Análise
de desempenho
A Análise de Desempenho no Process Mining tem como objetivo avaliar como os processos realmente se comportam em termos de tempo, custo e eficiência, utilizando dados reais extraídos dos logs de eventos dos sistemas corporativos. Ela permite identificar gargalos, desperdícios e oportunidades de melhoria com base em fatos, e não em percepções.
1. O que é Análise de Desempenho no Process Mining
É a aplicação de métricas e indicadores sobre o modelo
do processo descoberto, focando principalmente em:
·
Tempo de
execução
·
Tempo de
espera
·
Produtividade
·
Cumprimento de
SLAs
·
Uso de
recursos
Ela responde perguntas como:
·
Onde o processo
demora mais?
·
Quais atividades
causam atrasos?
·
Quais variantes
são mais eficientes?
·
Onde há
desperdício de tempo e custo?
2. Principais Métricas de Desempenho
2.1 Tempo (Time-based Performance)
·
Lead Time: tempo total do início ao fim do processo
·
Cycle Time: tempo entre duas atividades específicas
·
Waiting Time: tempo de espera entre atividades
·
Throughput
Time: tempo efetivo de execução
📌 Exemplo:
um pedido leva 12 dias para ser concluído, mas apenas 3 dias são de trabalho
efetivo.
2.2 Análise de Gargalos
Identificação automática de:
·
Atividades com
maior tempo de espera
·
Filas excessivas
·
Recursos
sobrecarregados
📌 Exemplo:
“A atividade ‘Aprovação Gerencial’ concentra 40% do tempo total.”
2.3 Cumprimento de SLA
Avaliação de:
·
Percentual de
casos dentro do prazo
·
Atividades que
mais violam SLAs
·
Causas das
quebras de SLA
📌 Exemplo:
“25% dos chamados ultrapassam o SLA por atraso na triagem inicial.”
2.4 Análise de Variantes
Comparação entre:
·
Variantes mais
rápidas e mais lentas
·
Variantes padrão
vs. exceções
·
Impacto de
retrabalho no desempenho
📌 Exemplo:
variantes com retrabalho aumentam o tempo do processo em 30%.
2.5 Uso de Recursos
Avaliação de:
·
Carga de trabalho
por usuário ou equipe
·
Tempo médio por
atividade
·
Balanceamento de
recursos
📌 Exemplo:
uma equipe está sobrecarregada enquanto outra está ociosa.
3. Como o Process Mining Realiza a Análise de
Desempenho
🔹
Descoberta do Processo
Criação do modelo real do processo a partir dos logs
de eventos.
🔹
Enriquecimento do Modelo
Associação de métricas de tempo, frequência e custo a
cada atividade e transição.
🔹
Visualização de Desempenho
Uso de:
·
Mapas de calor
(heatmaps)
·
Gráficos de tempo
e distribuição
·
Dashboards
interativos
4. Análise de Desempenho Avançada
4.1 Análise Comparativa (Benchmarking)
Comparação de desempenho entre:
·
Unidades de
negócio
·
Regiões
·
Períodos (antes e
depois de melhorias)
4.2 Análise de Causas Raiz
Correlação entre:
·
Tipo de caso
·
Recursos
·
Horários,
fornecedores, clientes
📌 Exemplo:
pedidos feitos à noite demoram mais por falta de equipe.
4.3 Análise Preditiva de Desempenho
Uso de Machine Learning para:
·
Prever tempo
restante de um caso
·
Antecipar atrasos
e riscos de SLA
📌 Exemplo:
prever com 80% de precisão se um processo vai atrasar.
5. Benefícios da Análise de Desempenho
✅ Identificação precisa
de gargalos
✅
Redução de tempo e custos
✅
Aumento da produtividade
✅
Melhoria do cumprimento de SLAs
✅
Base sólida para automação e melhoria contínua
6. Desafios e Cuidados
⚠️ Qualidade e
granularidade dos dados
⚠️
Interpretação correta das métricas
⚠️
Contextualização com regras de negócio
⚠️
Evitar análises isoladas sem visão do processo completo
7. Conclusão
A Análise de Desempenho no Process Mining
permite uma visão clara, objetiva e orientada a dados de como os processos
realmente funcionam. Ela é essencial para identificar gargalos, priorizar
melhorias e sustentar iniciativas de excelência operacional e transformação
digital.
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