Process Mining

Uma visão geral dos princípios básicos e dos benefícios

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Process Mining explicado em termos simples — o que é

A Process Mining consiste em tornar os processos de negócios visíveis e otimizá-los com base em análises precisas. Para fazer isso, os registros de eventos são extraídos dos sistemas de TI de uma empresa e avaliados usando algoritmos especiais. O o resultado é uma imagem detalhada dos fluxos reais do processo — um “raio-X” dos processos da empresa, por assim dizer.

Muitas empresas organizam workshops de processos elaborados para obter uma visão geral da eficiência dos processos internos e otimizá-los. No entanto, eles são caracterizados por avaliações subjetivas — A Process Mining, por outro lado, fornece às empresas uma visão objetiva e baseada em dados em seus processos. Com a ajuda da Process Mining, as empresas podem otimizar seus processos com base em fatos. Dessa forma, ineficiências e gargalos são descobertos e eliminados.

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O que é Process Mining? Uma visão geral dos conceitos básicos

O Process Mining transforma dados de processos não estruturados em conjuntos de dados estruturados que fornecem informações valiosas sobre etapas individuais do processo.
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Mas o que é um processo no contexto da Process Mining? Na Process Mining, um processo é entendido como uma sequência de atividades que são realizadas em uma ordem específica para atingir um objetivo definido. Cada processo tem um começo e um fim definidos. Os processos típicos que a Process Mining analisa nas empresas são, por exemplo, o processamento de um pedido ou o processamento de uma fatura.
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Se uma etapa do processo for executada em um sistema de TI, uma entrada correspondente é gerada no registro de eventos, que define o fluxo do processo com mais detalhes e deve conter pelo menos os seguintes dados: número do caso (ID do caso), atividade, data e hora, se aplicável, informações sobre pessoas, custos etc.

Ao vincular os eventos individuais por meio do número do caso, o todo o fluxo do processo pode ser reconstruído. Um registro de eventos, portanto, atua como uma pegada digital de um processo.

Os dados do registro de eventos podem vir de uma ampla variedade de fontes, como Sistemas ERP, CRM, loja ou central de serviços. A integração do Process Mining no Power BI torna possível coletar e preparar esses dados e torná-los utilizáveis para análise. Dessa forma, o conhecimento do processo oculto nos dados pode ser tornado visível e costumava otimizar os respectivos processos.

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Por que a Process Mining é importante? A explicação

As origens da Process Mining remontam ao final da década de 1990. Naquela época, o cientista da computação holandês Wil van der Aalst estava pesquisando uma forma de analisar dados de eventos e extrair modelos de processo dos registros de eventos. Mesmo assim, van der Aalst reconheceu o potencial que está nos traços digitais. Não surpreende que, nos anos seguintes, o processo tenha se transformado em um campo de pesquisa separado na interface da ciência de dados e do gerenciamento de processos.

A Process Mining está se tornando cada vez mais importante em tempos de transformação digital. De acordo com um estudo da IDC, o volume global de dados aumentará para 175 zettabytes até 2025 — dez vezes o volume de 2016. Esses dados têm um enorme potencial para melhorias no processo. No entanto, muitas empresas acham difícil explorar esse potencial, mas processos eficientes e ágeis são a chave para o sucesso em uma economia cada vez mais conectada e orientada por dados.

A Process Mining revela fluxos de processo ao analisar dados de eventos e torna visíveis ineficiências, gargalos e riscos de conformidade que muitas vezes não são detectados com métodos convencionais. Isso dá às empresas uma base de tomada de decisão objetiva e baseada em dados para otimizações de processos.

Em vista da crescente pressão competitiva e do aumento das expectativas dos clientes, isso é mais importante do que nunca para as empresas para otimizar continuamente seus processos. O Process Mining oferece uma abordagem poderosa e baseada em dados para isso. As vantagens são óbvias: o processo leva a uma maior transparência, custos mais baixos, melhor desempenho e, por fim, clientes mais satisfeitos.

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Nossas ferramentas de Process Mining exibem cada etapa em tempo real, onde os valores discrepantes ocorrem atualmente, para corrigi-los antes que se estabeleçam. Melhore os prazos de entrega, os custos e a qualidade. Reduza os riscos comerciais por meio da otimização do processo.

