Come individuare opportunità di automazione dei processi con il Process Mining
Scopra come il Process Mining aiuta a individuare i processi da automatizzare, stimare il lavoro coinvolto e capire quando l’RPA non è la scelta giusta.
Cosa imparerà
Questa guida spiega come il Process Mining può aiutare a valutare le opportunità di automazione dei processi, quale ruolo ha l’RPA e quando è possibile decidere di automatizzare senza ricorrere prima al Process Mining.
Come individuare opportunità di automazione dei processi con il Process Mining
Decidere di automatizzare un processo significa scegliere dove intervenire sul lavoro, non soltanto quale attività affidare a un bot. Il Process Mining mostra come si svolgono davvero le attività, permette di quantificare i passaggi candidati e aiuta a valutare se l’automazione è adatta. Può anche rivelare che un passaggio va riprogettato o lasciato invariato.
I candidati più promettenti si verificano spesso, seguono un percorso coerente e richiedono abbastanza tempo da avere un impatto. Frequenza, standardizzazione, volume e tempo di gestione offrono criteri pratici per creare un elenco ristretto. Il tasso di eccezione aiuta a valutare quanta parte del lavoro potrebbe seguire il percorso automatizzato.
L’entusiasmo per l’automazione e la verifica della realtà
Cercando “Process Mining e RPA” troverà molte pagine di fornitori che presentano il Process Mining come il primo passo naturale verso l’automazione. La proposta è semplice: mappare il processo, individuare le attività ripetitive e affidarle ai bot.
Questa narrazione tralascia un aspetto importante. Molte attività che sembrano ovvie candidate all’automazione sono già note. Un team finanziario può sapere di copiare i dati delle fatture da un sistema all’altro. Un team di assistenza può sapere di assegnare manualmente le stesse tipologie di ticket. Non serve avviare un progetto completo di Process Mining per confermare ciò che le persone che svolgono il lavoro vedono già.
Il Process Mining è utile quando il quadro è meno chiaro: quando il lavoro coinvolge più team o sistemi, quando è difficile prevedere le eccezioni o quando servono dati concreti per confrontare il processo prima e dopo una modifica. Può aiutare a decidere cosa automatizzare, ma non dovrebbe trasformare ogni problema di processo in un progetto di automazione.
Una breve introduzione a RPA, automazione agentica e Process Mining
La RPA è una forma di automazione digitale che trasferisce dati tra interfacce. Esistono anche strumenti di automazione dei processi che gestiscono interi flussi di lavoro; scegliere tra queste soluzioni è più semplice quando si conosce il processo.
Questi termini descrivono aspetti diversi del lavoro.
I bot RPA riproducono le azioni eseguite nelle interfacce utente: fanno clic sui pulsanti, copiano i campi, compilano moduli e trasferiscono dati tra applicazioni. Sono adatti alle attività ripetitive, basate su regole e con passaggi definiti.
- A cosa serve: automatizza attività ripetitive e basate su regole a livello di interfaccia utente
- Input: una serie definita di passaggi e regole
- Punto di forza: può operare su più sistemi senza integrazioni complesse
- Limite: gestisce con difficoltà ambiguità e situazioni non previste
Il Process Mining utilizza i dati degli Event Log dei sistemi IT per ricostruire il flusso del lavoro. Mostra il processo così come risulta dai dati, comprese le varianti e le eccezioni.
- A cosa serve: individua, visualizza, monitora e analizza i processi aziendali
- Input: Event Log con ID dei casi, attività e timestamp
- Punto di forza: mette in evidenza i percorsi dei processi, i colli di bottiglia e le soluzioni alternative
- Limite: richiede l’accesso a dati strutturati sugli eventi
Per una spiegazione più completa, legga che cos’è il Process Mining. Se non conosce ancora la RPA, consulti la nostra guida introduttiva alla RPA.
