Modelado de procesos y Process Mining: mejor juntos

El modelado de procesos muestra cómo debería realizarse el trabajo; Process Mining, cómo se lleva a cabo en realidad, a partir de los datos de eventos. Al combinar ambos, puede comparar el proceso previsto con su ejecución real, detectar diferencias importantes y decidir qué cambiar. La comprobación de conformidad permite hacer esa comparación de forma explícita.

Las dos partes de la gestión de procesos

El modelado de procesos y Process Mining responden a preguntas distintas sobre un mismo proceso. El modelado parte del conocimiento de las personas y de las decisiones de diseño. Process Mining parte de los registros de eventos de los sistemas que registran el trabajo.

El modelado ofrece al equipo una descripción compartida del proceso previsto. Process Mining utiliza los eventos registrados para mostrar las rutas que siguieron los casos, incluidas variaciones que quizá no figuren en la documentación. Ninguno sustituye al otro: un modelo no demuestra que el trabajo se ajuste a él, y los datos analizados no definen cómo debería ser el proceso.

Qué aporta el modelado de procesos

Un modelo de proceso hace visibles y permite revisar las decisiones sobre el trabajo. Puede ofrecerle al equipo:

• Un lenguaje común. Un diagrama ofrece una referencia concreta cuando hay desacuerdos sobre un traspaso, una decisión o un paso.
• Un estado objetivo. Process Mining puede mostrar el proceso actual, pero no decidir qué ruta quiere seguir su organización. Un modelo deja constancia de esa intención.
• Material de formación e incorporación. Un diagrama claro puede ayudar a comprender las responsabilidades y la secuencia sin depender de explicaciones informales.
• Una base para diseñar la automatización. Antes de plantearse automatizar un paso, es necesario definir qué hace, qué información utiliza y qué se considera una tarea completada. El modelado ayuda a explicitar esas decisiones.

Los métodos de modelado de procesos abarcan desde bocetos informales hasta diagramas BPMN estructurados. El nivel de detalle adecuado depende del público y de la decisión que el modelo deba respaldar. Cuando los equipos necesitan una notación precisa y compartida, BPMN 2.0 ofrece una forma estándar de representar los flujos de proceso.

Qué aporta Process Mining

Process Mining utiliza datos de eventos, que suelen incluir un identificador de caso, una actividad y una marca de tiempo, para reconstruir la ejecución de un proceso. Puede mostrar:

• Las rutas que siguieron los casos. Consulte las secuencias registradas, incluidos los casos que omitieron un paso, retrocedieron o necesitaron retrabajo.
• Las variantes del proceso. Compare las distintas rutas que siguen los casos en lugar de dar por sentado que todos recorren la ruta documentada.
• Cuellos de botella y tiempos de espera. Mida el tiempo entre actividades para ver dónde esperan los casos.
• Datos para comparar. Una vez que tenga un modelo del proceso previsto, podrá comprobar en qué se diferencia de la ejecución registrada.

Process Mining no determina si una desviación es incorrecta. Aporta datos para investigarla. El conocimiento del proceso y el modelo ayudan a interpretar lo que muestran los datos.

La brecha entre ambos y su coste

Un proceso documentado puede diferir de lo que las personas y los sistemas ejecutan en realidad. Si los equipos planifican la dotación de personal, los cambios o la automatización basándose en un modelo desactualizado, pueden centrarse en tareas que no se realizan como esperaban. Mientras tanto, las soluciones alternativas y el retrabajo pueden pasar inadvertidos.

Entre las diferencias más habituales se encuentran:

• Un paso del modelo que no se realiza. En la práctica, quizá se omita una revisión prevista. Diseñar cambios sin comprobar cómo se ejecuta el proceso puede llevar a tomar una decisión equivocada.
• Un paso que solo existe en la práctica. Una solución alternativa puede haberse convertido en rutina sin documentarse ni asignarse a una persona responsable.
• Un ciclo de retrabajo que no figura en el modelo. El diagrama puede mostrar una ruta directa, mientras que los datos de eventos revelan que algunos casos vuelven a una actividad anterior.
• Un traspaso lento. El modelo puede mostrar dónde cambia la responsabilidad, pero Process Mining permite medir cuánto esperan los casos en ese punto.

El modelado por sí solo no permite saber si el proceso documentado coincide con la ejecución. Process Mining por sí solo no indica si el comportamiento observado es aceptable. Por eso es importante comparar ambos y entender la diferencia.

Cómo se complementan

El ciclo de mejora conecta el proceso previsto con los datos de la ejecución. Este ejemplo de tres pasos utiliza un proceso de aprobación de facturas:

1. Analice el proceso actual. Utilice los datos de eventos para ver qué rutas siguen las facturas, cuánto esperan entre actividades y en qué puntos vuelven para corregirse. Así obtendrá una visión de la ejecución actual, no solo de la ruta documentada.
2. Modele el estado objetivo. Acuerde los pasos de aprobación, los puntos de decisión y los traspasos que desea. Registre ese objetivo en un modelo de proceso para que el equipo tenga una referencia clara.
3. Compruebe la conformidad. Compare el modelo con los casos registrados. Revise dónde se omitió una aprobación, se siguió otra secuencia o se tomó una ruta inesperada. Decida si cada diferencia señala un problema de ejecución, una excepción que el modelo debería contemplar o un estado objetivo que conviene revisar.

A continuación, utilice lo aprendido para revisar el proceso o su modelo y repita la comparación cuando disponga de nuevos datos. Este ciclo no implica que haya que eliminar todas las desviaciones. Ofrece una forma estructurada de decidir qué diferencias importan.

