Miglioramento dei processi lean: una guida basata sui dati
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Cosa imparerà
Questa guida spiega come Process Mining e automazione (RPA) lavorano insieme, in quali ambiti il Process Mining aiuta a individuare opportunità di automazione e perché considerarlo esclusivamente uno strumento per la ricerca di automazioni significa trascurarne gran parte del valore.
L’entusiasmo per l’automazione e il confronto con la realtà
Cerchi “process mining e RPA” e troverà decine di pagine di fornitori che definiscono il Process Mining il punto di partenza ideale per l’automazione dei processi. Il messaggio è semplice: mappare i processi, individuare le attività ripetitive e affidarle ai bot.
È una storia convincente, ma incompleta e in parte fuorviante.
In realtà, la maggior parte dei candidati più evidenti all’automazione è già facilmente riconoscibile. Il team Finance sa di copiare i dati delle fatture da un sistema all’altro. Il team di assistenza sa di instradare manualmente e ripetutamente gli stessi tipi di ticket. Raramente è necessario implementare un progetto completo di Process Mining per individuare queste opportunità.
In che modo, quindi, il Process Mining aiuta davvero l’automazione? E quale altro valore offre? È importante essere chiari al riguardo.
Una breve introduzione: RPA e Process Mining
Prima di approfondire, assicuriamoci di partire dalle stesse definizioni.
Robotic Process Automation (RPA)
I robot software imitano le azioni umane nelle interfacce utente: fanno clic sui pulsanti, copiano i campi, compilano moduli e trasferiscono dati tra applicazioni. Nota anche come tecnologia RPA, questa forma di automazione digitale gestisce l’inserimento ripetitivo dei dati e le attività basate su regole.
- Cosa fa: Automatizza attività ripetitive e basate su regole a livello di interfaccia utente
- Input: Un insieme definito di passaggi e regole
- Punto di forza: Funziona tra sistemi diversi senza integrazioni profonde
- Limite: Non è in grado di gestire ambiguità o scenari non definiti
Process Mining
Utilizza i dati degli Event Log dei sistemi IT per ricostruire il flusso reale del lavoro. Mostra il processo effettivo, non quello ipotizzato.
- Cosa fa: Individua, visualizza, monitora e analizza i processi aziendali reali
- Input: Event Log con Case ID, attività e timestamp
- Punto di forza: Rivela il quadro completo, comprese eccezioni, colli di bottiglia e soluzioni alternative
- Limite: Richiede l’accesso a dati evento strutturati
Per un’introduzione più approfondita, consulti la nostra guida su che cos’è il Process Mining.
Dove il Process Mining aiuta concretamente l’automazione
È giusto riconoscerlo: il Process Mining apporta un valore concreto alle iniziative di automazione dei processi aziendali (BPA) in diversi scenari.
- Individuare le ripetizioni nascoste – Alcuni schemi ripetitivi coinvolgono più team o sistemi. Il Process Mining può rivelare che gli stessi dati vengono inseriti tre volte in reparti diversi oppure che un determinato passaggio di consegne genera sempre una rielaborazione manuale. Sono candidati all’automazione che non emergerebbero osservando il punto di vista di un solo team.
- Quantificare il business case – Anche quando sospetta che un’attività sia automatizzabile, il Process Mining fornisce i numeri: con quale frequenza si verifica, quanto tempo richiede e quanto costa per caso. Questi dati trasformano un generico “dovremmo automatizzarlo” in un calcolo concreto del ROI.
- Convalidare l’automazione dopo l’implementazione – Cosa accade dopo l’entrata in funzione del bot? Il Process Mining consente di monitorare continuamente i processi automatizzati. Può verificare se il bot opera come previsto, se ha introdotto nuovi colli di bottiglia e come è cambiato il processo nel suo complesso.
- Individuare dove NON automatizzare – Il Process Mining potrebbe mostrare che un’attività ritenuta un buon candidato all’automazione presenta troppe eccezioni, richiede un’eccessiva capacità di giudizio oppure si verifica troppo raramente per giustificare l’investimento. Sapere dove non destinare il budget per l’automazione è importante quanto sapere dove investirlo.
Pensi in grande
Se implementa il Process Mining soltanto per trovare attività da automatizzare, è come acquistare un coltellino svizzero per usarlo come stuzzicadenti. Il Process Mining crea valore lungo l’intero ciclo di vita: discovery, verifica di conformità, monitoraggio e ottimizzazione. La ricerca di opportunità di automazione è solo una piccola parte.
Siamo realistici: per l’automazione non serve sempre il Process Mining
Ecco la verità scomoda che la maggior parte dei blog dei fornitori non Le dirà: se Le serve soltanto un elenco di attività da automatizzare, il Process Mining potrebbe essere eccessivo.
Il Process Mining rappresenta un investimento significativo. Richiede estrazione e preparazione dei dati, consenso dell’organizzazione e capacità di interpretazione. Ottenere valore richiede impegno, tempo e continuità.
