Process Mining: come identificare i rallentamenti nei processi aziendali

Stai ancora prendendo decisioni aziendali basate su supposizioni? Il Process Mining rivela la verità nascosta nei tuoi processi che nessun manager può vedere ad occhio nudo. 

Ti sembra di avere il controllo dei tuoi flussi di lavoro, ma cosa succede veramente dietro le quinte?

Cos’è il Process Mining e perché è importante

Il Process Mining è una metodologia che applica algoritmi specializzati ai dati dei log degli eventi per identificare tendenze, modelli e dettagli sull’esecuzione effettiva dei processi aziendali. Si colloca all’intersezione tra la data science e il business process management, permettendo di scoprire, monitorare e migliorare i processi reali estraendo conoscenza dai log degli eventi registrati nei sistemi informativi aziendali.

In parole semplici, mentre i tradizionali approcci di analisi dei processi si basano spesso su workshop, interviste e percezioni soggettive, il Process Mining offre una visione oggettiva e basata sui dati di come i processi funzionano realmente.

Perché il Process Mining è fondamentale oggi

Nel contesto attuale, il Process Mining è una necessità per le imprese che mirano all’eccellenza operativa. Ecco perché:

1. trasparenza e visibilità. Fornisce una visione cristallina di come i processi vengono eseguiti nella realtà, superando la tradizionale mappatura dei processi aziendali. Questa trasparenza è fondamentale per identificare inefficienze e problemi di conformità
2. decisioni basate sui dati. Elimina le supposizioni e le percezioni soggettive, consentendo ai manager di prendere decisioni informate e oggettive sull’allocazione delle risorse e sulle priorità di miglioramento
3. accelerazione del miglioramento. Riduce drasticamente il tempo necessario per individuare le aree problematiche, permettendo interventi rapidi e mirati
4. orientamento ai risultati. Collega direttamente le analisi dei processi agli indicatori chiave di prestazione (KPI), permettendo di misurare l’impatto delle modifiche apportate
5. adattabilità al cambiamento. In un’epoca di trasformazione digitale e continua evoluzione, il Process Mining offre gli strumenti per monitorare, adattare e ottimizzare costantemente i processi

Secondo Gartner, entro il 2026, un quarto delle aziende a livello globale adotterà piattaforme di Process Mining, aprendo la strada alla creazione di gemelli digitali delle operazioni aziendali. Questa evoluzione rappresenta un passo cruciale verso processi più autonomi e ottimizzati.

 

 

Magic quadrant for process mining. Fonte: gartner.com

Tuttavia, è importante notare che la mancanza di maturità nella gestione dei processi continuerà a ostacolare il 90% delle imprese, impedendo loro di ottenere i risultati sperati dalle iniziative di Process Mining end-to-end. Questo evidenzia l’importanza di un approccio strutturato e di una comprensione approfondita di questa metodologia.

I 4 tipi di Process Mining

Il Process Mining si articola in diverse tipologie, ciascuna con obiettivi specifici e applicazioni distinte. Comprendere queste varianti è essenziale per implementare la strategia più adatta alle esigenze della vostra organizzazione.

1. Process discovery (scoperta dei processi)

Il Process Discovery è probabilmente la forma più conosciuta e utilizzata di Process Mining. Questa metodologia utilizza i dati di log degli eventi per creare automaticamente un modello di processo, senza alcuna informazione o ipotesi preliminare. In pratica:

• analizza le sequenze di eventi registrati nei sistemi IT
• identifica pattern ricorrenti e relazioni tra attività
• genera una rappresentazione visiva del processo effettivo

Il risultato è una mappa dettagliata che mostra come il processo viene eseguito nella realtà, spesso rivelando varianti e complessità che nemmeno i manager più esperti avrebbero potuto immaginare. 

