Los 50 principales casos de uso y aplicaciones de la minería de procesos
Informes recientes proyectan que las capacidades de minería de procesos pueden impulsar los esfuerzos de mejora de procesos en un 20%. 1 Más allá de los beneficios teóricos, el análisis de casos de uso reales y estudios de caso permite cerrar la brecha entre el potencial de los datos y la excelencia operativa de alto impacto, garantizando una implementación orientada a resultados en toda la organización. Explore los casos de uso más comunes dentro de sus respectivas categorías:
- Casos de uso de minería de procesos por procesos generales :
- Aplicaciones de minería de procesos por industria: Finanzas , automoción , banca , educación , sanidad , seguros , logística, producción
- Casos de uso de minería de procesos por función empresarial: Ventas , gestión de servicios de TI , servicio al cliente y sostenibilidad .
Descubre los principales casos de uso y estudios de casos reales:
Casos de uso con ejemplos reales
Optimización de procesos
Descubrimiento de procesos
Validación de conformidad
armonización de procesos
Simulación de procesos
minería organizacional
Identificación de la causa raíz
Procesos generales
El siguiente gráfico muestra la distribución de los estudios de caso en los distintos casos de uso de la minería de procesos:
1. Descubrimiento de procesos para la automatización: La automatización ofrece soluciones más rápidas y económicas. Sin embargo, las empresas necesitan analizar sus procesos de negocio para utilizar de forma eficiente herramientas de automatización, como la automatización robótica de procesos (RPA) .
2. Optimización de procesos, excepto la automatización: Las empresas pueden utilizar la minería de procesos para un análisis de procesos más rápido y preciso. Los registros de eventos infieren métricas de rendimiento y modelos para identificar cuellos de botella y pasos costosos para la optimización. Por ejemplo, evaluamos todos los beneficios de la minería de procesos en 51 estudios de caso, revelando una reducción del 43 % en los cuellos de botella y una eliminación del 4 % de pasos innecesarios.
3. Validación de conformidad: Las empresas pueden comprobar si sus procesos actuales se ajustan a las especificaciones dadas mediante verificaciones de conformidad. Por ejemplo, las decisiones de compra requieren diferentes aprobaciones según el importe y la naturaleza del artículo adquirido.
También se pueden analizar los casos no conformes, las razones de las desviaciones y las tendencias de conformidad. Las empresas pueden tomar medidas para reducir estas desviaciones y garantizar procesos estandarizados.
4. Armonización: Las empresas pueden utilizar la minería de procesos para armonizar de forma eficiente los distintos procesos. Los conocimientos derivados de las herramientas de minería de procesos permiten una rápida consecución de las sinergias previstas.
Ejemplo real: Nokia aplica la minería de procesos a sus procesos de compra a pago y de pedido a cobro, logrando una experiencia fluida para el cliente y adquiriendo conocimientos sobre cómo combinar estos procesos de manera efectiva.
5. Simulación de procesos: Las capacidades de minería de procesos pueden incluir la simulación de procesos y el análisis predictivo. Las empresas pueden realizar predicciones futuras mediante la minería y simulación de sus procesos con los datos obtenidos de los registros de eventos. Su análisis predictivo puede utilizarse para informar a las partes interesadas y a los clientes. Ejemplo práctico: el cliente puede recibir una estimación precisa de cuándo se procesará su solicitud de préstamo.
6. Análisis organizacional: Los registros de procesos permiten identificar relaciones organizacionales, deficiencias en el desempeño y mejores prácticas. Sin embargo, casi todos los procesos tienen un componente humano. Los datos de los procesos pueden utilizarse para comprender y mejorar los aspectos humanos de los procesos de negocio.
Servicio al cliente
7. Análisis multicanal para identificar anomalías: El software de minería de procesos puede ayudar a analizar los pasos del proceso en diferentes canales para identificar problemas de cumplimiento e ineficiencias.
8. Mapeo del recorrido del cliente: La herramienta de minería de procesos puede ilustrar el recorrido del cliente en un canal determinado extrayendo datos de los sistemas CRM y de gestión de incidencias. De esta forma, la minería de procesos facilita el seguimiento de la experiencia del cliente, los desafíos a los que se enfrenta y las interacciones entre los agentes responsables y los clientes.