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Quais são os diferentes níveis de Process Mining?

Na Process Mining, é feita uma distinção entre três estágios básicos: Descoberta de processos, Verificação de conformidade e Aprimoramento. Cada um desses tipos tem suas próprias características e áreas de aplicação específicas, mas, ao mesmo tempo, os processos se baseiam e se complementam. Em combinação, eles formam uma abordagem poderosa para o gerenciamento de processos orientado por dados.

Descoberta de processos

O Process Discovery é o ponto de partida. O objetivo é criar um modelo de processo a partir dos dados de eventos existentes (registros de eventos) sem a necessidade de um modelo predefinido. O mirar é fazer o processo real fluxo visível. Para fazer isso, a sequência de atividades nos registros de eventos é analisada e um modelo de processo é derivado. O Process Discovery é particularmente adequado se não existir um modelo explícito para um processo. O processo permite um objetivo, baseado em fatos discernimento na realidade dos processos.

Verificação de conformidade

Na verificação de conformidade, um processo existente o modelo é comparado com o dados reais do evento. O objetivo é identificar desvios entre o tProcesso alvo (o modelo) e o processo real (realidade). A verificação de conformidade é usada, por exemplo, para verifique a conformidade com as regras e regulamentos, para avalie a qualidade de algoritmos de descoberta de processos ou para enriquecer os modelos de processo existentes com informações adicionais. Embora a descoberta de processos crie inicialmente um modelo, a verificação de conformidade exige um modelo existente para comparação. Isso também pode ser criado a partir das variantes encontradas na fase de descoberta.

Aprimoramento

O aprimoramento vai um passo além. Aqui, o foco está em otimização do processo. O objetivo é expandir ou aprimorar processa com base nos dados do evento. O aprimoramento se baseia em um modelo existente e usa insights de registros de eventos para refinam e otimizar este modelo passo a passo.

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Em quais áreas a Process Mining é útil?

A Process Mining é usada em uma ampla variedade de áreas de negócios. Aqui estão alguns dos casos de uso mais importantes com seu respectivo potencial de otimização.

Compras e aquisições (procure-to-pay)

Na área de compras e aquisições, a Process Mining ajuda a identificar ineficiências e engarrafamento na processo de aquisição. Por exemplo, a análise dos dados do evento pode ser usada para descobrir pedidos não autorizados (compras independentes). A Process Mining também otimiza o uso de descontos. O método mostra onde existe potencial de desconto e se ele está sendo utilizado. KPIs como 'descontos realizados'ou'descontos perdidos'pode ser facilmente gravado e monitorado.

Processamento e distribuição de pedidos (do pedido em dinheiro)

A Process Mining pode ser usada para otimizar os processos do pedido ao pagamento. Por exemplo, a análise dos dados do processo possibilita identificar o motivos para entregas atrasadas ou cancelamentos. As medidas de otimização derivadas disso melhoram a sincronização do processo e planejamento de produção, que, em última análise aumenta a confiabilidade da entrega.

Atendimento ao cliente

O processo também pode revelar o potencial de otimização no atendimento ao cliente. Por exemplo, tempos de produção e resolução pela primeira vez as tarifas podem ser otimizadas melhorando os processos de serviço. Graças à análise baseada em dados, as empresas não apenas reagem aos problemas dos clientes, mas implementam proativamente melhorias no serviço — para melhorar a fidelidade e a satisfação do cliente a longo prazo.

Finanças e contabilidade

A Process Mining também fornece informações valiosas em finanças e contabilidade. Ineficiências no faturamento e processo de cobrança podem ser identificadas, assim como violações de conformidade, como faturas sem uma referência de pedido. A otimização do processo pode ajudar a minimizar atrasos de pagamento e perdas com dívidas incobráveis.

Produção e logística

Nas áreas de produção e logística, a Process Mining pode ser usada para identificar e eliminar gargalos. Processos otimizados podem levar a tempos de produção reduzidos e custos de transporte, enquanto ao mesmo tempo aumentando fábrica produtividade e confiabilidade de entrega.

