Cos'è il process mining e a cosa serve?

Il process mining è una tecnica di analisi che ricostruisce come si svolge davvero un processo aziendale partendo dai log di eventi, cioè le tracce che il gestionale, il CRM o il sistema documentale lasciano ogni volta che qualcuno crea un ordine, approva una fattura o modifica una consegna. Ogni riga di questi registri dice tre cose: quale pratica, quale attività, in quale momento. Messe in fila, le righe mostrano il percorso reale di ogni pratica, con le deviazioni, i ritorni indietro e le attese che un diagramma disegnato a tavolino di solito non riporta. Il Process Mining Manifesto della IEEE Task Force on Process Mining, guidata da Wil van der Aalst, ne fissa le tre attività classiche: la scoperta del modello a partire dai dati, il controllo di conformità tra modello previsto e comportamento osservato, e l'arricchimento del modello con tempi, costi e colli di bottiglia. Il risultato è una mappa del processo che nasce dai fatti registrati, non dalle interviste.

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Da dove arrivano i dati

Il lavoro vero sta quasi tutto nella preparazione del log. I dati sono sparsi in decine di tabelle del gestionale, con identificativi diversi e date registrate in modi incoerenti, e la qualità dei dati determina quella della mappa. Per lo scambio tra strumenti esiste lo standard IEEE 1849 XES, pubblicato nel 2016 e rivisto nel 2023, che descrive un log in cui ogni evento appartiene a un solo caso. Nella realtà un evento tocca spesso più oggetti insieme (un ordine, tre righe e due consegne), e per questo la specifica OCEL 2.0 propone log centrati sugli oggetti, che evitano di duplicare o perdere eventi quando si forza tutto su un unico identificativo.

Process mining e task mining

Il task mining registra invece le azioni sul computer della persona: clic, finestre aperte, copia e incolla tra applicazioni. Il process mining vede cosa è successo nei sistemi, il task mining vede come la persona ci è arrivata, compreso il lavoro che non lascia traccia nel gestionale. Anche i log del gestionale riportano chi ha fatto cosa, ma osservare il desktop dei dipendenti va oltre: tocca il GDPR e, in Italia, le regole sul controllo a distanza dei lavoratori dell'articolo 4 dello Statuto dei lavoratori, quindi prima di attivarlo servono base giuridica, informativa e di norma un accordo sindacale o l'autorizzazione dell'Ispettorato del lavoro.

Un esempio enterprise

Una PMI manifatturiera vuole automatizzare il ciclo passivo con la RPA o con un agente. Sul diagramma il flusso è lineare: ordine, ricevimento merce, fattura, abbinamento, pagamento. Se si estraggono gli eventi dal gestionale, la mappa potrebbe mostrare fatture registrate prima dell'ordine, abbinamenti sbloccati a mano e varianti per fornitore. Automatizzare il flusso disegnato significherebbe automatizzare solo il percorso standard e lasciare le varianti al lavoro manuale: prima si decide quali varianti eliminare, poi quali automatizzare con la RPA o con la IPA. La stessa mappa è utile prima di una migrazione ERP, per non portare nel nuovo sistema le eccezioni di quello vecchio.

Perché conta per chi decide

Chi deve firmare un progetto di automazione di solito lavora su una descrizione del processo che è una media di opinioni. Il process mining sostituisce quella media con un'osservazione: quante varianti ci sono, dove si aspetta, dove si rifà il lavoro. È la diagnosi che viene prima della cura, e dice anche quando la cura giusta non è un robot ma una regola più semplice nel gestionale.