Process Mining

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Process mining: il Process mining rappresenta una delle applicazioni più mature dell'intelligenza artificiale nel contesto dell'analisi dei processi aziendali. Gli algoritmi utilizzati per identificare tendenze e modelli nei log degli eventi sono prevalentemente basati su tecniche di machine learning e data mining, che consentono di automatizzare la scoperta di pattern complessi impossibili da rilevare attraverso analisi manuali. L'integrazione di algoritmi di apprendimento automatico permette ai sistemi di process mining di migliorare continuamente la propria capacità di riconoscimento dei pattern, adattandosi alle specificità organizzative e settoriali.

Alla domanda "Process mining: cos'è?" si risponde definendolo come un metodo che sfrutta la data science per analizzare in modo oggettivo i processi e individuare opportunità di ottimizzazione. Il process mining significato risiede nella capacità di trasformare i dati generati da sistemi informativi, come ERP o CRM, in modelli di processo effettivi che rappresentano ciò che avviene davvero, permettendo di esaminare varianti e inefficienze.

Le tecniche di intelligenza artificiale nel process mining si articolano in tre dimensioni principali: il process discovery, che utilizza algoritmi di clustering e pattern recognition per ricostruire automaticamente i modelli di processo dai dati; il conformance checking, che impiega tecniche di machine learning per identificare deviazioni tra processi pianificati e reali; e il process enhancement, che sfrutta algoritmi predittivi per suggerire ottimizzazioni. Questi approcci algoritmici trasformano l'analisi dei processi da attività descrittiva a predittiva, consentendo alle organizzazioni di anticipare criticità e opportunità di miglioramento.

Le applicazioni process mining sono attuabili in ogni contesto in cui esistano sistemi informatici che registrano eventi, per fare degli esempi possiamo indicare:

• Nell'istruzione per monitorare l'efficacia dei percorsi formativi
• Nella sanità per ridurre i tempi di trattamento dei pazienti: analizzando i log degli eventi generati da sistemi informatici sanitari, il process mining può evidenziare quanto tempo intercorre tra diagnosi, prescrizione e trattamento
• Nella pubblica amministrazione: nei procedimenti amministrativi (come il rilascio di permessi edilizi o pratiche anagrafiche), il process mining permette di verificare se i flussi reali rispettano le tempistiche previste dalla normativa e di capire dove si accumulano ritardi
• Nell'e-commerce per analizzare il comportamento d'acquisto, tracciando gli eventi relativi a ordini, pagamenti, spedizioni e resi
• Nella produzione industriale l'analisi dei dati di macchine e linee di assemblaggio permette di confrontare il processo pianificato con quello realmente eseguito, scoprendo inefficienze nella catena di fornitura o utilizzo non ottimale delle risorse

Una parte importante della storia e della diffusione del process mining è legata a ProM, un ambiente software a codice aperto, sviluppato presso l'Università di Eindhoven, per lo sviluppo e l'utilizzo di algoritmi di process mining. ProM è una piattaforma pensata per ricercatori e sviluppatori, che nel contesto accademico si è affermata come punto di riferimento grazie a una comunità attiva di contributori e utilizzatori. Il suo obiettivo è favorire l'avanzamento dello stato dell'arte del process mining, promuovendo metodi efficaci e applicazioni pratiche sia in ambito scientifico sia industriale.

Infine, il legame tra Process Mining e Business Intelligence è particolarmente rilevante: se la business intelligence consente di analizzare i dati per supportare le decisioni, il process mining arricchisce questa prospettiva modellando e diagnosticando i processi, portando un approccio quantitativo e oggettivo alla mappatura dei flussi operativi, in contrapposizione a quello tradizionale basato su interviste o workshop. In questo modo il process mining diventa uno strumento complementare alla business intelligence e al business process management, capace di offrire alle organizzazioni un vantaggio competitivo concreto.

Data la crescente importanza di queste tecnologie nel panorama aziendale contemporaneo, l'acquisizione di competenze specialistiche attraverso corsi di intelligenza artificiale diventa sempre più strategica per i professionisti che desiderano padroneggiare gli strumenti di analisi dei rischi e process mining. L'evoluzione normativa, come evidenziato dal nuovo regolamento europeo sull'intelligenza artificiale, sottolinea inoltre l'importanza di una formazione aggiornata per navigare consapevolmente questo panorama tecnologico in continua evoluzione.