Il Process Mining offre un contributo essenziale all’implementazione efficace della Robotic Process Automation (RPA) in azienda. La possibilità di affidare a software intelligenti l’esecuzione di attività semplici e ripetitive imitando il comportamento degli operatori “umani” permette alle aziende di gestire parte del back office e del front office in modo più efficace ed economico, riducendo tempi ed errori. Mappare i processi in un’ottica data driven La RPA assicura benefici sostanziali alle organizzazioni, ma può rivelarsi piuttosto costosa da implementare se non è sostenuta da una comprensione attenta dei processi da ottimizzare e ripensare. Il Process Mining fornisce un contributo fondamentale lungo tutte le fasi del progetto di automazione intelligente dei processi. Lo fa mostrando lo stato dei singoli processi in una prospettiva data driven e riducendo, quindi, l’ambiguità tipica dei processi decisionali non sostenuti dai dati, per loro stessa natura minati dalla soggettività del punto di vista personale (bias) del decisore. Il Process Mining si rivela, dunque, un supporto indispensabile per:

  • Comprendere i processi aziendali: visualizzando e analizzando i processi attuali sulla base delle informazioni acquisite dai dati reali.
  • Capire per quali processi implementare la RPA: utilizzando gli insights per semplificare i processi ed individuare i migliori candidati all’automazione.
  • Simulare l’automazione: applicando la What If Analysis simulare il comportamento e le performance del processo automatizzato con statistiche e relativi KPIs.
  • Fare benchmarking e migliorare: misurando i risultati ottenuti e, attraverso il Machine Learning, cercando di comprendere come è possibile migliorare in futuro.

 

Comprendere meglio i processi aziendali

Il Process Mining utilizza i dati contenuti nei sistemi IT per analizzare in profondità i flussi e i processi, mettendo in evidenza cosa potrà essere migliorato con l’aiuto della RPA. È possibile creare dashboard e cruscotti di processo, per comprendere meglio le operazioni che vengono svolte quotidianamente in azienda evidenziando i colli di bottiglia e mettendo in evidenza le revisioni necessarie.

 

Capire per quali processi implementare la RPA

Uno studio recente “PwC’s 2019 Actuarial RPA Survey Report” stima che i progetti pilota e i Proof of Concept in ambito RPA durano in media tra i 4 e i 6 mesi, anziché le 4-6 settimane standard. La ragione di questi ritardi, secondo la stessa ricerca, è spesso la scelta errata dei processi da automatizzare, troppo complessi e ampi. Comprendere i processi e identificare quelli che meglio si candidano a essere ottimizzati dai software intelligenti è molto complicato. Impensabile farlo senza l’ausilio degli strumenti di Process Mining, che ne offrono una rappresentazione grafica intuitiva esplorabile con facilità dai decision maker aziendali.

 

Simulare l’automazione

I robo-software sono programmati secondo determinate regole, ma i processi aziendali si caratterizzano per casistiche molto più ampie di quelle contemplate dalla programmazione. Far collimare routine e variazioni non è sempre facile. Ecco perché non è consigliabile integrare la Robotic Process Automation in tutte le varianti di un processo ma solo in quelle più comuni. Programmare questi sistemi è parecchio costoso e maggiori variazioni sono contemplate nell’implementazione della RPA più, proporzionalmente, cresce il costo e soprattutto il rischio di insuccesso del progetto. Il Process Mining permette di verificare l’idoneità dei processi alla fase di automazione, evidenziando le eventuali semplificazioni da apportare.
Grazie alla What If Analysis è possibile simulare le performance di un processo totalmente o in parte automatizzato prima ancora di applicare realmente tale automazione. Questo si rende possibile grazie alla possibilità di modellare i processi all’interno del software di Process Mining, sostituendo le parti o l’intero processo svolto “manualmente” con le corrispettive componenti di automazione previste. Con una buona dose di approssimazione statistica è quindi possibile valutare se la Robotic Process Automation prevista può portare effettivamente dei vantaggi nell’esecuzione del processo, valutando anche l’impatto di una iniziativa di automazione sul resto del processo end to end, per poi adottarla nel contesto reale riducendo i tempi di implementazione ed i rischi di fallimento e prevedendone i possibili benefici per il business.

 

Fare il benchmarking e migliorare

Il risultato effettivo dei progetti di automazione può essere difficile da misurare. Con l’aiuto di strumenti di Process Mining sarà possibile verificare se i software intelligenti sono stati in grado di raggiugere gli obiettivi definiti e se i processi sono eseguiti come previsto. Questo benchmarking servirà a indirizzare meglio gli investimenti e gli obiettivi futuri per abbracciare in modo più consapevole gli scenari di iperautomazione prevenendo i problemi con l’aiuto del Machine Learning.

 

cta_guida_pratica_al_tuo_progetto_di_process_mining