L’automazione agentica introduce un approccio diverso. Un bot RPA esegue i passaggi specificati da una persona; un agente riceve un obiettivo e sceglie le azioni da compiere. Per questo una descrizione chiara del processo diventa ancora più importante. Prima di affidare un’attività a un agente, occorre conoscere le varianti e le eccezioni del processo, oltre a definire il risultato corretto. Le stesse informazioni aiutano a stabilire se un passaggio sia adatto all’automazione.
Quando il Process Mining è davvero utile
Il Process Mining può supportare l’automazione dei processi aziendali quando servono dati concreti che sarebbe difficile ottenere da un workshop o dal punto di vista di un singolo team.
- Individuare le ripetizioni tra team e sistemi. Gli stessi dati possono essere inseriti in più punti oppure un passaggio di consegne può causare ripetutamente rilavorazioni. I dati end-to-end del processo possono rivelare schemi difficili da notare quando ogni team vede soltanto le proprie attività.
- Quantificare il lavoro necessario. Misuri la frequenza di un passaggio e il tempo che richiede. Otterrà così una stima più concreta dell’impegno richiesto rispetto a un’affermazione generica sul potenziale di automazione.
- Comprendere le eccezioni. Un’attività può sembrare uniforme finché non se ne confrontano le varianti. Il tasso di eccezione mostra quante attività seguono il percorso abituale e quante richiedono un trattamento diverso.
- Verificare cosa è cambiato dopo il rilascio. Confronti le prestazioni del processo prima e dopo una modifica. Potrà verificare se il flusso è cambiato come previsto e se sono emersi nuovi colli di bottiglia o deviazioni.
- Individuare le attività da non automatizzare. Il Process Mining può mostrare che un’attività comporta troppe eccezioni, richiede valutazioni discrezionali o si presenta troppo di rado per giustificare l’impegno. È un risultato utile, anche se significa decidere di non creare un bot.
Usare i dati anche per scopi diversi dall’automazione
Il Process Mining può supportare l’individuazione dei processi, il monitoraggio, il controllo di conformità e il miglioramento. Individuare opportunità di automazione è una delle possibili applicazioni, non l’unico obiettivo.
Frequenza × standardizzazione × volume: i criteri per selezionare le attività
Parta da quattro fattori. Frequenza, standardizzazione e volume aiutano a valutare se un’attività è ripetibile. Il tempo di gestione indica l’impegno richiesto. Li consideri criteri di selezione, non una promessa di risparmio.
| Criterio | Domanda | Perché è importante | Cosa verificare |
|---|---|---|---|
| Frequenza | Con quale frequenza si presenta il passaggio? | Le attività rare potrebbero non giustificare l’impegno necessario per automatizzarle | Numero di attività e casi al mese |
| Standardizzazione | Quante varianti esistono? | Un bot richiede un percorso e regole definiti | Numero di varianti e quota di casi che segue il percorso abituale |
| Volume | Quanti casi seguono il percorso abituale? | Un numero totale elevato può nascondere una piccola quota di casi ripetibili | Casi nella variante più frequente |
| Tempo di gestione | Quanto tempo dedica una persona a ogni occorrenza? | Indica la quantità di lavoro potenzialmente interessata | Durata per attività, verificata con le conoscenze operative |
Assegni a ogni fattore un punteggio da 1 a 5, sulla base di definizioni concordate con il team. Può moltiplicare i punteggi per ordinare le attività candidate, ma non consideri il risultato un business case. Un punteggio elevato per un fattore non compensa una scarsa adeguatezza per gli altri. Un’attività frequente con molte eccezioni potrebbe richiedere una riprogettazione; un’attività standard che si presenta di rado potrebbe non giustificare l’automazione.
Consideri anche il tasso di eccezione. Indica con quale frequenza un caso si discosta dal percorso analizzato. Un tasso elevato è un motivo per approfondire le cause, non una ragione automatica per escludere l’attività.
