Top 50 Casos de Uso y Aplicaciones de Process Mining

Informes recientes proyectan que las capacidades de process mining pueden impulsar los esfuerzos de mejora de procesos en un 20%.¹ Más allá de los beneficios teóricos, el examen de casos de uso y estudios de caso de la vida real cierra la brecha entre el potencial de los datos y la excelencia operativa de alto impacto, asegurando una implementación impulsada por resultados en toda la organización. Explore los casos de uso más comunes dentro de sus respectivas categorías:

• Casos de uso de process mining por procesos generales:
• Aplicaciones de process mining por industria:  Finanzas, automotriz, banca, educación, salud, seguros,  logística, producción
• Casos de uso de process mining por función empresarial: Ventas, gestión de servicios de TI, servicio al cliente y Sostenibilidad.

Consulte los mejores casos de uso y estudios de caso de la vida real:

Casos de uso con ejemplos reales

Industria

Función empresarial

Fabricación

Informática / Tecnología

+13

Optimización de procesos

Analizar los registros de eventos para identificar ineficiencias y mejorar la velocidad y la precisión. Esto implica optimizar los flujos de trabajo, minimizar el desperdicio de recursos y aprovechar la tecnología para lograr un rendimiento operativo óptimo.

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Fabricación

Informática / Tecnología

+11

Descubrimiento de procesos

Analizar los procesos de negocio para optimizar la automatización y mejorar el rendimiento mediante registros de eventos. Esta técnica descubre patrones ocultos e ineficiencias, lo que facilita la elaboración de mapas de procesos y la asignación de recursos.

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Servicios públicos

Finanzas

+11

Validación de conformidad

Verificar que los procesos cumplan con los estándares establecidos e identificar desviaciones para su mejora. Esto ayuda a las organizaciones a garantizar el cumplimiento de los requisitos normativos y a mantener un alto nivel de rendimiento en todas sus operaciones.

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Fabricación

Informática / Tecnología

+7

armonización de procesos

Alinear los distintos procesos para mejorar las sinergias, la eficiencia y la experiencia general del cliente. Esto suele implicar estandarizar los flujos de trabajo y eliminar las redundancias para garantizar una prestación de servicios uniforme en todos los departamentos.

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Transporte / Envío

Simulación de procesos

Utilizar análisis predictivos para simular procesos y pronosticar resultados o escenarios futuros. Esto permite a las organizaciones probar diversas estrategias en un entorno libre de riesgos y elegir el mejor curso de acción para alcanzar los objetivos deseados.

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Informática / Tecnología

minería organizacional

Analizar los registros de procesos permite descubrir relaciones organizativas, deficiencias en el rendimiento y mejores prácticas. Este proceso proporciona información valiosa sobre la dinámica de los equipos y los patrones de colaboración, lo que permite a las empresas reajustar recursos y optimizar las operaciones de manera eficaz.

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Minorista

Informática / Tecnología

+7

Identificación de la causa raíz

Analizar las desviaciones de los procesos para identificar las causas subyacentes y mejorar la eficiencia. Al detectar puntos específicos de fallo o ineficiencia, las organizaciones pueden implementar acciones correctivas específicas para prevenir su recurrencia y optimizar los flujos de trabajo.

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Procesos Generales

El siguiente gráfico muestra la distribución de los estudios de caso entre los casos de uso de process mining:

1- Descubrimiento de procesos para la automatización: La automatización proporciona soluciones más rápidas y de menor costo. Sin embargo, las empresas necesitan examinar sus procesos de negocio para utilizar las herramientas de automatización, como la robotic process automation (RPA) de manera eficiente.

2- Optimización de procesos excepto automatización: Las empresas pueden utilizar process mining para un análisis de procesos más rápido y preciso. Los registros de eventos infieren métricas de rendimiento y models para identificar cuellos de botella y pasos costosos para la optimización. Por ejemplo, evaluamos cada beneficio de process mining en 51 estudios de caso, revelando una reducción del 43% en los cuellos de botella y una eliminación del 4% de los pasos innecesarios

3- Validación de conformidad: Las empresas pueden comprobar si su proceso actual se ajusta a las especificaciones dadas mediante comprobaciones de conformidad. Por ejemplo, las decisiones de compra requieren diferentes aprobaciones según el tamaño del ticket y la naturaleza del artículo comprado. 

