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05 Oct
Fases del Process Mining
Alcance
A la hora de definir el alcance en un proyecto de Process Mining, es necesario seguir una serie de fases, para delimitar de una manera clara todo lo que se espera y desea abarcar.
Para ello, debemos definir el problema, el objetivo, qué partes van a estar involucradas y cuales son los resultados críticos del proceso.
1 – Selección del proceso.
El primer paso es seleccionar el proceso que se desea analizar, y para ello, se deben tener en cuenta una serie de criterios:
- Disponibilidad de los datos: El Process Mining necesita datos estructurados para poder aportar información de valor, es por ello que, dependiendo del servicio que se vaya a brindar, debemos contar con un número amplio de datos si deseamos hacer un estudio basándonos en el histórico, o por el contrario, si nos centramos en un análisis de mejora, el número de datos sería algo menor.
- Gestión: Hay que tener en cuenta si se cuenta con recursos suficientes y si están disponibles, así como contar con el apoyo de la dirección, para llevar a cabo este tipo de proyectos.
- Potencial: Es importante identificar donde se encuentra el problema, o donde se desean realizar las mejoras. Hay que tener en cuenta cuál es el proceso que va a ofrecer más valor añadido a nuestros clientes.
2 – Integración de un modelo de referencia.
Se puede contar con un modelo de referencia cuando tenemos un proceso a analizar definido, como un flujo de trabajo que sabemos que debe ser así. Este es bueno ya que se van a ver las desviaciones en ese flujo que no se tienen previstas.
Si no se cuenta con un modelo, siempre se puede generar a medida que se vaya analizando el proceso.
3 – Preguntas relacionadas con el proceso.
Para identificar de forma óptima el proceso se pueden responder una serie de preguntas para dejar claro el alcance del mismo, como por ejemplo:
- ¿Cuál es el rendimiento del proceso?
- ¿Cuál es el porcentaje de automatización o estandarización del proceso?
- ¿Se están cumpliendo los requisitos que se establecieron?
- ¿Cuál es el porcentaje de optimización que se pretende obtener?
4 -Partes interesadas relevantes.
Se debe tener en cuenta que todos los participantes en el proceso se encuentran involucradas en el proyecto:
- El propietario y gestor del proceso.
- El propietario de los datos que se van a extraer.
- Los especialistas y expertos técnicos que realizan el análisis.
- Los responsables a la hora de tomar las decisiones una vez realizado el análisis.
5 – KPIs de proceso.
Por último, se deben definir una serie de KPIs que se consideren relevantes para el análisis, en la parte de negocio, para asegurarse de que los datos relevantes se incluyen a la hora de realizarse la extracción de los datos, como por ejemplo:
- Tiempos de procesamiento.
- Número de ejecuciones del proceso.
- Número de variantes del proceso.
- Tasas de error.
Datos
Extraer y transformar los datos.
6 – Datos y fuentes de datos.
Compruebe qué datos del proceso están disponibles. ¿Dónde están
¿Dónde se encuentran? ¿Cómo se pueden utilizar?
– Tipo/formato de los datos.
– Lugar de almacenamiento: sistema/base de datos.
7 – Extracción y transformación de datos.
Para un análisis de Process Mining, los datos del proceso deben estar preparados como registros de eventos.
Compruebe si los archivos de registro contienen al menos lo siguiente: ID de caso ID, nombre de la actividad, horas de inicio y fin. Los atributos adicionales de son opcionales.
8 – Importación y procesamiento de datos.
Cargue los datos transformados en la herramienta. Se genera automáticamente un modelo del proceso (descubrimiento del modelo).
Si no se dispone de un modelo de referencia en el paso 2, se crea un modelo del proceso en la herramienta de Process Mining.
Análisis
Detectar las áreas problemáticas utilizando los datos del proceso.
9 – Mejora del modelo.
Contando ya con un modelo de referencia (establecido en el Paso 8), se abordaría la etapa de mejora, para lo cual se lleva a cabo un análisis del proceso, tomando en cuenta los siguientes factores por ser determinantes para su eficiencia:
- La duración del proceso: Buscaremos siempre eliminar tiempos muertos y actividades redundantes que dilaten la duración de la actividad entre sus estados.