Gerenciamento de serviços de TI

No gerenciamento de serviços de TI, o Process Mining ajuda a analisar falhas e solicitações de serviços e a identificar as causas do problemas. A otimização dos processos de suporte pode reduzir tempos de produção e melhore as taxas de resolução na primeira vez, o que leva a maior estabilidade do sistema de TI e usuária satisfação.

Recursos Humanos (RH)

Finalmente, a Process Mining também pode fornecer informações importantes sobre recursos humanos. Aqui, a Process Mining pode contribuir para uma integração suave. Processos relacionados a funcionário acontecimento também pode ser otimizado usando a Process Mining.

Vantagens da Process Mining — em um piscar de olhos

Ferramentas de Process Mining são ferramentas poderosas — a análise baseada em dados permite que as empresas descubram o potencial de melhoria e eliminem gargalos. A Process Mining cria transparência e permite que as empresas otimizem os processos de maneira direcionada.

Visualization of processes with a deviating process.

Análise de processo objetiva e baseada em dados
O Process Mining usa traços digitais (registros de eventos) para obter uma imagem realista dos fluxos reais do processo. Em contraste com os métodos manuais, como entrevistas e workshops, que geralmente são caracterizados por avaliações subjetivas, a Process Mining fornece insights objetivos e baseados em fatos. Isso dá às empresas uma base sólida para tomada de decisões e otimização.

Process Mining Implementation in BI-Systems.

Identificação de ineficiências e gargalos
‍Com base na análise, é possível identificar ineficiências e gargalos que afetam a produtividade e a eficiência. A Process Mining mostra onde os processos estão ficando mais lentos, onde os recursos não estão sendo utilizados de forma ideal e onde há potencial para melhorias. Com base nisso, as empresas podem tomar medidas específicas para reduzir os tempos de produção, reduzir custos e melhorar a qualidade do processo.

Visualization of a process data analysis.

Mais satisfação do cliente
‍Processos ineficientes geralmente levam a atrasos, erros e baixa qualidade do serviço, com consequências negativas para a satisfação do cliente. A Process Mining permite que as empresas identifiquem e eliminem pontos fracos em processos relevantes para o cliente, como processamento de pedidos ou atendimento ao cliente.

Tomada de decisão baseada em dados
‍A Process Mining fornece aos tomadores de decisão informações valiosas sobre o desempenho e a eficiência dos processos de negócios. Ao integrar a Process Mining com a inteligência de negócios, os KPIs do processo podem ser monitorados em tempo real e os desvios podem ser detectados em um estágio inicial. Isso permite que as empresas tomem decisões baseadas em dados e respondam rapidamente às mudanças.

Visualization of a compliance violation found.

Melhoria do processo
‍Graças às análises regulares, as empresas podem otimizar continuamente seus processos. A Process Mining pode, portanto, ser usada para alcançar aumentos sustentáveis em eficiência e qualidade.

Implementando a Process Mining — com process.science

The implementation of Process Mining solutions usually requires several steps. First, the relevant data sources must be identified and connected. These are usually IT systems such as ERP, CRM ou SCM, em que os dados do processo estão disponíveis na forma de registros de eventos. Os dados são então preparado em conformidade e processado pelo software Process Mining. A análise real do processo então ocorre — modelos de processo são criados a partir dos dados do evento, visualizando o fluxo do processo. Os insights obtidos formam a base para a otimização do processo.

Implementing Process Mining tools is a challenge for many companies. Many solutions require advanced knowledge in the areas of data integration and analysis. process.science's solutions are specifically designed to make getting começou com o Process Mining da forma mais intuitiva possível. Nossas ferramentas podem ser perfeitamente integrado às plataformas de inteligência de negócios como Qlik Sense e Microsoft Power BI. Como empresa, você pode usar facilmente sua infraestrutura de BI existente e integre a Process Mining diretamente aos processos existentes de análise e geração de relatórios. Se você quiser integrar o Process Mining ao Qlik Sense ou ao Power BI, as duas soluções transferem automaticamente todos os dados de eventos relevantes dos sistemas de origem e os convertem em diagramas de processo interativos. Nossas ferramentas de Process Mining podem ser personalizadas de acordo com suas necessidades e também podem processar grandes quantidades de dados sem problemas.

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