Process mining: radiografia dei processi per una hyperautomation senza sprechi 

Il process mining consente la riduzione del disordine.

All’interno di un’organizzazione le inefficienze sono raramente riconducibili a una singola anomalia o a un singolo errore. Sono il risultato di anni durante i quali le eccezioni alle procedure sono diventate regole, sono il risultato di flussi troppo elastici creati attorno a sistemi che in parte si sovrappongono e sono il risultato di deroghe operative create in stati emergenziali che poi nessuno ha più rimesso al loro posto.

Queste défaillance dei flussi sono più marcate tanto più è complessa l’organizzazione aziendale e, giocoforza, contribuiscono ad aumentare il caos.

Il process mining interviene in questi spazi critici come strumento di oggettivazione. Attraverso l’analisi delle tracce digitali generate dai sistemi informativi, ricostruisce il processo reale, non quello immaginato nelle procedure interne.

Mostra le deviazioni, quantifica i colli di bottiglia, rende visibili ridondanze e rilavorazioni. È una radiografia che chiude la porta a ogni ambiguità interpretativa.

Ed è proprio questa capacità di rendere trasparente il reale livello organizzativo che può generare timore tra i vertici aziendali.

Ordinare il caos implica accettare che quel caos esiste, che è stato tollerato o persino prodotto da scelte manageriali. Significa passare da una gestione per percezioni a una gestione per evidenze, con tutto ciò che comporta in termini di accountability e revisione degli assetti di potere interni.

Process mining spiegato: data analytics applicata ai processi aziendali

Il process mining è una disciplina di data analytics che esamina i dati generati dai sistemi informatici aziendali per ricostruire, monitorare e migliorare i processi di business.

A differenza della mappatura tradizionale dei processi, che spesso si basa su interviste o documentazione manuale, il process mining utilizza un approccio basato sull’evidenza.

I punti capitali sono molteplici e possono essere riuniti i quattro macro-famiglie, ossia l’analisi dei log, la visione e la ricostruzione dei processi, l’analisi avanzata e il ruolo dell’hyperautomation.

Analisi dei log degli eventi

Il process mining si basa sui log degli eventi estratti da sistemi enterprise come le soluzioni Enterprise Resource Planning (ERP), i Customer Relationship Management (CRM) e sistemi di gestione dei servizi IT. Questi log registrano informazioni fondamentali per ogni istanza di processo, tra cui:

• Timestamp (marche temporali) per definire l’inizio e la fine di ogni attività
• Attori, ossia chi ha eseguito l’azione
• Tipi di attività eseguite.

Visione d’insieme e ricostruzione dei processi

A differenza delle tecnologie che si concentrano unicamente sulle singole azioni tra utenti e computer, il process mining offre una visione macro ed end-to-end.

Consente di visualizzare come il lavoro fluisce attraverso diversi sistemi e unità organizzative, identificando:

• Colli di bottiglia, i proverbiali punti nei quali i processi rallentano
• Varianti di processo, le deviazioni rispetto al percorso standard o ideale
• Problemi di conformità, ovvero le violazioni delle regole aziendali o delle normative.

Analisi avanzata

Attraverso software specializzati, i dati vengono trasformati in mappe di processo, mappe termiche (heat maps) o dashboard di performance.

Gli analisti possono utilizzare questi strumenti per:

• Simulare scenari “what-if” per prevedere l’impatto di eventuali modifiche
• Misurare i tempi di ciclo e i tassi di rendimento
• Prevedere i risultati futuri sulla base dei dati storici.

La necessità di avere a disposizione dati storici certifica che le politiche di process mining (e della conseguente hyperautomation) attecchiscono solo negli ambienti altamente digitalizzati.

Il ruolo nell’hyperautomation

All’interno di un framework di iperautomazione, il process mining funge da guida strategica per l’adozione della Robotic Process Automation (RPA). Identificando le inefficienze sistemiche, le aziende possono evitare di automatizzare processi errati o obsoleti, puntando invece su opportunità ad alto impatto.

Una volta implementati i bot, il process mining continua a monitorarne le prestazioni in tempo reale, creando un ciclo di feedback per l’ottimizzazione continua.

Breve nota sull’automatizzazione

In un contesto di hyperautomation, dove RPA, intelligenza artificiale e orchestrazione dei flussi di lavoro promettono velocità e scalabilità, il process mining è il prerequisito metodologico per l’hyperautomtation.

