Process Mining descubre, monitorea y optimiza los procesos de negocio. Convierte los datos del sistema de una empresa en modelos de procesos precisos. Brindando conocimientos prácticos sobre el comportamiento y las ineficiencias del proceso.
¿Cómo funciona Process Mining?
Hay tres fases principales de Process Mining: descubrimiento, monitoreo y optimización, cada una juega un papel importante en alcanzar el principal objetivo de Process Mining que es brindar a las empresas una visión clara de sus procesos reales para tomar decisiones informadas para la mejora de procesos.
Las tres fases principales de Process Mining
1. Descubrimiento:
Durante esta fase, los datos (logs de eventos) se extraen de los sistemas de información de una empresa y se transforman para cargarlos en la plataforma Process Mining. Donde los algoritmos luego procesan los datos para descubrir y representar gráficamente el proceso.
2. Monitoreo:
El proceso se monitorea en términos de desempeño y cumplimiento. Mediante la identificación de los mejores ejecutores, caminos felices, cuellos de botella, actividades y recursos críticos y desviaciones, así como realizando análisis de causa raíz.
3.Optimización:
Finalmente, los procesos en ejecución se analizan para predecir el comportamiento esperado, el tiempo de espera y el costo identificando. El mejor camino a seguir para mantenerse en línea con el desempeño y los costos del proceso.
Funciones y capacidades de Process Mining
Existe un conjunto de características y capacidades estándar que una solución debe tener para identificarse como una herramienta de Process Mining:
- Descubrimiento del modelo de proceso: encontrar excepciones, casos e interacciones de recursos.
- Análisis de procesos con frecuencia y rendimiento (tiempo de entrega, tiempo de espera, tiempo de ejecución)
- Reproducción del proceso mediante animación
- Análisis e interacciones de recursos (análisis de segregación de funciones)
- Verificación de conformidad y análisis de brechas: la capacidad de comparar gráficamente el modelo de proceso derivado con un modelo de referencia a través del análisis de datos.
- Seguimiento de indicadores clave de rendimiento (KPI) en cuadros de mando, tanto relacionados con el proceso como con el negocio.
- Análisis predictivo en casos en ejecución
- Tableros de Negocio para monitorear los KPI de negocio
- Preparación y limpieza de datos
Process Mining frente a los desafíos de las operaciones de negocio modernas:
- Alineación de procesos: Process Mining muestra disparidades entre el diseño de procesos y la ejecución de procesos. Destacando dónde el desempeño real del proceso se desvía de los objetivos y estrategias de negocio y mostrando cómo las ineficiencias en una actividad impactan otras áreas del proceso.
- Obtener una visión precisa del proceso end-to-end: los métodos tradicionales (BPA), como las entrevistas, corren el riesgo de cometer grandes errores. Los individuos son propensos al sesgo y, a menudo, carecen de información debido a una mala comunicación. Muchas veces, la empresa puede explicar fácilmente cómo se debe realizar un proceso.
- Eliminar los silos de datos: Process Mining puede obtener información de todos los diferentes departamentos interesados de una organización, incluidos los tradicionales, como ERP. Así como nuevas tecnologías como IA, bots, algoritmos de Machine Learning, CRM, BPM e Internet de las cosas.
- Reducir el tiempo y el costo de mantenimiento: Process Mining puede completar en días el trabajo exigente que a muchos analistas de procesos de negocio les lleva semanas o meses de recopilar datos. Mapear el flujo del proceso y evaluar las métricas de negocio. La capacidad de Process Mining para generar automáticamente un modelo de proceso a partir de los datos, reduce en gran medida el tiempo y el costo de los proyectos de análisis de procesos.
El mantenimiento del proceso es un procedimiento rápido y de bajo costo. - Habilitar la toma de decisiones basada en datos: Process Mining soporta la toma de decisiones basada en datos. Revela automáticamente la información esencial en la que confían los analistas de procesos y, a menudo, gastan grandes cantidades de energía para obtenerla para proyectos de iniciativa de cambio.
