o altri problemi.
  Per farlo si combina l’attività di analisi dei processi con quella dei comportamenti dei clienti, delineando i punti che possono essere migliorati. In questo modo l’ottimizzazione attraversa un procedimento graduale, senza creare sconvolgimenti e senza adottare nuovi approcci totalmente da zero.
  
• Facilitare la gestione: quando nel team di lavoro entrano nuove figure professionali, soprattutto con cariche manageriali, con il Process Mining è più facile illustrare con chiarezza il modello di funzionamento dell’azienda e le varie dinamiche.
  
• Ottimizzare il Performance Management: il Process Mining consente di misurare le performance aziendali nel migliore modo possibile. Si possono infatti esaminare i risultati in relazione ai processi per aumentarne l’efficacia.
  
• Supportare i cambiamenti aziendali: quando si verifica una acquisizione o una fusione, è sempre meglio avere una guida per gestire la riorganizzazione e i cambiamenti. Lavorando sui processi end-to-end si può ottenere una buona consapevolezza, grazie alla quale definire i programmi di riassestamento e standardizzazione dei sistemi.
  
• Verificare la conformità: con il Process Mining si comprende come un processo avviene in concreto nella realtà e si può definire quanto questo si discosti dalle policy precedentemente definite.
  
• Raggiungere gli obiettivi: il Process Mining è un ottimo strumento per aiutare le aziende a realizzare i propri scopi seguendo i piani prefissati e incentivando l’introduzione di nuovi cambiamenti.