Calcolare il potenziale di automazione
Stimi il volume e il tempo di gestione dei casi che potrebbero seguire il percorso abituale. Un semplice calcolo preliminare è il seguente:
addressable hours = instances per month × handling time × (1 − exception rate)Per esempio, supponiamo che una verifica del credito venga eseguita 4.200 volte al mese e richieda sei minuti per caso. Il tempo totale di gestione è di 420 ore. Se il 18% dei casi segue un percorso diverso, la stima per il percorso abituale è di circa 344 ore al mese.
Si tratta di una stima del lavoro interessato, non di una previsione dei risparmi. Non considera il tempo necessario per gestire le eccezioni, monitorare l’automazione o svilupparla e mantenerla. Prima di preparare un business case, verifichi la stima con il team responsabile del processo e tenga conto dei relativi costi e delle responsabilità.
Per scoprire come i dati dei processi supportano questa analisi, esplori le funzionalità di Process Mining di ProcessMind.
Sia realistico: il Process Mining non è sempre necessario
Se Le serve soltanto un elenco di attività da automatizzare, il Process Mining potrebbe essere più di quanto Le occorra.
Il Process Mining richiede dati sugli eventi, attività di preparazione e persone in grado di interpretare i risultati. Per un’attività semplice e ben conosciuta, può bastare parlare con il team che la svolge per definire i passaggi e le eccezioni. Potrà poi decidere se creare un bot.
Per esempio, se un team di contabilità fornitori sa già di perdere tempo a copiare i dati delle fatture dalle e-mail a un ERP, potrebbe non servire analizzare l’Event Log per confermare che l’attività esiste. Prima di automatizzarla, occorre comunque verificare le regole, le eccezioni e i rischi.
Il Process Mining è più utile quando il processo coinvolge più team o sistemi, quando il flusso effettivo differisce da quello documentato o quando serve una base di riferimento per valutare una modifica. Deve aiutare a rispondere a una domanda concreta, non diventare un requisito per ogni progetto di automazione.
Il Process Mining è molto efficace nell’individuare attività candidate all’automazione, ma spesso è più opportuno partire dalla modellazione dei processi: chi svolge il lavoro sa indicare i punti critici anche senza alcuna analisi. Se il confronto è ben impostato, l’automazione diventa soprattutto una questione di comunicazione, più che di dati.
Il Process Mining non serve solo a individuare attività da automatizzare
Presentare il Process Mining come uno strumento per la RPA può farlo sembrare un semplice mezzo per individuare attività da automatizzare. Può invece aiutare anche a comprendere e migliorare il processo nel suo complesso.
- Monitori le prestazioni del processo. Tenga sotto controllo i tempi di ciclo, gli scostamenti e le variazioni del flusso. Scopra come funziona il monitoraggio continuo dei processi.
- Verifichi la conformità. Confronti i percorsi effettivi dei processi con quelli previsti. Questo può supportare le attività di conformità e Governance, ma non corregge un processo che non funziona bene.
- Indaghi sulle cause profonde. Se gli ordini subiscono ritardi, confronti i casi per fornitore, area geografica, team o variante di processo per individuare dove si verificano.
- Riprogetti il processo prima di automatizzarlo. L’analisi dei processi può indicare dove eliminare passaggi, ridurre i passaggi di consegne o semplificare le approvazioni. Un processo più semplice può essere un punto di partenza migliore rispetto all’automazione di quello attuale.
- Modelli e simuli le modifiche. Con ProcessMind può modellare le modifiche ai processi e simularne il possibile impatto prima dell’implementazione.
L’automazione è una possibilità. Prima comprenda il problema, poi decida se riprogettare il processo, automatizzarlo o lasciarlo invariato.
Un approccio pratico, passo dopo passo
Segua questa sequenza per collegare l’analisi dei processi alle decisioni sull’automazione:
- Comprendere il processo. Riveda le varianti, i colli di bottiglia, le rilavorazioni e le eccezioni.