Puede empezar con Process Mining si aún no sabe qué parte del proceso requiere atención. También puede empezar con el modelado si ya acordó un estado objetivo que quiere comprobar. En ambos casos, considere el primer modelo o análisis como un punto de partida y actualícelo a medida que aprenda.

Empiece por analizar un proceso para ver qué revelan sus datos de eventos.

Comprobación de conformidad: el punto de encuentro

La comprobación de conformidad compara un modelo del proceso previsto con la ejecución registrada. Puede destacar los casos en los que se omitieron actividades, se alteró el orden o no se observó una ruta del modelo.

Una diferencia invita a investigar, pero no demuestra que haya un defecto. El proceso puede permitir una excepción válida, el modelo puede estar incompleto o los datos de eventos quizá no registren la actividad pertinente. Empiece por definir claramente el alcance del proceso y del modelo, y después revise los resultados con las personas que conocen el trabajo.

Descubra cómo funciona la comprobación de conformidad en ProcessMind. Para conocer las distintas rutas que siguen los casos, consulte las variantes del proceso.

El enfoque tradicional: ventajas y desventajas

Mantener los modelos de procesos y los resultados de Process Mining en herramientas separadas puede ser adecuado para equipos que ya tienen métodos consolidados de modelado o análisis. Cada herramienta puede cumplir una función específica y los equipos pueden elegir la notación y el entorno de análisis que mejor se adapten a sus necesidades.

La contrapartida es el trabajo necesario para conectarlas. Quizá tenga que exportar modelos, preparar resultados de análisis, unificar los nombres de las actividades y conciliar versiones manualmente. Si la comparación exige demasiado esfuerzo, es posible que los equipos la hagan una sola vez para un proyecto y no la repitan. Entonces, el modelo y los datos vuelven a distanciarse.

Las herramientas separadas pueden funcionar si cuenta con una forma fiable de mantener alineados los modelos y los datos, una asignación clara de responsabilidades y un proceso de revisión que el equipo siga. La pregunta clave es si su equipo puede repetir la comparación a medida que cambia el proceso.

Guía práctica para el modelado de procesos

Una guía útil para el modelado de procesos empieza por las decisiones que debe respaldar el modelo. Antes de dibujar, acuerde los límites del proceso, quién utilizará el modelo y cuánto detalle necesita.

1. Defina un alcance claro. Elija un proceso con un inicio y un final definidos. Puede que un área amplia, como el ciclo desde el pedido hasta el cobro, deba dividirse en procesos más pequeños antes de que sea útil modelarla.
2. Elija el nivel de detalle. Centre el diagrama en un solo nivel. Mezclar etapas generales con acciones detalladas del sistema puede dificultar su lectura.
3. Utilice nombres conocidos. Nombre las actividades y los roles con el lenguaje que utiliza su equipo. Las etiquetas claras facilitan la revisión del modelo y su comparación con los datos de eventos.
4. Muestre primero la ruta principal y luego las excepciones. Haga que el flujo previsto sea fácil de leer antes de añadir rutas menos habituales. Incluya las excepciones que afecten a las decisiones o las responsabilidades.
5. Asigne responsabilidades y controle las versiones del modelo. Asigne a alguien la responsabilidad de revisarlo y registre los cambios. Sin una persona responsable ni un historial, es más difícil saber si el modelo está actualizado.
6. Establezca una frecuencia de revisión. Revise el modelo cuando cambie el proceso y en las fechas acordadas. Si nadie mantiene un diagrama, tarde o temprano el equipo dejará de confiar en él.

La notación es solo una parte del trabajo. Conozca BPMN 2.0 y sus símbolos y convenciones. Si necesita documentar procesos en ProcessMind, consulte la introducción al modelado BPMN. Para una visión más amplia de los métodos de mapeo, lea sobre el mapeo de procesos.

Convierta el ciclo en una mejora continua

El ciclo resulta útil cuando se repite a medida que cambia el proceso. Asigne a cada iteración una persona responsable y una pregunta concreta que responder. Por ejemplo, puede investigar una espera prolongada, comprobar si un cambio afectó las rutas que siguen los casos o revisar si el modelo aún refleja el estado objetivo.

Procure que la revisión sea práctica:

• Realice un cambio concreto. Elija un problema específico en lugar de intentar rediseñar todo el proceso de una vez.
• Compruebe los datos. Utilice Process Mining para revisar la ejecución registrada y, cuando corresponda, la simulación de procesos para explorar posibles escenarios.
• Actualice el modelo. Si cambia el estado objetivo, revise el modelo para que siga siendo una referencia útil.
• Revise las excepciones. Decida si una desviación corresponde a una ruta aceptada, a un problema con los datos o a una situación que requiere atención.

Para seguir un ciclo de mejora estructurado, consulte la guía para mejorar procesos basándose en datos.

Qué ofrece ProcessMind

ProcessMind reúne el modelado de procesos y Process Mining en una sola plataforma. Puede documentar un estado objetivo, analizar la ejecución registrada y comparar ambos sin depender de un traspaso manual entre herramientas separadas. También puede utilizar la simulación de procesos para explorar escenarios.

Mantener juntos el modelo y el análisis puede facilitar la repetición de las comparaciones. La plataforma no decide qué desviaciones importan ni modifica los procesos por usted. Su equipo sigue siendo responsable de interpretar los datos y decidir qué hacer a continuación.

Si primero quiere entender la minería de procesos, lea qué es Process Mining. Para ver cómo se conectan ambos enfoques en ProcessMind, explore el modelado BPMN y Process Mining.

Cierre el ciclo de un proceso

Elija un proceso, analice su ejecución actual, modele el estado objetivo y revise las diferencias con las personas que conocen el trabajo. Puede realizar esta primera iteración durante la prueba.