2. Conformance checking (verifica di conformità)

Il Conformance Checking confronta il modello di processo teorico o ideale con quello effettivamente eseguito, identificando discrepanze e deviazioni. Questo tipo di analisi:

• misura quanto il processo reale si discosta da quello previsto
• identifica attività mancanti, aggiuntive o eseguite in sequenza errata
• quantifica e localizza le non conformità

3. Process Enhancement (Miglioramento dei Processi)

Il Process Enhancement, noto anche come organizational mining o performance mining, arricchisce i modelli di processo con informazioni aggiuntive per facilitarne il miglioramento. Quest’approccio:

• integra il modello di processo con dati su tempi, costi, risorse e altri parametri
• identifica rallentamenti, ritardi e inefficienze
• suggerisce opportunità di ottimizzazione basate su evidenze concrete

4. Operational support (supporto operativo)

L’Operational Support rappresenta l’evoluzione più avanzata del Process Mining, portandolo dal campo dell’analisi retrospettiva a quello del supporto in tempo reale. Questa metodologia:

• monitora i processi mentre sono in esecuzione
• prevede potenziali problemi o ritardi
• suggerisce azioni correttive immediate

La comprensione di queste quattro tipologie permette alle aziende di selezionare l’approccio più adatto alle proprie esigenze specifiche, combinandoli in una strategia integrata di analisi e ottimizzazione dei processi.

Come funziona il Process Mining nella pratica

Il Process Mining si sviluppa tipicamente attraverso quattro fasi principali.

1. Estrazione e preparazione dei dati

Tutto inizia con l’accesso ai log degli eventi generati dai sistemi informativi aziendali. Questi log contengono informazioni preziose su:

• identificativo del caso, un riferimento univoco all’istanza di processo (es. numero ordine, ID ticket)
• attività, l’azione o il passo eseguito all’interno del processo
• timestamp, data e ora di esecuzione dell’attività
• risorse, persone o sistemi che hanno eseguito l’attività
• altri attributi, priorità, costi, categorizzazioni, ecc.

Questi dati vengono estratti, puliti e trasformati in un formato adatto all’analisi. Questa fase richiede spesso algoritmi di data cleaning per filtrare e normalizzare correttamente i log.

2. Creazione del modello di processo

Una volta preparati i dati, algoritmi specializzati di automated process discovery (come Fuzzy Miner, Heuristics Miner, o Genetic Process Mining) analizzano le sequenze di eventi per:

• identificare le attività e le loro relazioni
• determinare i percorsi più frequenti
• rilevare varianti e comportamenti inusuali
• generare una rappresentazione visiva del processo reale

Il risultato è un modello di processo che riflette accuratamente come le attività vengono effettivamente eseguite, non come dovrebbero essere eseguite secondo i manuali.

3. Analisi e interpretazione

Con il modello di processo in mano, si passa all’analisi dettagliata per:

• identificare rallentamenti e inefficienze
• misurare tempi di ciclo e tempi di attesa
• rilevare ricicli e ripetizioni
• analizzare varianti e deviazioni
• valutare l’utilizzo delle risorse

Attraverso attività di slicing & dicing dei log lungo diverse dimensioni (tipo cliente, priorità, dipartimento, ecc.), si possono confrontare diverse varianti del processo e identificare i casi ottimali (positive deviance) e quelli problematici (negative deviance).

4. Implementazione di miglioramenti

L’analisi si traduce in raccomandazioni concrete per il miglioramento dei processi, che possono includere:

• eliminazione di passaggi ridondanti
• risoluzione di rallentamenti
• riallocazione delle risorse
• standardizzazione delle procedure
• automazione di attività ripetitive

Dopo l’implementazione, il ciclo ricomincia con nuove analisi per verificare l’efficacia delle modifiche apportate e identificare ulteriori opportunità di miglioramento.

Process Mining vs Data Mining: differenze chiave

Sebbene Process Mining e Data Mining siano spesso menzionati insieme e condividano alcune tecniche analitiche, rappresentano approcci fondamentalmente diversi all’analisi dei dati, con obiettivi, ambiti e applicazioni distinti.

