Secondo una recente ricerca di Deloitte, il 63% delle aziende globali ha iniziato a utilizzare il process mining, e la maggior parte prevede almeno di sperimentarlo nel prossimo futuro. Questo entusiasmo è ben giustificato. Un'importante indagine di HFS Research tra i decisori aziendali ha rilevato che oltre il 90% degli intervistati considera la Process Intelligence (che combina Process Mining e Process Discovery) estremamente preziosa per la creazione di valore aziendale.
Nonostante i potenziali benefici del Process Mining, molti progetti relativi ad esso incontrano difficoltà per vari motivi. Lo stesso studio di HFS Research ha evidenziato che oltre due terzi delle soluzioni di Process Intelligence hanno prodotto risultati deludenti o non hanno mantenuto le promesse.
Le principali sfide del Process Mining nel manifatturiero
Secondo McKinsey, il 70% dei programmi di trasformazione fallisce. Anche nel Process Mining le sfide non sono rare e tra le principali troviamo:
- Qualità dei dati insufficiente
Dati imprecisi o incompleti possono portare a risultati fuorvianti, rendendo inefficace l'intero progetto. Questo problema spesso deriva dall'indisponibilità o dall'inaffidabilità dei dati di log degli eventi nei sistemi aziendali. Prima di iniziare un progetto di Process Mining, è fondamentale verificare che i dati necessari per l'analisi siano presenti, completi e coerenti. - Mancanza di coinvolgimento degli stakeholder
I progetti di Process Mining comportano cambiamenti organizzativi significativi che richiedono l'adesione della leadership aziendale e di quella IT. Se i principali stakeholder non sono d'accordo, il progetto può incontrare resistenza e alla fine fallire. È comune, infatti, che il Process Mining sia sostenuto solo da alcune aree operative durante un proof-of-concept, ma per avere successo è necessario un buy-in a livello aziendale. Il Process Mining richiede una forte collaborazione tra i vari team; quindi, è fondamentale stabilire fin dall'inizio un team di lavoro coeso e una cultura orientata alla cooperazione. - Aspettative e tempistiche non allineate
Molti leader aziendali hanno riferito che l'implementazione di Process Mining richiede tempo e risorse significative. Non è raro che un'implementazione di Process Mining richieda dai 12 ai 24 mesi, e anche di più nelle grandi organizzazioni. Le aspettative irrealistiche sui risultati dei progetti Process Mining possono portare a delusioni e ad insuccessi. Per ottimizzare l'impiego delle risorse, è cruciale stabilire aspettative realistiche e creare un piano di progetto dettagliato con tappe intermedie e obiettivi raggiungibili. - Ambito del progetto mal definito
Numerose iniziative di Process Mining iniziano con la realizzazione di un proof-of-concept su un caso d'uso aziendale ben definito, come l'analisi dei processi P2P o di processi specifici nell'ambito degli acquisti. Questi progetti "quick win" offrono risultati immediati, ma alcuni dirigenti aziendali possono riscontrare difficoltà nell’estendere l'analisi ad altri flussi di lavoro e funzioni aziendali cruciali. La mancanza di obiettivi e ambiti chiari può portare a un progetto poco focalizzato, incapace di generare risultati significativi. È fondamentale definire fin dall'inizio gli obiettivi, accompagnati da KPI misurabili, e valutare la fattibilità dell'analisi. Questo processo aiuta a mantenere il progetto ben indirizzato durante tutte le sue fasi. - Usare il Process Mining per un processo che non ne ha davvero bisogno
Ci sono diversi segnali che rendono un processo un candidato ideale per il Process Mining. Questi includono dati eccessivamente complessi, mancanza di una struttura dati chiara, deviazioni e colli di bottiglia non identificabili nel processo, solo per citarne alcuni. Scegliendo un processo che non necessita totalmente del Process Mining, un'azienda sta fondamentalmente sprecando denaro. Il modo per garantire che uno strumento di Process Mining massimizzi i benefici aziendali è assicurarsi di impiegarlo per un processo appropriato.
- Il processo analizzato contiene troppi “Concept Drifting”
Il "Concept Drifting" indica la tendenza dei processi a cambiare nel tempo. Infatti, all’interno di un’azienda manifatturiera i processi possono modificarsi durante diverse stagioni e questi cambiamenti possono influenzare la struttura digitale che emerge dal Process Mining, rendendo l'analisi e i risultati molto instabili e difficili da interpretare. Essere consapevoli e gestire il Concept Drifting fin dall'inizio, aiuterà a mantenere il controllo e la comprensione del processo durante l'implementazione del Process Mining, prevenendo che i "drift" abbiano impatti negativi sull'analisi e sui risultati.
Come Metisoft supera le sfide del Process Mining
Per superare le sfide nel Process Mining, è essenziale stabilire una metodologia chiara e ben definita che guidi il cliente attraverso non solo nel progetto stesso, ma nell’intero processo di trasformazione. È altrettanto cruciale definire in modo chiaro gli obiettivi e le aspettative del progetto, attraverso KPI misurabili. Questo assicura un approccio strutturato e orientato ai risultati, consentendo a tutte le parti coinvolte di comprendere chiaramente il percorso da seguire e le metriche di successo da raggiungere.
Metisoft guida le aziende nei progetti di Process Mining attraverso la metodologia DMAIC (Definizione, Misurazione, Analisi, Implementazione e Controllo), che offre numerosi vantaggi. Questo approccio ci consente di valutare fin da subito la fattibilità del progetto e il campo di azione, riducendo al minimo il rischio di insuccessi. Inoltre, il DMAIC fornisce una struttura chiara e sequenziale per l'intero processo di miglioramento, consentendo di identificare e risolvere le inefficienze in modo mirato. A questo si aggiunge la solida e profonda conoscenza di Metisoft nei processi industriali, che rappresenta un ulteriore vantaggio per le aziende operanti nel settore manifatturiero.