Automatizzare senza aver compreso in profondità il processo equivale a costruire su fondamenta traballanti. Al contrario, una diagnosi rigorosa consente di intervenire in modo selettivo, ridurre la variabilità inutile e progettare automazioni capaci di generare valore misurabile e non solo complessità tecnologica.

La vera sfida non è adottare un nuovo strumento, ma accettare di guardarsi allo specchio organizzativo. Solo dopo aver eseguito questa radiografia è possibile parlare seriamente di hyperautomation senza sprechi.

Il principio cardine è colmare il visibility gap, ossia la distanza che intercorre tra come i manager pensano che i processi funzionino e come operano davvero.

Questo approccio, basato sull’evidenza empirica, riduce drasticamente i tassi di fallimento dell’automazione, poiché i bot (RPA) e i supporti conferiti dalle AI in generale, vengono progettati sulla base di flussi di lavoro reali e convalidati che includono le eccezioni e le complessità, prendendo quindi le distanze da quei modelli puramente teorici che potrebbero non riflettere la pratica quotidiana.

Evitare l’automazione del caos: come il process mining crea ordine dai dati

L’idea stessa di “automazione del caos” si riferisce al rischio di implementare soluzioni tecnologiche su processi aziendali che sono frammentati, poco compresi o inefficienti.

In tale contesto, il process mining veste i panni dello strumento fondamentale per evitare simili errori, poiché trasforma i dati grezzi in una struttura ordinata e visibile, garantendo che l’iperautomazione sia ponderata ed efficace.

Sono diversi i modi e i metodi mediante i quali il process mining crea ordine a partire dai dati per guidare un’automazione intelligente.

Oltre al già citato visibility gap che richiama l’impatto del process mining sulla trasparenza dei processi e su come questi fluiscono realmente tra sistemi e unità aziendali. Prima di procedere giovan ricordare le dicotomie tra:

• Dati reali versus modelli teorici: al posto di basarsi su interviste o documentazione spesso obsoleta o idealizzata, il process mining analizza i log degli eventi (timestamp, attori e attività) generati dai sistemi aziendali
• Ricostruzione oggettiva: questa analisi permette di ricostruire i percorsi reali intrapresi dalle transazioni, identificando varianti di processo, colli di bottiglia e problemi di conformità che altrimenti resterebbero invisibili.

Scongiurare gli intoppi per ottenere il massimo dal process mining e dall’hyperautomation, è questione di targeting, prevenzione e analisi oggettive.

Il targeting basato sui dati (Data driven targeting) permette di creare ordine identificando con precisione dove l’automazione può esercitare il massimo impatto. Ciò offre diversi atout:

• Riduzione dei tassi di fallimento: molti progetti di automazione falliscono perché i bot sono progettati per workflow ideali che non tengono conto delle complessità del mondo reale. Il process mining fornisce una rappresentazione convalidata dei processi attuali, assicurando che le soluzioni RPA affrontino le eccezioni e le variazioni reali
• Prioritizzazione: integrando la visione macro del process mining con la visione più peculiare del task capture, le aziende possono dare priorità agli sforzi di automazione dove porteranno il valore maggiore, evitando di sprecare risorse su processi che dovrebbero essere prima ottimizzati o semplificati.

Il termine task capture è utilizzato nella letteratura di riferimento per indicare l’insieme di tecniche e software usati per registrare le attività svolte mediante i sistemi informativi, al fine di documentare processi, esaminare le sequenze operative e supportare automazione (ma anche formazione e compliance).

Ci deve poi essere spazio per la prevenzione dell’automation sprawl, ossia la proliferazione dell’automazione. In difetto di una visione di insieme, le organizzazioni rischiano di inciampare nell’uso di bot e di flussi di lavoro scollegati, difficili da gestire e amministrare. Ed è per questo che il process mining promuove:

• Un framework unificato: il process mining esige una distribuzione coordinata basata su approfondimenti minuziosi e completi del processo
• Ciclo di feedback continuo: una volta che i bot sono operativi, il process mining continua a monitorarne le prestazioni in tempo reale. Questo permette di identificare rapidamente deviazioni o cambiamenti nelle condizioni di business, trasformando l’automazione da progetto statico a sistema adattivo che evolve con l’organizzazione.