La próxima generación de soluciones de Process Mining
El software Process Mining es todavía relativamente nuevo en el campo de BPA, pero no hay duda de que llegó para quedarse. Los nuevos avances en Process Mining están demostrando que la herramienta de análisis de negocios responderá a las nuevas tendencias de negocio. Y continuará proporcionando información cada vez más valiosa. Con el fin de ayudar a las empresas a ser más eficientes y crecer para mantenerse a la vanguardia en su mercado.
Digital Twin (Gemelo Digital) de una organización
Mientras que Process Mining ofrece una vista precisa y end-to-end de un proceso empresarial, Digital Twin de una Organización (DTO) va un paso más allá. Proporcionando información adicional sobre un proceso para transformar el modelo de proceso en un modelo de proceso dinámico y extremadamente preciso.
DTO es una copia digital perfecta de su modelo de proceso que utiliza los datos de negocio más actuales. Para mostrar a las empresas cómo se está ejecutando el proceso casi en tiempo real.
Se pueden probar cambios ilimitados en el modelo virtual antes de la implementación en el proceso real. De esta forma se brindan a las empresas una forma rápida y sin riesgos de encontrar las mejores iniciativas de cambio de proceso. Que serán relevantes para el mercado y garantizarán un valor agregado.
En resumen, la mayor diferencia entre los modelos de tradicionales de Process Mining y los modelos DTO es el nivel de conocimiento que la solución puede derivar de los datos. Por lo tanto, una mayor comprensión del proceso.
Las capacidades de Process Mining que permiten el Digital Twin de una organización incluyen:
- Task Mining: Task Mining permite descubrir, supervisar y analizar los datos de interacción de los usuarios en una computadora de escritorio. Process Mining luego usa un algoritmo para generar automáticamente un registro de eventos para las tareas dentro de una actividad de proceso para derivar un proceso end-to-end de la tarea. El mismo análisis detallado realizado en los datos del sistema se puede realizar en los datos de la tarea, lo que brinda una vista más completa del proceso.
- Business Rules Miner: Deriva automáticamente reglas de negocio de acuerdo con los datos de negocio, para revelar no solo la probabilidad. Sino también por qué un proceso sigue una ruta específica. Esta información le permite crear escenarios precisos como parte de sus iniciativas de cambio que luego puede simular para probar su efectividad.
- Simulación: ejecutar una simulación de su proceso futuro. Las empresas pueden crear escenarios hipotéticos utilizando BPMN y Decision Rules Miner. Con este método se puede identificar el retorno de la inversión (ROI) antes de seguir adelante con la implementación del cambio.
Process Mining: impulsando la transformación digital
La creciente adopción de la transformación digital está atrayendo a nuevos interesados dentro de la cadena de valor. Los robots y los algoritmos de inteligencia artificial se están volviendo comunes. A medida que las empresas se apresuran a implementar nuevas tecnologías para acelerar las operaciones de negocio y mantenerse competitivas.
Robotic Process Automation (RPA) es una de las últimas tendencias tecnológicas que las empresas están utilizando para alcanzar la transformación digital. Los robots mejoran un proceso empresarial al automatizar las tareas manuales repetitivas para crear y supervisar la fuerza de trabajo digital de una empresa.
Las soluciones de Process Mining han comenzado a abordar el uso creciente de RPA en los procesos de negocio. Están ayudando en la implementación y el monitoreo de la tecnología RPA en los procesos de negocio.
Las empresas que buscan automatizar tareas en un proceso pueden usar primero el análisis de Process Mining para encontrar las actividades que se beneficiarán más de la automatización.
Una vez que los robots se han incorporado en el proceso real. Process Mining puede monitorear el rendimiento y el cumplimiento para garantizar que la automatización se comporte. Como se espera y agregue valor de manera continua.
