Como combinar RPA e Process Mining
O RPA (Robotic Process Automation) é, basicamente, uma forma de tecnologia de automação de processos que utiliza robôs de software para replicar tarefas humanas repetitivas e sujeitas a erros, buscando economias de tempo e custo. Depois de registrar um fluxo de trabalho de processo, um bot virtual imita as ações realizadas por humanos na interface do usuário e automatiza suas ações.
Vários bots formam uma força de trabalho virtual que permite a automação de muitas tarefas que foram executadas anteriormente por trabalhadores humanos. Os bots são integrados ao software existente e conduzidos por regras simples e lógica de negócios.
As etapas do processo podem ser cumpridas independentemente do tempo e são instantaneamente escalonáveis, pois os robôs podem lidar facilmente com aumentos de volume. O RPA garante a precisão e consistência das atividades e a execução correta das tarefas logo na primeira vez e com grande volume de dados.
Para garantir a eficácia na implementação de RPA, é preciso avaliar o potencial de automação dos processos em uma organização e o Process Mining permite essa identificação.
Mas, o que é Process Mining e como ele funciona?
Process Mining é uma técnica de análise de processos orientada a dados que reconstrói visualmente o fluxo real de processos de negócio a partir de logs de eventos de sistemas de gestão. Ele permite analisar o que realmente acontece nos processos de negócios, incluindo padrões indesejados, gargalos e problemas de conformidade, onde, através de um dashboard, os usuários podem detalhar os dados, identificar desvios do processo ideal e detectar as causas raízes das ineficiências.
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Associado ao RPA, Process Mining permite a monitoração de resultados de implementações, a identificação do potencial de melhoria em relação a eficiência, velocidade, agilidade e conformidade dos processos. Além disso, auxilia na detecção de estratégias de solução (transformação de processo ou mudança de tecnologia) e na seleção de medidas adequadas para implementação de estratégia (automação, treinamento de usuário ou migração de sistema).
Para uma combinação efetiva de RPA e Process Mining, sugerimos uma abordagem em quatro etapas:
1. Seleção de caso apropriado
Normalmente, dentro de uma empresa, existem dezenas de tipos e etapas de processos com diferentes níveis de automação. Para uma implementação de RPA bem-sucedida, os processos devem ser escalonáveis, repetitivos e padronizados. O primeiro passo é decidir quais processos são padronizados o suficiente para se beneficiar do RPA.
O Process Mining pode orientar as iniciativas de RPA e apontar os processos mais elegíveis para automação. Ao comparar as taxas de automação, os usuários podem explorar onde as soluções de automação atuais podem ser melhoradas e onde a automação adicional pode trazer benefícios, como redução dos tempos de processamento, melhoria de desempenho e, em processos manuais, ajudar a erradicar erros de processamento humano.
Dentre os processos mais comuns para essa elegibilidade de automação, estão: transferência de dados de um sistema para outro, processamento de folha de pagamento, registros de clientes, atualizações de perfis de clientes, geração de relatórios e limpeza de dados.
2. Padronização antes da automação
Para ter mais sucesso, a variação nos processos de negócios deve ser minimizada antes de iniciar o RPA. Isso significa que as variantes do processo devem ser padronizadas para gerar grandes volumes de transações por variante.
Por meio dessa padronização, os usuários podem evitar loops caros durante a realização do RPA, acelerar o tempo de implementação, aumentar as taxas de sucesso e obter o máximo de retorno sobre investimento (ROI). Para processos não padronizados, Process Mining fornece insights para que os usuários possam padronizar o processo antes de prosseguir para a RPA.
3. Priorização das atividades
Normalmente, o número de casos de uso potenciais excede os recursos disponíveis para fazer todos os projetos de uma vez. Assim, é importante usar os recursos disponíveis para atingir o máximo de resultados no menor tempo possível.
Priorizar é um fator chave para iniciativas de RPA bem-sucedidas, pois permite obter resultados mais fáceis e ganhos mais rápidos. Iniciar o RPA com processos com baixas taxas de automação pode gerar melhores resultados do que aumentar a automação de processos já bastante automatizados.
4. Monitoramento
Após a seleção e implementação dos aplicativos RPA mais eficazes, o monitoramento contínuo garante o rastreamento do impacto da iniciativa RPA e, especialmente, seu retorno sobre o investimento (ROI).
Process Mining permite que o usuário veja como os processos evoluem ao longo do tempo e detecta imediatamente quando os robôs precisam se adaptar a um ambiente alternativo de negócios.
Process Mining como facilitador na implementação de RPA – um exemplo prático
O Gartner destacou em seu Market Guide for Process Mining, publicado no final de 2020, que Process Mining é um facilitador-chave quando se trata de Iniciativas de RPA, uma vez que visualizar e compreender o contexto do processo, bem como identificar e priorizar oportunidades para automação no nível de tarefas, são fatores de grande sucesso.
Utilizando uma ferramenta de Process Mining, uma empresa de telecomunicações percebeu que muitos pedidos com tempos de processamento excessivos surgiam devido a desvios complexos do processo padrão antes de serem enviados ao fornecedor.
Esses casos fora do padrão requerem um alto nível de interação humana e, portanto, dificilmente poderiam ser automatizados. Através da ferramenta, a empresa pôde identificar rapidamente esses desvios, ajustá-los e determinar como o RPA poderia facilmente e automaticamente replicar o papel dos humanos em processos repetitivos, sem erros e em uma velocidade mais rápida.
O RPA permitiu que a empresa aumentasse sua taxa de pedidos, reduzisse custos operacionais de compra, realizasse entrada no mercado mais rapidamente e, com isso, tivesse mais tempo para atividades estratégicas que agregam valor ao cliente e que exigem competências humanas.
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A empresa também percebeu que os maiores desafios de implementação de RPA são a falta de transparência e a automatização de processos que não são eficientes. Portanto, implementar a automação com base em percepções que se originam da transparência criada por meio de Process Mining é a chave para iniciativas de RPA de sucesso.
Uma iniciativa de RPA requer um acompanhamento contínuo dos resultados e o uso de descobertas para a melhoria contínua. Process Mining fornece insights rápidos e poderosos sobre o impacto do RPA no desempenho dos processos e na constante avaliação de iniciativas bem-sucedidas para obter o máximo valor da automação.
*Texto publicado inicialmente em: everflow.ai