- Migliorare prima il processo. Valuti se sia possibile eliminare passaggi o passaggi di consegne non necessari prima di sviluppare l’automazione.
- Selezionare le attività adatte. Confronti frequenza, standardizzazione, volume, tempo di gestione e tasso di eccezione.
- Valutare impegno e rischi. Verifichi i sistemi coinvolti, le regole seguite dall’attività e le modalità di gestione delle eccezioni.
- Monitorare il risultato. Confronti il processo dopo la modifica con la base di riferimento e approfondisca gli effetti imprevisti.
- Rivalutare il processo quando il lavoro cambia. Nuove politiche, nuovi sistemi e nuove varianti del processo possono modificare l’adeguatezza dell’automazione.
Per la fase di monitoraggio, consulti la nostra guida al monitoraggio continuo dei processi. Per documentare il processo obiettivo prima di automatizzarlo, esplori la modellazione BPMN.
Verificare il processo prima di automatizzarlo
Automatizzare un processo non ne risolve i problemi di fondo. Verifichi se sia possibile semplificare prima il lavoro, poi valuti quali passaggi rimasti siano adatti all’automazione.
Preparare una lista ristretta da rivedere
Utilizzi questo template per confrontare le attività candidate. Inserisca i dati disponibili prima di ordinare le opzioni. Un campo vuoto o incerto è una questione da approfondire, non un motivo per presumere che l’attività sia adatta.
| Passaggio | Occorrenze / mese | Varianti | Volume nella variante principale | Tempo di gestione | Tasso di eccezione | Ore interessate | Impegno di sviluppo | Sistemi coinvolti | Valutazione iniziale |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Verifica del credito | 4.200 | 6 | 82% | 6 min | 18% | ~344 | Medio, un sistema, un insieme di regole | ERP, agenzia di informazioni creditizie | Da includere nella lista per la revisione |
| Abbinamento manuale delle fatture | 1.100 | 14 | 41% | 11 min | 59% | ~83 | Elevato, molte varianti, dati di scarsa qualità | ERP, flusso bancario | Approfondire e riprogettare |
| Preparazione del report di fine mese | 12 | 3 | 90% | 3 h | 10% | ~32 | Basso | Strumento di reportistica | Verificare se sia preferibile automatizzare la fonte dei dati |
Gli esempi mostrano come strutturare una revisione; non costituiscono una previsione dei risparmi. Utilizzi i dati della Sua organizzazione e verifichi le ipotesi con le persone che svolgono il lavoro.
Tre accorgimenti rendono più utile la lista ristretta:
- Compili tutte le colonne prima di ordinare le attività. La sola frequenza può far sembrare un’attività più interessante di quanto sia.
- Indichi il numero di sistemi coinvolti. Ogni confine tra sistemi può incidere sull’impegno necessario per l’implementazione e il supporto.
- Mantenga tra gli esiti possibili “riprogettare prima” e “non automatizzare”. La scelta migliore potrebbe essere eliminare l’attività o modificarne le modalità di esecuzione.
Fornitori: piattaforma completa o soluzioni specializzate?
Alcuni fornitori propongono RPA e Process Mining sulla stessa piattaforma. UiPath è nata nel campo della RPA e ha aggiunto il Process Mining in seguito. Celonis nasce dal Process Mining e collabora con fornitori di soluzioni di automazione. I due approcci comportano vantaggi e compromessi diversi.
