O que é Process Mining?

Process Mining, ou mineração de processos, é um conjunto de técnicas que analisa os dados registrados pelos sistemas de uma empresa para mostrar como os processos acontecem na prática. O resultado é um mapa da operação baseado em fatos. Continue lendo o nosso texto para entender melhor o que envolve esse processo.  

Como surgiu essa metodologia?  

A definição mais citada de Process Mining vem do pesquisador holandês Wil van der Aalst. Ele descreve o Process Mining como o uso sistemático de dados de eventos para melhorar processos operacionais. Na prática, o software lê os registros que o ERP, CRM e sistemas de atendimento já guardam. Em seguida, reconstrói o caminho de cada caso, do início ao fim. O gestor passa a enxergar o fluxo real, com todas as etapas, desvios e tempos de espera. Essa visão serve de base para decisões sobre automação, controle e melhoria contínua. 

Como o Process Mining funciona na prática? 

Todo projeto de Process Mining começa com um log de eventos. Esse log é uma tabela com os registros das atividades que os sistemas guardaram. Ele precisa ter três informações: o identificador do caso, o nome da atividade e a data e hora em que ela aconteceu. Quase todo sistema corporativo moderno gera esse tipo de registro, o que facilita o início do projeto.

Em um processo de compras, por exemplo, o caso é o pedido. As atividades são a criação da requisição, a aprovação, o envio ao fornecedor e o recebimento. O software lê esses registros e ordena os eventos de cada pedido. Depois, agrupa os caminhos parecidos em variantes. O gestor vê quantos pedidos seguiram o fluxo previsto e quantos tomaram outros caminhos. Cada etapa mostra o volume de casos e o tempo médio de execução. 

O Process Mining pode ser dividido em 3 tipos: 

• Descoberta de processos (process discovery): transforma o log de eventos em um modelo do processo, sem partir de nenhum desenho prévio. Ela mostra como o processo acontece na prática. 

• Verificação de conformidade (conformance checking): compara o modelo que a empresa desenhou com o comportamento que o log registra e aponta cada desvio. Ela mostra onde o processo foge do combinado. 

• Aprimoramento (enhancement): usa os dados reais para ampliar o modelo com informações sobre gargalos, decisões e uso de recursos. Em compras, ele pode revelar que os pedidos de um fornecedor específico esperam mais tempo pela aprovação. Ele indica onde agir primeiro. 

 

Por que o Process Mining é importante nas empresas? 

As empresas usam o Process Mining para encontrar gargalos, retrabalho e desvios nos processos. Um relatório de tempo médio resume o processo em um único número. O Process Mining detalha em qual etapa o tempo se acumula e quais casos fogem do padrão. Na área de compras, por exemplo, aponta aprovações que seguram pedidos por dias. No atendimento, revela chamados que passam por muitas filas antes da solução. Indústrias, bancos e hospitais também aplicam a técnica em processos como produção, concessão de crédito e atendimento de pacientes.  

Segundo Van der Aalst, o Process Mining permite verificar a conformidade dos processos, detectar gargalos e prever problemas de execução. O gestor usa essas informações para priorizar as mudanças que mais reduzem custo e prazo. 

Como o Process Mining se relaciona com os nossos produtos? 

O Process Mining funciona bem junto com o BPM. Ele mapeia o processo real e indica o que melhorar. Depois, a equipe redesenha o fluxo e automatiza as etapas repetitivas. No SOL, o gestor descreve o que precisa para a Pixie, a inteligência artificial do sistema, e ela desenha o workflow em segundos. Cada solicitação gera um histórico do que a equipe fez, e os alertas de prazo ajudam a agir antes do atraso.  

Já na área de compras, o Saphira organiza etapas como cotação e aprovação em um fluxo único. Novas rodadas de análise confirmam se a mudança reduziu o tempo e os desvios. Esse ciclo transforma a melhoria de processos em uma rotina contínua e apoia auditorias, porque o registro guarda data, responsável e etapa de cada ação. Antes de começar, a empresa precisa conferir a qualidade dos dados. Quanto mais as equipes registram o trabalho em fluxos digitais, mais completo fica o retrato do processo.  

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