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Diferente do que muitos pensam, a última revolução industrial não ocorreu entre os séculos 18 e 19. Na verdade, ela é mais recente do que você talvez imagine e surgiu graças à aplicação de sistemas integrados no chão de fábrica e à inclusão do gerenciamento de dados. Foi no meio desse contexto que o conceito de Process Mining também foi criado.

Considerado uma das etapas cruciais da implementação da Indústria 4.0, neste conteúdo mostraremos o que você precisa saber sobre o Process Mining, seus benefícios e suas características mais importantes. Continue a leitura para conferir!

O que é Process Mining e quais são seus tipos?

Process Mining, ou Mineração de Processos, é uma metodologia usada para complementar o Business Process Management (BPM) por causa dos resultados positivos que tem proporcionado.

Criado em 1999 por Ton Weijters e Wil Van Der Aalst, a proposta do conceito é extrair a maior quantidade de dados possível de cada processo envolvido em determinado negócio.

Para isso, são usados sistemas de informação que registram tudo que foi executado durante a realização de uma tarefa, desde informações sobre o responsável, quais materiais e recursos foram consumidos, o que foi feito, o tempo gasto, entre muitos outros fatores relacionados às atividades.

A técnica tem como finalidade descobrir, monitorar, analisar e otimizar processos reais a partir da extração de acontecimentos disponíveis nos sistemas da empresa. Ou seja, a mineração procura tornar compatíveis as informações de eventos com os modelos de processos para:

  • verificar a conformidade;
  • detectar desvios;
  • prever e evitar atrasos;
  • redesenhar processos.

Com base nos dados registrados, é possível identificar os reais comportamentos dos processos e detectar e diagnosticar falhas com base em informações consistentes, o que garante muito mais confiabilidade à tomada de decisões para implementar processos novos e mais eficientes.

Existem três tipos de Processos Mining:

  • descoberta — procedimento aplicado para identificar o modelo de processos reais (AS IS) da empresa por meio de uma série de registros extraídos diretamente do sistema;
  • conformidade — diferentes modelos de processos são comparados visando à identificação de diferenças e coincidências, a fim de se diagnosticar possíveis problemas e ineficiências;
  • aprimoramento — é quando os diferentes modelos de processo são adaptados com a finalidade de amplificar e otimizar os procedimentos, o que permite a criação de processos completos ou novas etapas mais eficientes.

Quais são as vantagens do Process Mining?

O Process Mining oferece uma grande variedade de benefícios. Entre os principais, podemos citar:

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  • otimização de processos — com informações precisas, a empresa se torna muito mais produtiva e rentável na elaboração de suas soluções;
  • economia de recursos — desperdícios por falhas ou inconsistências nos processos são eliminados;
  • aumento na qualidade da produção — uma consequência natural de se trabalhar com informações precisas e em tempo real;
  • perspectiva de futuro — uma organização que investe em sua infraestrutura tecnológica obtém a correlação de dados do mercado, de fornecedores e até mesmo dos consumidores finais.

O equilíbrio entre causa e efeito é crucial para que os gestores entendam a posição da empresa no mercado, principalmente pelo fato de que o Process Mining ajuda a apontar os melhores caminhos para que o negócio cresça e se consolide no segmento em que atua.

Qual é a relação entre Process Mining e Indústria 4.0?

Os fundamentos que sustentam a Indústria 4.0 são a automação e o processamento de dados, pois as informações são coletadas em grande volume (Big Data) para que possam apontar direções mais claras sem que os gestores precisem assumir muitos riscos.

O Process Mining está ligado à Indústria 4.0 por ser a técnica que possibilita a transformação dos dados coletados em informações úteis, de modo que cada processo da linha de produção seja melhorado.

Qual é a diferença entre Process Mining e BI?

O fato é que Process Mining e BI compartilham algumas características semelhantes, como:

  • ambas têm capacidade de dividir e combinar dados para dar suporte à correlação de informações e detalhar níveis e cenários específicos;
  • tendem a entregar as informações de forma visual por meio de uma grande variedade de recursos gráficos;
  • são ferramentas analíticas capazes de buscar a retratação da realidade a partir de informações geradas no cotidiano das empresas;
  • flertam com métodos de Machine Learning e Inteligência Artificial para possibilitar análises avançadas.

Contudo, mesmo com tantas semelhanças, Process Mining e BI se distinguem fundamentalmente em dois aspectos. Em Process Mining, no modelo predefinido, as informações têm a forma de eventos que, em geral, apresentam três dados diferentes:

  • nome da atividade;
  • identificação do caso (chave);
  • data ou hora (timestamp).

A presença desses dados permite que o Process Mining tenha funções de Play-In, isto é, que estejam ligadas ao processo de mapeamento dos casos, descoberta do fluxo, visão de gargalos, retrabalhos e ineficiências, entre outras, e de Replay. Essas informações também são responsáveis por alimentar modelos de processos para viabilizar análises de conformidade, que são funcionalidades não presentes em soluções de BI.

Já o BI é mais adequado em panoramas nos quais as informações de entrada não têm formato de eventos. Por exemplo, dados de séries temporais não são passíveis de análises provenientes do Process Mining, a menos que sejam usados para enriquecer outros conjuntos de informações já em exploração ou quando é possível transformá-los em eventos em uma plataforma de Process Mining.

Assim, podemos afirmar que o Process Mining está mais para um BI com funções extras. Ambas as soluções representam conjuntos de recursos diferentes, mas que, em muitos casos, podem ser combinados para que as organizações contem com análises e KPIs de perspectivas distintas.

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