Guida Strategica al Miglioramento dei Processi Data-Driven
Guida completa su come usare i dati per ottimizzare i processi e trasformare il business.
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Questa guida spiega la relazione tra Process Mining e automazione (RPA), illustra come il Process Mining aiuti concretamente a individuare opportunità di automazione e spiega perché considerarlo solo uno strumento di scouting per l’RPA significhi perderne gran parte del valore.
L’hype dell’automazione e la prova di realtà
Cercando “Process Mining e RPA” troverete decine di pagine di fornitori che vi diranno che il Process Mining è il punto di partenza perfetto per il vostro percorso di automazione. Il discorso è convincente: usate il Process Mining per scoprire i vostri processi, trovare le attività ripetitive e affidarle ai bot.
È una bella storia. Ma è incompleta e un po’ fuorviante.
In realtà, la maggior parte dei candidati all’automazione più ovvi sono già noti. Il team finance sa già di dover copiare i dati delle fatture tra i sistemi. Il team di supporto sa già di dover smistare manualmente gli stessi tipi di ticket più e più volte. Raramente serve un’implementazione completa di Process Mining per accorgersene.
Quindi, dove aiuta davvero il Process Mining nell’automazione? E cos’altro può offrire? Cerchiamo di essere onesti al riguardo.
Un breve riepilogo: RPA e Process Mining
Prima di approfondire, assicuriamoci di parlare la stessa lingua.
Robotic Process Automation (RPA)
Bot software che imitano le azioni umane nelle interfacce utente: cliccare pulsanti, copiare campi, compilare moduli, spostare dati tra app.
- Cosa fa: Automatizza attività ripetitive basate su regole a livello di UI
- Input: Un set definito di passaggi e regole
- Punto di forza: Funziona su più sistemi senza integrazioni profonde
- Limite: Non può gestire ambiguità o scenari non definiti
Process Mining
Utilizza i dati degli event log dei sistemi IT per ricostruire il flusso di lavoro effettivo. Mostra il processo reale, non quello ipotizzato.
- Cosa fa: Scopre, visualizza, monitora e analizza i processi aziendali reali
- Input: Event log con case ID, attività e timestamp
- Punto di forza: Rivela il quadro completo, incluse eccezioni, bottleneck e workaround
- Limite: Richiede l’accesso a dati strutturati sugli eventi
Per un’introduzione più approfondita, leggete la nostra guida su cos’è il Process Mining .
Dove il Process Mining aiuta davvero l’automazione
Sia chiaro: esistono scenari reali in cui il Process Mining aggiunge valore tangibile agli sforzi di automazione.
- Individuare la ripetitività nascosta — Alcuni pattern ripetitivi coinvolgono più team o sistemi. Il Process Mining può rivelare che gli stessi dati vengono inseriti tre volte in reparti diversi, o che un particolare passaggio di consegne innesca sempre una rilavorazione manuale. Questi sono candidati all’automazione impossibili da individuare dalla prospettiva di un singolo team.
- Quantificare il business case — Anche quando sospettate che un task sia automatizzabile, il Process Mining vi fornisce i numeri: frequenza, durata e costo per caso. Questi dati trasformano un vago “dovremmo automatizzare questo” in un calcolo concreto del ROI.
- Validare l’automazione dopo il rilascio — Cosa succede dopo che il bot è operativo? Il Process Mining consente di monitorare i processi automatizzati in modo continuo. Potete vedere se il bot performa come previsto, se ha introdotto nuovi bottleneck e come è cambiato il processo nel suo complesso.
- Identificare dove NON automatizzare — Il Process Mining potrebbe mostrare che un task considerato un buon candidato ha troppe eccezioni, richiede troppa discrezionalità o avviene troppo raramente per giustificare l’investimento. Sapere dove non spendere il budget per l’automazione è importante quanto sapere dove investirlo.
Pensate in grande
Se implementate il Process Mining solo per trovare task da automatizzare, è come comprare un coltellino svizzero per usarlo come stuzzicadenti. Il Process Mining offre valore in tutto il ciclo di vita: scoperta, verifica della conformità, monitoraggio e ottimizzazione. Lo scouting per l’automazione è solo una piccola parte.
Siamo onesti: non sempre serve il Process Mining per l’automazione
Ecco la scomoda verità che la maggior parte dei blog dei fornitori non vi dirà: se tutto ciò di cui avete bisogno è un elenco di task da automatizzare, il Process Mining potrebbe essere eccessivo.
Il Process Mining è un investimento significativo. Richiede l’estrazione e la preparazione dei dati, il coinvolgimento dell’organizzazione e una capacità di interpretazione qualificata. Ottenere valore richiede impegno, tempo e costanza.
