Melhoria de processos Lean: um guia orientado por dados
Aprenda sobre o processo DMAIC, o processo Six Sigma e as ferramentas de melhoria de processos Lean para gerar resultados de negócio mensuráveis.
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O que você vai aprender
Este guia explica como Process Mining e automação (RPA) trabalham juntos, onde o Process Mining ajuda você a encontrar oportunidades de automação e por que tratá-lo apenas como uma ferramenta para identificar automações faz você deixar de aproveitar grande parte do seu valor.
O entusiasmo com a automação e o choque de realidade
Pesquise por “process mining and RPA” e você encontrará dezenas de páginas de fornecedores chamando o Process Mining de ponto de partida ideal para a automação de processos. A proposta é simples: mapear seus processos, encontrar tarefas repetitivas e passá-las para bots.
É uma história bem contada, mas incompleta e um tanto enganosa.
Na realidade, a maioria dos candidatos óbvios à automação já é evidente. A equipe financeira sabe que copia dados de faturas entre sistemas. A equipe de suporte sabe que encaminha manualmente os mesmos tipos de chamados várias vezes. Raramente você precisa de uma implantação completa de Process Mining para identificar essas oportunidades.
Então, onde o Process Mining realmente ajuda na automação? E o que mais ele oferece? Vamos falar disso com honestidade.
Uma introdução rápida: RPA e Process Mining
Antes de avançar, vamos garantir que estamos falando da mesma coisa.
Robotic Process Automation (RPA)
Robôs de software imitam ações humanas em interfaces de usuário: clicam em botões, copiam campos, preenchem formulários e movimentam dados entre aplicativos. Também conhecida como tecnologia RPA, essa forma de automação digital executa tarefas repetitivas de entrada de dados e atividades baseadas em regras.
- O que faz: Automatiza tarefas repetitivas e baseadas em regras no nível da interface do usuário
- Entrada: Um conjunto definido de etapas e regras
- Ponto forte: Funciona entre sistemas sem exigir integrações profundas
- Limitação: Não consegue lidar com ambiguidades ou cenários não definidos
Process Mining
Usa dados de Event Logs de sistemas de TI para reconstruir como o trabalho realmente flui. Ele mostra o processo real, não o processo presumido.
- O que faz: Descobre, visualiza, monitora e analisa processos de negócio reais
- Entrada: Event Logs com Case IDs, atividades e timestamps
- Ponto forte: Revela o cenário completo, incluindo exceções, gargalos e soluções alternativas
- Limitação: Exige acesso a dados de eventos estruturados
Para uma introdução mais completa, consulte nosso guia sobre o que é Process Mining.
Onde o Process Mining realmente ajuda na automação
Vamos ser justos: o Process Mining agrega valor real às iniciativas de automação de processos de negócio (BPA) em vários cenários.
- Revelando repetições ocultas – Alguns padrões repetitivos atravessam várias equipes ou sistemas. O Process Mining pode revelar que os mesmos dados são inseridos três vezes em diferentes departamentos ou que uma determinada transferência sempre gera retrabalho manual. São candidatos à automação que você não encontraria olhando apenas pela perspectiva de uma equipe.
- Quantificando o caso de negócio – Mesmo quando você suspeita que uma tarefa pode ser automatizada, o Process Mining fornece os números: com que frequência ela ocorre, quanto tempo leva e quanto custa por caso. Esses dados transformam um vago “deveríamos automatizar isso” em um cálculo concreto de ROI.
- Validando a automação depois da implantação – O que acontece depois que o bot entra em operação? O Process Mining permite monitorar continuamente os processos automatizados. Você consegue ver se o bot funciona como esperado, se introduziu novos gargalos e como o processo geral mudou.
- Identificando onde NÃO automatizar – O Process Mining pode mostrar que uma tarefa considerada boa candidata à automação tem exceções demais, envolve julgamento excessivo ou acontece com pouca frequência para justificar o investimento. Saber onde não gastar seu orçamento de automação é tão importante quanto saber onde investir.
Pense maior
Se você implantar Process Mining apenas para encontrar tarefas de automação, estará usando um canivete suíço como palito de dente. O Process Mining gera valor durante todo o ciclo de vida: descoberta, verificação de conformidade, monitoramento e otimização. Identificar automações é apenas uma pequena parte.
Seja honesto: você nem sempre precisa de Process Mining para automatizar
Aqui está a verdade desconfortável que a maioria dos blogs de fornecedores não contará: se tudo o que você precisa é de uma lista de tarefas para automatizar, o Process Mining pode ser exagero.
