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Innovare il Process Mining
ottenere maggiore agilità e ottimizzare le performance
Investendo in nuove soluzioni di process mining efficaci, le aziende possono ottimizzare i processi, rimanere competitive e favorire un successo duraturo in un'arena competitiva basata sui dati.
Quattro aree di innovazione
Le soluzioni di process mining stanno facendo progressi rispetto alle capacità tradizionali integrando nuove tecnologie e funzionalità. Gli esperti di Reply hanno identificato quattro aree chiave di innovazione: l'integrazione dell'intelligenza artificiale (AI) nel process mining, il process mining object-centric, le piattaforme di processo end-to-end e le migrazioni a S/4HANA.
Questi sviluppi sono fondamentali per le aziende che cercano vantaggi competitivi e successo operativo, poiché consentono analisi e ottimizzazione dei processi più efficienti. Comprenderne l'impatto e selezionare gli strumenti giusti può aiutare process owner e manager ICT ad adattarsi alla crescente necessità di eccellenza dei processi.
Un cambiamento significativo nell'analisi e nell'ottimizzazione dei processi
I tradizionali strumenti di process mining si basano sui dati storici degli eventi e spesso richiedono un notevole sforzo manuale per strutturare e interpretare le informazioni, limitando la loro capacità di fornire insight in tempo reale. L'intelligenza artificiale automatizza gli aspetti chiave di questo processo, tra cui la pulizia dei dati, l'integrazione e il rilevamento delle anomalie, garantendo maggiore precisione ed efficienza. Gli strumenti basati sull'AI possono identificare le inefficienze, prevedere potenziali interruzioni e consigliare miglioramenti ottimali dei processi in modo dinamico, spostando le aziende dalla risoluzione reattiva dei problemi alla gestione proattiva e strategica dei processi. Sfruttando il machine learning e gli analytics predittivi, possono ottenere una visione più completa della propria operatività e migliorare continuamente i flussi di lavoro per massimizzare l'efficienza e la compliance.
Il process mining potenziato dall'AI apre a una vasta gamma di applicazioni in vari settori, per rispondere alle sfide legate all'ottimizzazione dei processi, alla customer experience e alla gestione del rischio. Il monitoraggio della compliance è migliorato nei settori industriali molto regolamentati, come la finanza e la sanità, dove l'AI può rilevare deviazioni nei flussi di lavoro e garantire il rispetto delle politiche interne e dei framework normativi come il GDPR o il Sarbanes-Oxley. L'AI gioca anche un ruolo cruciale nella rilevazione delle frodi, analizzando i dati transazionali per individuare pattern sospetti e ridurre i rischi finanziari. Il process mining potenziato dall'AI può anche identificare i colli di bottiglia nella fornitura dei servizi, come i ritardi nell'evasione degli ordini o le inefficienze nei processi bancari, suggerendo soluzioni di automazione o modifiche nei flussi di lavoro per migliorare la soddisfazione e la fidelizzazione dei clienti.
Le aziende che operano in ambienti ad alta intensità di dati o con sistemi frammentati possono trarre enormi vantaggi dalla capacità dell'AI di semplificare la preparazione dei dati e migliorare l'accuratezza dei processi. Le aziende che puntano al miglioramento continuo, all'automazione e alla gestione predittiva dei processi decisionali possono sfruttare le analisi avanzate dell'AI per ottenere un vantaggio competitivo. L'integrazione dell'AI nel process mining può spingere le aziende da un'analisi statica a un approccio dinamico, basato sui dati, che favorisce l'agilità, ottimizza l'allocazione delle risorse e garantisce il successo operativo a lungo termine.
Spostare il Focus dagli Event Log agli Oggetti
A differenza del process mining classico, che considera i processi come una sequenza di eventi legati a un singolo case ID, il process mining incentrato sugli oggetti consente una rappresentazione più realistica e ricca di dati di come diversi oggetti, come ordini, fatture o prodotti, interagiscano all'interno di un processo aziendale. Questo cambiamento risolve il divario tra il modo in cui i processi sono tradizionalmente modellati e il modo in cui esistono nei sistemi IT, fornendo un'analisi più completa e dinamica. Catturando più punti di vista all'interno di un processo, il process mining object-centric consente alle imprese di acquisire insight più approfonditi su dipendenze, inefficienze e opportunità di ottimizzazione, in particolare in ambienti complessi in cui più oggetti interagiscono contemporaneamente.
