O caminho de evolução de Process Mining para Digital Twin.

 

Em tecnologia não faltam buzzwords. Uma buzzword é uma palavra ou frase, nova ou já existente, que se torna popular por um período de tempo. As palavras-chave muitas vezes derivam de termos técnicos, mas muitas vezes têm muito do significado técnico original removido pelo uso da moda, sendo simplesmente usado para impressionar os outros.

Quando falamos em transformação digital, automação de processos e hiperautomação, muitos desses termos são cunhados numa visão de proposição de tendência ou posicionamente de mercado, criando significados amplos, genéricos e até incorretos.

Nesse sentido, gostaria de convidar você a revisarmos os conceitos de Process Mining, Digital Twin e Digital Operations. Afinal, são similares, sinérgicos, mas não sinônimos.

Process Mining (Mineração de Processos)

Process Mining funciona extraindo conhecimento através de logs de eventos prontamente disponíveis dos mais diferentes sistemas de informação a fim de possibilitar que visualizemos os processos de negócios (e todas as suas variações) como realmente são.

O termo Process Mining foi cunhado pela primeira vez em uma proposta de pesquisa escrita pelo cientista da computação holandês Wil van der Aalst. Assim, começou um novo campo de pesquisa que surgiu sob o guarda-chuva de técnicas relacionadas à ciência de dados e ciência de processos na Universidade de Eindhoven, em 1999. No início, as técnicas de mineração de processos eram frequentemente complicadas e limitadas. No ano de 2000, foi desenvolvido o primeiro algoritmo de aplicação prática para descoberta de processos, o Alpha Miner. No ano seguinte, em 2001, um algoritmo muito semelhante baseado em heurísticas chamado Minerador Herurístico foi introduzido nos trabalhos de pesquisa. A partir desses algoritmos iniciais, a tecnologias tem evoluído cada vez mais em termos de visualização, funcionalidades e aplicabilidade no contexto empresarial.

A mineração de processos é frequentemente mal interpretada como um campo relacionado à ciência de dados. A mineração de processos deve ser vista como uma ponte entre a ciência de dados e a ciência de processos. A mineração de processos se concentra em transformar o registro digital de eventos em uma representação significativa do processo para fins de análise, visualização, modelamento, controle e simulação.

A mineração de processos é uma a tecnologia que também integra diferentes áreas das organizações como negócios, processos, melhoria contínua e tecnologia, permitindo que os usuários entendam completamente como seus principais processos de negócios são executados e encontrem as ineficiências que atrapalham o se desempenho, antes de tomarem ações inteligentes e automatizadas para remover lacunas no processo.

Volumetria, tempos, esperas, desvios e retrabalhos são algumas análises tipicamente realizadas através de Process Mining para fins de entendimento do estado atual e proposição de melhorias. Process Mining possui valor intrínseco por criar valor em termos de gestão, mas principalmente extrínseco por direcionar as iniciativas de melhoria de processos e automatização com RPA (Robotic Process Automation), por exemplo.

Processos candidatos à Process Mining são aqueles que tipicamente são realizados sobre plataformas tecnológicas transacionais como ERP ou CRM e que ocorrem ao longo de diversos departamentos, com alta volumetria, e possuem diversos caminhos críticos.

Mas, afinal, Process Mining é a mesma coisa que Digital Twin? E como podemos integrar essa tecnologia ao ecossistema de hiperautomação?

Digital Twin Organization (DTO) 

Dentro do cenário da hiperautomação, onde todos os processos possíveis serão automatizados, um grande volume de dados será gerado em tempo real, espelhando no ambiente digital tudo o que é executado no plano real de negócios. Este espelho digital é referenciado pelo Gartner como DTO (Digital Twin Organization), ou Gêmeo Digital da Organização – uma estrutura sobre a qual a organização poderá analisar e simular mudanças e melhorias no negócio antes de executá-las.

O conceito de gêmeo digital não é novo, já era utilizado há mais de 30 anos por equipes de engenharia de produtos e processos em simulações. A NASA por exemplo, faz simulações complexas há décadas. O termo Gêmeo Digital de uma Organização (DTO) foi incluído no relatório “10 Tendências Estratégicas de Tecnologia para 2020” do Gartner que o definiu como “uma representação digital de uma entidade ou sistema do mundo real”.