Otras herramientas para mejorar el servicio al cliente incluyen:
ChatGPT para atención al cliente y agentes de IA en atención al cliente
Finanzas
Aquí analizamos las aplicaciones de la minería de procesos en la función financiera de las empresas (no las aplicaciones específicas del sector de servicios financieros):
Compra a pago
9. Identificación de pasos manuales para automatizar: Los errores y las intervenciones manuales en los procesos de compra a pago aumentan el tiempo de entrega. Mediante el análisis de procesos, la minería de procesos revela el potencial de automatización que mejora la precisión y reduce el retrabajo. En algunos estudios de caso, la herramienta de minería de procesos puede aumentar la automatización en un 35 % y disminuir el tiempo de retrabajo en un 52 %.
10. Eliminar las compras no autorizadas: Las empresas pueden analizar sus procesos de compra a pago para reducir las compras no autorizadas. Si las empresas tienen un problema específico con las compras no autorizadas, pueden encontrar áreas para mejorar el uso de acuerdos marco mediante el análisis de procesos. Los proveedores de análisis de procesos afirman que pueden detectar las compras no autorizadas siguiendo las siguientes reglas:
- No se debe generar un recibo antes de que se cree una orden de compra.
- Todas las facturas deben crearse después de una orden de compra.
- No debería existir una orden de compra sin contrato (especialmente si el pedido es de gran cantidad y se realiza con regularidad).
11. Descubrir las causas raíz de los retrasos: La minería de procesos permite a las empresas identificar qué proveedores, productos o departamentos provocan retrasos. Al tomar las medidas pertinentes, pueden lograr entregas más puntuales internamente.
Cuentas por cobrar
12. Descubra acciones para fomentar los pagos puntuales: Los clientes no siempre pagan a tiempo. Las empresas no siempre logran cobrar sus cuentas por cobrar puntualmente, lo que puede afectar otros procesos. La minería de procesos puede identificar las causas de este problema y encontrar soluciones adecuadas.
13. Facturación más rápida: Facturar a los clientes es otro proceso que puede resultar costoso y complicado en ocasiones. El análisis de procesos permite identificar los cuellos de botella en la facturación y encontrar maneras de automatizarla. Como resultado, es posible reducir los costos de facturación y agilizar el proceso.
Cuentas por pagar
14. Reducción de pagos atrasados: Las empresas pueden analizar sus procesos de negocio para descubrir las razones de sus pagos atrasados. Al corregir estas ineficiencias, pueden disminuir los pagos atrasados y mejorar los descuentos por pronto pago.
15. Identificación de las verdaderas causas de las facturas incorrectas: Los errores en las facturas o los pagos duplicados son problemas comunes que generan una carga de trabajo adicional. Las empresas pueden identificar las causas de estos casos mediante la minería de procesos. Se afirma que el software de minería de procesos puede reducir los pagos duplicados de los clientes en un 67 %.
Auditoría
16. Comparación entre el antes y el después: Cuando una empresa modifica un proceso, verificar la mejora puede resultar complicado. Para los consultores, la minería de procesos les permite comparar el antes y el después de los procesos.
17. Mejora del tiempo de respuesta: Mientras que el descubrimiento de procesos tradicional puede llevar meses, la minería de procesos es más rápida. Como resultado, consultoras como EY pueden completar el análisis de procesos del cliente final en cuestión de días utilizando herramientas de minería de procesos.
18. Identificación de riesgos: La minería de procesos garantiza información basada en datos a los consultores. Con estos datos, los consultores pueden identificar riesgos y asesorar a las empresas con precisión.
Gestión de servicios de TI
19. Reducción de riesgos en desarrollos relacionados con ERP: En el caso práctico de minería de procesos de Lassila & Tikanoja, la empresa implementó un nuevo sistema ERP mediante la minería de procesos. La empresa logró su objetivo de reducir los riesgos al aumentar la visibilidad del sistema ERP y de los procesos operativos.
20. Reducción de costes en el mantenimiento, desarrollo y soporte de ERP: La minería de procesos permite identificar errores o deficiencias en los sistemas informáticos, como SAP. El mismo estudio de caso sobre minería de procesos (Lassila y Tikanoja) demostró que la empresa redujo sus costes de implementación, así como los riesgos asociados a los despliegues de ERP, a pesar de que este no era el objetivo principal del proyecto.
21. Mayor tasa de resolución en el primer intento: Los sistemas de TI pueden no proporcionar la solución correcta al primer intento. Las herramientas de minería de procesos pueden generar información basada en datos para aumentar la tasa de resolución en el primer intento.
22. Descubrir las causas raíz de las demoras: Los tickets que permanecen abiertos durante mucho tiempo son un problema común. Las empresas pueden analizar sus procesos para comprender por qué estos tickets se prolongan. A partir de los resultados obtenidos con las herramientas de análisis de procesos, las empresas pueden descubrir deficiencias en sus sistemas de TI.
