Process Mining

Una panoramica delle nozioni di base e dei vantaggi

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Il Process Mining spiegato in termini semplici: di cosa si tratta

Il Process Mining consiste nel rendere visibili i processi aziendali e ottimizzarli sulla base di analisi precise. A tale scopo, i registri degli eventi vengono estratti dai sistemi IT di un'azienda e valutati utilizzando algoritmi speciali. Il il risultato è un'immagine dettagliata dei flussi di processo effettivi — una «radiografia» dei processi aziendali, per così dire.

Molte aziende organizzano elaborati workshop sui processi per avere una panoramica dell'efficienza dei processi interni e ottimizzarli. Tuttavia, questi sono caratterizzati da valutazioni soggettive — Il Process Mining, invece, fornisce alle aziende un informazioni obiettive e basate sui dati nei loro processi. Con l'aiuto del Process Mining, le aziende possono ottimizzare i propri processi sulla base di fatti. In questo modo, le inefficienze e le strozzature vengono scoperte ed eliminate.

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Che cos'è il Process Mining? Una panoramica delle nozioni di base

Process Mining trasforma i dati di processo non strutturati in set di dati strutturati che forniscono informazioni preziose sulle singole fasi del processo.
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Ma cos'è un processo nel contesto del Process Mining? Nel Process Mining, per processo si intende una sequenza di attività che vengono eseguite in un ordine specifico al fine di raggiungere un obiettivo definito. Ogni processo ha un inizio e una fine definibili. I processi tipici che Process Mining analizza nelle aziende sono, ad esempio, l'elaborazione di un ordine o l'elaborazione di una fattura.
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Se una fase del processo viene eseguita in un sistema IT, viene generata una voce corrispondente nel registro eventi, che definisce il flusso del processo in modo più dettagliato e deve contenere almeno i seguenti dati: numero del caso (ID del caso), attività, timestamp, se applicabile, informazioni su persone, costi, ecc.

Collegando i singoli eventi tramite il numero del caso, è possibile ricostruire l'intero flusso del processo. Un registro degli eventi funge quindi da impronta digitale di un processo.

I dati del registro degli eventi possono provenire da un'ampia gamma di fonti, ad esempio Sistemi ERP, CRM, shop o service desk. L'integrazione di Process Mining in Power BI consente di raccogliere e preparare questi dati e renderli utilizzabili per l'analisi. In questo modo, la conoscenza del processo nascosta nei dati può essere reso visibile e abituato a ottimizzare i rispettivi processi.

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Perché il Process Mining è importante? La spiegazione

Le origini del Process Mining risalgono alla fine degli anni '90. A quel tempo, l'informatico olandese Wil van der Aalst stava cercando un modo per analizzare i dati degli eventi ed estrarre modelli di processo dai registri degli eventi. Già allora, van der Aalst riconobbe il potenziale delle tracce digitali. Non sorprende che negli anni seguenti il processo si sia sviluppato in un campo di ricerca separato all'interfaccia tra scienza dei dati e gestione dei processi.

Il Process Mining sta diventando sempre più importante in tempi di trasformazione digitale. Secondo uno studio di IDC, il volume globale di dati aumenterà a 175 zettabyte entro il 2025, dieci volte il volume del 2016. Questi dati offrono un enorme potenziale di miglioramento dei processi. Tuttavia, molte aziende hanno difficoltà a sfruttare questo potenziale, ma processi efficienti e agili sono la chiave del successo in un'economia sempre più interconnessa e basata sui dati.

Il Process Mining scopre i flussi di processo analizzando i dati degli eventi e rende visibili le inefficienze, i colli di bottiglia e i rischi di conformità che spesso non vengono rilevati con i metodi convenzionali. Ciò offre alle aziende una base decisionale oggettiva e basata sui dati per l'ottimizzazione dei processi.

In considerazione della crescente pressione competitiva e delle crescenti aspettative dei clienti, è più importante che mai per le aziende per ottimizzare continuamente i loro processi. Il Process Mining offre un approccio potente e basato sui dati a questo scopo. I vantaggi sono evidenti: il processo porta a una maggiore trasparenza, a costi inferiori, a prestazioni migliori e, in ultima analisi, a clienti più soddisfatti.

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Quali sono i diversi livelli di Process Mining?

