La minería de procesos es una técnica avanzada que tiene como objetivo central optimizar y mejorar los procesos que se llevan a cabo en la vida cotidiana, las organizaciones y la industria. Esta metodología sofisticada combina herramientas de minería de datos, modelado de procesos y aprendizaje automático, enfocándose en la automatización del análisis de procesos. Su finalidad es identificar y resolver los cuellos de botella, detectar problemas de eficiencia y señalar áreas de mejora potencial. La disciplina de minería de procesos busca descubrir, monitorear y mejorar procesos mediante el análisis de los diversos registros de eventos generados por los sistemas de información de la organización, permitiendo extraer conocimientos valiosos que facilitan la toma de decisiones estratégicas.
- Explicación
- Tipos de Minería de Procesos
- Técnicas de Minería de Procesos
- Relación Con Data Science & Machine Learning
- Utilidad De Esta Técnica
- Herramientas de Minería de Procesos
- Conclusión
Explicación
La aplicación de la minería de procesos es amplia y diversa. Su alcance puede abarcar desde la atención médica, pasando por la producción en cadena, hasta llegar al desarrollo de software. Con esta técnica, es posible responder a preguntas críticas sobre los procesos que se llevan a cabo diariamente, por ejemplo: ¿Cómo operan? ¿Cuánto tiempo tardan? ¿Dónde existen ineficiencias? ¿Qué riesgos están asociados? ¿Cómo pueden ser mejorados?
La minería de procesos puede proporcionar información de valor para la mejora y optimización de procesos, lo que a su vez puede resultar en una reducción de costes y facilitar el cumplimiento de las regulaciones legales. Sin embargo, para comprender plenamente su alcance, es esencial conocer la terminología asociada. Un término esencial es “registro de eventos”, que en este contexto se refiere a todos los datos almacenados relacionados con lo que ocurre durante un proceso específico en el negocio.
Normalmente, las empresas diseñan los procesos de manera lineal, creyendo que la ejecución real solo tendrá algunas pequeñas desviaciones. No obstante, la realidad muestra que los procesos suelen funcionar de forma mucho más ineficiente, con cientos o miles de variantes que hacen imposible entender y gobernar un proceso sin ayuda de la minería de procesos. Esta brecha entre el diseño teórico y la implementación práctica es precisamente lo que la minería de procesos ayuda a identificar y resolver.
Fundamentos
La minería de procesos se basa en el análisis de registros de eventos para descubrir, monitorizar y mejorar los procesos empresariales en la vida real. Implica extraer conocimientos de los datos generados por varios sistemas y procesos, y utilizar ese conocimiento para identificar cuellos de botella, ineficiencias y otras oportunidades de mejora.
Esta disciplina tecnológica permite a las organizaciones auditar el núcleo de sus operaciones, consiguiendo optimizar los tiempos, reducir los costes e incrementar la productividad, así como también mejorar la satisfacción de sus clientes. La minería de procesos resulta especialmente útil para organizaciones que dependen de procesos complejos y dinámicos, ya que les permite analizar y entender cómo funcionan realmente esos procesos en la práctica.
Tipos de Minería de Procesos
Hay cinco tipos de minería de procesos, cada uno con características particulares que los hacen adecuados para diferentes situaciones:
1. Basada en Descubrimiento
Se pretende descubrir automáticamente el modelo de proceso a partir de registros de eventos. Resulta conveniente cuando no hay datos previos sobre el proceso a tratar o cuando este ha cambiado significativamente. El descubrimiento de procesos implica el uso de registros de eventos para generar automáticamente el flujo de proceso de un sistema, mediante algoritmos como el algoritmo Alpha o el Heuristics Miner. El flujo de proceso resultante se puede visualizar en forma de mapa de procesos, que muestra las diferentes actividades y sus secuencias.
Un ejemplo práctico es el caso de estudio de ACME, una empresa que buscaba reducir el tiempo de resolución de tickets de servicio. Utilizando técnicas de minería basadas en descubrimiento, pudieron detectar que muchos casos creados a través del portal de servicios quedaban estancados en espera debido a descripciones incompletas, lo que alargaba el tiempo medio de resolución.
2. Basada en Concordancia
Se compara el proceso real con el modelo de proceso esperado, útil para detectar irregularidades, las causas de potenciales errores y el cumplimiento de las normativas. La conformidad de procesos implica comparar el flujo de proceso real con el flujo de proceso esperado, con el fin de identificar desviaciones. Esto se puede hacer mediante técnicas como el análisis de desviación y comprobación de la conformidad de dichos procesos.