23. Automatización para tiempos de resolución más rápidos: La gestión de servicios de TI es otro ámbito susceptible de automatización. Las empresas pueden utilizar la minería de procesos para identificar áreas de automatización y lograr tiempos de resolución más rápidos. Algunos estudios de caso afirman que las herramientas de minería de procesos reducen los tiempos de resolución en un 65 %.
Explore todos los estudios de caso de ITSM , comprenda las aplicaciones reales de la IA en ITSM , más específicamente la IA agencial en ITSM .
Ventas
Generación de pedidos a partir de clientes potenciales
24. Reducción del tiempo del ciclo de ventas: Los procesos desde la captación de clientes potenciales hasta la compra pueden ser prolongados. Esto incrementa el tiempo de recuperación de la inversión en marketing. Las empresas pueden identificar las causas de este problema y tomar medidas para reducir el tiempo del ciclo de ventas.
25. Mayor tasa de conversión: Convertir las estrategias de marketing en ventas es fundamental para las empresas. Con una herramienta de análisis de procesos, las empresas pueden descubrir si cuentan con las estrategias adecuadas para aumentar las tasas de conversión.
Proceso de pedido a cobro
El ciclo de pedido a cobro (O2C) abarca todos los pasos, desde la recepción del pedido hasta el pago y la entrega. La minería de procesos puede ayudar a identificar los pequeños cuellos de botella que puedan existir en el proceso y que dificulten una operación fluida.
26. Aumentar la puntualidad en las entregas: Para la satisfacción del cliente, las entregas puntuales son esenciales. Las empresas pueden utilizar la minería de procesos para descubrir las razones de los retrasos en las entregas.
27. Identificación de las causas que perjudican los ingresos mensuales: Las empresas pueden perder parte de sus ganancias durante este proceso debido a retrasos prolongados o cancelaciones de pedidos. Las herramientas de análisis de procesos pueden señalar las causas fundamentales de estos problemas, lo que permite a las empresas minimizar dichas pérdidas.
28- Localización de regiones clave: Con la minería de procesos, las empresas pueden detectar a sus clientes de alto valor y las áreas críticas en las que centrarse.
29. Identificación de las causas raíz de los cambios en los pedidos: En ocasiones, los clientes modifican sus pedidos, lo que provoca que los procesos se alarguen. La falta de claridad en las etapas previas al pedido puede ser la causa de estos cambios. Las empresas prefieren reducir la frecuencia de estos cambios para estabilizar sus procesos.
30. Analizar el volumen de devoluciones: Las empresas pueden descubrir el valor de las devoluciones mediante la minería de procesos. Con base en esta información, pueden enfocarse en mejorar sus procesos de gestión de pedidos y cobros.
Sostenibilidad
31. Auditoría de la huella de carbono:
Un posible caso de uso de la minería de procesos consiste en vincular los registros de eventos tradicionales (por ejemplo, las etapas de envío y fabricación) con los datos de consumo de energía y residuos. De esta forma, las empresas pueden identificar los "cuellos de botella de carbono", donde las ineficiencias de los procesos se correlacionan directamente con el impacto ambiental, lo que permite elaborar informes ESG basados en datos.
Ejemplo real: En una investigación académica, un fabricante global utilizó la Minería de Procesos Centrada en Objetos (OCPM) para monitorear las líneas de producción. Los investigadores descubrieron que la interacción entre los tiempos de inactividad de los equipos y la programación de lotes era un factor clave en el desperdicio de energía. Al optimizar estas transiciones, la empresa logró:
- Reducción del consumo innecesario de energía durante el montaje.
- Reducción de las emisiones de Alcance 2 en un solo trimestre fiscal.
- Trazabilidad completa de la huella de carbono de cada unidad de producto. 2
32. Evaluación de riesgos ESG: La minería de procesos se puede combinar con RPA, IA genómica o capacidades de IA con agentes para automatizar la identificación de riesgos ESG en proyectos a gran escala, como la construcción o el desarrollo de infraestructuras. Este enfoque de "ESG forense" garantiza que los riesgos ambientales y sociales se detecten durante las fases de planificación y ejecución, en lugar de durante las auditorías posteriores al proyecto.
Ejemplo real: Un marco digital aplicado a más de 100 proyectos de construcción utilizó minería de procesos y aprendizaje automático para predecir fallas ESG. El marco proporcionó:
- Listas de verificación de riesgos automatizadas que redujeron la variabilidad humana en la presentación de informes ESG.
