Monitorização Preditiva de Processos para a otimização de processos de negócio

O projeto visa conceber uma solução de inteligente para monitorização, modelação e otimização em tempo real de processos de negócio, capaz de realizar descoberta supervisionada de processos e análises preditivas que auxiliem o suporte a operações técnicas e consequentemente melhorar a qualidade de serviço. Para o efeito, a Border definiu os seguintes objetivos que assentam nas principais componentes da solução: - Plataforma base da solução ProMining: desenvolver uma plataforma Cloud based com funcionalidades de ingestão de dados proveniente de diferentes fontes, juntando-os no mesmo ambiente em tempo real. Pretende-se dotar a plataforma de ferramentas para suporte às operações de “Process Mining” e das suas constituintes de “Process Discovery” e “Process Analytics”, garantido as suas interdependências. Serão investigadas normas e boas prática de interoperabilidade, de modo abarcar os standards das indústrias a que se dirige este projeto, boas práticas para garantir privacidade de dados, segurança da informação e ainda legislação aplicada, aspetos importantes para uma correta modelação dos processos. - Componente de Process Mining com capacidade de modelação de processos numa lógica interativa e otimizada: conceber uma componente para pré-processamento, governance e interpretação dos dados bem como pela orquestração dos processos e respetivo fluxo, que alimentará as componentes de descoberta e analítica de processos, e que será retroalimentada por estas. Serão utilizadas técnicas de BigData, RPA (Robotic Process Automation) e NLP (Natural Language Processing) e/ou LLMs (Large Language Models), para a extração, interpretação e processamento dos dados/informação subjetiva ou em formato textual, inclusive de fontes de dados externas não estruturados, como sites de referência, redes sociais, entre outros. Pretende-se ainda dotar a plataforma de mecanismos que ajudem a identificar e a qualificar (através de mecanismos de ponderação) a informação, recorrendo a ML. - Componente de Process Discovery capaz de liderar uma descoberta supervisionada dos processos operativos ou de negócio parcialmente desconhecidos: desenvolver uma componente para descoberta supervisionada de processos, que são até ao momento parcialmente desconhecidos, dentro do fluxo de processos de uma organização. A partir da identificação de acontecimentos/eventos repetitivos, ou seja, padrões nos dados que ocorrem de forma sequencial e que podem ser relevantes, de diferentes fontes, os mesmos podem ser correlacionados e interligados de forma a criar um modelo base que fornece uma visão holística do processo e verificar se trarão valor acrescentado ao modelo de negócio. Serão investigadas técnicas emergentes de IA, desde ML, LLMs até NLP/NLU para liderar uma descoberta supervisionada de processos operativos ou de negócios desconhecidos. - Componente de Process Analytics baseada em algoritmia inteligente para analisar os inputs provenientes do Process Discovery: desenvolver uma componente que permita, realizar a análise de dados , monitorizar o fluxo de processos e os respetivos processos, através de indicadores responsáveis por medir a sua performance. Pretende-se que tenha por base uma vertente descritiva, preditiva e também prescritiva, ou seja, não só prever o impacto e o Return on Investment da evolução de determinados indicadores, em função dos processos, mas também propor alterações a estes, tendo por base dados que influenciam a sua performance, recorrendo a IA/ML.