- Amministrazione aperta
Il servizio DESA'L dell'AOC ottiene la certificazione di conformità all'ENS nella categoria alta
Negli ultimi mesi, l'AOC ha condotto un progetto pilota di process mining nel servizio di supporto agli utenti. Il process mining è una disciplina che mira a scoprire, monitorare e migliorare i processi attraverso l'estrazione di conoscenza dal registro degli eventi dei sistemi informativi. Questa disciplina va oltre la semplice elaborazione dei dati e incorpora una conoscenza approfondita del processo da cui proviene. Cioè, a COSA (i dati) si aggiunge il COME (il processo). Quindi, una volta caricati abbastanza dati e appreso il processo, puoi iniziare a fare domande.
Nel caso dell'AOC abbiamo scoperto cose così sorprendenti come che il nostro processo di supporto, per noi lineare e semplice, avesse più di 3.400 varianti o che siamo stati più efficienti durante la pandemia, con più carichi di richieste di supporto, rispetto a prima. È anche una porta aperta alle simulazioni con la domanda "E se...?" , ad esempio, "E se il secondo livello di supporto rispondesse direttamente all'utente invece di spostare la risposta al primo livello?", la risposta: si potrebbero risparmiare fino a 16.000 ore di elaborazione annuale.
Parallelamente, nel caso precedente è stato condotto un pilota con il servizio di gestione di file elettronici offerto dalla Diputació de Girona a circa 150 comuni della provincia. Dati i limiti del budget, questo secondo pilota è stato più limitato. Siamo grati all'Ufficio di Supporto all'Amministrazione Elettronica del Consiglio Provinciale di Girona per la loro collaborazione.
Insomma, un'esperienza molto positiva che vogliamo continuare ad esplorare. Crediamo che ci aiuterà a migliorare i processi di gestione dell'AOC e che apprezzeremo l'estrapolazione alle amministrazioni locali.
Questa iniziativa fa parte della serie di iniziative innovative promosse dall'AOC per esplorare le opportunità offerte dall'analisi avanzata e dalle tecnologie di intelligenza artificiale per migliorare l'erogazione dei servizi pubblici.
Video di presentazione dei lavori
File pilota per il servizio di assistenza agli utenti
Sfida
Come possiamo identificare rapidamente i punti di miglioramento nel funzionamento del servizio di supporto e determinare quale azione avrà il miglior impatto sulla soddisfazione delle persone e degli enti che utilizzano il servizio?
Problemi attuali
Il Consorzio AOC fornisce supporto attraverso il Customer Service Center (CAU) dal quale le amministrazioni, i cittadini e le aziende possono indirizzare richieste e quesiti relativi ai servizi del Consorzio AOC. La crescita negli ultimi anni dell'attività dei servizi propri del COA, accentuata dal diffuso aumento delle procedure digitali a causa della pandemia di COVID-19, ha fatto sì che anche questo supporto crescesse continuamente sin dal suo inizio, sia per volume di richieste e negli attori coinvolti.
Attualmente il servizio supera le 60.000 richieste di supporto, e prevede la partecipazione di diverse unità del Consorzio AOC, uffici tecnici e fornitori esterni.. Questa partecipazione diversificata, moltiplicata per il volume delle tipologie di servizi, genera un'ampia varietà di possibili flussi di elaborazione delle richieste di supporto, nonché una complessa verifica del rispetto dei tempi di risposta e risoluzione.
Nasce la necessità di analizzare il funzionamento dei processi del servizio di supporto al fine di:
- misurare i tempi di prestazione per le persone e gli enti che utilizzano il servizio
- identificare possibili aree di miglioramento (in relazione a cambiamenti organizzativi o supporto tecnologico del processo)
- essere in grado di misurare l'impatto delle azioni proposte in relazione alle aree di miglioramento
- essere in grado di valutare l'impatto futuro dei cambiamenti della domanda (qual è stato l'effetto della pandemia)
Soluzione applicata: analisi avanzata con process mining
La gestione delle diverse istanze e quesiti del CAU del Consorzio AOC viene effettuata con uno strumento di biglietteria che è una piattaforma specifica per la gestione delle richieste di servizio. Questo strumento di biglietteria consente di tenere un registro dettagliato di:
- richieste registrate
- la sua categorizzazione (per registrazione, per priorità, per servizio,)
- la sua assegnazione ai diversi attori coinvolti nella sua risoluzione
- il timestamp per la registrazione di ogni richiesta e il timestamp per l'assegnazione cambiano fino a quando non vengono risolti.
Avere questa dettagliata registrazione che permette di riprodurre l'esecuzione di ogni richiesta dall'inizio (dalla registrazione della richiesta stessa) alla fine (alla sua risoluzione e accettazione da parte di chi l'ha registrata) è stata presentata come un'opportunità per poter correre un'analisi avanzata dei processi di servizio di supporto con estrazione di processo.
Pertanto, l'AOC ha promosso un progetto pilota o di prova del valore per dimostrare l'applicabilità e i vantaggi del process mining in un ambiente pratico, basato sui processi di supporto dell'AOC, di cui è stato assegnato articolo con la piattaforma Apromozione.