- Monitorización en tiempo real de indicadores ambientales (uso del agua, contaminación del suelo) obtenidos de sensores IoT e integrados en el modelo de proceso.
- Mayor coherencia en la clasificación de riesgos ESG. 3
Explora casos de uso reales más amplios relacionados con la sostenibilidad .
Automotor
33. Servicios posventa: Los servicios posventa se refieren a la atención al cliente que se brinda a los propietarios de vehículos para mejorar su experiencia con la empresa y obtener retroalimentación sobre el producto y el servicio. Los fabricantes de automóviles pueden utilizar la minería de procesos para obtener información valiosa de las tareas y operaciones posventa. Esta información puede mejorar los servicios posventa.
Bancario
Los bancos también se benefician de la optimización de procesos, ya que la mayoría de ellos aún utilizan sistemas heredados y documentación en papel. Las herramientas de minería de procesos pueden ayudar a identificar cuellos de botella y oportunidades de automatización, mejorando así la satisfacción del cliente y la eficiencia. Algunos procesos que se pueden optimizar son:
34. Hipotecas: El proceso hipotecario es el más complejo en el ámbito de los préstamos B2C y, en la mayoría de los casos, ofrece oportunidades para mejorarlo. Mediante la minería de procesos, los bancos pueden visualizar los flujos de trabajo hipotecarios para detectar retrasos causados por acciones repetitivas. Esto ayuda a reducir el tiempo de espera del cliente y a mejorar la colaboración entre las distintas unidades.
35. Operaciones con tarjetas: La minería de procesos ayuda a los bancos a analizar las operaciones con tarjetas para identificar ineficiencias y retrasos.
36. Optimización del procesamiento de préstamos: Los bancos utilizan la minería de procesos para visualizar el recorrido completo de las solicitudes de préstamos. Esto permite identificar dónde se producen retrasos manuales, como solicitudes repetidas de documentos o verificaciones de crédito redundantes, que frustran a los clientes y aumentan los costos operativos.
Ejemplo real: Piraeus Bank analizó más de un millón de registros de eventos en sus procesos de préstamos al consumo para identificar las causas principales de las aprobaciones lentas. Su análisis de conformidad y detección arrojó los siguientes resultados:
- El tiempo medio de procesamiento de las solicitudes se redujo de 35 minutos a 5 minutos.
- Una reducción del 86% en el tiempo total de tramitación del préstamo.
- Se identificó que la falta de un sistema estandarizado de introducción de datos estaba provocando el 40% de los ciclos de retrabajo. 4
Educación
37. Plataformas de aprendizaje en línea: El análisis de procesos y tareas puede revelar detalles sobre cómo los usuarios navegan en las plataformas de aprendizaje para mejorar la experiencia de los estudiantes. Por ejemplo, el análisis de procesos puede mostrar las posibles causas de las tasas de abandono de los estudiantes en una plataforma determinada, como la duración de los vídeos o la organización de los materiales.
Cuidado de la salud
38- Procesos administrativos: La minería de procesos descubre registros de eventos que contienen información sobre los procesos de atención médica, incluido el personal a cargo, los pasos y el costo de los procesos, e identifica áreas de mejora.
39. Vías clínicas: sirven para estandarizar las prácticas sanitarias y detectar problemas que podrían derivar en tratamientos erróneos o retrasos cruciales para muchos pacientes (por ejemplo, pacientes con cáncer). La minería de procesos puede utilizarse para identificar vías clínicas y detectar cuellos de botella y anomalías.
Seguro
40. Evaluación de riesgos: Las compañías de seguros calculan el riesgo para fijar las primas. Sobreestimar el riesgo puede provocar la pérdida de clientes, mientras que subestimarlo puede ocasionar pérdidas. La minería de procesos ayuda a analizar datos reales o históricos para mapear los pasos de suscripción e identificar factores de riesgo. Esto permite a las aseguradoras monitorear y mejorar el proceso de suscripción para una mejor toma de decisiones.
41. Índice de cotización a contratación: Las compañías de seguros buscan reducir su índice de cotización a contratación, que mide la tasa de conversión de cotizaciones a pólizas contratadas. La minería de procesos ofrece información valiosa para optimizar las operaciones, abordando las ineficiencias y las oportunidades de automatización.