También se pueden analizar los casos no conformes, los motivos 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 process mining para armonizar procesos distintos de manera eficiente. Los conocimientos de las herramientas de process mining permiten una rápida realización de las sinergias planificadas.

Ejemplo de la vida real: Nokia aplica process mining a sus procesos de purchase-to-pay y order-to-cash, logrando una experiencia de cliente fluida y obteniendo conocimientos sobre cómo conjugar estos procesos de manera efectiva.

5- Simulación de Procesos: Las capacidades de process mining pueden incluir la simulación de procesos y la analítica predictiva. Las firmas pueden hacer 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 de la vida real: el cliente puede recibir una estimación precisa de cuándo se procesará su solicitud de préstamo.

6- Minería Organizacional: Los registros de procesos pueden identificar relaciones organizacionales, brechas de rendimiento y mejores prácticas. Sin embargo, casi todos los procesos tienen un componente humano. Los datos de procesos pueden utilizarse para comprender y mejorar los aspectos humanos de los procesos de negocio.

Servicio al Cliente

7- Análisis omnicanal para identificar anomalías: El software de process mining puede ayudar a analizar los pasos del proceso a través de diferentes canales para identificar problemas de cumplimiento e ineficiencias

8- Mapear el viaje del cliente: Una herramienta de process mining puede ilustrar el viaje del cliente en un canal determinado extrayendo datos de los sistemas CRM y de tickets). Al hacerlo, process mining facilita el seguimiento de la experiencia del cliente, los desafíos que enfrentan los clientes y las interacciones entre los agentes responsables y los clientes.  

Otras herramientas para mejorar el servicio al cliente incluyen:

ChatGPT para el servicio al cliente y agentes de AI en el servicio al cliente

Finanzas

Aquí cubrimos las aplicaciones de process mining en la función financiera de las empresas (no aplicaciones específicas de la industria de servicios financieros):

Purchase-To-Pay

9- Identificación de pasos manuales para automatizar: Los errores y las intervenciones manuales en los procesos de purchase-to-pay aumentan el tiempo de entrega. Al analizar los procesos, process mining descubre el potencial de automatización que aumenta la precisión y reduce el reproceso. En algunos estudios de caso de process mining, la herramienta de process mining puede aumentar la automatización en un 35% y disminuir el tiempo de reproceso en un 52%.

10- Eliminar las compras no autorizadas (maverick buying): Las empresas pueden analizar sus procesos de purchase-to-pay para reducir las compras no autorizadas. Si las empresas tienen un problema específico con las compras no autorizadas, pueden encontrar áreas tertentu para mejorar el uso de acuerdos marco con process mining. Los proveedores de process mining 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 PO
• No debe existir una PO sin un contrato (especialmente si el pedido es grande en cantidad y ocurre regularmente)

11- Descubrir las causas raíz de los retrasos: Process mining permite a las empresas señalar qué proveedores, productos o departamentos causan retrasos. Al tomar las acciones pertinentes, pueden lograr más entregas a tiempo internamente.

Cuentas por cobrar

12- Descubrir acciones para fomentar los pagos a tiempo: Los clientes no siempre pagan a tiempo. Al final, las empresas no pueden cobrar sus cuentas por cobrar a tiempo, y esto podría afectar otros procesos. Process mining puede identificar las causas de este problema y encontrar soluciones apropiadas.

13- Facturación más rápida: Facturar a sus clientes es otro proceso que puede volverse costoso y complicado de vez en cuando. Process mining descubre los cuellos de botella en el proceso de facturación y puede encontrar formas de automatizarlo. Como resultado, es posible disminuir los costos de facturación y proporcionar una facturación más rápida.

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, las empresas pueden disminuir los pagos atrasados y mejorar los descuentos por pronto pago.

15- Identificación de las razones reales detrás de las facturas incorrectas: Los errores en las facturas o los pagos duplicados son problemas comunes que causan una carga de trabajo adicional. Las empresas pueden identificar las razones de estos casos con process mining. Se afirma que el software de process mining puede reducir los pagos duplicados de los clientes en un 67%.

Auditoría

16- Comparar el "antes" y el "después": Cuando una empresa realiza un cambio en su proceso, verificar la mejora puede ser un desafío. Para los consultores, process mining permite relacionar el "antes" y el "después" de los procesos.