Se gli obiettivi di automazione sono semplici, alcuni workshop con i team che svolgono il lavoro Le forniranno una rosa di candidati perfettamente valida. Riservi l’investimento nel Process Mining al momento in cui sarà pronto a fare di più.
Non utilizzi il Process Mining per automazioni ovvie. Se il team Accounts Payable di un’azienda di servizi finanziari sa già di dedicare quattro ore al giorno all’inserimento dei dati, copiandoli dalle e-mail nell’ERP, automatizzi direttamente questa attività. Non è necessaria l’analisi dell’Event Log per confermare ciò che tutti già sanno.
Il Process Mining dà il meglio di sé quando il quadro è più complesso: quando sono presenti molteplici varianti di processo, colli di bottiglia inattesi, lacune di conformità o la necessità di comprendere l’impatto completo, end-to-end, di una modifica.
Il Process Mining fa molto più che individuare gli obiettivi di automazione
Questo è il punto chiave che si perde nella narrazione del “process mining per RPA”. L’individuazione delle opportunità di automazione è un vantaggio secondario del Process Mining, non il suo scopo.
- Monitoraggio continuo dei processi: Continui a monitorare dopo il mining. I tempi di ciclo stanno migliorando? Le deviazioni stanno aumentando? La nuova policy viene davvero rispettata? Il Process Mining Le offre una Dashboard aggiornata su come scorre realmente il lavoro. Consulti la nostra guida sul monitoraggio continuo dei processi.
- Verifica della conformità: Confronti il modo in cui il processo viene eseguito realmente con quello previsto. È fondamentale per conformità, audit e governance. Nessun numero di bot RPA può correggere un processo strutturalmente compromesso.
- Analisi delle cause profonde: Perché il 30% degli ordini subisce ritardi? Il Process Mining può correlare i ritardi con fornitori, aree geografiche, team o varianti di processo specifici. Questo insight conduce solitamente alla riprogettazione del processo, non all’automazione.
- Miglioramento e riprogettazione dei processi: I risultati più significativi derivano quasi sempre dalla modifica del processo in sé, non dall’automazione di un processo inefficiente. Il Process Mining mostra dove e come semplificare, eliminare passaggi, ridurre i passaggi di consegna e rimuovere approvazioni non necessarie.
- Simulazione del processo: Con ProcessMind può modellare le modifiche e simularne l’impatto prima di implementarle. È molto più efficace che automatizzare alla cieca lo stato attuale.
L’automazione dovrebbe essere l’ultima risorsa, non la prima risposta. Riprogetti prima il processo. Poi automatizzi ciò che rimane.
Sfatiamo i miti
Circolano diversi miti sul Process Mining e sull’automazione. Affrontiamoli direttamente.
Mito 1: «Il Process Mining produrrà un piano di automazione»
No, non è così. Il Process Mining mostra come funziona un processo. Evidenzia inefficienze, colli di bottiglia e deviazioni. Interpretare questi risultati e decidere cosa automatizzare, cosa riprogettare e cosa lasciare invariato richiede una valutazione umana. Qualsiasi fornitore che prometta un magico pulsante «opportunità di automazione» sta semplificando eccessivamente la realtà.
Mito 2: «Il Process Mining è ideale per analizzare i processi RPA»
Utilizzare il Process Mining per analizzare processi RPA già automatizzati sembra logico, ma raramente è utile. I bot fanno esattamente ciò per cui sono stati programmati. Non c’è alcun mistero da scoprire. Il bot segue il proprio script. Se lo script è errato, lo sa già, perché il bot non funziona. Il Process Mining crea valore analizzando il processo più ampio che circonda il bot, non il bot in sé.
Mito 3: «Serve il Process Mining prima di qualsiasi progetto di automazione»
Non sempre. Per obiettivi di automazione semplici e ben compresi, proceda pure con la realizzazione del bot. Il Process Mining offre il massimo valore nei processi complessi e interfunzionali, per i quali nessun singolo team dispone di una visione completa.
Mito 4: «Automazione e Process Mining richiedono lo stesso accesso ai dati»
Non è così. L’RPA opera a livello di interfaccia utente e spesso richiede soltanto l’accesso allo schermo. Il Process Mining necessita di dati strutturati provenienti dagli Event Log dei sistemi backend. L’RPA opera a livello superficiale, mentre il Process Mining si connette a database e data warehouse. Sono necessarie competenze e autorizzazioni diverse e, spesso, team differenti.
Pianificare contemporaneamente RPA e Process Mining significa coordinare attività che si collocano su confini diversi: mentalità differenti («Che cosa possiamo programmare?» rispetto a «Che cosa sta accadendo realmente?»), responsabili diversi, come il CoE per l’automazione e il team di eccellenza dei processi, e infrastrutture differenti.