Logística
42. Reducción de costes de almacenamiento: Es difícil identificar qué almacenes generan problemas logísticos. Los errores en los inventarios también generan costes adicionales. La minería de procesos proporciona total transparencia en la gestión de almacenes. De esta forma, las empresas pueden localizar almacenes problemáticos, reducir los costes de almacenamiento y ahorrar hasta un 40 % en dichos costes. 5
43. Ampliación del alcance geográfico: Las empresas pueden ampliar su alcance geográfico optimizando la ubicación de sus almacenes. Los proveedores de minería de procesos afirman que las empresas que utilizan sus herramientas pueden aumentar su alcance geográfico hasta en un 20 %. 6 .
44. Identificación de las causas raíz de los retrasos: Los retrasos logísticos pueden ocasionar demoras en las entregas y reducir los ingresos previstos. La minería de procesos permite descubrir las causas raíz de estos retrasos. Las empresas pueden centrarse en estos problemas para evitar posibles pérdidas de ingresos. Algunas empresas afirman haber aumentado su puntualidad en las entregas en un 18 %. 7
Producción
45. Reducción del tiempo de ciclo: Para mejorar la productividad, reducir el tiempo del ciclo de producción es una solución inteligente. El análisis de procesos permite identificar las ineficiencias dentro de los procesos productivos. Las empresas pueden reducir su tiempo de ciclo corrigiendo estas ineficiencias.
46. Reducción de retrabajos en la producción: Las empresas pueden reducir sus retrabajos mediante la creación de alertas en proceso. Cuando la fabricación se desvía del estándar, el software de análisis de procesos puede informar a las unidades pertinentes en tiempo real. El beneficio radica en que proporciona a las empresas productos de mejor calidad.
Industria del software
47. Seguimiento de las actividades del ciclo de vida: El ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC) se refiere a las etapas necesarias para desarrollar software. La minería de procesos puede ayudar a realizar un seguimiento de todo el ciclo de vida del desarrollo de software mediante el descubrimiento y la representación del modelo de proceso real. De esta manera, los desarrolladores y los gerentes de proyecto pueden identificar si se omite algún paso.
48. Seguimiento y gestión de proyectos de software: La minería de procesos permite mapear el flujo completo del proyecto, facilitando que cada miembro del equipo de desarrollo de software lo supervise y gestione, identificando problemas y áreas de riesgo. Además, la minería de procesos muestra los indicadores clave de rendimiento (KPI) del proceso (por ejemplo, coste y tiempo), los recursos y las partes involucradas.
Ejemplo de la vida real
Por ejemplo, una empresa australiana proveedora de software BPM aplicó la minería de procesos para gestionar el recorrido de los proyectos de sus clientes. Gracias a esta técnica, la empresa identificó y resolvió problemas de cumplimiento y rendimiento.
49. Control de calidad: Los responsables de control de calidad supervisan la usabilidad, la precisión, la mantenibilidad y la portabilidad del software. La minería de procesos ofrece comprobaciones de conformidad y análisis automatizado de la causa raíz, lo que permite a los evaluadores supervisar sus procesos de control de calidad. De esta forma, pueden garantizar la eficiencia y la eficacia del proceso de control de calidad mediante la minería de procesos.
Ejemplo de la vida real
En un estudio de caso, los investigadores aplicaron minería de procesos a un conjunto de datos de procesos de desarrollo de software proporcionado por una empresa de software brasileña con más de 2000 casos. En su análisis de conformidad, los investigadores señalaron que:
- El 90% de los casos siguen el orden de ejecución definido en el proceso formal.
- El 25% de los procesos omitieron la etapa de planificación.
- El 44% de los proyectos no estaban documentados.
50. Gestión de incidentes: La gestión de incidentes aborda las actividades no planificadas que afectan la calidad del servicio. La minería de procesos mejora la gestión de incidentes al identificar oportunidades de automatización y optimización. Las capacidades de minería de procesos predictivas y de monitoreo ayudan a desarrolladores, evaluadores y gerentes a prever posibles incidentes e intervenir antes de que ocurran.
Ejemplo de la vida real
En un estudio de caso, los investigadores aplicaron la minería de procesos a los procesos de desarrollo de software e identificaron que:
- Tres usuarios del equipo de soporte fueron los responsables de reelaborar los elementos más importantes.
- En las aplicaciones reales, se omitió el paso de análisis del modelo.
- El 50% de las entidades para las que no se realizó un análisis requirieron una reelaboración.
Para obtener más información sobre las tecnologías del sector del software, consulte el software de gestión de copias de seguridad y el software de observabilidad .
¿Qué es la minería de procesos?