Process Mining é um investimento relevante. Ele exige extração e preparação de dados, adesão da organização e interpretação especializada. Gerar valor com a solução exige esforço, tempo e comprometimento.
Se seus alvos de automação são diretos, alguns workshops com as equipes que executam o trabalho fornecerão uma lista inicial perfeitamente adequada. Reserve o investimento em Process Mining para quando você estiver pronto para fazer mais.
Não use Process Mining para automações óbvias. Se a equipe de contas a pagar de uma empresa de serviços financeiros já sabe que passa quatro horas por dia inserindo dados, copiando informações de e-mails para o ERP, basta automatizar essa tarefa. Você não precisa analisar um Event Log para confirmar o que todos já sabem.
Process Mining se destaca quando o cenário é mais complexo: quando você tem várias variantes de processo, gargalos inesperados, lacunas de conformidade ou precisa entender o impacto completo, de ponta a ponta, de uma mudança.
Process Mining faz muito mais do que encontrar oportunidades de automação
Este é o ponto principal que acaba se perdendo na narrativa de “Process Mining para RPA”. Descobrir oportunidades de automação é apenas um benefício secundário do Process Mining, não o seu objetivo.
- Monitoramento contínuo de processos: continue monitorando depois do mining. Os tempos de ciclo estão melhorando? Os desvios estão aumentando? A nova política está sendo realmente seguida? O Process Mining oferece um Dashboard vivo de como o trabalho realmente flui. Veja nosso guia sobre monitoramento contínuo de processos.
- Verificação de conformidade: compare como o processo realmente funciona com a forma como deveria funcionar. Isso é essencial para conformidade, auditoria e governança. Nenhuma quantidade de bots de RPA vai corrigir um processo que está fundamentalmente quebrado.
- Análise de causa raiz: por que 30% dos pedidos estão atrasando? O Process Mining pode correlacionar atrasos com fornecedores, regiões, equipes ou variantes de processo específicas. Esse insight geralmente leva ao redesenho do processo, não à automação.
- Melhoria e redesenho de processos: os maiores ganhos quase sempre vêm da mudança do próprio processo, não da automação de um processo quebrado. O Process Mining mostra onde e como simplificar, eliminar etapas, reduzir transferências e remover aprovações desnecessárias.
- Simulação de processos: com o ProcessMind, você pode modelar mudanças e simular seu impacto antes de implementá-las. Isso é muito mais poderoso do que automatizar cegamente o status quo.
A automação deve ser o último recurso, não a primeira resposta. Primeiro, redesenhe o processo. Depois, automatize o que restar.
Desmistificando os mitos
Vários mitos circulam sobre Process Mining e automação. Vamos abordá-los diretamente.
Mito 1: “o Process Mining vai gerar um plano de automação”
Não vai. O Process Mining mostra como um processo funciona. Ele destaca ineficiências, gargalos e desvios. Interpretar essas descobertas e decidir o que automatizar, o que redesenhar e o que manter como está exige julgamento humano. Qualquer fornecedor que prometa um botão mágico de “oportunidades de automação” está simplificando demais.
Mito 2: “Process Mining é ótimo para analisar processos de RPA”
Usar Process Mining para analisar processos de RPA já automatizados parece lógico, mas raramente é útil. Os bots fazem exatamente o que foram programados para fazer. Não há mistério a descobrir. O bot segue o script. Se o script estiver errado, você já sabe, porque o bot falha. O Process Mining agrega valor ao analisar o processo mais amplo ao redor do bot, não o bot em si.
Mito 3: “você precisa de Process Mining antes de qualquer projeto de automação”
Nem sempre. Para alvos de automação simples e bem compreendidos, siga em frente e crie o bot. O Process Mining agrega mais valor em processos complexos e multifuncionais, nos quais você não consegue enxergar o quadro completo a partir da perspectiva de um único time.
Mito 4: “automação e Process Mining precisam do mesmo acesso aos dados”
Não precisam. A RPA atua no nível da interface do usuário e muitas vezes precisa apenas de acesso à tela. O Process Mining precisa de dados estruturados de Event Log vindos dos sistemas de back-end. A RPA atua na superfície; o Process Mining se conecta a bancos de dados e data warehouses. São necessárias habilidades e permissões diferentes e, muitas vezes, times diferentes.
Planejar RPA e Process Mining ao mesmo tempo significa coordenar essas diferenças: mentalidades distintas (“O que podemos transformar em script?” versus “O que está realmente acontecendo?”), responsáveis diferentes (o CoE de automação versus o time de excelência de processos) e infraestruturas diferentes.