Infine, l’oggettività. Forse la sottofase del process mining più difficile da osservare. È proprio la capacità di valutare i dati per quello che sono la ragione per la quale molte imprese esitano.

Mettere ordine significa rendere visibile il caos che spesso governa la quotidianità operativa: varianti non autorizzate, passaggi ridondanti, responsabilità ambigue.

Il timore non è tecnico, ma culturale. La trasparenza impone accountability, espone inefficienze sedimentate e mette in discussione equilibri consolidati. Senza questa fase di consapevolezza, tuttavia, qualsiasi iniziativa di automazione rischia di amplificare i difetti esistenti, digitalizzando lo spreco anziché eliminarlo.

La riduzione del caos deve essere basata sui dati. Gli obiettivi di riduzione dei tempi di ciclo, della stabilità dei processi e del ritorno sull’investimento (ROI) sono figli della capacità di un’azienda di puntare in modo preciso alle opportunità di automazione.

Dall’analisi descrittiva a modelli di automazione

Il legame tra process mining e hyperautomation si sviluppa lungo una progressione che va dall’analisi descrittiva dei processi alla loro automazione completa e ottimizzata.

Il process mining restituisce una fotografia fedele di come i processi operano sul campo ed è una fase prettamente descrittiva e diagnostica e, riassunto in una frase, il process mining consente di capire cosa succede rispetto a ciò che dovrebbe succedere.

L’hyperautomation è un momento successivo: una volta mappati i processi, le attività ripetitive e basate su regole possono essere automatizzate tramite strumenti di Robotic Process Automation, intelligenza artificiale e workflow digitali avanzati.

L’integrazione tra le due tecnologie consente non solo di automatizzare, ma anche di ottimizzare continuamente i processi, grazie al feedback continuo proveniente dai dati di esecuzione.

Benché spesso il termine hyperautomation è accostato quasi esclusivamente al concetto di RPA, ci si trova al cospetto di qualcosa che va oltre: l’hyperautomation è un approccio sistemico e scalabile che punta a identificare autonomamente opportunità di automazione su larga scala, a orchestrare tecnologie diverse e a monitorare continuamente i processi per migliorarli.

Giunti a questo punto possiamo quindi stilare un elenco della progressione tra la descrizione dei processi e l’automazione intelligente in quanto tale.

• Analisi descrittiva: è la fase nella quale il process mining cattura i processi come sono, nella più totale trasparenza e facendo leva su dati reali. Ciò evita di fare successivamente ricorso all’automazione di processi male definiti o inefficienti
• Identificazione delle opportunità: l’obiettivo è fare tesoro di quanto emerso nella fase precedente per automatizzare ciò che merita di essere automatizzato (ROI immediato)
• Automazione: strumenti e tecnologie (RPA e AI) vengono usati per automazioni strutturate. Concorrono le piattaforme low-code e no-code utili alla costruzione di flussi integrati e smart
• Monitoraggio continuo: l’hyperautomation integra le tecnologie per misurare e adattare i processi in modo costante, alimentando così il classico circolo virtuoso che tende al miglioramento

La vera scelta strategica non è se adottare o meno strumenti di hyperautomation, ma se c’è il coraggio di guardare con precisione clinica ciò che accade davvero dentro l’organizzazione.

Vantaggi per l’operatività e performance aziendali

I vantaggi sono di diverso ordine ed è opportuno suddividerli in categorie, iniziando da quelli relativi al process mining propriamente detto:

• Visibilità end-to-end dei processi reali: il process mining fornisce mappe dettagliate dei processi così come vengono eseguiti, evidenziando varianti, tempi di ciclo, frequenze operative e punti di congestione. Questa visibilità è fondamentale per capire dove si generano ritardi, costi e inefficienze operative
• Scoperta dei colli di bottiglia e delle inefficienze: le analisi basate sui dati rivelano passaggi che rallentano l’operatività o consumano risorse inutilmente, consentendo di intervenire con priorità e impatto elevato
• Benchmarking e misurazione delle performance: allo stesso modo, il process mining permette di confrontare metriche chiave. Tra queste, per esempio, throughput time, costi per ciclo o tasso di varianti tra reparti o periodi, generando indicatori utili per le decisioni operative
• Supporto alla compliance e alla qualità: i modelli di processo derivati dai dati aiutano a controllare l’aderenza alle norme e a ridurre il rischio di non conformità operativa.