La minería de procesos es un método que extrae y analiza registros de eventos para revelar detalles de los procesos de negocio. Mejora los esfuerzos de automatización, incluida la RPA, y respalda la mejora continua de los procesos.
Herramientas de minería de procesos
El mercado de la minería de procesos abarca herramientas con diferentes capacidades. Algunas de estas herramientas incluyen:
Tendencias en la minería de procesos
Según Gartner, el 80% de las organizaciones planean integrar la minería de procesos en al menos el 10% de sus operaciones comerciales para finales de este año. 8
1. Integración de la IA
Si bien el 25% de las organizaciones actualmente combinan la IA con la minería de procesos, el 74% planea incluir la IA en sus próximas iniciativas. 9 áreas clave incluyen:
- Análisis predictivo y prescriptivo: la IA pronostica retrasos en las entregas, riesgos de cumplimiento y cuellos de botella operativos antes de que se produzcan repercusiones financieras.
- Inteligencia artificial generativa (GenAI): Las interfaces de lenguaje natural permiten a los usuarios empresariales consultar datos de procesos complejos sin necesidad de conocimientos técnicos.
- Inteligencia contextual: La minería de procesos proporciona un contexto operativo estructurado, lo que mejora la relevancia y la precisión de los modelos de IA.
2. Transición a la minería de procesos centrada en objetos (OCPM)
Las organizaciones están pasando de la minería de datos basada en casos a modelos centrados en objetos.
- Modelado holístico: OCPM realiza un seguimiento simultáneo de múltiples objetos relacionados (por ejemplo, pedidos, facturas, envíos).
- Visibilidad interfuncional: Elimina el análisis aislado y aclara cómo se interrelacionan los procesos entre los distintos departamentos.
4. La minería de procesos como facilitadora de la automatización
El enfoque está cambiando: de los proyectos aislados a la optimización continua.
- RPA dirigida: Los cuellos de botella se resuelven antes de la automatización, lo que reduce el riesgo de escalar flujos de trabajo ineficientes.
- Verificación de conformidad: Los datos de ejecución en tiempo real se comparan con los modelos objetivo para detectar desviaciones y deficiencias en el cumplimiento de las normas.
5. Sostenibilidad
La optimización de procesos también contribuye a alcanzar los objetivos medioambientales.
- Reducción de residuos: Las cadenas de suministro optimizadas reducen el consumo de energía y el desperdicio de materiales.
- Seguimiento de la huella de carbono: Los datos de proceso permiten monitorizar los indicadores medioambientales alineados con los objetivos de sostenibilidad de la empresa.
Preguntas frecuentes
La minería de datos utiliza diferentes algoritmos o metodologías para explorar un conjunto de datos determinado. De manera similar, la minería de procesos analiza los registros de eventos y los datos relacionados con los procesos para extraer información valiosa de estos.
La comprensión completa de los procesos incluye:
Identificación de tendencias, patrones y desviaciones en los procesos.
Visualización detallada de los procesos reales
Definir oportunidades de automatización
Descubrir nuevas formas de aumentar la eficiencia de los procesos.
Las herramientas de minería de procesos descubren modelos de procesos reales a partir de los registros de eventos sin procesar. Al extraer y combinar los registros de eventos de cada caso, estas herramientas muestran a las empresas cómo funcionan sus procesos en la práctica.
Comprenda cómo funciona la minería de procesos siguiendo estos pasos:
1. Estas herramientas recuperan y analizan secuencias de actividad a partir de registros de eventos para identificar variaciones en los procesos.
2. Estas herramientas extraen la secuencia de actividades de cada caso a partir de los registros de eventos. En este paso, se harán evidentes las variaciones entre los casos. Estas variaciones se producen debido a cambios manuales o errores en el proceso.
3. Tras derivar la secuencia de actividades de cada caso, las herramientas de minería de procesos comienzan a «fusionar» estas secuencias. A medida que se producen variaciones, el proceso real será más complejo que el planificado. Este resultado también permite a la empresa comprender dónde se ha desviado su proceso.
Intelligent process mining es un software de minería de procesos impulsado por IA que aprovecha algoritmos de ML para automatizar el descubrimiento de procesos, el análisis de procesos, el modelado de procesos y el diagnóstico de procesos.
Algunos proveedores denominan software de inteligencia de procesos a las herramientas relacionadas con procesos, como el software de gestión de procesos o la minería de procesos. Las herramientas de inteligencia de procesos combinan aprendizaje automático, minería de procesos, minería de tareas y tecnologías de gemelos digitales para obtener información más detallada.