Definizioni e ambiti

Il Data Mining è una tecnica di analisi assistita da computer che permette l’elaborazione e l’esplorazione di grandi insiemi di dati per trovare pattern, correlazioni e tendenze nascoste. Il suo scopo è trasformare i dati grezzi in conoscenza pratica applicabile a vari contesti.

Il Process Mining, invece, si concentra specificamente sull’analisi dei processi aziendali utilizzando i dati di log degli eventi. Mentre il data mining ha un ambito molto ampio e può essere applicato a qualsiasi tipo di dataset, il Process Mining è focalizzato sui processi e sulle loro dinamiche.

Differenze fondamentali	Data Mining	Process Mining
Focus e obiettivi	Si concentra su pattern generali nei dati, correlazioni statistiche e clustering. I suoi obiettivi includono segmentazione clienti, analisi del comportamento d’acquisto, previsioni di tendenze e rilevamento di anomalie.	Si focalizza specificamente sulla ricostruzione, analisi e miglioramento dei processi aziendali. Il suo obiettivo primario è comprendere come i processi vengono effettivamente eseguiti e identificare opportunità di ottimizzazione.
Tipi di dati analizzati	Può lavorare con qualsiasi tipo di dato strutturato o semi-strutturato (transazioni, demografici, comportamentali, ecc.).	Richiede specificamente log di eventi che contengano identificativi di caso, attività, timestamp e, idealmente, informazioni sulle risorse coinvolte.
Output e risultati	Produce associazioni, classificazioni, cluster, previsioni e altri pattern statistici.	Genera modelli di processo, analisi di conformità, metriche di performance dei processi e raccomandazioni per il miglioramento dei flussi di lavoro.
Metodologie	Utilizza tecniche come clustering, regressione, classificazione, regole associative e reti neurali.	Impiega algoritmi specifici per la scoperta di processi, la verifica di conformità e l’analisi delle performance dei processi.

Complementarità e sinergie

Nonostante le differenze, Process Mining e Data Mining non sono approcci mutualmente esclusivi, ma complementari. La loro combinazione può offrire una visione più completa e potente:

• il Process Mining può identificare le strutture dei processi, mentre il Data Mining può approfondire i fattori che influenzano le performance di questi processi
• l’integrazione delle due metodologie permette di analizzare sia il “come” (Process Mining) sia il “perché” (Data Mining) dei fenomeni aziendali
• le tecniche di Data Mining possono arricchire l’analisi dei processi con previsioni e raccomandazioni basate su pattern più ampi

La comprensione di queste differenze e sinergie è fondamentale per scegliere l’approccio analitico più adatto alle specifiche esigenze aziendali e per massimizzare il valore derivante dai dati disponibili.

Identificare i rallentamenti con il Process Mining

I rallentamenti rappresentano uno dei principali nemici dell’efficienza operativa. Sono quei punti critici nei processi dove il flusso di lavoro rallenta o si blocca, creando ritardi a cascata e compromettendo la produttività complessiva. Il Process Mining offre strumenti potenti per identificare, analizzare e risolvere questi ostacoli.

Come il Process Mining rivela i rallentamenti

Il Process Mining identifica i rallentamenti nei processi aziendali attraverso quattro tecniche principali:

1. analisi dei tempi. Misura tempi di attraversamento (durata totale), tempi di servizio (tempo effettivo per attività) e tempi di attesa (periodi tra attività). Confrontando questi dati emerge dove il processo rallenta
2. analisi del carico di lavoro. Esamina distribuzione delle risorse, utilizzo delle capacità e code di lavoro, evidenziando sovraccarichi e squilibri nell’allocazione
3. analisi delle varianti. Confronta diverse esecuzioni dello stesso processo per identificare percorsi efficienti e problematici, rilevando outlier e deviazioni significative
4. Social Network Analysis. Studia interazioni tra persone e dipartimenti, identificando passaggi di consegne inefficienti e barriere organizzative

Una volta individuati i rallentamenti, il Process Mining supporta strategie risolutive: riorganizzazione del flusso, ottimizzazione delle risorse, automazione intelligente e, nei casi più complessi, reingegnerizzazione dei processi.