Si tratta di un progetto pilota limitato a un breve lasso di tempo (circa 3 mesi), in cui effettuare un'analisi avanzata dei processi di supporto che risponda alla sfida posta.
Cos'è il process mining?
Il process mining è un insieme di metodi che consentono di analizzare i record dell'esecuzione di un processo (in questo caso il processo del servizio di supporto) utilizzando diversi tipi di visualizzazioni per identificare colli di bottiglia, deviazioni e allo stesso tempo scoprire opportunità per ottimizzare le prestazioni e massimizzare i risultati.
Il process mining, come il data mining, si basa sull'analisi dei dati come pilastro fondamentale delle capacità analitiche; ma il process mining incorpora mappe di processo con misure della frequenza dei casi e delle prestazioni che oltre ad ottenere misure (COSA) ci permettono di identificare cause e dipendenze (COM), permettendo di capire come si sviluppa l'operazione REALE (sforzo reale, costo effettivo, tempo di risposta,…).
Cosa abbiamo scoperto?
Sono state analizzate 1.324.963 registrazioni di attività corrispondenti a 306.181 richieste di sostegno per un periodo di attività dal 01/01/2017 al 11/11/2021.
Applicando il process mining in un breve periodo di tempo, abbiamo ottenuto le seguenti informazioni chiave per il miglioramento dei processi:
- La scoperta dei processi: il punto di partenza di come vengono eseguiti i processi consente di prendere decisioni migliori nella loro riprogettazione. Il processo di supporto, sebbene da un punto di vista teorico sia lineare e limitato, nel periodo analizzato presenta più di 23855 varianti; che consente un punto di partenza per la revisione e la standardizzazione dei processi.
- Prestazione: in un confronto pandemico pre (2017-2019) e post (2020 e 2021); È stato riscontrato che con più carichi di richieste di supporto nel periodo post-pandemia, il servizio è stato più efficiente:
- Pre-pandemia: circa 50.000 richieste di supporto sono state gestite ogni anno.
- Post-pandemia: sono state oltre 60.000 le richieste di sostegno ogni anno; riducendo fino al 42,5% la durata media delle richieste dalla registrazione alla risposta e alla chiusura.
- Analisi delle varianti: Sono stati misurati i tempi di richiesta (tempo totale dall'inizio alla fine) e il tempo di elaborazione (tempo in cui la richiesta non è pendente da terzi), facendo un confronto tra i diversi servizi. In questo modo è stato possibile identificare le differenze e come varia la risposta alle richieste a seconda dei diversi servizi.
È stato inoltre confrontato in base ai livelli di scalabilità delle richieste, identificando i comportamenti e potendo misurare l'impatto dei cambiamenti nel processo. Ad esempio, "Che impatto ha il tempo di risposta dell'utente se il secondo livello di supporto risponde direttamente all'utente invece di spostare la risposta al primo livello?"; e determinare i risparmi oggettivi in una potenziale riprogettazione del processo che consentirebbe questo cambiamento.
- Simulazione: Non solo è stato possibile analizzare la storia per trarre conclusioni preziose, ma è stato anche possibile valutare il potenziale del process mining per verificare l'impatto di possibili modifiche o miglioramenti. In una simulazione sono state apportate variazioni al numero di persone assegnate a determinati compiti e al loro impatto sui tempi di risoluzione.
Ci permette di rispondere ai diversi scenari "E se...?" con simulazioni basate su dati oggettivi di servizio.
Il progetto è stato sviluppato applicando le seguenti tecniche, e con una valutazione congiunta e guidata dei risultati:
- Rilevamento automatico delle mappe di processo e confronto tra modelli.
- Cruscotti di visualizzazione dati, statistiche e capacità analitiche della piattaforma Apromore.
- Abilità di simulazione (E se...?) Per impostare diversi scenari, valutare l'impatto sul processo e identificare l'opzione di miglioramento del processo più appropriata.
Processi minerari nella Pubblica Amministrazione
L'applicabilità e i vantaggi del process mining sono stati dimostrati in un ambiente pratico e hanno consentito:
- Una visione completa del processo e della sua effettiva esecuzione che non può essere analizzata con altre tecniche.
- Solo con un carico di dati si sono ottenuti calcoli analitici complessi che altrimenti sarebbe stato costoso.
- Capacità di simulare per valutare l'impatto delle modifiche sulle prestazioni del processo, consentendo di concentrarsi su modifiche specifiche per massimizzare il miglioramento del processo.
Negli enti pubblici il process mining può consentire di verificare e rendere trasparenti metriche e performance dei processi, ridurre i tempi di attesa, eliminare casi non conformi alle normative e, a livello organizzativo, un risparmio di tempo nell'identificazione e definizione dei processi. .
Una delle sfide più comuni è la disponibilità e la qualità dei dati. In questo caso erano disponibili e facili da estrarre nello strumento biglietteria. È molto importante che lo strumento o le piattaforme utilizzate per eseguire le operazioni, eseguano questo record e consentano l'estrazione di queste informazioni se si desidera ridurre al minimo lo sforzo di preparazione dei dati quando si affronta un progetto di process mining.
Stato del progetto
· Progetto pilota: analisi avanzata con process mining completato.
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