A criação do gêmeo digital da organização (DTO) permite que as organizações visualizem como funções, processos e indicadores-chave de desempenho (KPIs) interagem para gerar valor. O DTO torna-se então uma parte integrante do processo de hiperautomação, fornecendo inteligência contínua e em tempo real sobre a organização, gerando oportunidades de negócios significativas.

Ao usar um DTO, ao invés de implementar mudanças no mundo real, as organizações podem verificá-las em um modelo virtual, permitindo ajustes e alterações de um modo mais simples. Isto significa que as organizações serão capazes de revisar diferentes opções e cenários antes de implementar mudanças importantes.

Um DTO também pode ser útil nas operações rotineiras permitindo que sejam feitas análises dos processos atuais para identificar áreas de ineficiências ou fraquezas, podendo levar à melhoria organizacional. Um DTO também pode fornecer uma grande quantidade de dados e informações de desempenho histórico, auxiliando no planejamento estratégico e na otimização de processos.

Além disso, por fornecer uma visão das metas e modelos de negócios, um DTO pode ser uma ferramenta fundamental no treinamento de funcionários. Utilizar um DTO para treinamento pode levar a uma compreensão mais ampla das operações gerais de negócios, seus objetivos de desempenho, suas estratégias em toda a organização e suas diretrizes principais. Como resultado, permite que todas as partes interessadas entendam e se alinhem com as metas e operações de toda a organização.

Em poucas palavras, o DTO se torna potencialmente o Big Data em tempo real da organização e possui Process Mining como uma de suas plataformas fundamentais.

Evolução de Process Mining para Digital Twin

O conceito de gêmeo digital é possibilitado pelos avanços na tecnologia da Internet das Coisas (IoT) e mineração de processos. Hoje é mais simples conectar sensores e atuadores a um objeto do mundo físico para capturar dados contextuais e operacionais e controlar o objeto de seu gêmeo digital.

O gêmeo digital geralmente é caracterizado por um fluxo bidirecional de dados do mundo físico para o digital. Mas, isso é contar metade da história. Cada gêmeo digital envolverá vários segmentos de informação. Isso não é apenas entre o objeto físico e seu gêmeo, mas também entre o gêmeo e os sistemas corporativos da organização como CAD, ERP, MES, PLM que ajudam a criar o modelo inicial e fornecer dados de suporte, em tempo real ou quase em tempo real , para criar uma imagem completa do objeto ou ativo.

Além disso, os dados fluem entre o ativo físico, seu gêmeo digital e a todos que precisam acessar o gêmeo para visualizar, gerenciar ou manipular os dados que ele contém. Trata-se de uma abordagem descentralizada. Quanto mais análises e simulações avançadas você realizar por meio do gêmeo digital, mais pessoas estarão envolvidas no processo.

Três passos para criar seu gêmeo digital

Começar a criar um gêmeo digital pode parecer assustador, mas pode ser dividido em três etapas:

1.Projeto

Há dois elementos principais no projeto de um gêmeo digital: primeiro, você precisa selecionar a tecnologia de habilitação necessária para integrar o ativo físico em seu gêmeo digital para permitir o fluxo de dados em tempo real dos dispositivos IoT e a integração com e informações transacionais de outros sistemas corporativos. Você precisa ter clareza sobre o tipo de dispositivo necessário, o software de modelagem necessário para criar a representação 3D do ativo e quem terá acesso às informações no Digital Twin ou obterá o controle do ativo físico através dele. O gerenciamento seguro de dispositivos IoT é crucial para superar os riscos associados à identificação dos dispositivos em sua rede. Ele fornece os recursos para autenticar, provisionar, configurar, monitorar e gerenciar cada dispositivo. Uma plataforma de IoT orientada por identidade permite que você faça isso de forma rápida e segura em escala.

Isso leva ao segundo elemento no design. Você deve entender o tipo de informação necessária ao longo do ciclo de vida do ativo, onde essas informações são armazenadas e como podem ser acessadas e usadas. É importante que as informações sejam estruturadas de forma reutilizável que possam ser trocadas de forma rápida e eficaz entre os sistemas. Uma plataforma de IoT orientada por identidade pode gerenciar a identidade de todos os elementos envolvidos no gêmeo digital e fornecer serviços de mensagens para automatizar as comunicações seguras entre essas pessoas, sistemas e coisas.