L'impatto principale di questo approccio è la sua capacità di migliorare i casi d'uso esistenti abilitandone di nuovi che prima erano irraggiungibili a causa dei vincoli del process mining classico. Sfruttando più tipi di oggetti all'interno di un'analisi, le aziende possono valutare i processi da vari punti di vista, ad esempio la valutazione di un processo da ordine a incasso sia dal punto di vista degli ordini che della fatturazione. Settori come quello manifatturiero possono ora ottenere una rappresentazione più dettagliata delle linee di produzione, identificando i colli di bottiglia e le inefficienze con maggiore precisione. Questa capacità analitica avanzata si estende ulteriormente al concetto di «digital process twin», che mira a mappare l'intero panorama dei processi di un'azienda. Integrando tutti i dati rilevanti per il processo, le aziende possono simulare gli effetti dei cambiamenti tra i dipartimenti, prevedere i risultati operativi e prendere decisioni basate sui dati con una comprensione olistica dei flussi di lavoro interconnessi.
Tuttavia, il process mining incentrato sugli oggetti introduce nuove sfide che devono essere gestite con attenzione. La maggiore complessità nella raccolta e preparazione dei dati richiede uno sforzo significativo per estrarre, strutturare e integrare le informazioni pertinenti da più fonti. Ciò può comportare tempi di configurazione più lunghi rispetto al process mining tradizionale. Inoltre, la grande quantità di dati incorporati nelle analisi rende l'interpretazione più complessa, richiedendo un livello più elevato di esperienza per ricavare informazioni significative. Per le aziende già esperte nel process mining classico, la transizione a questo approccio può offrire vantaggi sostanziali colmando le lacune nelle analisi esistenti. Per chi vi si approccia per la prima volta, l'ulteriore complessità potrebbe richiedere un'adozione graduale, concentrandosi innanzitutto sui casi d'uso che non possano essere gestiti efficacemente con il process mining tradizionale, prima di estendersi ad applicazioni più ampie.
Costruire un ecosistema
Le piattaforme end-to-end (E2E) integrano l'intero ciclo di vita dei processi, combinando il process mining con la modellazione, la gestione, l'automazione e la simulazione all'interno di un unico ecosistema. A differenza degli strumenti tradizionali di process mining, che operano in modo indipendente dalle soluzioni di automazione e gestione dei processi aziendali (BPM), le piattaforme E2E colmano queste lacune, permettendo alle aziende di passare senza interruzioni dal process discovery all'ottimizzazione e all'esecuzione. Questa integrazione elimina le inefficienze causate da strumenti frammentati e silos di dati, consentendo alle imprese di migliorare continuamente i processi, garantendo al contempo l'allineamento strategico. Offrendo insight in tempo reale, queste piattaforme facilitano il processo decisionale basato sui dati, permettendo alle aziende di rendere più efficiente l'operatività, migliorare la compliance e promuovere la trasformazione digitale in modo più efficace.
Un vantaggio chiave delle piattaforme E2E è la loro capacità di accelerare il miglioramento dei processi, eliminando i ritardi tipicamente associati all'uso di strumenti separati: tradizionalmente, le aziende dovevano estrarre informazioni dal process mining, modellare manualmente i flussi di lavoro ottimizzati e quindi implementare le modifiche utilizzando soluzioni di automazione esterne. Le piattaforme E2E rimuovono questa complessità fornendo un ambiente unificato in cui le aziende possono identificare inefficienze, simulare potenziali miglioramenti e automatizzare i flussi di lavoro istantaneamente. Questa integrazione migliora la collaborazione tra i team di business, IT e operations, garantendo che le modifiche ai processi siano sia tecnicamente fattibili che allineate con gli obiettivi di business.