Esta metodología es especialmente relevante en sectores regulados como el financiero, donde el cumplimiento normativo es crucial. Por ejemplo, en procesos como la gestión de pagos (procure-to-pay, P2P) o la gestión de pedidos (order-to-cash, O2C), donde es vital asegurar que cada transacción sigue los procedimientos establecidos.
3. Basada en Reconocimiento
Se identifican los patrones y relaciones entre los datos de los eventos con el fin de obtener información útil para la toma de decisiones y optimización de procesos. En una investigación centrada en la aplicación de minería de procesos para el descubrimiento automático del workflow de gestión de titulación, se logró identificar eventos y mostrar de forma animada los procesos que se ejecutan, permitiendo restringir situaciones no deseadas que congestionan el flujo de información.
4. Basada en Tiempo Real
Se analizan y comprenden los procesos en tiempo real, permitiendo a las organizaciones una rápida reacción y adaptabilidad ante cualquier cambio o imprevisto. Las tecnologías actuales, como sensores y soluciones de análisis de datos, permiten monitorizar operaciones mineras en tiempo real, optimizando la extracción de minerales y mejorando el mantenimiento de los equipos.
En el ámbito de la seguridad, por ejemplo, los sistemas de control de fatiga, detección de proximidad y soluciones para trabajadores conectados están mejorando significativamente la seguridad laboral mediante análisis en tiempo real.
5. Basada en Metas
Se enfoca únicamente en el cumplimiento de objetivos específicos, y utiliza técnicas de análisis de datos para evaluar la eficiencia de los procesos en relación con dichas metas. Un caso práctico es el de las empresas mineras que buscan reducir el impacto ambiental, donde la minería de procesos ayuda a evaluar y optimizar operaciones para minimizar el uso de recursos y reducir las emisiones de carbono.
Técnicas de Minería de Procesos
Las técnicas de minería de procesos se pueden clasificar en tres categorías principales, cada una con su propio conjunto de herramientas y enfoques. Aunque se presentan por separado, en la práctica a menudo se utilizan en combinación para proporcionar una visión más completa y precisa de los procesos en estudio:
1. Modelado de procesos
Consiste en crear una representación gráfica del proceso, basándose en los datos del registro de eventos. Los principales tipos de modelos son los diagramas de flujo, redes de Petri y BPMN (acrónimo de Business Process Model and Notation).
Las herramientas modernas de minería de procesos permiten visualizar estos modelos de forma dinámica. Por ejemplo, en un estudio sobre la gestión de titulación universitaria, se utilizaron herramientas como Celonis, Disco y Pro-M para crear modelos visuales que mostraban el flujo real de información y permitían identificar cuellos de botella.
La Arquitectura Empresarial emerge como una herramienta complementaria que, junto con la Minería de Procesos, ofrece una visión integral de las interrelaciones organizacionales, facilitando la gestión por procesos en el contexto actual de las organizaciones.
2. Análisis de procesos
Se analiza el modelo de procesos para detectar cuellos de botella, problemas de eficiencia y posibles mejoras. Esto se consigue, normalmente, mediante la puesta en práctica de análisis de rendimiento, causa raíz y sensibilidad.
Por ejemplo, ACME identificó un problema de “pinponeo” de tickets entre equipos, lo que aumentaba los tiempos de resolución. Gracias a la minería de procesos, pudieron mapear estos patrones ineficientes y desarrollar estrategias para solucionarlos.
El análisis de procesos también permite detectar casos atípicos y variantes de proceso que podrían indicar errores, fraudes o simplemente rutas alternativas más eficientes que podrían estandarizarse para todo el proceso.
3. Mejora de procesos
En esta categoría se utiliza la información obtenida en el análisis de procesos para diseñar e implementar mejoras en el proceso. Puede variar desde el rediseño del proceso hasta la introducción de nuevas tecnologías o cambiar la forma en la que el proceso se gestiona.
Como solución a los problemas identificados, ACME implementó formularios dinámicos y un agente virtual para mejorar la captura de datos desde el inicio y reducir el número de escalaciones al nivel 2, optimizando recursos y costes. Este tipo de mejoras concretas basadas en evidencia es una de las grandes ventajas de la minería de procesos frente a otros métodos de mejora más intuitivos.