17- Mejorar el tiempo de respuesta: Mientras que el descubrimiento de procesos tradicional puede llevar meses, process mining es más rápido. Como resultado, consultores como EY pueden completar el análisis de procesos del cliente final en cuestión de días utilizando herramientas de process mining

18- Identificación de riesgos: Process mining asegura información basada en datos a los consultores. Con estos conocimientos, los consultores pueden identificar riesgos y asesorar a las empresas con precisión.

Gestión de Servicios de TI

19- Riesgo reducido en desarrollos relacionados con ERP: En el estudio de caso de process mining de Lassila & Tikanoja, la empresa ha implementado un nuevo sistema ERP empleando process mining. La empresa logró su objetivo de reducir los riesgos al aumentar la visibilidad del sistema ERP y los procesos operativos. 

20- Costos reducidos en mantenimiento, desarrollo y soporte de ERP:  Process mining puede señalar errores o brechas en los sistemas de TI, como SAP. El mismo estudio de caso de process mining (Lassila & Tikanoja) mostró que la empresa redujo sus costos de implementación junto con los riesgos de los despliegues de ERP, aunque no era el objetivo principal del proyecto. 

21- Lograr una mayor resolución al primer intento: Los sistemas de TI pueden no proporcionar la solución correcta en su primer intento. Las herramientas de process mining pueden producir conocimientos basados en datos para aumentar la tasa de resolución al primer intento.

22- Descubrir las causas raíz de los retrasos: Los tickets de larga duración son un problema común. Las empresas pueden analizar sus procesos para entender por qué esos tickets permanecen abiertos durante mucho tiempo. A partir de los resultados obtenidos de las herramientas de process mining, 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 campo abierto a la automatización. Las empresas pueden usar process mining para encontrar áreas a automatizar y proporcionar tiempos de resolución más rápidos. Algunos estudios de caso afirman que las herramientas de process mining disminuyen los tiempos de resolución en un 65%.

Explore todos los estudios de caso de ITSM, comprenda las aplicaciones reales de la AI en ITSM, más específicamente la AI Agéntica en ITSM.

Ventas

Lead-To-Order

24- Reducción del tiempo del ciclo de ventas: Los procesos de lead-to-order pueden llevar mucho tiempo. Esto provoca que el tiempo de retorno de las inversiones de marketing aumente. Las empresas pueden descubrir las razones detrás de este problema y tomar medidas para reducir el tiempo del ciclo de ventas.

25- Aumento de la tasa de conversión: Convertir las estrategias de marketing en ventas es fundamental para las empresas. Con una herramienta de process mining, las empresas pueden descubrir si tienen las estrategias adecuadas para aumentar las tasas de conversión.

Order-to-Cash

Order-to-cash (O2C) abarca todos los pasos desde la recepción de un pedido hasta la finalización del pago y la entrega. Process mining puede ayudar a identificar todos los pequeños cuellos de botella que podrían existir en el proceso y que dificultan una operación fluida.

26- Aumento de la entrega a tiempo: Para la satisfacción del cliente, las entregas a tiempo son esenciales. Las empresas pueden usar process mining para descubrir las razones detrás de las entregas tardías.

27- Identificación de razones que afectan los ingresos mensuales: Las empresas pueden perder una parte de sus ganancias durante este proceso debido a retenciones prolongadas o cancelaciones de pedidos. Las herramientas de process mining pueden señalar las causas raíz de esos problemas y, en consecuencia, las empresas pueden minimizar esas pérdidas.

28- Localización de regiones clave: Con process mining, las empresas pueden detectar a sus clientes de alto valor y las áreas críticas para enfocarse en ellas.

29- Identificación de las causas raíz de los cambios en los pedidos: Los clientes a veces cambian sus pedidos, lo que hace que los procesos lleven más tiempo. La falta de claridad en las etapas previas al pedido puede causar estos cambios. Las empresas prefieren disminuir estos cambios de pedido para estabilizar sus procesos.

30- Benchmark de la cantidad de mercancías devueltas: Las empresas pueden descubrir el valor de las mercancías devueltas utilizando process mining. Según este conocimiento, pueden enfocarse en mejorar sus procesos de order-to-cash.