2.Operação

Você deve decidir a função do seu gêmeo digital. É simplesmente para monitorar o ativo? Você quer que o gêmeo controle e altere o ativo? Você deseja disponibilizar os dados do ativo para análises avançadas para auxiliar na manutenção preditiva? Ou você deseja usar os dados e modelos dentro do gêmeo para realizar simulações para ajudar no desempenho operacional e no desenvolvimento de produtos?

A resposta a essas perguntas determinará os tipos de dispositivos que você anexa ao ativo e se você usa dispositivos mais sofisticados que permitem que o processamento de informações seja movido para a borda. Ele também determinará sua integração e preparação de dados e identificará os requisitos de gerenciamento. Quanto mais sofisticado for o aplicativo para o gêmeo digital, mais abrangentes serão esses recursos. Por exemplo, a maioria dos gêmeos procurará explorar análises para melhorar o desempenho operacional e a tomada de decisões. Controlar como os dados são ingeridos, armazenados, preparados e apresentados é essencial para permitir que você aplique análises avançadas. Para obter resultados de alta qualidade, você precisa garantir a qualidade dos dados provenientes de seus dispositivos IoT. Cada dispositivo IoT, incluindo seus direitos de transferir e aceitar dados, é verificado. Adotar uma abordagem de identidade por design cria esses recursos em seu gêmeo digital desde o início.

 3.Aumento

A maioria das implementações de gêmeos digitais começa pequena, como monitorar o desempenho de uma única parte dentro de um ativo, mas se expande com o tempo. Isso acontece de duas maneiras. Primeiro, a organização reúne vários gêmeos digitais menores para fornecer uma imagem completa de uma máquina inteira, ativo ou processo de negócios. Em segundo lugar, as organizações adicionam recursos mais sofisticados – como simulações – em um gêmeo digital existente.

Em ambos os casos, você não quer rasgar e substituir, mas colocar em camadas a funcionalidade do gêmeo digital para atender a esses requisitos em evolução. Você precisa ser capaz de adicionar funcionalidades com segurança para escalar, mantendo o desempenho para atender aos dados extras que precisam ser coletados e gerenciados.

Digital Operations (Digital Ops)

As soluções de tecnologia que suportam a jornada da hiperautomação devem evoluir e se integrar cada vez mais para sustentar de forma integrada as diversas etapas da esteira de automação: descobrir, analisar, projetar, automatizar, medir, monitorar, reavaliar.

A este conjunto de soluções integradas, o Gartner chama de caixa de ferramentas de tecnologia de Digital Operations, ou Digital Ops. Esta caixa de ferramentas tem em seu núcleo as soluções que atuam no nível da execução e controle do trabalho automatizado: RPA (Robotic Process Automation), iBPMS (Intelligent Business Process Management Systems), BRMS (Business Rules Management Systems) e iPaas (Intelligent Platforms as a Service).

Este motor em que RPA é peça central, uma espinha dorsal, devemos ser capazes de operacionalizar a orquestração do trabalho utilizando robotização e execução de regras complexas em plataformas inteligentes.

A caixa de ferramentas de tecnologia para Digital Ops deve contar também com:

1. Ingestão de documentos (Document Ingestion) com capacidade de entender e processar conteúdos a partir de informações em diferentes estruturas;
2. Mineração de Processos (Process Mining), para minerar e monitorar o desempenho dos processos, possibilitando uma otimização contínua da operação;
3. Ampliação da experiência do usuário/experiência do cliente (UX/CX) para a interação cada vez mais inteligente com os participantes dos processos;
4. Recursos de Análises (Analytics) e aprendizado de máquina (Machine Learning) para possibilitar que as automações possam analisar o DTO, adaptar e aprender a fazer os processos de cada vez melhor e mais otimizada a partir das análises.

Assim, entendendo os conceitos, podemos avaliar e planejar de forma mais adequada o uso das tecnologias, plataformas e estratégias para evoluirmos na digitalização e na hiperautomação das organizações.

Gilberto Strafacci Neto

Country Manager da Practia no Brasil (www.practiaglobal.com.br) e Senior Partner do Setec Consulting Group (www.setecnet.com.br). Master Business Essentials CORe Program pela Harvard Business School, MBA em Liderança e Inovação, Engenheiro Mecânico pela Escola Politécnica da Universidade de São Paulo, Master Black Belt, Agile Coach, Design Thinker, Manager 3.0, Certified Six Sigma Master Black Belt pela American Society for Quality (ASQ) e Certified Scrum Master pela Scrum Alliance e Facilitador Certificado LEGO® SERIOUS PLAY®