Process Mining

Descripción general de los aspectos básicos y las ventajas

La Process Mining explicada en términos simples: qué es

La Process Mining consiste en hacer visibles los procesos empresariales y optimizarlos sobre la base de análisis precisos. Para ello, los registros de eventos se extraen de los sistemas de TI de una empresa y se evalúan mediante algoritmos especiales. El el resultado es una imagen detallada de los flujos de proceso reales — una «radiografía» de los procesos de la empresa, por así decirlo.

Muchas empresas organizan talleres de procesos elaborados para obtener una visión general de la eficiencia de los procesos internos y optimizarlos. Sin embargo, estos se caracterizan por evaluaciones subjetivas — La Process Mining, por otro lado, proporciona a las empresas una conocimiento objetivo y basado en datos en sus procesos. Con la ayuda de Process Mining, las empresas pueden optimizar sus procesos basándose en hechos. De esta manera, se descubren y eliminan las ineficiencias y los cuellos de botella.

¿Qué es la Process Mining? Una descripción general de los conceptos básicos

La Process Mining transforma los datos de procesos no estructurados en conjuntos de datos estructurados que proporcionan información valiosa sobre los pasos individuales del proceso.
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Pero, ¿qué es un proceso en el contexto de la Process Mining? En la Process Mining, se entiende por proceso una secuencia de actividades que se llevan a cabo en un orden específico para lograr un objetivo definido. Cada proceso tiene un principio y un final definibles. Los procesos típicos que Process Mining analiza en las empresas son, por ejemplo, el procesamiento de un pedido o el procesamiento de una factura.
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Si se ejecuta un paso del proceso en un sistema de TI, se genera una entrada correspondiente en el registro de eventos, que define el flujo del proceso con más detalle y debe contener al menos los siguientes datos: número de caso (ID de caso), actividad, marca de tiempo, si corresponde, información sobre personas, costos, etc.

Al vincular los eventos individuales mediante el número de caso, el se puede reconstruir todo el flujo del proceso. Por lo tanto, un registro de eventos actúa como una huella digital de un proceso.

Los datos del registro de eventos pueden provenir de una amplia variedad de fuentes, como Sistemas ERP, CRM, de tienda o mesa de servicio. La integración de Process Mining en Power BI permite recopilar y preparar estos datos y hacerlos utilizables para el análisis. De esta forma, el conocimiento del proceso oculto en los datos puede ser hecho visible y solía optimizar los procesos respectivos.

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¿Por qué es importante la Process Mining? ¿La explicación

Los orígenes de Process Mining se remontan a finales de la década de 1990. En ese momento, el científico informático holandés Wil van der Aalst estaba investigando una forma de analizar los datos de eventos y extraer modelos de procesos de los registros de eventos. Ya entonces, van der Aalst reconoció el potencial de los rastros digitales. No es sorprendente que, en los años siguientes, el proceso se convirtiera en un campo de investigación independiente en la interfaz entre la ciencia de datos y la gestión de procesos.

La Process Mining es cada vez más importante en tiempos de transformación digital. Según un estudio de IDC, el volumen mundial de datos aumentará a 175 zettabytes en 2025, diez veces más que en 2016. Estos datos albergan un enorme potencial para mejorar los procesos. Sin embargo, a muchas empresas les resulta difícil aprovechar este potencial; sin embargo, los procesos eficientes y ágiles son la clave del éxito en una economía cada vez más interconectada e impulsada por los datos.

La Process Mining descubre los flujos de procesos mediante el análisis de los datos de los eventos y hace visibles las ineficiencias, los cuellos de botella y los riesgos de cumplimiento que, a menudo, pasan desapercibidos con los métodos convencionales. Esto proporciona a las empresas una base de toma de decisiones objetiva y basada en datos para la optimización de los procesos.

En vista de la creciente presión competitiva y las crecientes expectativas de los clientes, es más importante que nunca para las empresas para optimizar sus procesos de forma continua. La Process Mining ofrece un enfoque poderoso y basado en datos para esto. Las ventajas son obvias: el proceso conduce a una mayor transparencia, menores costos, mejor rendimiento y, en última instancia, clientes más satisfechos.

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¿Cuáles son los diferentes niveles de Process Mining?