Ci sono poi i vantaggi dell’hyperautomation che, stando alle cifre elaborate dall’azienda di automazione AI Stream Solutions (New Jersey, Usa), portano guadagni tangibili tra aumento della produttività personale, tagli dei tempi dedicati alle attività banali o ripetitive e, non da ultimo, la riduzione degli errori.

• Aumento dell’efficienza operativa: l’hyperautomation elimina lavori manuali ripetitivi riducendo errori umani, velocizzando l’esecuzione dei processi e aumentando produttività complessiva. Processi che richiedevano ore o giorni possono spesso essere completati in pochi minuti grazie a workflow automatizzati
• Riduzione dei costi operativi: l’automazione riduce la necessità di risorse umane per attività a basso valore e abbassa i costi legati agli errori di processo
• Maggiore precisione e qualità del dato: le tecnologie di automazione intelligenti garantiscono esecuzioni coerenti e standardizzate, riducendo omissioni, errori di inserimento dati e varianti operative indesiderate. Ciò migliora la qualità complessiva dei risultati di ogni singolo processo
• Agilità e scalabilità delle operazioni: l’hyperautomation permette di rispondere rapidamente a variazioni della domanda e a esigenze di business in evoluzione senza aumentare proporzionalmente la dimensione della forza lavoro, facilitando l’espansione o la riallocazione delle risorse
• Migliore customer experience: processi più rapidi e meno soggetti a errore portano a risposte più veloci ai clienti, tempi di trattamento ridotti e una maggiore soddisfazione interna dei collaboratori, che possono concentrarsi su attività a maggiore valore anziché su compiti ripetitivi
• Compliance e audit facilitati: le automazioni intelligenti lasciano tracce digitali complete dei workflow, che aiutano a dimostrare conformità e facilitano verifiche e audit.

La connessione tra process mining e hyperautomation, infine, porta con sé vantaggi utili a individuare in modo preciso quali processi automatizzare, a fornire metriche e KPI per valutare gli impatti delle automazioni e, non da ultimo, supporta una transizione end-to-end, passando da una semplice automazione di task a quella di interi flussi di lavoro complessi.

L’effetto combinato migliora operatività, performance, resilienza e capacità di adattamento alle condizioni di mercato.

Trasparenza operativa e identificazione dei colli di bottiglia

Nel contesto digitale, la trasparenza operativa rappresenta la capacità di un’organizzazione di vedere in che modo i processi vengono effettivamente eseguiti.

Si tratta quindi di una visibilità fondata su dati reali e fondamentale perché restituisce un quadro al netto della variabilità (spesso ingestibile) dovuta a errori umani, ad attività non registrate oppure a pratiche non standardizzate.

I dati oggettivi sono funzionali all’automazione giacché, in assenza dei primi, la seconda ha un tono indiziario e diventa fragile.

Per quanto riguarda i colli di bottiglia, il process mining consente di visualizzare i percorsi reali dei processi e confrontarli con quelli ideali. Consente anche di misurare metriche quali, per esempio, il tempo medio di ogni singola sottofase di un processo o del passaggio da un’attività all’altra. Ciò consente quindi di evidenziare eventuali punti di congestione senza osservazioni manuali.

Tutto ciò è propedeutico a un corretto dispiego dell’hyperautomation che, in assenza di basi solide, può portare a investimenti sbagliati oppure a un peggioramento dell’efficacia dei flussi.

Il process mining alimenta l’hyperautomation in tre modi principali:

• Targeting preciso delle opportunità di automazione: il process mining identifica le aree ripetitive, lente o inefficienti che meritano automazione, classifica le opportunità in base a impatti reali su tempo, costi o prestazioni. Le organizzazioni non automatizzano a caso, ma solo dove i dati mostrano un reale valore di business
• Supporto al redesign dei processi prima dell’automazione: in molti casi i colli di bottiglia non derivano solo da attività ripetitive, ma da un design di processo inefficiente. La visibilità dei dati permette di ripensare la logica del processo prima di applicare automazione, il che aumenta il ROI
• Ottimizzazione continua post-automazione: con il process mining integrato in un framework di hyperautomation, i processi non sono solo automatizzati ma monitorati continuamente per identificare nuove congestioni o eccezionisuccessive alla prima implementazione. Ciò significa che l’azienda non si limita a “fare bot”, ma evolve i processi operativi in un ciclo di miglioramento continuo basato sui dati.