Fornitori: piattaforme all-in-one o best-of-breed
Alcuni fornitori offrono RPA e Process Mining su un’unica piattaforma. UiPath, per esempio, è nata nell’RPA e ha aggiunto il Process Mining in un secondo momento. Altri, come Celonis, provengono dal Process Mining e collaborano con fornitori di soluzioni di automazione. Entrambi gli approcci comportano compromessi.
Piattaforme all-in-one
Vantaggi:- Integrazione stretta tra gli insight del mining e i Workflow di automazione
- Un unico rapporto con il fornitore e un unico contratto
- Interfaccia utente unificata
Svantaggi:
- Orientamento all’automazione: lo strumento La indirizza verso l’automazione anche quando sarebbe preferibile riprogettare il processo
- Vincolo al fornitore: sostituire un componente significa sostituire tutto
- «Abbastanza buono» in ogni ambito, ma raramente il migliore in entrambi
Approccio best-of-breed
Vantaggi:- Scegliere lo strumento più efficace per ogni attività
- Flessibilità nel sostituire i componenti in base all’evoluzione delle esigenze
- Nessuna preferenza predefinita per un unico tipo di soluzione
Svantaggi:
- L’integrazione richiede un impegno maggiore
- È necessario gestire rapporti con più fornitori
Per un confronto dettagliato, consulti la nostra analisi UiPath rispetto a ProcessMind.
Per la maggior parte delle organizzazioni, la flessibilità è importante. Process Mining e automazione hanno scopi diversi. Vincolarsi all’ecosistema di un unico fornitore per comodità nel primo anno può diventare un limite nel terzo, quando le esigenze cambiano. ProcessMind è progettato per funzionare con qualsiasi stack di automazione, così la Sua process intelligence non è mai legata a uno specifico fornitore RPA.
Un approccio pratico: Process Mining e automazione fatti nel modo giusto
Se desidera utilizzare il Process Mining per supportare la strategia aziendale di automazione dei processi, ecco un approccio pratico che evita le trappole più comuni.
1. Comprendere
Analizzi prima i processi. Individui colli di bottiglia, problemi di conformità, cicli di rilavorazione e passaggi di consegna non necessari.
2. Migliorare prima
Per ogni problema, si chieda: «Possiamo risolverlo modificando il processo?». Eliminare attività costa meno che sviluppare bot.
3. Automatizzare poi
Dopo aver migliorato il processo, automatizzi ciò che rimane: attività ripetitive, basate su regole e ad alto volume, utilizzando strumenti adeguati di automazione dei processi aziendali. A questo punto sta automatizzando un processo efficiente.
4. Monitorare
Monitori il processo nel suo insieme: attività manuali, attività automatizzate e passaggi di consegna. Utilizzi un ciclo di feedback continuo per individuare tempestivamente i problemi.
5. Iterare
I processi cambiano, i requisiti evolvono e emergono nuove opportunità. Continui ad analizzare, monitorare e migliorare.
Per approfondire il punto 4, consulti la nostra guida sul monitoraggio continuo dei processi.
Errore comune
Automatizzare un processo inefficiente significa soltanto farlo fallire più rapidamente. Migliori sempre prima e automatizzi dopo. Le organizzazioni di maggior successo considerano l’automazione uno strumento all’interno di un più ampio insieme di strumenti per il miglioramento dei processi, non un obiettivo in sé.
ProcessMind: la Sua piattaforma di process intelligence
ProcessMind è una moderna piattaforma self-service di process intelligence che combina Process Mining, modellazione dei processi e simulazione. La aiuta a:
- Scoprire come funzionano realmente i processi grazie a un mining basato sui dati
- Analizzare colli di bottiglia, deviazioni e cause principali con Dashboard interattive
- Progettare processi migliorati con strumenti di modellazione BPMN 2.0
- Simulare le modifiche prima di implementarle per prevederne l’impatto
- Monitorare continuamente le prestazioni dei processi per mantenere i miglioramenti
Che l’automazione sia o meno nella Sua roadmap, ProcessMind Le offre la visibilità necessaria per prendere decisioni migliori su come migliorare le operazioni. Quando l’automazione è realmente utile, disporrà dei dati per costruire un solido business case e degli strumenti di monitoraggio per verificare i risultati.
È pronto a vedere che cosa accade realmente nei Suoi processi?
Risorse correlate:
- Che cos’è il Process Mining?: i fondamenti
- Come analizzare il Suo processo: dai dati agli insight
- Come implementare l’ottimizzazione dei processi: dagli insight ai risultati
- Come monitorare continuamente il Suo processo: mantenere i miglioramenti
- UiPath rispetto a ProcessMind: confronto tra piattaforme
- Sfide e best practice del Process Mining: evitare gli errori più comuni
- Tecniche di miglioramento dei processi: l’elenco definitivo: confronto tra 15 metodologie comprovate
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