Process mining and robotic process automation in supply chain management

This thesis investigates the role of Process Mining (PM) and Robotic Process Automation (RPA) in enhancing Supply Chain Management (SCM) as enablers of efficiency, transparency, and digital transformation. Drawing on an extensive literature review and semi-structured interview study involving professionals from supply chain management, consulting, and digital technologies to capture both academic and practical perspectives. The literature review examines applications in procurement, warehousing, logistics, and broader supply chain operations, drawing on academic research, industry reports, and case evidence from technology providers. The analysis shows how PM provides end-to-end visibility, improves efficiency and resilience, and supports compliance, data-driven decision-making, and continuous improvement. Similarly, RPA is reviewed across various operations, with evidence illustrating its ability to automate repetitive tasks, reduce errors, shorten cycle times, and improve data quality. Despite these advantages, both technologies face challenges of integration complexity, scalability, and organisational alignment. Building on this analysis, the thesis proposes a framework for integrating PM and RPA, highlighting their complementary benefits and showing how their combined use mitigates the limitations of standalone adoption. The interview study, analysed with qualitative data analysis (QDA), provides practical insights into adoption. Participants perceived RPA as effective for short-term efficiency in transactional processes, while PM was valued for its strategic role in uncovering inefficiencies and guiding automation. Interviews emphasised that integration of the two technologies holds the greatest potential, though challenges remain in fragmented systems, scalability, resistance to change, and organisational readiness, including infrastructure, data quality, standardisation, and change management. Overall, the thesis concludes that PM and RPA serve as catalysts for digitalised supply chains, providing standalone benefits but offering greater impact when integrated. Their combination enables the development of intelligent, adaptive supply chains capable of meeting the challenges of complexity, compliance, and competitiveness in global markets.

Questa tesi indaga il ruolo del Process Mining (PM) e della Robotic Process Automation (RPA) nel potenziamento della gestione della catena di fornitura (SCM) come fattori abilitanti dell'efficienza, della trasparenza e della trasformazione digitale. L’analisi si basa su un'ampia revisione della letteratura e su uno studio di interviste semi-strutturate che coinvolge professionisti della gestione della catena di fornitura, della consulenza e delle tecnologie digitali per cogliere sia il punto di vista accademico che quello pratico. La revisione della letteratura esamina le applicazioni in ambito dell’approvvigionamento, dello stoccaggio, della logistica e delle operazioni più vaste della catena di fornitura, attingendo alla ricerca accademica, ai rapporti di settore e alle evidenze fornite dai fornitori di tecnologia. L’analisi mostra come il PM fornisca visibilità end-to-end, migliori l’efficienza e la resilienza, e supporti la conformità, il processo decisionale basato sui dati e il miglioramento continuo. Allo stesso modo, l’RPA viene esaminato in varie contesti operativi, con prove che illustrano la capacità di automatizzare compiti ripetitivi, ridurre gli errori, abbreviare i tempi di cicli operativi e migliorare la qualità dei dati. Nonostante tali vantaggi, entrambe le tecnologie affrontano sfide legate alla complessità dell'integrazione, alla scalabilità e all’allineamento organizzativo. Sulla base di questa analisi, la tesi propone un quadro di riferimento (framework) per l’integrazione di PM e RPA, evidenziandone i vantaggi complementari e mostrando come il loro uso combinato mitighi i limiti dell'adozione autonoma. Lo studio basato sulle interviste, valutato con l'analisi qualitativa dei dati (QDA), fornisce informazioni pratiche sull'adozione di tali tecnologie. I partecipanti hanno percepito la RPA come efficace per l'efficienza a breve termine nei processi transazionali, mentre il PM è stato valorizzato per il suo ruolo strategico nell’individuare le inefficienze e guidare l’automazione. Le interviste hanno sottolineato come l’integrazione delle due tecnologie rappresenti il potenziale maggiore, sebbene persistano sfide in termini di frammentazione dei sistemi, scalabilità, resistenza al cambiamento e preparazione organizzativa, che comprende infrastrutture, qualità dei dati, standardizzazione e gestione del cambiamento. Nel complesso, la tesi mette in evidenza che il PM e l’RPA fungano da catalizzatori per le catene di approvvigionamento digitalizzate, fornendo vantaggi individuali ma generando un impatto maggiore quando integrate. La loro combinazione consente lo sviluppo di catene di approvvigionamento intelligenti e adattive, in grado di affrontare le sfide della complessità, della conformità e della competitività nei mercati globali.