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Todo lo que necesitas saber sobre el process mining

Nacho Herrero
02/10/2024

En los últimos años, el process mining o minería de procesos ha resonado en el contexto de la transformación digital en las empresas. Este método ayuda a las organizaciones a comprender, optimizar y rediseñar sus procesos internos mediante el análisis de los datos de las actividades y tareas propias de cada proceso. La minería de procesos nos ayuda a ver cómo funcionan realmente las operaciones y a conocer oportunidades de mejora sin este análisis, se quedan ocultas y, por tanto, desconocidas. 

¿Qué es el process mining? 

El process mining es una disciplina que combina el análisis de datos y la gestión de procesos para analizar cómo se llevan a cabo realmente los procesos en una organización. Se basa en datos de eventos que se registran automáticamente en los sistemas de información de la empresa, como los sistemas ERP, CRM o BPM. Utilizando estos datos, la minería de datos permite visualizar los flujos de trabajo reales, identificar cuellos de botella y optimizar los procesos. 

Objetivos clave del process mining 

  • Visualización de procesos: permite observar el proceso real desde el inicio hasta el final, eliminando suposiciones. 
  • Identificación de cuellos de botella: ayuda a detectar puntos donde los procesos se ralentizan o no son eficientes. 
  • Optimización de flujos de trabajo: permite tomar decisiones basadas en datos para mejorar la eficiencia. 

¿Cómo funciona el process mining? 

Funciona recolectando y analizando datos que se generan en cada paso de los procesos dentro de una empresa, como registros de actividades, tiempos de ejecución y movimientos de trabajo. Estos datos suelen estar guardados en sistemas informáticos, y Process Mining los organiza para mostrar cómo se lleva a cabo realmente el proceso, identificando qué pasos siguen, dónde hay demoras o errores y cómo se pueden mejorar. 

Estos son los pasos que sigue la minería de procesos: 

  1. Recopilación de datos: recoge la información de los eventos (por ejemplo, cuándo se hace un pedido o se completa una tarea) en los sistemas que usa la empresa, como ERP o CRM. Esta información incluye datos sobre quién hizo qué, en qué momento y cómo se conectan los pasos del proceso. 
  1. Análisis del proceso: con los datos recopilados, el process mining crea un modelo visual del proceso. Aquí se pueden identificar patrones de trabajo, ver cuellos de botella (donde el trabajo se detiene o se acumula), tareas repetitivas o pasos que no aportan valor. 
  1. Optimización y mejora: basado en los datos y análisis, se puede hacer ajustes para mejorar el proceso. Esto podría incluir eliminar pasos innecesarios, reducir tiempos de espera o redistribuir tareas para que el trabajo fluya mejor. 
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Tipos de objetivos del proyecto de process mining 

Existen varios tipos de process mining, cada uno diseñado para responder a diferentes necesidades de análisis y optimización en los procesos empresariales. Estos tipos se clasifican en tres categorías: 

Discovery (descubrimiento): este es el tipo más básico de process mining y se utiliza cuando no se dispone de un modelo de proceso prexistente. A partir de los datos recopilados, el objetivo del process mining de descubrimiento es crear un modelo que refleje cómo se lleva a cabo realmente el proceso. 

Esto ayuda a las empresas a visualizar y entender los flujos de trabajo tal como son en la práctica, identificando patrones y posibles áreas de mejora. 

Conformance (conformidad): el process mining de conformidad se emplea cuando ya existe un modelo de proceso teórico o esperado y se desea compararlo con el proceso real. Este tipo de análisis permite verificar si el proceso está siendo seguido tal y como se diseñó, detectando posibles desviaciones o incumplimientos. 

Es especialmente útil para industrias que deben cumplir con regulaciones estrictas, ya que permite detectar brechas y asegurarse de que los procesos se adhieren a los estándares establecidos. 

Enhancement (mejora): el process mining de mejora se utiliza para optimizar y enriquecer un modelo de proceso existente. Este tipo de análisis busca oportunidades para incrementar la eficiencia y el rendimiento, añadiendo información detallada o nuevos elementos al proceso. 

Por ejemplo, puede identificar cuellos de botella, sugerir mejoras en la distribución de recursos o reducir tiempos de espera en ciertas actividades. 

Beneficios clave del process mining para empresas 

  • Conocer el tiempo de las actividades y de los procesos 
  • Reducir las tareas que no aportan valor 
  • Identificar incumplimientos en los procesos 
  • Liberar recursos que puedan ser aprovechados en otros procesos 
  • Reducir los tiempos de ejecución de los procesos 
  • Reducir los costes asociados al proceso 

Aplicaciones del process mining en sectores clave 

Uso en la industria manufacturera 

En el sector manufacturero, el process mining se utiliza para optimizar la producción, mejorar la cadena de suministro y reducir el desperdicio. Al analizar los procesos de producción en tiempo real, las empresas pueden ajustar sus operaciones para lograr una mayor eficiencia y reducir el tiempo de inactividad. 

Aplicación en servicios financieros 

En los servicios financieros, la minería de procesos se emplea para la gestión de riesgos y el cumplimiento normativo. Esta tecnología ayuda a las organizaciones financieras a controlar sus procesos y a garantizar que cumplan con las normativas, reduciendo el riesgo de incumplimiento y mejorando la transparencia. 

Uso en el sector de la salud 

En el sector de la salud, esta herramienta ayuda a mejorar la atención del paciente, reducir los tiempos de espera y optimizar el uso de los recursos. Permite a los hospitales y centros de salud visualizar los procesos de atención al paciente y hacer ajustes para mejorar la calidad del servicio. 

Desafíos comunes al implementar process mining 

Desafíos en la calidad de datos 

Uno de los desafíos principales de esta disciplina es la calidad de datos. Si los datos son incompletos o inconscientes, el análisis puede ser poco fiable. Las empresas deben asegurarse de que los datos se recopilen de manera precisa y estén limpios antes de realizar el análisis. 

Resistencia al cambio en la cultura empresarial 

Otro desafío común es la resistencia de los empleados a adoptar nuevas tecnologías. Para abordar este problema, las empresas deben fomentar una cultura de datos y proporcionar formación a sus empleados sobre los beneficios del process mining. 

Herramientas más populares y sus características 

Comparación de herramientas 
Celonis Es una de las herramientas líderes en el mercado, conocida por su capacidad para integrarse con una amplia variedad de sistemas y proporcionar análisis avanzados. 
Disco by Fluxicon Destacada por su facilidad de uso y su enfoque en la visualización de procesos. 
UiPath Process Mining Integrada con la plataforma de automatización UiPath, permite automatizar procesos y optimizar flujos de trabajo mediante la integración de datos y la inteligencia artificial. 

En TAKTIC, utilizamos la disciplina del process mining y tecnologías avanzadas para aclarar la realidad de tus procesos de negocio. Proponemos un rediseño estratégico del proceso y, mediante un monitoreo continuo, medimos el impacto de las mejores, impulsando así tu camino hacia una transformación digital efectiva. 

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