Nel Process Mining, viene fatta una distinzione tra tre fasi fondamentali: Individuazione dei processi, Verifica della conformità e Miglioramento. Ognuno di questi tipi ha le sue caratteristiche e aree di applicazione specifiche, ma allo stesso tempo i processi si basano l'uno sull'altro e si completano a vicenda. In combinazione, costituiscono un potente approccio alla gestione dei processi basata sui dati.

Individuazione dei processi

Process Discovery è punto di partenza. L'obiettivo è creare un modello di processo dai dati degli eventi esistenti (registri degli eventi) senza la necessità di un modello predefinito. Il scopo è fare il processo effettivo flusso visibile. A tale scopo, viene analizzata la sequenza delle attività nei registri degli eventi e viene derivato un modello di processo. Process Discovery è in particolare adatto se non esiste un modello esplicito per un processo. Il processo consente un obiettivo, basato sui fatti intuizione nella realtà dei processi.

Verifica della conformità

Nel controllo della conformità, un processo esistente il modello viene confrontato con il dati effettivi sull'evento. L'obiettivo è identificare deviazioni tra i tProcesso di destinazione (il modello) e il processo effettivo (realtà). Il controllo della conformità viene utilizzato, ad esempio, per verificare la conformità a norme e regolamenti, a valutano lo qualità di algoritmi di rilevamento dei processi o per arricchire i modelli di processo esistenti con informazioni aggiuntive. Mentre il process discovery crea inizialmente un modello, il controllo della conformità richiede un modello esistente per il confronto. Questo può essere creato anche dalle varianti trovate nella fase di scoperta.

Miglioramento

Il miglioramento fa un ulteriore passo avanti. Qui, l'attenzione è rivolta a ottimizzazione dei processi. L'obiettivo è espandere o migliorare processi sulla base dei dati degli eventi. Enhancement si basa su un modello esistente e utilizza le informazioni ricavate dai registri degli eventi per perfezionare e ottimizzare questo modello passo dopo passo.

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In quali aree è utile il Process Mining?

Il Process Mining viene utilizzato in una vasta gamma di aree aziendali. Ecco alcuni dei casi d'uso più importanti con il rispettivo potenziale di ottimizzazione.

Acquisti e approvvigionamento (procure-to-pay)

Nell'area degli acquisti e degli acquisti, Process Mining aiuta a identificare inefficienze e i colli di bottiglia nel processo di approvvigionamento. Ad esempio, l'analisi dei dati degli eventi può essere utilizzata per scoprire ordini non autorizzati (acquisti anticonformisti). Process Mining ottimizza anche utilizzo degli sconti. Il metodo mostra dove esiste il potenziale di sconto e se viene utilizzato. KPI come 'sconti realizzati'o'sconti mancati'può essere facilmente registrato e monitorato.

Elaborazione e distribuzione degli ordini (order-to-cash)

Il Process Mining può essere utilizzato per ottimizzare i processi order-to-cash. Ad esempio, l'analisi dei dati di processo consente di identificare motivi dei ritardi nelle consegne o cancellazioni. Le misure di ottimizzazione che ne derivano migliorano la sincronizzazione dei processi e pianificazione della produzione, che alla fine aumenta l'affidabilità delle consegne.

Servizio clienti

Il processo può anche rivelare il potenziale di ottimizzazione del servizio clienti. Ad esempio tempi di lavorazione e risoluzione per la prima volta le tariffe possono essere ottimizzate migliorando i processi di servizio. Grazie all'analisi basata sui dati, le aziende non solo reagiscono ai problemi dei clienti, ma implementano in modo proattivo i miglioramenti del servizio: per una maggiore fidelizzazione e soddisfazione dei clienti a lungo termine.

Finanza e contabilità

Il Process Mining fornisce anche preziose informazioni in ambito finanziario e contabile. Inefficienze nella fatturazione e processo di sollecito possono essere identificati, così come le violazioni della conformità come fatture senza riferimento d'ordine. L'ottimizzazione dei processi può aiutare a minimizzare i ritardi nei pagamenti e perdite su crediti inesigibili.

Produzione e logistica

Nei settori della produzione e della logistica, il Process Mining può essere utilizzato per identificare ed eliminare i colli di bottiglia. I processi ottimizzati possono portare a tempi di produzione ridotti e costi di trasporto, mentre allo stesso tempo crescente stabilimento produttività e affidabilità delle consegne.

Gestione dei servizi IT

Nella gestione dei servizi IT, Process Mining aiuta ad analizzare i guasti e le richieste di assistenza e a identificare le cause di problemi. L'ottimizzazione dei processi di supporto può abbreviare tempi di lavorazione e migliorare i tassi di risoluzione al primo tentativo, che porta a maggiore stabilità del sistema IT e utente soddisfazione.