È evidente che si tratta di un approccio che va al di là delle tecniche tradizionali di analisi dei processi quali interviste, workshop e time-motion che sono lente, incomplete e basate su percezioni soggettive. Il process mining, dal canto suo, esamina registrazioni digitali oggettive, restituendo una vista completa e quantitativa delle varianti di processo e dei punti di congestione.

Diversi casi, che affronteremo in seguito, mostrano come il process mining permette di diagnosticare problemi che altrimenti resterebbero invisibili almeno fino a quando non si cristallizzano come inefficienze evidenti.

Il process mining e automazione intelligente: la leva per l’hyperautomation

Nel contesto dell’hyperautomation, l’automazione non è un semplice scripting di task ripetitivi. Il valore reale si concretizza quando si combinano analisi dei processi basata sui dati con automazioni che possono adattarsi, orchestrare e migliorare i flussi di lavoro in modo costante nel tempo.

Si instaura quindi un percorso fatto di valutazione dei processi, di priorità delle automazioni, di feed-back continui, di identificazioni oggettive e di orchestrazione.

Per spiegare più in profondità questa filiera:

• I processi come oggetto di misura e valutazione: senza informazioni basate su esecuzioni reali si rischia di automatizzare ciò che è inefficiente. Il process mining estrae dai log di sistema una rappresentazione fedele dell’esecuzione, permettendo di identificare varianti di processo, colli di bottiglia, tempi di attesa distribuiti in modo anomalo. Queste misurazioni sono usate come indicatori per definire quali parti del processo possono produrre valore con automazione
• La prioritizzazione delle automazioni: le tecnologie di hyperautomation devono gestire un portafoglio di possibili automazioni. Il process mining genera metriche quantitative (frequenza dei percorsi, costo stimato delle varianti, impatto sui tempi globali, eccetera), che si usano come criteri di priorità per l’automazione che deve tenere conto non solo della ripetitività, ma dell’effetto misurabile in termini di performance operative
• Il feedback continuo post-automazione: quando un’automazione viene attivata, l’obiettivo non è quello di “fare girare un robot”, ma osservare se l’automazione produce miglioramenti reali misurati nei dati di esecuzione. Qui il process mining diventa componente di un loop di feedback nel quale i dati post-deployment vengono confrontati con quelli storici e che restituisce, segnalandole, regressioni, deviazioni o miglioramenti reali
• Identificazione di automazioni cognitive e programmi rigidi: ovvero, non tutte le automazioni sono uguali. Infatti, alcune possono essere gestite da strumenti RPA tradizionali, altre richiedono capacità di decisione basata su pattern complessi. Le evidenze derivanti dal process mining permettono di capire dove è necessario introdurre automazione con AI (tipicamente Machine learning) perché i pattern di esecuzione mostrano variabilità troppo elevata per regole fisse
• Strumenti di orchestrazione: una volta definite le automazioni con il più alto impatto potenziale, il flusso complessivo viene orchestrato mediante piattaforme che collegano trigger, task automatici, sistemi esterni e controlli di eccezione. Senza una vista derivata dai dati (quelle del process mining), l’orchestrazione rischia di essere statica e disallineata con le esecuzioni reali.

Questi, per quanto generici, sono casi d’uso concreti derivati dall’integrazione tra process mining e hyperautomation le cui sinergie sono a tratti difficili da raccontare: siamo nei meandri di qualcosa che assume un corpo specifico solo mediante osservazione diretta.

Casi di successo: process mining per ottimizzare processi complessi (finance, operations, supply chain)

Il caso relativo a TK Elevator, azienda attiva nel ramo ascensori e scale mobili, mostra come process mining è stato applicato ai flussi di credito e ri-emissione, ossia a processi legati alla gestione delle note di credito e alla correzione di fatturazioni errate.

L’analisi ha individuato oltre 230 varianti di processo, ovvero percorsi diversi rispetto al flusso teorico standard, evidenziando passaggi ridondanti, rilavorazioni e tempi di attesa eccessivi. In contesti industriali, queste varianti generano un aumento persino più che sensibile del lead time, cioè il tempo complessivo che intercorre tra l’avvio e il completamento di un processo, oltre a ingenerare un aumento dei costi operativi indiretti. L’intervento ha consentito di standardizzare il flusso e ridurre la complessità operativa.

