Sherpa Process Discovery#

Sherpa Process Discovery — uma ferramenta analítica para identificar oportunidades de automação de processos de negócios na empresa, garantindo a identificação e descrição de processos de negócios rotineiros por meio de métodos de aprendizado de máquina e inteligência artificial.

A principal tarefa do Sherpa Process Discovery é determinar quais processos na empresa são adequados para automação ou robotização. Para isso, dados sobre as atividades dos funcionários são coletados e processados em várias etapas:

1. Descoberta de Processos
   A rede neural analisa sequências repetitivas de ações, identifica suas variações e avalia o potencial de automação.
   Com os resultados, é gerado um relatório detalhado (PDD — Documento de Definição de Processo) com sequências de etapas e possíveis cenários de robotização.
2. Análise de Processos
   O sistema realiza uma análise dos processos de negócios, identificando tarefas rotineiras repetitivas.
3. Recomendações para automação
   Com base nos dados obtidos, são criadas recomendações para automação, além de desenvolver protótipos de soluções e descrições de cenários para Robôs, o que acelera significativamente a fase de implementação.

Tecnologia Sherpa Process Discovery#

A base do sistema é composta pelos seguintes métodos:

• Visão computacional (OCR, detecção de contornos e objetos) para reconhecimento de elementos de interfaces.
• Processamento de linguagem natural (NLP, lematização, NER) para análise de texto e descrições.
• Suporte inteligente à tomada de decisões: análise de processos (process mining), geração de redes de Petri.
• Métodos de clusterização e classificação para segmentação de processos e identificação de cenários típicos.

Modos de operação#

O Sherpa Process Discovery pode operar nos seguintes modos:

• Análise de operações ("Task mining") — coleta de dados sobre as ações dos funcionários (cliques do mouse, rolagens, arrastos, mudanças de tela), destinada a identificar ações repetitivas e modelar cenários de trabalho.
• Análise profunda de operações ("Deep task mining") — inclui todos os tipos de dados do tipo anterior, além da criação de capturas de tela a cada ação para uma análise mais profunda dos elementos visuais da interface.
• Análise de processos ("Process Mining") — upload de dados já preparados de sistemas externos com informações sobre processos de negócios para análise e otimização.

Recomendações para automação de processos#

Recomenda-se a automação de Processos que se caracterizam por:

• alta carga de trabalho (duração da execução/frequência);
• custos de tempo significativos;
• alto custo;
• avaliação do nível de robotização superior a 50%.

Vantagens do Sherpa Process Discovery#

O uso dessa tecnologia permite:

• economizar significativamente tempo na identificação de processos que podem ser automatizados,
• aumentar a precisão da análise e reduzir os riscos de implementação.

A coleta de dados automatizada e a análise garantem a objetividade da avaliação, e a integração nos contornos de trabalho previne vazamentos de dados.