Process Mining e RPA: una sinergia vincente

Process Mining e Robotic Process Automation (RPA) rappresentano due facce della stessa medaglia nell’ambito dell’ottimizzazione dei processi. Sebbene distinte nelle loro funzioni, queste tecnologie, quando utilizzate insieme, creano una sinergia potente che può trasformare radicalmente l’efficienza operativa di un’organizzazione.

Comprendere la relazione

Process Mining è l’intelligenza che illumina i processi, mentre RPA è l’esecuzione che li automatizza. In termini più specifici:

• Process Mining analizza e visualizza i processi aziendali esistenti, identificando inefficienze, colli di bottiglia e opportunità di miglioramento basandosi sui dati reali dei sistemi informativi.
• RPA utilizza software robot per automatizzare attività ripetitive e basate su regole, liberando le risorse umane per lavori a maggior valore aggiunto.

Utilizzati insieme, creano un ciclo virtuoso. Il Process Mining identifica dove e come automatizzare, mentre l’RPA implementa l’automazione nei punti di maggior impatto.

Il ciclo di ottimizzazione continua

L’integrazione di Process Mining e RPA crea un framework di miglioramento continuo:

1. scoperta e analisi (Process Mining). Identificazione delle inefficienze e delle attività ripetitive che possono beneficiare dell’automazione
2. progettazione e implementazione (RPA). Sviluppo e implementazione di bot per automatizzare le attività identificate
3. monitoraggio e valutazione (Process Mining). Analisi dell’impatto dell’automazione sul processo complessivo
4. ottimizzazione (RPA). Raffinamento dei bot basato sui risultati dell’analisi

Questo ciclo continuo garantisce che l’automazione sia sempre allineata con le esigenze in evoluzione dell’organizzazione.

Vantaggi dell’integrazione

L’utilizzo combinato di Process Mining e RPA crea tre vantaggi competitivi fondamentali:

1. automazione basata sui dati. Sostituisce le percezioni soggettive con l’identificazione oggettiva delle opportunità di automazione. Permette la selezione e prioritizzazione delle attività in base al potenziale ROI e la misurazione precisa dei risultati ottenut
2. implementazione RPA più efficace. Fornisce la conoscenza dettagliata dei processi necessaria per un’automazione efficace. Rivela tutte le varianti possibili del processo, permettendo la creazione di bot più robusti e riducendo gli errori di configurazione
3. miglioramento continuo. Consente di monitorare l’impatto reale dell’automazione, identificare nuove opportunità man mano che i processi evolvono e adattare continuamente l’automazione ai cambiamenti nei requisiti aziendali

Questa sinergia trasforma entrambe le tecnologie da strumenti isolati a un potente ciclo di ottimizzazione continua.

 

 

Implementare una strategia di Process Mining: dalla teoria alla pratica

Molte aziende si avvicinano al Process Mining con grandi aspettative, ma poi si scontrano con la realtà, ovvero che gran parte dei progetti di trasformazione digitale fallisce senza una roadmap chiara. 

Non basta acquistare il software giusto, occorre un percorso strategico che trasformi i dati in azioni concrete.

Ecco quindi un framework pratico in quattro fasi che ti guiderà fino alla creazione di un ecosistema di ottimizzazione continua che generi valore tangibile e misurabile:

1. preparazione e pianificazione
   • definire obiettivi misurabili (es. riduzione tempi del 30%)
   • costruire un team multidisciplinare con Process Owner, Data Scientist, IT specialist, Change Manager e Sponsor esecutivo
   • valutare la maturità dell’organizzazione (dati, processi, cultura)
2. implementazione pilota
   • selezionare un processo con alto impatto e dati disponibili
   • preparare e analizzare i dati dei log eventi
   • condurre analisi e identificare inefficienze
   • sviluppare un piano d’azione con priorità chiare
3. scaling e istituzionalizzazione
   • espandere ad altri processi con approccio incrementale
   • integrare con strumenti come BPM, RPA e Lean/Six Sigma
   • creare un Centro di Eccellenza con governance definita
4. miglioramento continuo:
   • implementare dashboard e monitoraggio
   • adottare cicli iterativi di ottimizzazione (PDCA)
   • adattare l’approccio all’evoluzione aziendale

Questo framework trasforma il Process Mining da semplice strumento analitico a motore di creazione di valore.