Sostenibilidad

31. Auditoría de la huella de carbono:

Un caso de uso potencial de process mining es vincular los registros de eventos tradicionales (por ejemplo, pasos de envío y fabricación) con los datos de consumo de energía y residuos. De esta manera, las firmas pueden identificar "cuellos de botella de carbono" donde las ineficiencias del proceso se correlacionan directamente con el impacto ambiental, permitiendo informes ESG basados en datos.

Ejemplo de la vida real: En una investigación académica, un fabricante global utilizó Object-Centric Process Mining (OCPM) para monitorear las líneas de producción. Los investigadores descubrieron que la interacción entre los tiempos de inactividad del equipo y la programación por lotes era el principal motor del desperdicio de energía. Al optimizar estos traspasos, la firma logró:

• Reducción del consumo de energía innecesario durante el ensamblaje.
• Disminución de las emisiones de Alcance 2 dentro de un solo trimestre fiscal.
• Trazabilidad completa de la huella de carbono para unidades de producto individuales.²

32- Evaluación de riesgos ESG: Process mining puede combinarse con capacidades de RPA, genAI o AI agéntica para automatizar la identificación de riesgos ESG en proyectos a gran escala, como la construcción o el desarrollo de infraestructura. Este enfoque de "ESG Forense" asegura 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 de la vida real: Un framework digital aplicado a más de 100 proyectos de construcción utilizó process mining y machine learning para predecir fallos de ESG. El framework proporcionó:

• Listas de verificación de riesgos automatizadas que redujeron la variabilidad humana en los informes ESG.
• Monitoreo en tiempo real de indicadores ambientales (uso del agua, contaminación del suelo) extraídos de sensores IoT hacia el model de proceso.
• Mejora de la consistencia en la clasificación de riesgos ESG.³

Explore más casos de uso reales de sostenibilidad.

Automotriz

33- Servicios posventa: Los servicios posventa se refieren a los servicios de soporte al cliente para los propietarios de vehículos para mejorar su experiencia con la empresa mientras se obtiene retroalimentación sobre el producto y el servicio. Los fabricantes de automóviles pueden desplegar process mining para extraer conocimientos de las tareas y operaciones posventa. Estos conocimientos pueden mejorar los servicios posventa. 

Banca

Los bancos también se benefician de las optimizaciones de procesos, ya que la mayoría de los procesos bancarios aún incluyen sistemas heredados y documentación basada en papel. Las herramientas de process mining pueden ayudar a identificar cuellos de botella y oportunidades de automatización, mejorando la satisfacción del cliente y la eficiencia. Los procesos a optimizar incluyen:

34- Hipotecas: La hipoteca es el proceso de préstamo B2C más complicado y existen oportunidades para mejorarlo en la mayoría de los casos. Usando process mining, los bancos pueden visualizar los flujos de trabajo de las hipotecas para detectar retrasos causados por acciones repetitivas. Esto ayuda a reducir el tiempo de espera del cliente y mejorar la colaboración entre diferentes unidades. 

35. Operaciones de tarjetas: Process mining apoya a los bancos en el análisis de las operaciones de tarjetas para identificar ineficiencias y retrasos.

36. Optimización del procesamiento de préstamos: Los bancos aprovechan process mining para visualizar el viaje de extremo a extremo de las solicitudes de préstamo. Esto identifica dónde ocurren "estancamientos" manuales, como solicitudes de documentos repetidas o verificaciones de crédito redundantes, que frustran a los clientes y aumentan los costos operativos.

Ejemplo de la vida real: Piraeus Bank analizó más de 1 millón de registros de eventos en sus procesos de préstamos al consumo para identificar las causas raíz de las aprobaciones lentas. Su análisis de conformidad y descubrimiento llevó a los siguientes resultados:

• El tiempo promedio de procesamiento de solicitudes bajó de 35 minutos a 5 minutos.
• Una reducción del 86% en el tiempo total de entrega para el desembolso del préstamo.
• Se identificó que la falta de entrada de datos estandarizada causaba el 40% de los bucles de reproceso.⁴

Educación

37- Plataformas de aprendizaje en línea: Process mining y task mining pueden revelar detalles sobre cómo navegan los usuarios en las plataformas de aprendizaje para mejorar la experiencia del usuario para los estudiantes. Por ejemplo, process mining puede mostrar las posibles causas raíz detrás de las tasas de salida de los estudiantes de una plataforma determinada, como la duración de los videos o la organización de los materiales.  