- Maggiore integrazione tra le informazioni del Process Mining e i flussi di lavoro di automazione
- Un unico rapporto con il fornitore
- Un’interfaccia condivisa
Aspetti da valutare:
- La piattaforma potrebbe privilegiare l’automazione anche quando è più indicato riprogettare il processo
- In futuro potrebbe avere meno possibilità di sostituire un singolo componente
- Verifichi quanto ogni funzionalità risponde alle Sue esigenze
- Scegliere gli strumenti in base alla funzione che devono svolgere
- Mantenere la flessibilità di sostituire i componenti con l’evolversi delle esigenze
- Evitare di legare l’analisi dei processi a un unico approccio all’automazione
Aspetti da valutare:
- L’integrazione potrebbe richiedere più impegno
- Potrebbe essere necessario gestire i rapporti con più fornitori
Per approfondire il confronto tra due fornitori, legga la nostra analisi di UiPath e ProcessMind. La scelta più adatta dipende dai sistemi esistenti, dal team e dai requisiti. Confronti separatamente le funzionalità di Process Mining e di automazione e verifichi che la piattaforma supporti le decisioni che deve prendere.
Il ruolo di ProcessMind
ProcessMind riunisce Process Mining, modellazione dei processi e simulazione. Può utilizzarlo per:
- Individuare come si svolgono i processi utilizzando i dati degli eventi.
- Analizzare varianti, colli di bottiglia e deviazioni.
- Documentare i processi con la modellazione BPMN.
- Simulare le modifiche proposte prima di implementarle.
- Monitorare le prestazioni del processo nel tempo.
ProcessMind aiuta a comprendere il processo e a valutare le possibilità di miglioramento. Non decide cosa automatizzare né esegue l’automazione. Può utilizzare i risultati per motivare un progetto di automazione, riprogettare il processo o decidere di non automatizzarlo.
Se sta valutando il caso aziendale più ampio a favore del Process Mining, consulti la guida alla preparazione di un business case per il Process Mining. Per sapere quali dati servono, legga come creare un Event Log per il Process Mining.
Sfatare i miti
Mito 1: “Il Process Mining genera un piano di automazione”
Il Process Mining mostra come si svolge un processo secondo i dati. Può rivelare inefficienze, colli di bottiglia e deviazioni. Spetta comunque al team interpretare i risultati e decidere cosa automatizzare, riprogettare o lasciare invariato. Valuti con cautela qualsiasi promessa di un piano di automazione generato con un solo clic.
Mito 2: “Il Process Mining serve soprattutto ad analizzare i bot RPA”
Il Process Mining può aiutare a valutare il processo più ampio in cui opera un bot, ma non descrive ogni dettaglio delle sue azioni. Se un bot segue uno script definito, riveda lo script e i relativi log per comprenderne il comportamento. Utilizzi il Process Mining quando vuole vedere come il passaggio automatizzato si inserisce nel processo end-to-end.
Mito 3: “Serve il Process Mining prima di ogni progetto di automazione”
Non è così. Se l’attività è semplice, ben conosciuta e le eccezioni sono chiare, potrebbe procedere senza ricorrere al Process Mining. È più utile quando il processo è complesso o nessun singolo team ne ha una visione completa.
Mito 4: “Automazione e Process Mining richiedono lo stesso accesso ai dati”
Non è così. La RPA opera tramite interfacce utente e può richiedere l’accesso a schermate e applicazioni. Il Process Mining richiede dati strutturati sugli eventi provenienti dai sistemi aziendali. Dati, accessi e competenze necessari possono essere diversi.
Pianificare entrambe le attività contemporaneamente richiede coordinamento tra ambiti diversi: domande diverse (“Che cosa possiamo automatizzare con uno script?” e “Che cosa accade nell’intero processo?”), responsabili diversi e accessi diversi ai dati.
Partire dai dati, non da un obiettivo di automazione
Il Process Mining può aiutare a ordinare le attività candidate all’automazione, stimare il lavoro interessato e verificare come cambia il processo nel suo complesso. Può anche mostrare che l’automazione non è il passo successivo più adatto. È un risultato utile: l’obiettivo è prendere una decisione fondata, non automatizzare più attività.
Scopra come valutare la salute del processo prima e dopo una modifica.
Definisca lo stato obiettivo prima di automatizzare il processo, così potrà rivedere il processo che intende realizzare.