Se i vostri obiettivi di automazione sono semplici, bastano alcuni workshop con i team operativi per ottenere una lista valida. Risparmiate l’investimento nel Process Mining per quando sarete pronti a fare di più.
Non usate il Process Mining per automazioni ovvie. Se il team della contabilità fornitori sa già di passare quattro ore al giorno a copiare dati dalle e-mail all’ERP, procedete e basta. Non serve un’analisi degli event log per confermare ciò che tutti già sanno.
Il Process Mining eccelle quando il quadro è più complesso: quando ci sono varianti di processo multiple, bottleneck inaspettati, lacune di conformità o quando si vuole comprendere l’impatto end-to-end di un cambiamento.
Il Process Mining fa molto di più che trovare obiettivi di automazione
Questo è il punto cruciale che spesso si perde nella narrazione del “Process Mining per l’RPA”. La scoperta dell’automazione è un vantaggio secondario, non lo scopo principale.
- Monitoraggio continuo dei processi — Continuate a monitorare dopo l’analisi iniziale. I tempi di ciclo stanno migliorando? Le deviazioni aumentano? La nuova policy viene effettivamente seguita? Il Process Mining vi offre una dashboard dinamica del flusso di lavoro reale. Consultate la nostra guida sul monitoraggio continuo dei processi .
- Verifica della conformità (Conformance checking) — Confrontate come il processo viene eseguito realmente rispetto a come dovrebbe essere. Questo è fondamentale per la conformità, l’auditing e la governance. Nessun bot RPA risolverà un processo che è fondamentalmente errato.
- Analisi della causa radice (Root cause analysis) — Perché il 30% degli ordini subisce ritardi? Il Process Mining può correlare i ritardi a fornitori, regioni, team o varianti di processo specifici. Spesso questo insight porta a una riprogettazione del processo, non all’automazione.
- Miglioramento e riprogettazione dei processi — I maggiori successi derivano quasi sempre dal cambiamento del processo stesso, non dall’automazione di uno inefficiente. Il Process Mining vi mostra dove e come semplificare, eliminare passaggi, ridurre i passaggi di consegne e rimuovere approvazioni superflue.
- Simulazione di processo — Con ProcessMind potete modellare i cambiamenti e simularne l’impatto prima di implementarli. Questo è molto più potente che automatizzare ciecamente lo status quo.
L’automazione dovrebbe essere l’ultima risorsa, non la prima risposta. Riprogettate prima il processo. Poi automatizzate ciò che rimane.
Sfatare i miti
Circolano diversi miti sul Process Mining e sull’automazione. Affrontiamoli direttamente.
Mito 1: “Il Process Mining genererà un piano di automazione”
No, non lo farà. Il Process Mining vi mostra come funziona un processo. Evidenzia inefficienze, bottleneck e deviazioni. Interpretare questi risultati e decidere cosa automatizzare, cosa riprogettare e cosa lasciare invariato è una decisione umana. Qualsiasi fornitore che prometta un pulsante magico per le “opportunità di automazione” sta semplificando troppo.
Mito 2: “Il Process Mining è ottimo per analizzare i processi RPA”
Usare il Process Mining per analizzare processi RPA già automatizzati sembra logico, ma raramente è utile. I bot fanno esattamente ciò per cui sono programmati. Non c’è alcun mistero da svelare. Il bot segue il suo script. Se lo script è sbagliato, lo sapete già perché il bot fallisce. Il Process Mining aggiunge valore analizzando il processo più ampio che circonda il bot, non il bot stesso.
Mito 3: “Serve il Process Mining prima di ogni progetto di automazione”
Non sempre. Per obiettivi di automazione semplici e ben compresi, procedete pure con la creazione del bot. Il Process Mining offre il massimo valore per processi complessi e interfunzionali, dove non è possibile avere una visione d’insieme dalla prospettiva di un singolo team.
Mito 4: “Automazione e Process Mining necessitano dello stesso accesso ai dati”
Non è così. L’RPA lavora a livello di interfaccia utente (UI) e spesso necessita solo dell’accesso allo schermo. Il Process Mining richiede dati strutturati degli event log dai sistemi backend. L’RPA è superficiale; il Process Mining si connette a database e data warehouse. Richiedono competenze diverse, accessi diversi e spesso team diversi.
Pianificare contemporaneamente RPA e Process Mining significa coordinarsi tra questi ambiti: mentalità diverse (“Cosa possiamo scriptare?” vs “Cosa sta succedendo davvero?”), proprietari diversi (CoE di automazione vs team di eccellenza dei processi) e infrastrutture diverse.