Salud 

38- Procesos administrativos: Process mining descubre registros de eventos que contienen información sobre los procesos de salud, incluyendo el personal a cargo, los pasos y el costo de los procesos, e identifica áreas de mejora.  

39- Rutas clínicas: sirven para estandarizar las prácticas de salud y detectar problemas que podrían llevar a tratamientos incorrectos o retrasos, los cuales son cruciales para muchos pacientes (por ejemplo, cáncer). Process mining puede utilizarse para identificar rutas clínicas y rastrear cuellos de botella y anomalías.

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Seguros

40- Evaluación de riesgos: Las firmas de seguros calculan el riesgo para establecer las primas. Sobreestimar el riesgo puede hacer perder clientes, mientras que subestimarlo puede llevar a pérdidas. Process mining ayuda analizando datos reales o históricos para mapear los pasos de suscripción e identificar factores de riesgo. Esto permite a los aseguradores monitorear y mejorar el proceso de suscripción para una mejor toma de decisiones.

41- Ratio de cotización a vinculación (quote-to-bind): Las compañías de seguros intentan reducir su ratio de quote-to-bind, que mide la tasa de conversión de cotizaciones a pólizas vinculantes. Process mining ofrece conocimientos para optimizar las operaciones abordando ineficiencias y oportunidades de automatización.

Logística

42- Reducción de costos de almacenamiento: Es difícil identificar qué almacenes causan problemas logísticos. Cometer errores en los inventarios también causa costos de almacenamiento adicionales. Process mining proporciona total transparencia en la gestión de almacenes. Así, las empresas pueden localizar almacenes problemáticos, disminuir los costos de almacenamiento y ahorrar hasta un 40% de sus costos de almacenamiento.⁵

43- Ampliación del rango geográfico: Las empresas pueden ampliar su alcance geográfico optimizando la ubicación de sus almacenes. Los proveedores de process mining 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 causar entregas tardías y reducir los ingresos esperados. Process mining puede descubrir las causas raíz de estos retrasos. Las empresas pueden enfocarse en estos problemas para evitar posibles pérdidas de ingresos. Algunas empresas afirmaron haber aumentado su entrega a tiempo en un 18%.⁷

Producción 

45- Reducción del tiempo de ciclo: Para mejorar la producción, reducir el tiempo del ciclo de producción es una solución inteligente. Process mining puede mostrar las ineficiencias dentro de los procesos de producción. Las empresas pueden reducir su tiempo de ciclo corrigiendo estas ineficiencias.

46- Reducción del reproceso en la producción: Las empresas pueden reducir sus reprocesos creando alertas en el proceso. A medida que la fabricación se desvía del estándar, el software de process mining puede informar a las unidades pertinentes en tiempo real. El beneficio es 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 de desarrollo de software (SDLC) se refiere a las etapas requeridas al desarrollar software. Process mining puede ayudar a rastrear todo el ciclo de vida de desarrollo de software descubriendo y mapeando el model de proceso real. De esta manera, los desarrolladores y los gerentes de proyecto pueden identificar si se omitió algún paso.

48. Monitoreo y gestión de proyectos de software: Process mining puede mapear todo el flujo del proyecto, permitiendo que cada parte del equipo de desarrollo de software monitoree y gestione el proyecto mientras identifica problemas y áreas riesgosas. Además, process mining ilustra los KPIs de proceso (por ejemplo, costo y tiempo), los recursos y las partes involucradas en el proceso dado. 

Ejemplo de la vida real

Por ejemplo, una empresa proveedora de software BPM en Australia aplicó process mining para gestionar el viaje del proyecto de sus clientes. Con la ayuda de process mining, la firma identificó y resolvió problemas de cumplimiento y rendimiento.

49. Aseguramiento de la calidad: Los QA controlan la usabilidad, precisión, mantenibilidad y portabilidad del software. Process mining ofrece comprobaciones de conformidad y análisis automatizado de causa raíz, lo que puede ayudar a los testers a supervisar sus procesos de QA. De esta manera, los testers pueden asegurar la eficiencia y efectividad del proceso de QA con process mining. 

Ejemplo de la vida real

En un estudio de caso, los investigadores desplegaron process mining en un dataset de procesos de desarrollo de software proporcionado por una casa de software brasileña con más de 2,000 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 fueron documentados. 