Muchas herramientas de minería de procesos se benefician de algoritmos de minería de procesos y del conocimiento del contexto para recopilar y descubrir datos automáticamente, e identificar las causas raíz de las ineficiencias y desviaciones. El aprendizaje automático también permite desarrollar capacidades predictivas, generar un DTO o una simulación de procesos y ofrecer minería de tareas.
1. Ampliar la cobertura de la minería de procesos.
Desafío:
Actualmente, la minería de procesos se limita a los procesos que tienen lugar en sistemas con archivos de registro detallados y accesibles, como SAP.
Sin embargo, una cantidad significativa de la actividad de los empleados se desarrolla en el sistema operativo o en el navegador, donde tienen lugar las actividades personales y profesionales, y los registros pueden no ser tan detallados como en un sistema ERP.
Consejo:
En estos casos, los agentes de IA empresariales pueden completar miles de ejecuciones de procesos para generar datos que pueden analizarse para identificar cuellos de botella. Este es un caso de uso novedoso que aún no se ofrece comercialmente, pero esperamos que los agentes de IA contribuyan significativamente a la comprensión de los procesos en los próximos tres años.
Mejorar la calidad de los datos
Desafío:
Las herramientas de gestión de proyectos (PM) pueden no informar sobre problemas de calidad de datos, pero la calidad de sus resultados depende de la calidad de los datos. La mayoría de los datos empresariales pueden estar incompletos, ser inexactos o presentar cronogramas confusos. Por lo tanto, las herramientas de PM pueden analizar datos defectuosos y proporcionar resultados inexactos.
Es importante que los analistas de datos, los expertos en el dominio, los administradores de datos y demás personas involucradas en iniciativas de calidad de datos limpien y preparen los datos antes de implementar la minería de procesos.
Consejo:
Se recomienda que las empresas cuenten con estrategias de garantía de calidad de datos e incorporen algoritmos de IA y aprendizaje automático, así como herramientas de calidad de datos, para mejorar constantemente la calidad de los datos.
Algunas de las formas en que la IA y el ML pueden ayudar con la calidad de los datos son:
– Automatizar el proceso de entrada de datos
– Identificar y eliminar registros duplicados
– Implementar el algoritmo de bosque aleatorio para clasificar los datos.
Análisis preciso de la causa raíz
Desafío:
Las herramientas tradicionales de minería de procesos identifican y representan problemas relacionados con los procesos. Sin embargo, no pueden proporcionar respuestas detalladas sobre las causas fundamentales de estos problemas.
Consejo:
Sin embargo, este problema se ha abordado aprovechando los algoritmos de minería de procesos de aprendizaje automático en la minería de procesos. Combinada con algoritmos de ML, la minería de procesos de diagnóstico identifica las causas raíz de los problemas. Hay dos enfoques comunes aquí:
– Algunos proveedores de PM ofrecen software que proporciona datos detallados del proceso para herramientas de inteligencia empresarial (BI) y plataformas de aprendizaje automático, o herramientas de descubrimiento de PM independientes que identifican las causas raíz.
– Algunos otros proveedores de PM integran herramientas de análisis de causa raíz en el software para ejecutar automáticamente el análisis.
Convertir datos no estructurados a formatos legibles por máquina.
Desafío:
Los datos empresariales pueden ser tanto estructurados como no estructurados; sin embargo, algunas herramientas tradicionales de minería de procesos solo pueden procesar datos estructurados, dejando fuera del proceso de investigación los datos no estructurados, como facturas o recibos.
Consejo:
Este problema puede abordarse integrando algoritmos de OCR , PLN y aprendizaje automático para convertir datos no estructurados en formatos legibles por máquina, con el fin de incluir todas las fuentes de datos en el proceso de toma de decisiones.
Sin embargo, la conversión de datos no estructurados a datos legibles por máquina es un proceso imperfecto y puede introducir errores en los resultados del análisis de procesos. Por lo tanto, los usuarios deben prestar atención en estos casos.
Permite una generación de resultados de minería de procesos más rápida
Desafío:
Las herramientas tradicionales de minería de procesos solían ofrecer poca claridad en el análisis de procesos complejos debido a su falta de sofisticación para evaluar procesos con un gran número de variables. Por ejemplo, la inclusión de numerosos interesados o una gran cantidad de datos en el proceso generaba complejidad en los resultados de la minería de procesos, lo que dificultaba su comprensión y la toma de decisiones por parte de los humanos.