 

 

Vantaggi e sfide del Process Mining

Il Process Mining offre numerosi vantaggi alle organizzazioni, ma comporta anche sfide significative che devono essere affrontate per garantire il successo delle iniziative. Comprendere entrambi gli aspetti è essenziale per un’implementazione efficace.

Vantaggi del Process Mining

Mentre le aziende tradizionali continuano a basarsi su percezioni soggettive e workshop che fotografano solo “ciò che dovrebbe essere”, le organizzazioni leader stanno ottenendo risultati straordinari grazie alla visione oggettiva e basata su dati reali offerta dal Process Mining. 

Ecco i cinque vantaggi trasformativi che ti permetteranno di passare dall’intuizione alla certezza:

1. trasparenza e visibilità oggettiva. Fornisce una rappresentazione basata su dati concreti dei processi reali, rivela dinamiche nascoste e permette una comprensione end-to-end attraverso dipartimenti e sistemi
2. identificazione rapida di problemi. Rileva automaticamente inefficienze senza lunghe analisi manuali, quantifica l’impatto delle inefficienze e anticipa problemi prima che diventino critici
3. miglioramento delle performance operative. Riduce tempi di ciclo ottimizzando i flussi di lavoro, diminuisce costi operativi eliminando ridondanze e migliora la qualità identificando cause radice di errori
4. supporto alla conformità e gestione del rischio. Monitora in tempo reale l’aderenza a processi standard e normative, identifica deviazioni potenzialmente rischiose e fornisce documentazione oggettiva per audit
5. facilitazione della trasformazione digitale. Offre base fattuale per il cambiamento, evidenzia opportunità di automazione e permette di quantificare il ROI delle iniziative di trasformazione

Sfide del Process Mining

Il Process Mining presenta cinque sfide principali, ciascuna con specifiche strategie di mitigazione:

1. qualità e disponibilità dei dati: I log possono essere incompleti o frammentati tra sistemi diversi
2. complessità tecnologica e organizzativa: L’implementazione richiede competenze specifiche e l’integrazione con sistemi esistenti può essere complessa
3. gestione del cambiamento: I risultati possono scontrarsi con pratiche consolidate generando resistenza
4. concept drift e sostenibilità: I processi evolvono nel tempo rendendo obsolete le analisi
5. limiti metodologici: Non può analizzare attività non tracciate nei sistemi

Conclusioni

Il Process Mining rappresenta oggi una rivoluzione fondamentale nel modo in cui le aziende comprendono, analizzano e ottimizzano i loro processi. Passando dalla percezione soggettiva alla visione oggettiva basata sui dati, questa metodologia permette di svelare la realtà nascosta nei flussi di lavoro, identificando con precisione rallentamenti, inefficienze e opportunità di miglioramento. 

Come abbiamo visto, combinando Process Mining con tecnologie complementari come RPA, le imprese possono creare un ciclo virtuoso di ottimizzazione continua che genera risultati tangibili e misurabili.

Tuttavia, il successo non dipende solo dalla tecnologia, ma anche dall’approccio strategico alla sua implementazione. Un framework strutturato che includa preparazione, progetti pilota, scaling e miglioramento continuo è essenziale per superare le sfide legate alla qualità dei dati, alla complessità organizzativa e alla gestione del cambiamento.

La domanda ora è: la tua azienda è pronta a passare dalle supposizioni alla certezza? A scoprire cosa succede veramente nei tuoi processi aziendali? 

Il viaggio verso l’eccellenza operativa inizia con un primo passo concreto, ovvero utilizzare i dati già presenti nei tuoi sistemi per illuminare le zone d’ombra e trasformare le intuizioni in azioni concrete.