Relación Con Data Science & Machine Learning
La minería de procesos está estrechamente relacionada con la ciencia de datos y el machine learning, ya que se extrae información de grandes cantidades de datos y se utilizan técnicas estadísticas y de aprendizaje automático para analizarlos. La minería de procesos requiere de lo siguiente:
1. Preparación de Datos
Se limpian y preprocesan los datos del registro de eventos, los cuales normalmente se encuentran con ruido – es decir, con datos contaminados que perjudican el modelo. Esta fase es crucial para garantizar la calidad de los análisis posteriores, ya que la minería de procesos es especialmente sensible a la calidad de los datos de entrada.
En contextos como el análisis de eventos educativos en plataformas e-learning y b-learning, es necesario procesar grandes volúmenes de información proveniente de logs de servidores e informes de actividad para identificar patrones de comportamiento en el aprendizaje colaborativo.
2. Ingeniería de Características
Se extraen características relevantes de los datos del registro de eventos, la información extraída se puede usar como entrada en algoritmos de aprendizaje automático. La industria minera, por ejemplo, está aprovechando los algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos geológicos e identificar las zonas más prometedoras para la extracción de recursos.
3. Entrenamiento y Evaluación
Se entrenan algoritmos de aprendizaje automático con los datos del registro y posteriormente se evalúa el rendimiento. Los programas de IA pueden supervisar equipos mineros, conducir vehículos autónomos y analizar todos los datos que intervienen en cada fase del proceso minero.
4. Implementación y monitorización
Se implementa el modelo en un entorno de producción y se monitoriza el rendimiento a lo largo del tiempo para asegurarse de que no quede obsoleto. Las empresas mineras están instalando parques eólicos y solares y buscando electrificar las operaciones y las flotas para reducir las emisiones de gases de efecto invernadero, utilizando sistemas inteligentes para monitorizar estas implementaciones.
En el ecosistema de la analítica de negocios, la minería de procesos actúa como una capa adicional que combina y orquesta varias técnicas de data science y machine learning. Además, la minería de procesos puede generar modelos de procesos que proporcionan un marco para interpretar los resultados de los algoritmos de machine learning, facilitando el entendimiento y la aceptación por parte de los tomadores de decisiones.
Utilidad De Esta Técnica
La minería de procesos tiene una amplia gama de aplicaciones:
I. Mejora de procesos comerciales
Se identifican problemas de rendimiento en los procesos con el objetivo de diseñar e implementar mejoras, ahorrando costes y mejorando la eficiencia. Sin las herramientas de minería de procesos adecuadas, se destina más del 70% de los ingresos del proyecto en tareas previas a la automatización. Con la implementación de Process Mining, esta inversión puede reducirse a un 20% del presupuesto.
Los beneficios cuantificables incluyen un aumento anual de hasta un 30% de la productividad en la empresa y un ROI que, en un año, puede llegar a ser hasta 5 veces superior a la inversión inicial.
II. Cumplimiento
La minería de procesos se puede utilizar para verificar el cumplimiento de regulaciones, como las relacionadas con la protección de datos. En sectores altamente regulados, esta capacidad es crucial para evitar sanciones y mantener la conformidad normativa.
La combinación de minería de procesos con modelos de referencia como CMMI-DEV apoya la implementación y evaluación de áreas de procesos, facilitando la exploración y explotación de los registros de eventos relacionados con la ejecución de actividades.
III. Control de calidad
Para identificar defectos ocurridos en el proceso de fabricación, e idear-implementar mejoras para arreglar los productos e incluso mejorarlos. En la industria minera, los sensores proporcionan información en tiempo real sobre variables clave como temperatura, presión y nivel de agua, permitiendo un monitoreo preciso y una respuesta rápida a condiciones cambiantes.
IV. Atención médica
La minería de procesos puede ayudar a mejorar la rapidez y calidad de atención al cliente. En el sector sanitario, permite analizar los flujos de pacientes, optimizar los tiempos de espera y mejorar la asignación de recursos, lo que se traduce en una mejor experiencia para el paciente y una mayor eficiencia operativa.
V. Desarrollo de software
Puede ayudar a detectar problemas en los procesos de desarrollo del software, mejorando la calidad de código y funcionamiento. La integración estratégica de la minería de procesos en proyectos de mejora de procesos de software implementados con CMMI ha demostrado ser efectiva para apoyar la implementación y evaluación de las áreas de procesos.
