O rápido avanço tecnológico e a busca permanente por eficiências, que caracteriza a generalidade das empresas, coloca regularmente o tema dos processos em destaque, quando o tema é a melhoria contínua. Os processos podem ser definidos como estruturas de tarefas ou ações encadeadas, que resultam numa resolução administrativa ou numa relação de negócio com clientes, fornecedores, entre outros agentes contribuintes para a atividade das organizações. Em mercados cada vez mais competitivos, regulados e escrutinados, estes processos são cada vez mais complexos, na medida em que têm de responder a desafios de transparência e de controlo, sendo simultaneamente alvo de acompanhamento ativo para identificação de oportunidades de melhoria.
Para melhor entendimento e melhoria de processos, tem-se tornado recorrente a utilização de Process Mining (PM). Uma expressão sexy e apelativa com uma correspondência real muito clara à sua definição. Esta prática consiste na extração de referências de eventos armazenados nos sistemas de informação utilizados (logs), para se recolherem padrões de comportamento. A partir dessas referências, podem-se detetar ocorrências fora do modelo previsto e, com isso, traçar mecanismos de melhoria contínua. Ainda assim, esta não é uma ferramenta de potencial isolado. Na verdade, PM apresenta-se como um complemento das já conhecidas iniciativas de Robotic Process Automation (RPA), no sentido em que o Process Mining potencia, impacta e completa as fases do desenvolvimento de RPA – antes, durante e após implementação.
Enquanto PM surge como ferramenta para a otimização do processo, RPA permite a eficiência das tarefas, tornando a combinação entre ambas uma componente significativa na maximização da produtividade. A conexão entre pessoas e robots tem ganho cada vez maior relevância uma vez que torna a realização de tarefas mais eficaz. A título exemplificativo, um colaborador que mantenha um determinado ritmo de produção, insuficiente para acompanhar a cadência de novos pedidos, irá inevitavelmente criar uma acumulação de trabalho (backlog). PM pode identificar este tipo de situações e sempre que RPA consegue atuar, propõe a utilização de robots já implementados para desempenhar determinada tarefa, aumentando a eficiência do processo e diminuindo o atraso.
Assim se demonstra que a combinação destas duas ferramentas prova ser uma aposta transformadora e uma resposta robusta e eficaz às crescentes exigências dos mercados.
A abordagem do Process Mining, e especialmente quando comparada com as abordagens clássicas, destaca-se pelos diversos benefícios que advêm do recurso à tecnologia, entre os quais se destacam:
1) Garantia de visão integrada e factual, baseada na análise de dados efetivos;
2) Monitorização em tempo real, através da alimentação contínua do sistema de software;
3) Identificação de causas de eventuais pontos de fricção e alerta de desvios face ao modelo padrão;
4) Capacidade de medição e perceção de níveis de produtividade e respetiva evolução;
5) Desenvolvimento de recomendações e previsões, através da utilização de inteligência artificial;
6) Conexão entre pessoas e robots, traduzindo-se na possibilidade de utilização de robots como complemento da realização de tarefas;
7) Rapidez de análise e cálculo automático de métricas.
Todos estes benefícios espelham o forte valor acrescentado desta abordagem, a qual resulta num aumento considerável da eficiência. Afinal permite fundamentar decisões com indicadores concretos e fidedignos, o que demonstra a relevância da mineração dos dados na conquista de novos horizontes da eficiência.
Frederico Carvalho Neto, Senior Consultant da everis Portugal
[Texto originalmente publicado no Sapo Tek, no dia 14 de dezembro de 2020]