Además del número de tareas o variables añadidas, en algunos casos, los procesos son heterogéneos y transversales. Por ejemplo, en los procesos sanitarios, resulta difícil generalizar y modelar procesos que incluyen heterogeneidad y colaboración multidisciplinar.
Consejo:
Las nuevas herramientas de minería de procesos que integran IA y algoritmos de aprendizaje automático buscan superar estos problemas de complejidad. Por ejemplo, al aprovechar la IA y la visión artificial para capturar y descubrir todos los datos del proceso, los proveedores pueden generar resultados de minería de procesos en cuestión de días. Un esfuerzo similar de gestión de procesos utilizando software tradicional podría llevar meses.
Predecir el rendimiento futuro de los procesos
Desafío:
Dado que las herramientas iniciales de minería de procesos se centran en el análisis de datos de eventos, supervisan y analizan el rendimiento pasado de los procesos en lugar de los procesos en curso. Por consiguiente, no pueden alertar a los usuarios en caso de desviaciones ni predecir el rendimiento futuro de los procesos.
Consejo:
Sin embargo, las aplicaciones de IA y ML en la minería de procesos pueden ayudar a desarrollar modelos predictivos y
Modelos de minería de procesos prescriptivos donde la gestión de procesos predice los resultados finales y los eventos futuros en términos de indicadores clave de rendimiento y puede notificar a los usuarios sobre posibles deficiencias o áreas de mejora.
Identificar dependencias o cuellos de botella dentro de un proceso.
Desafío:
La minería de procesos produce resultados en forma de visualizaciones y tablas; sin embargo, requiere que el analista humano interprete los resultados y haga sugerencias para mejorar los procesos.
Consejo:
Las empresas pueden aprovechar la IA y las herramientas analíticas para procesar los resultados obtenidos de las herramientas de minería de procesos con el fin de identificar mejor las dependencias o los cuellos de botella dentro de un proceso.
Costos reducidos
La minería de procesos permite a los usuarios identificar áreas que requieren automatización o cualquier otro cambio. La automatización de procesos aumenta la eficiencia y reduce los costos.
Mejora de la experiencia del cliente
Al identificar cuellos de botella, descubrir áreas de mejora y optimizar los distintos procesos, se reduce el tiempo total de procesamiento. Esto permite una entrega más rápida a los clientes y mejora su experiencia con las empresas. Como resultado, aumenta la satisfacción del cliente, lo que repercute en los ingresos y la fidelización de los clientes.
Beneficios del cumplimiento normativo
Si bien la auditoría es un proceso que consume mucho tiempo, el análisis rápido con herramientas de minería de procesos puede acortarlo. Además, estas herramientas pueden detectar procesos que no cumplen con las normas y notificar a las empresas sobre dichos problemas en tiempo real. En un estudio de caso sobre minería de procesos, EY redujo el análisis de sus procesos de atención al cliente final en menos de una semana gracias a esta tecnología.
La minería de procesos centrada en objetos (OCPM) es un tipo de minería de procesos que analiza específicamente el comportamiento de objetos o entidades individuales. OCPM no sigue la lógica de la noción de caso. Parte de la premisa de que pueden coexistir múltiples nociones de caso, y que estos casos (objetos) pueden corresponder a diferentes tipos de objetos.
OCPM tiene como objetivo superar los problemas de convergencia y divergencia sesgando el análisis de procesos. Esta técnica supone que:
– Los eventos pueden estar relacionados con múltiples objetos.
– Cada evento puede contener varios casos
– Un solo caso puede incluir actividades independientes y repetidas.
¿Cómo funciona la minería de procesos orientada a objetos?
La minería de procesos centrada en objetos funciona de manera similar a la minería de procesos clásica. Sin embargo, extrae y analiza datos específicos de objetos de los registros de eventos mediante:
1. Emplear algoritmos y técnicas especializadas, tales como:
– Preprocesamiento de datos
– Enriquecimiento de datos
2. Métodos de análisis de datos, tales como:
– Agrupación
– Clasificación
– Minería de reglas de asociación.
Beneficios de OCPM
OCPM proporciona un análisis más detallado del comportamiento de los objetos a nivel individual, que incluye:
– Interacción entre diferentes objetos con el proceso
– Impacto del comportamiento de los objetos en los KPI de rendimiento del proceso.
Lecturas adicionales
Más información sobre tecnologías para la mejora de procesos:
- Las mejores herramientas de orquestación de procesos: ventajas y desventajas.
- Orquestación de procesos SAP: Principales soluciones, características e integraciones
Enlaces de referencia
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