50. Gestión de incidentes: La gestión de incidentes aborda actividades no planificadas que afectan la calidad del servicio. Process mining mejora la gestión de incidentes identificando oportunidades de automatización y optimización. Las capacidades de monitoreo y process mining predictivo ayudan a los desarrolladores, testers y gerentes a pronosticar incidentes potenciales e intervenir antes de que ocurran.

Ejemplo de la vida real 

En un estudio de caso, los investigadores aplicaron process mining a procesos de desarrollo de software e identificaron que:

• 3 usuarios en el equipo de soporte eran los responsables de la mayor cantidad de reprocesos de elementos 
• El paso de análisis en el model fue omitido en aplicaciones reales
• El 50% de las entidades para las cuales no se realizó un análisis requirieron un reproceso. 

Consulte el software de gestión de backups y el software de observabilidad para más información sobre las tecnologías de la industria del software.

¿Qué es process mining?

Process mining es un método que extrae y analiza registros de eventos para revelar detalles de los procesos de negocio. Mejora los esfuerzos de automatización, incluyendo RPA, y apoya la mejora continua de los procesos.

Herramientas de process mining

El mercado de process mining involucra herramientas de process mining con diferentes capacidades. Algunas de estas herramientas incluyen:

Tendencias de process mining

Gartner informa que el 80% de las organizaciones planean integrar process mining en al menos el 10% de sus operaciones comerciales para finales de este año.⁸

1. Integración de AI

Mientras que el 25% de las organizaciones combinan actualmente la AI con process mining, el 74% planea incluir la AI en próximas iniciativas.⁹ Las áreas clave incluyen:

• Analítica predictiva y prescriptiva: La AI pronostica retrasos en las entregas, riesgos de cumplimiento y cuellos de botella operativos antes de que ocurra el impacto financiero.
• AI Generativa (GenAI): Las interfaces de lenguaje natural permiten a los usuarios de negocio consultar datos de procesos complejos sin experiencia técnica.
• Inteligencia contextual: Process mining proporciona un contexto operativo estructurado, mejorando la relevancia y precisión del model de AI.

2. Cambio hacia Object-Centric Process Mining (OCPM)

Las organizaciones están pasando de la minería basada en casos a models centrados en objetos.

• Modelado holístico: OCPM rastrea múltiples objetos relacionados (por ejemplo, pedidos, facturas, envíos) simultáneamente.
• Visibilidad cross-funcional: Elimina el análisis en silos y aclara cómo se intersectan los procesos entre departamentos.

4. Process mining como habilitador de la automatización

El enfoque está cambiando de proyectos aislados a la optimización continua.

• RPA dirigida: Los cuellos de botella se resuelven antes de la automatización, reduciendo el riesgo de escalar flujos de trabajo ineficientes.
• Comprobación de conformidad: Los datos de ejecución en tiempo real se comparan con los models objetivo para detectar desviaciones y brechas de cumplimiento.

5. Sostenibilidad

La optimización de procesos también apoya los objetivos ambientales.

• Reducción de residuos: Las cadenas de suministro optimizadas reducen el uso de energía y el desperdicio de materiales.
• Rastreo de carbono: Los datos de procesos permiten el monitoreo de métricas ambientales alineadas con los objetivos de sostenibilidad corporativa.

Preguntas frecuentes

Lecturas Adicionales

Más sobre tecnologías de mejora de procesos:

• Mejores herramientas de Orquestación de Procesos con Pros y Contras
• SAP Process Orchestration: Mejores Soluciones, Características, Integraciones

Cita esta investigación

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  note   = {AIMultiple. Recuperado el 26 de Febrero de 2026}
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Enlaces de referencia

1.

How process mining drives business excellence with data insights | EY - India

2.

Full article: Process mining in supply chain management: state-of-the-art, use cases and research outlook

Taylor & Francis

3.

AI-Driven Process Mining for ESG Risk Assessment in Sustainable Management

MDPI

4.

Sanofi | QPR Process Mining Success Stories - Piraeus Bank

QPR Software Plc

5.

warehouse costs

6.

geographic range

7.

root causes case study

8.

Gartner Magic Quadrant for Process Mining Platforms

9.

Deloitte Global Process Mining Survey 2025 | Deloitte Germany

Hazal Şimşek

Analista de la industria

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Hazal es analista del sector en AIMultiple, donde se especializa en minería de procesos y automatización de TI.

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