La gestione dei processi non può più essere pensata senza l’aiuto dell’Intelligenza Artificiale. Un’affermazione confermata dai lavori della conferenza internazionale sul Business Process Management che si è tenuta dall’1 al 6 settembre a Cracovia. E sottolineata anche dai premi ai migliori lavori scientifici come quello andato a Ivan Donadello, ricercatore della Facoltà di Ingegneria, che ha ottenuto il secondo miglior premio a quella conferenza che, dal 2003, è l’incontro di riferimento per i ricercatori e i professionisti nel campo della gestione dei processi aziendali.

Il lavoro di Donadello, che ha meritato il riconoscimento della giuria, si intitola “Conformance Checking of Fuzzy Logs against Declarative Temporal Specifications” ed è frutto della collaborazione del ricercatore con i proff. Marco Montali e Fabrizio Maria Maggi (unibz), Paolo Felli (Università di Bologna), e Craig Innes, dell’Istituto di Perception, Action and Behaviour (percezione, azione e comportamento ndr.) dell’Università di Edimburgo. L’articolo ha particolarmente colpito i giudici per il suo approccio alla tematica e le soluzioni proposte.

Controllo di processo: come ridurre le incertezze con l’AI

Il Business Process Management, o Gestione dei Processi Aziendali, si occupa di rendere i flussi di lavoro di un'organizzazione più efficaci, efficienti e adattabili ai cambiamenti. Una volta definiti i processi è importante garantire che le operazioni vengano eseguite in maniera corretta ed efficiente, in conformità a normative o standard aziendali. “Questo può essere fatto, ad esempio, registrando le attività svolte durante i processi tramite una telecamera ed analizzando poi i video con l’aiuto di tecnologie basate sul machine learning e l’intelligenza artificiale”, spiega Donadello.

All’interno di una registrazione, però, possono essere diversi gli aspetti di interesse per l’azienda e bisogna trovare un modo di identificare ed analizzare più processi nello stesso momento. Un esempio pratico potrebbe essere il controllo della qualità nella produzione manifatturiera. In una linea di produzione, le telecamere possono monitorare simultaneamente diversi aspetti del processo, come il corretto posizionamento dei componenti su una linea di assemblaggio, la sincronizzazione delle macchine, e il comportamento degli operatori. Il sistema di analisi video potrebbe ad esempio analizzare se un operatore sta assemblando i pezzi corretti nel modo giusto mentre le macchine eseguono le operazioni a una velocità appropriata e senza errori. Ci sono però dei fattori che possono portare incertezza in questo processo, come la presenza di ostacoli visivi (es. colonne) o una scarsa visibilità, dovuta ad esempio alla presenza di vapore nell’ambiente.

“La novità apportata dalla nostra ricerca sta proprio nel modo in cui vengono affrontate queste fonti di incertezza” afferma il ricercatore. “Fino ad oggi l’analisi di un dato processo veniva considerata ben definita e certa. Il compiersi di più azioni in contemporanea e la presenza di eventuali fattori disturbanti rendono più difficile definire se una serie di azioni sia stata svolta in maniera corretta o meno. Il nostro approccio permette di associare allo svolgimento di questa azione un grado di affidabilità che dà una maggiore solidità alla decisione del sistema di riconoscerla come conforme o non conforme ai protocolli”, aggiunge.

Un sistema di gestione basato sulla tecnologia proposta nel paper di Donadello e colleghi potrà poi essere implementato in computer o robot in grado di determinare non solo se una certa azione è stata compiuta o meno, ma anche con che grado di incertezza. “Questo porterà allo sviluppo di computer più intelligenti e veloci, che rispondono meglio alle necessità delle aziende e che permetteranno di avere delle risposte in tempo reale sui processi in atto nell’azienda”, conclude Donadello.