O process mining é um método para analisar como um processo opera utilizando logs de eventos do sistema para reconstruir a sequência de atividades de casos individuais, como pedidos de compra ou sinistros de seguro.
Um log de eventos exige um identificador de caso, um nome de atividade e um registro de data e hora (timestamp) para cada evento registrado. Em um projeto DMAIC, a definição do caso e os limites da medição determinam quais registros pertencem à análise. As equipes usam os fluxos de processo resultantes para examinar desvios do fluxo de trabalho esperado e localizar etapas repetidas que justificam uma investigação.
Considere um processo de faturamento no qual 120 de 1,000 casos concluídos contêm um segundo evento de aprovação. O process mining identifica esses casos e mostra onde a repetição ocorre. Se a análise confirmar que apenas 80 casos exigiram correção, a proporção de retrabalho no nível do caso é de 8%. As repetições restantes podem refletir requisitos de aprovação autorizados. Contar cada evento repetido como um defeito superestimaria o problema.
A análise de tempo requer o mesmo cuidado. Um intervalo de dois dias entre a entrada e a aprovação de uma fatura pode incluir um fim de semana ou uma liberação de lote programada. Os registros de data e hora de conclusão por si só não estabelecem quanto tempo uma fatura passou aguardando por um aprovador disponível. Uma decisão de capacidade precisa de evidências sobre a disponibilidade de recursos e regras de liberação.
Dentro do DMAIC, a mineração de processos dá suporte às fases de Medição e Análise, enquanto o SIPOC estabelece o escopo e o Gemba walk expõe os trabalhos ausentes nos registros do sistema. Diagramas de Ishikawa e os 5 Whys ajudam a investigar as explicações sugeridas pelos logs. Os planos de controle devem atribuir a responsabilidade pelas definições dos eventos, pois uma alteração no registro de data e hora ou no mapeamento da atividade pode comprometer a comparabilidade com a linha de base.