Fornitori: All-in-One vs Best-of-Breed
Alcuni fornitori offrono sia RPA che Process Mining in un’unica piattaforma. UiPath, ad esempio, è nata nell’RPA e ha aggiunto il Process Mining in seguito. Altri, come Celonis, nascono dal Process Mining e collaborano con fornitori di automazione. Entrambi gli approcci presentano dei compromessi.
Piattaforme All-in-One
Vantaggi:- Forte integrazione tra insight del mining e workflow di automazione
- Unico fornitore e unico contratto
- Interfaccia utente unificata
Svantaggi:
- Bias verso l’automazione: lo strumento vi spinge ad automatizzare, anche quando la riprogettazione del processo sarebbe preferibile
- Lock-in del fornitore: cambiare un componente significa cambiare tutto
- Livello “sufficiente” in ogni area, raramente eccellente in entrambe
Approccio Best-of-Breed
Vantaggi:- Possibilità di scegliere lo strumento migliore per ogni attività
- Flessibilità nel sostituire i componenti in base all’evoluzione delle esigenze
- Nessun pregiudizio verso un tipo specifico di soluzione
Svantaggi:
- L’integrazione richiede più impegno
- Gestione di più relazioni con i fornitori
Per un confronto dettagliato, consultate la nostra analisi UiPath vs. ProcessMind .
Per la maggior parte delle organizzazioni, riteniamo che la flessibilità sia fondamentale. Process Mining e automazione servono a scopi diversi. Legarsi all’ecosistema di un unico fornitore per comodità iniziale può diventare un limite dopo qualche anno, quando le vostre esigenze cambiano. ProcessMind è progettato per funzionare con qualsiasi stack di automazione, garantendo che la vostra Process Intelligence non sia mai vincolata a un specifico vendor RPA.
Un approccio pratico: Process Mining e automazione fatti bene
Se desiderate utilizzare il Process Mining per supportare la vostra strategia di automazione, ecco un approccio pratico che evita le trappole più comuni.
1. Comprendere
Analizzate prima i vostri processi. Cercate bottleneck, problemi di conformità, cicli di rilavorazione e passaggi non necessari.
2. Prima migliorare
Per ogni problema, chiedetevi: “Possiamo risolverlo cambiando il processo?” Eliminare passaggi è più economico che costruire bot.
3. Poi automatizzare
Dopo il miglioramento, automatizzate ciò che resta: le attività ripetitive, basate su regole e ad alto volume. Ora state automatizzando un processo pulito.
4. Monitorare
Tracciate il processo combinato: fasi umane, fasi automatizzate e passaggi di consegne. Un ciclo di feedback continuo per intercettare subito i problemi.
5. Iterare
I processi cambiano, i requisiti variano e nascono nuove opportunità. Continuate ad analizzare, monitorare e migliorare.
Per saperne di più sul punto 4, consultate la nostra guida sul monitoraggio continuo dei processi .
Errore comune
Automatizzare un processo inefficiente serve solo a farlo fallire più velocemente. Migliorate sempre prima di automatizzare. Le organizzazioni di maggior successo considerano l’automazione come uno strumento all’interno di un kit di miglioramento dei processi più ampio, non come l’obiettivo finale.
ProcessMind: la vostra piattaforma di Process Intelligence
ProcessMind è una moderna piattaforma di Process Intelligence self-service che combina Process Mining, modellazione e simulazione dei processi. Vi aiuta a:
- Scoprire come funzionano realmente i vostri processi grazie al mining basato sui dati
- Analizzare bottleneck, deviazioni e cause radici con dashboard interattive
- Progettare processi migliori con strumenti di modellazione BPMN 2.0
- Simulare i cambiamenti prima di implementarli per prevederne l’impatto
- Monitorare le prestazioni dei processi in modo continuo per mantenere i miglioramenti
Che l’automazione sia o meno nei vostri piani, ProcessMind vi offre la visibilità necessaria per prendere decisioni migliori su come ottimizzare le vostre operazioni. E quando l’automazione avrà senso, avrete i dati per costruire un business case solido e il monitoraggio per verificarne i risultati.
Siete pronti a vedere cosa succede davvero nei vostri processi?
Risorse correlate:
- Cos’è il Process Mining? - I concetti fondamentali
- Come analizzare i processi - Dai dati agli insight
- Come ottimizzare i processi - Trasformare l’analisi in risultati concreti
- Monitoraggio continuo dei processi - Garantire miglioramenti costanti
- UiPath vs. ProcessMind - Confronto tra piattaforme
- Sfide e best practice del Process Mining - Come evitare gli errori più comuni
- Tecniche di miglioramento dei processi: la guida completa - 15 metodologie a confronto
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