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Process Mining

Process Intelligence Process Intelligence Disponível a partir da licença Inteligência de processos. Somente licenças deste plano ou de planos superiores podem usar este recurso. Compare os planos Disponível a partir da licença de Inteligência de processos

O Process Mining reconstrói seu processo de negócio real a partir dos dados do Event Log que seus sistemas já registram. Em vez de se basear em como o processo deveria funcionar, o ProcessMind revela o que acontece na prática, incluindo atalhos, retrabalho e exceções que nunca foram incluídos no modelo.

Mapa de processo descoberto pelo ProcessMind a partir de um Event Log, mostrando o fluxo real

Etapas da mineração

A mineração começa com os dados de eventos e termina com um mapa de processo interativo:

  1. Carregue seus dados: importe um Event Log em CSV ou XLSX, seguindo os formatos de dados compatíveis.
  2. Mapeie suas colunas: indique ao ProcessMind quais colunas contêm o ID do caso, a atividade e as datas e horas. Consulte como configurar seu conjunto de dados.
  3. Faça a mineração do processo: o ProcessMind deriva um modelo de processo da sequência de atividades nos seus dados.

Faça a mineração do seu modelo

Tela de análise do ProcessMind com variantes após a mineração

Depois que o mapeamento do conjunto de dados estiver pronto, o ProcessMind cria um modelo que representa o fluxo real do trabalho:

  • Atividades formam os elementos básicos do processo.
  • Conexões mostram quais atividades acontecem em seguida, com base na frequência.
  • Frequência e performance são registradas para cada transição, para você identificar onde os casos passam mais tempo.

Explore o mapa no grafo do processo e analise casos individuais no Explorador de casos.

Aprimore o processo descoberto

Um modelo obtido por mineração é um ponto de partida, não o resultado final:

  • Concentre-se no essencial, filtrando comportamentos pouco frequentes.
  • Agrupe trabalhos relacionados em atividades de nível mais alto para manter o modelo fácil de ler.
  • Anime o fluxo com a animação do processo para acompanhar como o processo se desenrola ao longo do tempo.

Faça a mineração de um modelo existente

Se o processo já tiver um modelo na tela e dados de fluxo mapeados, você poderá reconstruí-lo com base no que os dados mostram:

  1. Abra o menu do processo (⋯) na página do modelo ou no catálogo e selecione Minerar modelo a partir dos dados de fluxo. A mesma janela também pode ser aberta pelo menu do conjunto de dados no painel de mapeamento, em Aplicar layout automático ao modelo.
  2. Escolha o miner adequado ao seu Event Log: miner de Seguido diretamente por para resultados clássicos e precisos, Simple Miner para um modelo compacto ou Minerador de IA para dados incompletos ou desorganizados.
  3. Defina o nível de rigor do resultado: Política de Exclusive gateway (No, Auto ou gateways XOR completos) e Política do gateway paralelo (No, Limited ou gateways paralelos completos).
  4. Clique em Minerar modelo para reconstruir a tela com base nos dados mapeados.

A janela também permite ajustar apenas o layout: escolha Horizontal ou Vertical e clique em Atualizar para reorganizar o modelo existente sem fazer a mineração novamente. A mineração substitui a estrutura do modelo. Por isso, crie uma versão antes, caso queira recuperar o formato atual.

Da descoberta à simulação

Como o modelo obtido por mineração se baseia no comportamento real, ele é uma boa base para fazer previsões. Use o processo descoberto como entrada para a simulação e teste mudanças antes de implementá-las. Explore cenários hipotéticos com a análise de cenários hipotéticos.

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Frequently asked questions

O Process Mining reconstrói seu processo de negócio real a partir dos dados do Event Log que seus sistemas já registram. Em vez de se basear em como o processo deveria funcionar, o ProcessMind revela o que acontece na prática, incluindo atalhos, retrabalho e exceções.

A modelagem de processos documenta como um processo foi projetado ou deveria funcionar. O Process Mining mostra como ele funciona na prática, com base em dados reais de eventos. Assim, você pode comparar a realidade com o desenho previsto e identificar as diferenças.