Spectrum analysis: avviato un nuovo progetto sperimentale

DevEnh
COVINO & Partners STP, nell’ambito delle proprie attività di ricerca e innovazione, ha avviato un progetto sperimentale per l’ampliamento e l’applicazione operativa della Spectrum Analysis in ambito Process Intelligence.

Il Process Mining rappresenta una innovazione a forte valore aggiunto per il controllo, l’ottimizzazione e la compliance degli assetti organizzativi aziendali. Tale tecnologia abbraccia diverse discipline in continua espansione tra le quali la spectrum analysis rappresenta la più avanzata metodologia per l’analisi di dettaglio dei flussi di lavoro.

Il progetto ha l’obiettivo di ampliare l’attuale stato dell’arte della spectrum analysis per il raggiungimento di risultati ad alto valore aggiunto attraverso analisi sia visuali che quantitative.

Saranno quindi definiti gli scenari operativi in cui poter indirizzare gli sviluppi metodologici e tecnologici della spectrum analysis, tracciando un percorso che, a partire dalla sfera della ricerca accademica, possa portare maggiore efficienza organizzativa direttamente alle aziende produttive e di servizi.

DevEnh è l’insieme dei servizi digitali di COVINO & Partners STP per la digitalizzazione, il controllo e l’ottimizzazione dei processi aziendali. Attraverso le soluzioni di DevEnh, le Aziende possono dotarsi di un “Modello Digitale Automatico” per governare la complessità della propria organizzazione, allineando le proprie operations alla strategia aziendale e traguardando i più alti livelli di performance. Flussi, risorse, costi, tempi e stakeholders vengono automaticamente integrati nei Modelli Digitali sfruttando le registrazioni temporali delle attività eseguite sui sistemi informativi.

L’offerta di COVINO & Partners è integrata nel portfolio di Edelton, moderna Rete tra Professionisti nazionale che eroga servizi di corporate governance e business management a favore delle aziende.

Supporting Governance in Healthcare Through Process Mining: A Case Study

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Healthcare organizations are under increasing pressure to improve productivity, gain competitive advantage and reduce costs. In many cases, despite management already gained some kind of qualitative intuition about inefficiencies and possible bottlenecks related to the enactment of patients’ careflows, it does not have the right tools to extract knowledge from available data and make decisions based on a quantitative analysis.

To tackle this issue, starting from a real case study conducted in San Carlo di Nancy hospital in Rome (Italy), this article presents the results of a process mining project in the healthcare domain.

Process mining techniques are here used to infer meaningful knowledge about the patient careflows from raw event logs consisting of clinical data stored by the hospital information systems.

These event logs are analyzed using the ProM framework from three different perspectives: the control flow perspective, the organizational perspective and the performance perspective. The results on the proposed case study show that process mining provided useful insights for the governance of the hospital.

In particular, we were able to provide answers to the management of the hospital concerning the value of last investments, and the temporal distribution of abandonments from emergency room and exams without reservation.

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