En Process Mining, se distingue entre tres etapas básicas: Descubrimiento de procesos, Verificación de conformidad y Mejora. Cada uno de estos tipos tiene sus propias características y áreas de aplicación específicas, pero al mismo tiempo los procesos se complementan y se complementan entre sí. En combinación, forman un enfoque poderoso para la gestión de procesos basada en datos.

Descubrimiento de procesos

Process Discovery es el punto de partida. El objetivo es crear un modelo de proceso a partir de los datos de eventos existentes (registros de eventos) sin la necesidad de un modelo predefinido. El objetivo es hacer el proceso real flujo visible. Para ello, se analiza la secuencia de actividades en los registros de eventos y se deriva un modelo de proceso. Process Discovery es particularmente adecuado si no existe un modelo explícito para un proceso. El proceso permite alcanzar un objetivo, basado en hechos perspicacia a la realidad de los procesos.

Verificación de conformidad

En la verificación de conformidad, un proceso existente el modelo se compara con el datos de eventos reales. El objetivo es identificar desviaciones entre la tProceso objetivo (el modelo) y el proceso real (realidad). La verificación de conformidad se utiliza, por ejemplo, para comprobar el cumplimiento de las normas y reglamentos, para evaluar la calidad de algoritmos de descubrimiento de procesos o para enriquecer los modelos de procesos existentes con información adicional. Si bien el descubrimiento de procesos crea inicialmente un modelo, la verificación de la conformidad requiere un modelo existente para poder compararlo. También se puede crear a partir de las variantes encontradas en la fase de descubrimiento.

Mejora

La mejora va un paso más allá. En este caso, la atención se centra en optimización de procesos. El objetivo es ampliar o mejorar procesos sobre la base de los datos del evento. La mejora se basa en un modelo existente y utiliza información procedente de los registros de eventos para refinar y optimizar este modelo paso a paso.

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¿En qué áreas es útil la Process Mining?

La Process Mining se utiliza en una amplia gama de áreas comerciales. Estos son algunos de los casos de uso más importantes con sus respectivos potenciales de optimización.

Compras y adquisiciones (desde la adquisición hasta el pago)

In the area of purchasing and procurement, Process Mining helps to identify ineficiencias y cuellos de botella en el proceso de adquisición. Por ejemplo, el análisis de los datos de los eventos se puede utilizar para descubrir pedidos no autorizados (compras inconformistas). La Process Mining también optimiza la uso de descuentos. El método muestra dónde existe el potencial de descuento y si se está utilizando. KPI como 'descuentos realizados'o'descuentos perdidos'puede grabarse y monitorizarse fácilmente.

Procesamiento y distribución de pedidos (del pedido al cobro)

La Process Mining se puede utilizar para optimizar los procesos desde el pedido hasta el cobro. Por ejemplo, el análisis de los datos del proceso permite identificar los motivos del retraso en las entregas o cancelaciones. Las medidas de optimización derivadas de esto mejoran la sincronización de los procesos y planificación de la producción, que en última instancia aumenta la confiabilidad de la entrega.

Servicio al cliente

El proceso también puede revelar el potencial de optimización del servicio al cliente. Por ejemplo, tiempos de procesamiento y resolución por primera vez las tarifas se pueden optimizar mejorando los procesos de servicio. Gracias al análisis basado en datos, las empresas no solo reaccionan ante los problemas de los clientes, sino que implementan de manera proactiva las mejoras del servicio: para mejorar la lealtad y la satisfacción de los clientes a largo plazo.

Finanzas y contabilidad

La Process Mining también proporciona información valiosa sobre finanzas y contabilidad. Ineficiencias en la facturación y proceso de ejecución se pueden identificar, al igual que las infracciones de cumplimiento, como facturas sin referencia de pedido. La optimización de procesos puede ayudar a minimizar las demoras en los pagos y pérdidas por deudas incobrables.

Producción y logística

En las áreas de producción y logística, la Process Mining se puede utilizar para identificar y eliminar los cuellos de botella. Los procesos optimizados pueden llevar a tiempos de producción reducidos y costos de transporte, mientras que al mismo tiempo creciente planta productividad y confiabilidad de entrega.