Sono stati ridotti a 2 giorni alcuni cicli che prima venivano conclusi in 3,5 giorni e sono state corrette alcune dispersioni di efficienza che, in totale, si traducono in un risparmio di 2.000 ore uomo (pari a 250 giorni lavoratori di un dipendente)

In ambito produttivo e operation industriali, il caso descritto nella stessa analisi tecnica (si veda il link sopra) mostra come il process mining sia stato utilizzato per identificare colli di bottiglia nei flussi produttivi e nelle attività di approvvigionamento.

L’analisi dei timestamp nei log applicativi ha permesso di misurare con precisione i tempi di attraversamento delle varie fasi del processo, evidenziando ritardi sistemici e accumuli di work in progress, cioè lavoro in corso non completato. Questo ha consentito una riorganizzazione dei flussi operativi con riduzione degli scarti e miglioramento del throughput, termine che indica la quantità di output prodotta in un determinato intervallo temporale.

Tecniche di process mining integrate con sistemi ERP

Nel caso di una non specificata catena di farmacie descritto da Genpact, l’azienda ha utilizzato tecniche di process mining integrate con sistemi ERP (Enterprise Resource Planning, cioè piattaforme software che gestiscono contabilità, logistica, acquisti e produzione) per analizzare in modo dettagliato il ciclo Procure-to-Pay, processo che va dall’ordine di acquisto fino al pagamento del fornitore e la supply chain.

L’analisi dei log di sistema ha consentito di identificare discrepanze nel conto GRIR, acronimo di Goods Receipt / Invoice Receipt, ossia il conto transitorio utilizzato nei sistemi contabili per registrare la differenza temporale tra ricezione della merce e ricezione della fattura.

L’ottimizzazione ha portato alla riduzione del 98% delle partite GRIR aperte oltre 90 giorni, al recupero di pagamenti duplicati e a un miglioramento del working capital, ovvero il capitale circolante netto necessario a finanziare le operazioni correnti. L’impatto sul P&L, Profit and Loss statement (conto economico che misura ricavi, costi e utile o perdita), è stato stimato in decine di milioni di dollari.

Progetti di change management

Nel caso riportato da Process Science in ambito consulenziale, il process mining è stato utilizzato per supportare progetti di change management, cioè gestione strutturata del cambiamento organizzativo. Attraverso la ricostruzione oggettiva dei processi reali, le aziende hanno potuto confrontare l’as-is, (la situazione attuale effettiva) con il to-be, ovvero il modello target desiderato.

Questo confronto ha permesso di quantificare gap di performance e deviazioni rispetto alle policy aziendali, riducendo l’arbitrarietà decisionale e fornendo indicatori oggettivi di miglioramento.

Infine, il portale ProcessMiner raccoglie diversi casi cross-industry in cui il process mining è stato applicato in healthcare, finance e manifattura.

Nei processi finanziari, per esempio nella gestione delle richieste di prestiti, l’analisi delle varianti ha consentito di ridurre il turnaround time, cioè il tempo necessario per completare una pratica dalla richiesta alla decisione finale.

In ambito sanitario, l’ottimizzazione dei percorsi clinici ha ridotto i tempi di permanenza e migliorato l’allocazione delle risorse. In ambito industriale, l’analisi dei flussi end-to-end ha consentito maggiore visibilità sulla supply chain, ossia la catena di approvvigionamento che comprende fornitori, produzione, distribuzione e consegna finale.

Finance e operations: ridurre errori e ritardi nei processi core

In ambito finance e operations, l’integrazione tra process mining e hyperautomation consente di intervenire direttamente sui processi core – ciclo passivo, order-to-cash, gestione del capitale circolante, pianificazione della produzione e supply chain – attraverso un approccio data-driven che combina analisi dei log transazionali e automazione orchestrata.

Le piattaforme di Celonis – azienda tedesca specializzata in process mining e process intelligence – mostrano come la ricostruzione oggettiva dei flussi reali consenta di individuare varianti non conformi, colli di bottiglia e deviazioni dai controlli interni, mentre altre soluzioni dimostrano come l’automazione intelligente possa intervenire sulle eccezioni ricorrenti, riducendo errori manuali e tempi di attraversamento.