Fornecedores: tudo em um só lugar versus melhor solução por categoria
Alguns fornecedores oferecem RPA e Process Mining em uma única plataforma. A UiPath, por exemplo, começou com RPA e adicionou Process Mining mais tarde. Outros, como a Celonis, vêm do Process Mining e fazem parcerias com fornecedores de automação. As duas abordagens envolvem concessões.
Plataformas completas
Vantagens:- Integração estreita entre insights de mining e Workflows de automação
- Um único relacionamento e contrato com o fornecedor
- Interface de usuário unificada
Desvantagens:
- Viés em favor da automação: a ferramenta direciona você para automatizar, mesmo quando redesenhar o processo seria melhor
- Dependência do fornecedor: trocar um componente significa trocar tudo
- “Bom o suficiente” em cada área, mas raramente o melhor da categoria nas duas
Abordagem de melhor solução por categoria
Vantagens:- Escolher a ferramenta mais forte para cada tarefa
- Flexibilidade para trocar componentes conforme as necessidades evoluem
- Nenhum viés em favor de um único tipo de solução
Desvantagens:
- A integração exige mais esforço
- É preciso gerenciar relacionamentos com vários fornecedores
Para uma comparação detalhada, veja nossa análise UiPath versus ProcessMind.
Para a maioria das organizações, flexibilidade é importante. Process Mining e automação têm objetivos diferentes. Ficar preso ao ecossistema de um único fornecedor por conveniência no primeiro ano pode se tornar uma limitação no terceiro, quando suas necessidades mudarem. O ProcessMind foi desenvolvido para funcionar com qualquer stack de automação, para que sua inteligência de processos nunca fique vinculada a um fornecedor específico de RPA.
Uma abordagem prática: Process Mining e automação do jeito certo
Se você quer usar Process Mining para apoiar sua estratégia de automação de processos empresariais, veja uma abordagem prática que evita as armadilhas mais comuns.
1. Entenda
Faça o mining dos seus processos primeiro. Procure gargalos, problemas de conformidade, ciclos de retrabalho e transferências desnecessárias.
2. Melhore primeiro
Para cada problema, pergunte: “Podemos corrigir isso mudando o processo?” Eliminar etapas é mais barato do que criar bots.
3. Depois, automatize
Depois de melhorar o processo, automatize o que restar: tarefas repetitivas, baseadas em regras e de alto volume, usando ferramentas adequadas de automação de processos de negócio. Agora você está automatizando um processo organizado.
4. Monitore
Acompanhe o processo completo: etapas humanas, etapas automatizadas e transferências. Use um ciclo contínuo de feedback para identificar problemas cedo.
5. Repita
Os processos mudam, os requisitos evoluem e novas oportunidades surgem. Continue fazendo mining, monitorando e melhorando.
Para saber mais sobre a etapa 4, veja nosso guia sobre monitoramento contínuo de processos.
Armadilha comum
Automatizar um processo quebrado só faz com que ele quebre mais rápido. Sempre melhore primeiro e automatize depois. As organizações mais bem-sucedidas tratam a automação como uma ferramenta dentro de um conjunto mais amplo de recursos para melhoria de processos, não como o objetivo final.
ProcessMind: sua plataforma de inteligência de processos
ProcessMind é uma plataforma moderna e self-service de inteligência de processos que combina Process Mining, modelagem de processos e simulação. Ela ajuda você a:
- Descobrir como seus processos realmente funcionam com mining orientado por dados
- Analisar gargalos, desvios e causas raiz com Dashboards interativos
- Projetar processos melhores com ferramentas de modelagem BPMN 2.0
- Simular mudanças antes de implementá-las para prever o impacto
- Monitorar continuamente a performance dos processos para manter as melhorias
Independentemente de a automação estar ou não nos seus planos, o ProcessMind oferece a visibilidade necessária para você tomar decisões melhores sobre como aprimorar suas operações. Quando a automação fizer sentido, você terá os dados para construir um business case sólido e o monitoramento necessário para verificar os resultados.
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Recursos relacionados:
- O que é Process Mining?: os fundamentos
- Como analisar seu processo: dos dados aos insights
- Como implementar a otimização de processos: transformando insights em resultados
- Como monitorar continuamente seu processo: mantendo as melhorias
- UiPath versus ProcessMind: comparação entre plataformas
- Desafios e boas práticas de Process Mining: evitando armadilhas comuns
- Técnicas de melhoria de processos: a lista definitiva: comparação de 15 metodologias comprovadas
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