Administración de servicios de TI

En la administración de servicios de TI, Process Mining ayuda a analizar las fallas y las solicitudes de servicio y a identificar las causas de problemas. La optimización de los procesos de soporte puede acortar tiempos de procesamiento y mejorar las tasas de resolución a la primera, lo que lleva a mayor estabilidad del sistema de TI y usuario satisfacción.

Recursos humanos (HR)

Por último, la Process Mining también puede proporcionar información importante sobre los recursos humanos. En este sentido, Process Mining puede contribuir a una incorporación fluida. Procesos relacionados con empleado desarrollo también se puede optimizar mediante Process Mining.

Ventajas de la Process Mining: de un vistazo

Herramientas de Process Mining son herramientas poderosas: el análisis basado en datos permite a las empresas descubrir el potencial de mejora y eliminar los cuellos de botella. La Process Mining crea transparencia y permite a las empresas optimizar los procesos de manera específica.

Análisis de procesos objetivo y basado en datos
Process Mining utiliza trazas digitales (registros de eventos) para obtener una imagen realista de los flujos de procesos reales. A diferencia de los métodos manuales, como las entrevistas y los talleres, que suelen caracterizarse por evaluaciones subjetivas, Process Mining proporciona información objetiva y basada en hechos. Esto proporciona a las empresas una base sólida para la toma de decisiones y la optimización.

Identificación de ineficiencias y cuellos de botella
‍Con base en el análisis, se pueden identificar las ineficiencias y los cuellos de botella que afectan a la productividad y la eficiencia. La Process Mining muestra dónde los procesos se están ralentizando, dónde los recursos no se utilizan de manera óptima y dónde hay potencial de mejora. Sobre esta base, las empresas pueden tomar medidas específicas para acortar los tiempos de producción, reducir los costos y mejorar la calidad de los procesos.

Más satisfacción del cliente
‍Los procesos ineficientes suelen provocar retrasos, errores y una mala calidad del servicio, con consecuencias negativas para la satisfacción del cliente. La Process Mining permite a las empresas identificar y eliminar las debilidades en los procesos relevantes para los clientes, como el procesamiento de pedidos o el servicio al cliente.

Toma de decisiones basada en datos
‍La Process Mining proporciona a los responsables de la toma de decisiones información valiosa sobre el rendimiento y la eficiencia de los procesos empresariales. Al integrar la Process Mining con la inteligencia empresarial, los KPI de los procesos se pueden monitorear en tiempo real y las desviaciones se pueden detectar en una etapa temprana. Esto permite a las empresas tomar decisiones basadas en datos y responder rápidamente a los cambios.

Mejora de procesos
‍Gracias a los análisis periódicos, las empresas pueden optimizar sus procesos de forma continua. Por lo tanto, la Process Mining se puede utilizar para lograr aumentos sostenibles en la eficiencia y la calidad.

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Implementación de la Process Mining: con process.science

La implementación de soluciones de Process Mining generalmente requiere varios pasos. En primer lugar, se deben identificar y conectar las fuentes de datos relevantes. Por lo general, se trata de sistemas de TI como ERP, CRM o SCM, en el que los datos del proceso están disponibles en forma de registros de eventos. Los datos son entonces preparado en consecuencia y procesado por el software Process Mining. Luego se lleva a cabo el análisis real del proceso: los modelos de proceso se crean a partir de los datos del evento, visualizando el flujo del proceso. Los conocimientos adquiridos forman la base para la optimización de los procesos.

La implementación de herramientas de Process Mining es un desafío para muchas empresas. Muchas soluciones requieren conocimientos avanzados en las áreas de integración y análisis de datos. process.science las soluciones están diseñadas específicamente para hacer que comenzó con Process Mining de la forma más intuitiva posible. Nuestras herramientas pueden ser perfectamente integrado en las plataformas de inteligencia empresarial tales como Qlik Sense y Microsoft Power BI. Como empresa, puede utilizar fácilmente su infraestructura de BI existente y integrar Process Mining directamente en los procesos de análisis de datos e informes existentes. Tanto si desea integrar Process Mining en Qlik Sense como en Power BI, ambas soluciones transfieren automáticamente todos los datos de eventos relevantes de los sistemas de origen y los convierten en diagramas de procesos interactivos. Nuestras herramientas de Process Mining se pueden personalizar según sus necesidades y también pueden procesar grandes cantidades de datos sin ningún problema.

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