Secondo le analisi di Gartner, l’adozione combinata di mining dei processi e automazione avanzata nelle funzioni finance e operations produce benefici misurabili in termini di riduzione dei costi operativi, miglioramento della compliance e accelerazione dei cicli di chiusura contabile, grazie alla standardizzazione delle attività, al rafforzamento dei controlli e alla sincronizzazione tra sistemi ERP e applicazioni satelliti.

Supply chain e logistica: rendere trasparente la catena del valore

Nello specifico, l’hyperautomation consente di superare la frammentazione che risulta dall’uso parallelo di software ERP, WMS e TMS.

Gli ERP (Enterprise Resource Planning), sono le già citate piattaforme che centralizzano la gestione della contabilità, del controllo di gestione, delle vendite, degli acquisti, del magazzino, della produzione e delle risorse umane.

WMS sta invece per Warehouse Management Systems, sistemi per la gestione operativa del magazzino tra ricevimento e stoccaggio delle merci, handling e packing. Sono sistemi tipicamente integrati negli ERP che operano a livelli più analitici.

TMS significa Transportation Management System. È un software dedicato alla pianificazione, esecuzione e monitoraggio dei trasporti: selezione vettori, ottimizzazione dei percorsi, tracking delle spedizioni, gestione dei costi di trasporto e documentazione doganale. Anche il TMS si integra con ERP e WMS per garantire continuità informativa lungo l’intero flusso logistico.

Nella supply chain e nella logistica, l’integrazione tra process mining e hyperautomation consente di ottenere una visibilità end-to-end dei flussi fisici e informativi, superando la frammentazione tra sistemi ERP, WMS e TMS.

L’analisi dei log applicativi permette di ricostruire il percorso reale degli ordini, misurare lead time effettivi, individuare deviazioni rispetto ai modelli target e rilevare colli di bottiglia in fasi critiche come approvvigionamento, pianificazione e distribuzione.

Su questa base, l’automazione orchestrata può intervenire per gestire eccezioni ricorrenti, sincronizzare aggiornamenti tra sistemi, attivare alert predittivi e ridurre interventi manuali nei passaggi interfunzionali.

Secondo Celonis, l’applicazione del process mining alla supply chain consente di migliorare OTIF – On Time In Full – un indicatore di performance della supply chain che misura la percentuale di ordini consegnati puntualmente e completi rispetto a quanto concordato con il cliente.

Consente inoltre di ridurre working capital grazie alla trasparenza sui flussi reali.

SAP evidenzia come l’analisi dei processi supporti la resilienza operativa e la gestione delle disruption e Gartner collega l’hyperautomation alla capacità di orchestrare tecnologie multiple per aumentare efficienza e controllo. L’effetto combinato è una catena del valore più trasparente, misurabile e governabile, con riduzione di ritardi, scorte e costi di coordinamento.

Il ruolo dell’intelligenza artificiale nel process mining e nell’hyperautomation

Nel contesto enterprise, l’intelligenza artificiale rafforza l’analisi dei log, cioè le registrazioni cronologiche generate dai sistemi informativi che descrivono ogni attività eseguita in un processo.

Attraverso tecniche di machine learning vengono individuate anomalie operative (anomaly detection, ossia l’identificazione automatica di comportamenti anomali rispetto a pattern storici), vengono previste probabilità di ritardo su singole istanze di processo e vengono stimati rischi di violazione dei Service Level Agreement (SLA), avvero gli accordi contrattuali sui livelli di servizio.

L’AI abilita inoltre root cause analysis automatizzata, cioè l’identificazione delle cause profonde che generano inefficienze o non conformità (l’origine dei problemi), correlando variabili operative e KPI finanziari.

Sul fronte dell’orchestrazione automatizzata, l’AI alimenta sistemi di Decision intelligence, ovvero piattaforme capaci di suggerire o attivare azioni correttive basate su dati in tempo reale.

L’integrazione con RPA permette inoltre di eseguire automaticamente attività ripetitive tramite bot software, mentre modelli di Natural Language Processing (NLP) trasformano contenuti non strutturati – email, documenti, ticket, eccetera – in dati utilizzabili dai workflow, cioè sequenze strutturate di attività digitali.

L’hyperautomation combina AI, RPA, process mining e strumenti low-code in un ecosistema integrato. Il risultato operativo è un ciclo continuo di osservazione, previsione e intervento che riduce deviazioni, aumenta compliance e abilita processi adattivi.