VI. Gestión financiera
En procesos financieros como la gestión de pagos (procure-to-pay, P2P), la gestión de pedidos (order-to-cash, O2C) y cuentas por pagar/cobrar (AP/AR), la minería de procesos puede identificar retrasos, duplicidades y oportunidades de automatización que resulten en ahorros significativos.
VII. Optimización de la cadena de suministro
Gracias a los avances en IA y soluciones de aprendizaje automático, las empresas pueden realizar análisis de riesgos para cada etapa de la cadena de suministro, lo que conduce a una toma de decisiones proactiva y a una planificación más estratégica, mejorando la resistencia de la cadena de suministro.
Problemas Asociados
Hay múltiples aspectos que debemos de tener en cuenta a la hora de aplicar la minería de procesos:
- Calidad de los Datos: hay que asegurarse de la integridad de los datos del registro de eventos, con el fin de facilitar un análisis preciso del proceso. La calidad de los datos es un factor crítico, ya que datos incorrectos o incompletos pueden llevar a conclusiones erróneas sobre el funcionamiento real de los procesos.
- Privacidad de los Datos: los datos contenidos en el registro pueden contener información confidencial, lo que implicaría problemas legales y éticos. Es fundamental implementar medidas de anonimización y protección de datos personales para cumplir con regulaciones como el GDPR.
- Complejidad del Modelo: en algunos casos, los modelos de proceso descubiertos pueden ser complejos, dificultando su interpretación. Los procesos reales suelen tener numerosas variantes y excepciones que pueden generar modelos visualmente sobrecargados y difíciles de entender.
- Validación del Modelo: es muy importante asegurarse de que los modelos sean precisos y fiables para su futura -y correcta- aplicación. La validación de los modelos generados por las técnicas de minería de procesos debe realizarse contrastando con expertos del dominio que conocen el funcionamiento real de los procesos.
- Implementación: es probable que implementar las mejoras identificadas por la minería de procesos requiera de cambiar la ejecución o el funcionamiento general del proceso. Esto puede encontrar resistencia organizacional y requerir gestión del cambio para su correcta adopción.
- Costes Iniciales: aunque los beneficios a largo plazo suelen superar la inversión inicial, la implementación de soluciones de minería de procesos puede requerir una inversión significativa en herramientas, capacitación y posiblemente consultoría externa. Las organizaciones deben evaluar cuidadosamente el retorno de inversión esperado.
- Integración con Sistemas Existentes: la minería de procesos requiere acceso a datos de eventos de diversos sistemas organizacionales. La integración con sistemas legacy o la extracción de datos de múltiples fuentes puede ser técnicamente desafiante y requerir desarrollo personalizado.
Herramientas de Minería de Procesos
Existen diversas herramientas especializadas que facilitan la implementación de la minería de procesos en las organizaciones. Cada una ofrece características específicas que pueden adaptarse a diferentes necesidades y contextos:
- Celonis: es una de las plataformas de minería de procesos más conocidas y ofrece una amplia gama de funciones, como visualización de procesos, optimización de procesos y análisis predictivo. La plataforma es fácil de usar y puede implantarse rápidamente.
- Disco: esta herramienta, utilizada en diversos estudios académicos y profesionales, permite analizar procesos empresariales complejos de manera visual, facilitando la identificación de patrones y cuellos de botella.
- ProM: es una plataforma de código abierto que ofrece una amplia variedad de algoritmos y técnicas para la minería de procesos. Es especialmente popular en entornos académicos y de investigación, donde se valora su flexibilidad y capacidad de extender sus funcionalidades.
- Minit: ofrece capacidades de análisis de procesos empresariales con funcionalidades específicas para diferentes sectores y casos de uso.
- QPR ProcessAnalyzer: esta herramienta se enfoca en el análisis de procesos empresariales con capacidades para manejar grandes volúmenes de datos y ofrecer visualizaciones intuitivas.
La elección de la herramienta adecuada dependerá de factores como el tamaño de la organización, la complejidad de los procesos a analizar, el presupuesto disponible y los objetivos específicos que se persiguen con la implementación de la minería de procesos.
Conclusión
La minería de procesos se basa en datos para optimizar los procesos que se lleva a cabo en una organización, combinando técnicas de machine learning y minería de datos para descubrir, monitorear y mejorar procesos basándose en evidencia real extraída de los sistemas de información, ofreciendo beneficios tangibles como reducción de costos, aumento de productividad y mejora en la satisfacción del cliente.