Risorse umane (HR)

Infine, il Process Mining può anche fornire importanti informazioni sulle risorse umane. In questo caso, Process Mining può contribuire a onboarding senza intoppi. Processi relativi a dipendente sviluppo può essere ottimizzato anche utilizzando Process Mining.

I vantaggi del process mining: in sintesi

Strumenti per il process mining sono strumenti potenti: l'analisi basata sui dati consente alle aziende di scoprire il potenziale di miglioramento ed eliminare i colli di bottiglia. Il Process Mining crea trasparenza e consente alle aziende di ottimizzare i processi in modo mirato.

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Analisi dei processi oggettiva e basata sui dati
Il Process Mining utilizza tracce digitali (registri degli eventi) per ottenere un'immagine realistica dei flussi di processo effettivi. A differenza dei metodi manuali come interviste e workshop, che sono spesso caratterizzati da valutazioni soggettive, il Process Mining fornisce approfondimenti oggettivi e basati sui fatti. Ciò offre alle aziende una solida base per il processo decisionale e l'ottimizzazione.

Process Mining Implementation in BI-Systems.

Identificazione delle inefficienze e dei colli di bottiglia
‍Sulla base dell'analisi, è possibile identificare le inefficienze e i colli di bottiglia che influiscono sulla produttività e sull'efficienza. Il Process Mining mostra dove i processi rallentano, dove le risorse non vengono utilizzate in modo ottimale e dove esiste un potenziale di miglioramento. Su questa base, le aziende possono adottare misure mirate per abbreviare i tempi di produzione, ridurre i costi e migliorare la qualità dei processi.

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Maggiore soddisfazione dei clienti
‍Processi inefficienti spesso portano a ritardi, errori e scarsa qualità del servizio, con conseguenze negative per la soddisfazione del cliente. Il Process Mining consente alle aziende di identificare ed eliminare i punti deboli nei processi rilevanti per il cliente, come l'elaborazione degli ordini o il servizio clienti.

Processo decisionale basato sui dati
‍Il Process Mining fornisce ai decisori informazioni preziose sulle prestazioni e l'efficienza dei processi aziendali. Integrando il Process Mining con la business intelligence, i KPI di processo possono essere monitorati in tempo reale e le deviazioni possono essere rilevate in una fase precoce. Ciò consente alle aziende di prendere decisioni basate sui dati e rispondere rapidamente ai cambiamenti.

Visualization of a compliance violation found.

Miglioramento dei processi
‍Grazie ad analisi regolari, le aziende possono ottimizzare continuamente i propri processi. Il Process Mining può quindi essere utilizzato per ottenere aumenti sostenibili di efficienza e qualità.

Implementazione del Process Mining — con process.science

L'implementazione di soluzioni di Process Mining richiede in genere diversi passaggi. Innanzitutto, le fonti di dati pertinenti devono essere identificate e collegate. Di solito si tratta di sistemi IT come ERP, CRM o SCM, in cui i dati di processo sono disponibili sotto forma di registri degli eventi. I dati sono quindi preparato di conseguenza e elaborato dal software Process Mining. Quindi ha luogo l'analisi effettiva del processo: i modelli di processo vengono creati dai dati degli eventi, visualizzando il flusso del processo. Le informazioni acquisite costituiscono la base per l'ottimizzazione dei processi.

L'implementazione di strumenti di Process Mining è una sfida per molte aziende. Molte soluzioni richiedono conoscenze avanzate nei settori dell'integrazione e dell'analisi dei dati. processo.science le soluzioni sono specificamente progettate per far sì che iniziato con Process Mining il più intuitivo possibile. I nostri strumenti possono essere perfettamente integrato nelle piattaforme di business intelligence ad esempio Qlik Sense e Microsoft Power BI. Come azienda, puoi utilizzare facilmente la tua infrastruttura di BI esistente e integrare il Process Mining direttamente nei processi di analisi e reporting dei dati esistenti. Sia che si desideri integrare Process Mining in Qlik Sense o Power BI, entrambe le soluzioni trasferiscono automaticamente tutti i dati relativi agli eventi rilevanti dai sistemi di origine e li convertono in diagrammi di processo interattivi. I nostri strumenti di Process Mining possono essere personalizzati in base alle tue esigenze e possono anche elaborare grandi quantità di dati senza problemi.

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