Le piattaforme E2E supportano diversi casi d'uso in vari settori industriali, dall'ottimizzazione dei flussi di lavoro nel manufacturing alla gestione della compliance in ambito finanziario, al miglioramento dell'esperienza del cliente nel retail e nelle banche. Integrando il process mining con l'automazione e la simulazione, le imprese possono affrontare proattivamente i colli di bottiglia operativi, far rispettare gli standard normativi e migliorare la qualità del servizio. Nella logistica e nella gestione della supply chain, ad esempio, queste piattaforme permettono alle aziende di simulare disservizi e ottimizzare i piani di emergenza, garantendo la resilienza in ambienti dinamici. Le soluzioni E2E sono particolarmente rilevanti per le aziende in fase di trasformazione digitale, poiché offrono un approccio strutturato per modernizzare i sistemi legacy e ottimizzare i processi end-to-end. Sebbene queste piattaforme offrano notevoli vantaggi, la loro adozione richiede una valutazione attenta di fattori come la complessità dell'implementazione, i requisiti di integrazione dei dati e la maturità complessiva dei processi aziendali.
Sostenere la trasformazione digitale
Il process mining può essere un elemento fondamentale nelle migrazioni verso SAP S/4HANA, offrendo alle aziende insight sui loro processi aziendali esistenti per garantire una transizione fluida ed efficiente. A differenza delle migrazioni tradizionali, che spesso si basano su assunzioni o documentazione incompleta, il process mining analizza i dati dei processi in tempo reale e quelli storici per scoprire inefficienze, colli di bottiglia e deviazioni nei flussi di lavoro. Identificando questi problemi prima della migrazione, le aziende possono semplificare l'operatività e allinearla con le best practice supportate da SAP S/4HANA. Questo approccio riduce la complessità, minimizza le interruzioni e garantisce che le aziende non trasferiscano processi obsoleti o inefficienti nel loro nuovo sistema. Il process mining aiuta a mappare lo stato attuale delle attività operative, consentendo alle aziende di confrontarlo con lo stato futuro desiderato e prendere decisioni basate sui dati per la reingegnerizzazione e l'automazione dei processi.
Uno dei principali vantaggi del process mining nelle migrazioni verso SAP S/4HANA è la sua capacità di migliorare la preparazione dei dati, un fattore cruciale per garantire una transizione di successo. La migrazione verso S/4HANA richiede dati di alta qualità, strutturati e privi di duplicati, poiché i moderni sistemi ERP si basano su informazioni accurate in tempo reale per l'efficienza operativa. Il process mining aiuta a individuare incongruenze nei dati, come record duplicati, campi mancanti o voci obsolete, permettendo alle aziende di pulire e standardizzare i dati prima della migrazione. Inoltre, il monitoraggio della compliance è un altro aspetto essenziale, poiché durante la transizione è necessario rispettare il contesto normativo e gli standard di settore. Il process mining offre visibilità su come i flussi di lavoro esistenti si allineino con i requisiti di compliance, evidenziando rischi come approvazioni non autorizzate o deviazioni dalle policy di procurement. Affrontando proattivamente queste sfide, le aziende possono assicurarsi che il loro nuovo sistema SAP soddisfarà sia gli standard operativi che quelli normativi fin dal primo giorno.
Oltre alla migrazione stessa, il process mining supporta il monitoraggio delle prestazioni post-implementazione, assicurando che i nuovi flussi di lavoro funzionino come previsto all'interno di S/4HANA. Le aziende possono monitorare continuamente l'efficienza dei processi, rilevare deviazioni e apportare modifiche basate sui dati in tempo reale. Questa ottimizzazione iterativa è particolarmente significativa per le grandi imprese che devono garantire una transizione senza problemi tra più dipartimenti o tra filiali globali. Inoltre, il process mining facilita l'adozione da parte degli utenti, identificando i punti di attrito nei sistemi esistenti e promuovendo strategie di formazione mirate per i dipendenti che utilizzeranno S/4HANA. Le aziende possono simulare diversi scenari di migrazione, valutare potenziali disservizi e mitigare proattivamente i rischi, riducendo i tempi di inattività e accelerando la realizzazione del valore dal nuovo sistema. Che si tratti di un approccio "brownfield" focalizzato sulla continuità del sistema o di una trasformazione "greenfield" per ripensare i processi da zero, il process mining garantisce che le migrazioni verso SAP S/4HANA siano strategiche, efficienti e allineate con gli obiettivi aziendali a lungo termine.
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