Novas fontes de dados e a disseminação da análise de dados em tempo real estão levando a um maior interesse na otimização de processos humanos e eletrônicos.
Cerca de 100 anos atrás, a era da administração científica começou com estudos de tempo e movimento feitos por notáveis como Frederick Taylor e Frank e Lillian Gilbreth. O objetivo desses estudos da virada do século era otimizar tarefas - da construção de tijolos às operações no chão de fábrica - para criar processos humanos ideais e eficientes. Desde aqueles primeiros estudos, a otimização de processos se desenvolveu significativamente e agora está posicionada para ter maior proeminência em uma era de compreensão de processos amplamente expandida, maiores capacidades computacionais, novas formas de análise e vastas novas fontes de informação. Ela se tornará uma disciplina central da transformação digital.
O Process Mining – com sua capacidade de mergulhar em processos com um nível de detalhe fino - só recentemente surgiu como uma disciplina separada. Ele deriva de uma confluência de iniciativas de melhoria de processos e análises avançadas por meio do trabalho do cientista holandês Wil van der Alst.
O Process Mining está intimamente ligado ao gerenciamento de processos de negócios (BPM), mas está mais focado com os processos atuais e como eles estão realmente sendo executados do que com os modelos de processos. Ele obtém registros prontamente disponíveis de sistemas de gestão de processos e analisa essa quantidade potencialmente vasta de dados para determinar como os processos atuais são realmente executados, se eles se desviam dos modelos destinados a governá-los e se melhorias estruturais podem ser feitas nesses modelos a fim de fornecer resultados mais eficientes ou eficazes.
À medida que a análise de dados em tempo real se torna predominante, a capacidade de realizar análises profundas dos processos de negócios e obter benefícios substanciais melhora. O Process Mining agora pode incorporar uma abordagem de big data e otimizar dados por meio de recursos em tempo real, como logs de transações e operações gravadas. Apesar de ser relativamente novo, ele está crescendo em importância à medida que a análise em tempo real e as soluções de big data se tornam mais comuns - e as técnicas de análise emergentes baseadas em IA e Machine Learning começam a influenciar a ciência da otimização de resultados.
O Process Mining reside em uma “galáxia” de ferramentas relacionadas a processos, incluindo inteligência de negócios, monitoramento de atividades de negócios, processamento de eventos complexos e gerenciamento de desempenho corporativo, além de iniciativas relacionadas à qualidade, como CPI, BPI, TQM e Six Sigma.
Observando os processos atuais, potencialmente em tempo real, o Process Mining pode ser uma grande ajuda para todas essas ferramentas relacionadas ao processo. Apoiado pela inteligência artificial, tal sistema pode criar uma espinha dorsal para a melhoria contínua, bem como fornecer um aviso prévio quando os processos podem estar sujeitos a novas pressões, a novos requisitos ou quando eles falham.
Adequado para transformação digital
Os vínculos entre o Process Mining e a Transformação Digital são atraentes. Há muito tempo é entendido que a mudança efetiva nos negócios depende do conhecimento atual do desempenho real. Quanto mais refinado for o detalhe, melhor. A otimização dos processos de negócios é uma meta crítica da transformação digital. As percepções do Process Mining que são vantajosas para a transformação digital incluem:
Capacidade aprimorada de reunir processos por meio da compreensão de das atividades envolvidas, comportamentos, relacionamentos e interações entre eles;
Melhor visualização de processos complexos para determinar sobreposições e possíveis obstáculos, rupturas e retrabalhos;
Compreender melhor os efeitos dos ambientes dinâmicos e como as mudanças estão afetando o desempenho real dos processos digitais na empresa e nos seus negócios;
Aumentar a agilidade para garantir que as mudanças no processo sejam compreendidas por todos os envolvidos e possam ser adequadamente implementadas no dia a dia empresarial.
O Process Mining traz as metas de eficiência do século passado para o contexto digital de hoje, fornecendo uma ferramenta importante para reunir os processos humanos e digitais e avaliar como reconciliar os dois para um resultado mais eficiente e eficaz. E no tocante as transformações digitais, pode ajudá-lo a definir metas e priorizar alvos e pode fornecer um meio de melhoria contínua.
Trajetória de Desenvolvimento
O Process Mining, assim como a análise da IoT - Internet das Coisas- , depende do acesso imediato aos registros e da análise em tempo real destes e de outras saídas digitais dos sistemas de gestão. Embora muito diferente em sua abordagem e conteúdo, a metodologia de criação de análise contínua de dados de log que é comum tanto ao Process Mining quanto à Internet das Coisas garante que essa área evolua rapidamente.
A análise de log é um sistema de feedback que pode fornecer um ciclo virtuoso de melhoria. Esse ciclo, quando aplicado a processos de negócios, provavelmente proporcionará benefícios extremamente valiosos, mas também exigirá um alto grau de digitalização. Os logs devem ser criados, processados e armazenados. Mais dados também devem ser criados a partir de processos digitais, híbridos digital / humano e robóticos para que possam ser analisados com eficácia.
O interesse atual em Process Mining foi gerado por empresas de análise líderes, incluindo Gartner e IDC, e existem plataformas de software iniciais disponíveis, como a Fluxicon. Essa abordagem ainda é relativamente recente, mas oferece uma nova maneira de considerar a otimização de processos de negócios à medida que avançamos em uma era complexa de operações híbridas homem / máquina e a digitalização de tudo.
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