- Frecuencia de actividades inesperadas en el proceso: Una cantidad anómala de veces en las que los casos transitan por una actividad determinado (por ejemplo, un estado de espera o bloqueo) es un indicador que nos alerta acerca de que algo no termina de estar bien en este punto del proceso.
- Secuencias distintivas del proceso: Dentro del flujo natural del proceso, habrá caminos que serán más habituales que otros. Es importante detectar si los casos transcurren por las actividades de manera anómala.
10 – Comprobación de la conformidad.
En este paso, se tomaría el modelo real que se está aplicando, y usando la referencia del modelo de referencia (determinado en el Paso 2 o Paso 8), identificaremos las desviaciones que hay en el actual con respecto a él. El objetivo es establecer una comparación del estado del modelo real frente al que sería un modelo deseable. De este modo, podemos plantearnos en los siguientes pasos las medidas a tomar para tratar de acercarnos a este modelo de referencia.
11 – Análisis de causa raíz.
Gracias a los datos que obtenemos mediante el Process Mining, es posible estudiar determinadas desviaciones que se observen en el proceso para poder analizarlas en más detalle. Con esto ya podremos pasar de observar indicios que hayamos detectado en los pasos anteriores a ser capaces de identificar las causas que los provocan.
El análisis de causa raíz nos señalará qué factores son problemáticos, detectará y destacará patrones que las desviaciones tengan en común para tratar de determinar su origen y dar una solución, y nos ofrecerá una serie de indicadores en los datos del proceso que nos servirán para lograr una optimización y conseguir una mayor eficacia.
12 – Análisis de KPI.
En el Paso 5 hemos identificado los KPIs relevantes, y en esta etapa de análisis vamos a poder evaluarlos. Ahora vamos a contar con datos que nos darán una nueva imagen del estado de los KPIs. Gracias al uso de cuadros de mandos, podemos resaltar estos datos y que se nos presente la información de una manera mucho más visual y comprensible.
Mejora
Desarrollar y aplicar soluciones
13 – Abordar los problemas.
Basándonos en las conclusiones, se determinan cuáles son las medidas de optimización que mejor se adaptan a las necesidades del cliente, como por ejemplo:
– Automatización de los procesos empresariales.
– Formación adicional.
– Mayor estandarización y armonización.
– Implantación de sistemas informáticos nuevos/adicionales.
– Adaptación y optimización de los fallos de los procesos.
14 – Simulación
Tras identificar los procesos que deben optimizarse mediante el proceso de análisis que se ha llevado a cabo, y mediante el uso de las mejoras que se han definido, se pueden probar varios procesos de simulación basados en modelos BPMN antes de implementarlos realmente. Estas simulaciones pueden utilizarse para evaluar escenarios hipotéticos y el impacto de posibles cambios en factores contextuales e intervenciones. Por ejemplo, se puede simular y analizar cómo afectará la adición de otro recurso a la ejecución del proceso, si un cambio creará nuevos cuellos de botella y cómo se comportará el proceso si se realizan más solicitudes. De este modo, se podrá averiguar qué cambio del proceso le dará los mejores resultados.
15 – Implementación de la solución.
Una vez realizado el análisis y la simulación, y habiendo visto que los cambios propuestos han cumplido con lo esperado, se procede a implementar de manera real la solución final.
16 – Nuevo modelo de referencia.
Una vez realizada la solución, para seguir con la mejora continua, se puede volver a cargar el modelo de referencia sobre el que se va a comparar a partir de este momento, sirviendo de base para comparación durante los futuros esfuerzos de optimización.
Monitorizar
Probar las soluciones para la usabilidad a largo plazo
17 – Éxito en la consecución de los objetivos.
Puede medir el éxito de sus esfuerzos de optimización revisando las preguntas formuladas en el paso 3:
– ¿Ha mejorado el rendimiento del proceso?
– ¿Las ejecuciones del proceso cumplen las expectativas?
– ¿Se han realizado todas las correcciones deseadas?
.
18 – Evolución del nuevo proceso.
Es importante reevaluar el proceso recién optimizado. Recomendamos los siguientes pasos:
– Vuelva a extraer los datos del proceso y revísalos a través de la herramienta de minería de procesos.
– Analizar el proceso actual con respecto a los KPIs definidos en el paso 5.
– Comparar el nuevo proceso optimizado con la última versión del modelo de referencia.
Consulta también
Process Mining. ¿Qué es? y ¿En que consiste?
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