Técnicas de mejora de procesos: guía para 2026

Por qué sigue siendo importante mejorar los procesos

Mejorar un proceso implica comprender cómo funciona, identificar un problema concreto y cambiarlo para resolverlo. El objetivo puede ser reducir errores y tiempos de espera, bajar los costes, lograr resultados más previsibles o mejorar la experiencia de clientes y empleados.

Esta tarea se complica cuando el conocimiento sobre los procesos está disperso. Puede que un procedimiento esté desactualizado, que un diagrama muestre solo el flujo previsto y que quienes realizan el trabajo describan distintas versiones del mismo proceso. Los datos de eventos ayudan a determinar qué ocurre realmente, pero aún es necesario interpretarlos y vincularlos con un objetivo de mejora claro.

Ninguna metodología sirve para todos los problemas. Algunos enfoques ayudan a eliminar el desperdicio; otros se centran en reducir la variación, encontrar las causas raíz o probar cambios. La elección depende del síntoma, del tiempo disponible, de las pruebas existentes y del esfuerzo que el equipo pueda mantener.

Cómo elegir: tabla de decisión

Empiece por el problema que necesita resolver, no por la metodología que le resulte más familiar. Esta tabla ofrece una primera orientación. Puede combinar enfoques si el problema requiere más de un tipo de análisis.

Los plazos y niveles de esfuerzo son relativos, no garantizados. Una prueba pequeña con PDCA puede llevar poco tiempo, mientras que un programa de mejora para toda una organización puede prolongarse mucho más. La calidad de los datos, el alcance y la toma de decisiones también influyen en el trabajo.

Si necesita una referencia basada en datos de eventos, empiece con Process Mining. Si ya conoce el problema y cuenta con mediciones fiables, quizá sea mejor comenzar con un método específico como DMAIC.

Cómo leer esta lista

Cada técnica se presenta a partir de cuatro preguntas prácticas:

• ¿Qué es? La idea central del método.
• ¿Cuándo conviene utilizarlo? Las situaciones que puede ayudar a resolver.
• ¿Qué limitaciones tiene? Sus límites y los motivos habituales por los que puede fallar.
• ¿Qué datos necesita? Las pruebas que ayudan a aplicarlo.

Algunas entradas son metodologías de mejora; otras, herramientas, disciplinas o tecnologías que la facilitan. No son intercambiables. Use estas diferencias para elegir un método adecuado para su problema, en lugar de interpretar la lista como una clasificación.

Las metodologías clásicas

Estos enfoques consolidados ayudan a los equipos a detectar desperdicios, reducir defectos, probar cambios y establecer una práctica de mejora duradera. Pueden utilizar datos operativos, aunque varios también se basan en la observación, los talleres o el criterio de expertos.

1. Lean

Lean se centra en el valor para el cliente y en reducir el trabajo que no contribuye a él. Se asocia con el Sistema de Producción Toyota y hoy se aplica en muchos tipos de operaciones.

Los cinco principios consisten en definir el valor, mapear el flujo de valor, crear un flujo continuo, establecer un sistema pull y buscar la mejora continua. Lean también describe ocho formas habituales de desperdicio, que suelen recordarse con el acrónimo DOWNTIME:

• Defectos: Resultados que no cumplen los requisitos.
• Sobreproducción: Producir más de lo necesario o hacerlo antes de tiempo.
• Esperas: Tiempo de inactividad entre etapas.
• Talento desaprovechado: No aprovechar las habilidades y los conocimientos de las personas.
• Transporte: Movimiento innecesario de materiales o información.
• Inventario: Exceso de existencias o de trabajo en curso.
• Movimiento: Desplazamientos innecesarios de personas o sistemas.
• Procesamiento adicional: Trabajo que no aporta valor al cliente.

Cuándo conviene utilizarlo: Aplique Lean cuando detecte etapas innecesarias, demoras, traspasos o trabajo en curso y quiera mejorar el flujo.

Qué limitaciones tiene: Una etapa que parece un desperdicio puede responder a una necesidad de control, seguridad o atención al cliente. Eliminarla sin entender su propósito puede generar nuevos problemas. Lean también requiere adaptaciones para aplicarse al trabajo del conocimiento.

Datos necesarios: Son útiles las observaciones del proceso y una visión clara del valor para el cliente. Los datos sobre tiempos de ciclo y de espera, traspasos y trabajo en curso pueden ayudarle a localizar desperdicios y comprobar si los cambios mejoran el flujo.

Para conocer mejor cómo mapear el flujo de principio a fin, consulte Mapeo del flujo de valor.

2. Six Sigma (DMAIC)

Six Sigma busca reducir la variación y los defectos de los procesos mediante un análisis estructurado y basado en datos. Su marco DMAIC guía la mejora de un proceso existente:

Six Sigma también utiliza DMADV, sigla de Definir, Medir, Analizar, Diseñar y Verificar, para desarrollar procesos o productos nuevos.

Cuándo conviene utilizarlo: Aplique DMAIC cuando tenga un problema medible de calidad o rendimiento y necesite un método riguroso para identificar las causas y probar mejoras. Suele ser adecuado para procesos de gran volumen en los que importan los defectos recurrentes.

Qué limitaciones tiene: DMAIC requiere datos fiables y personas capaces de analizarlos. La estructura formal de un proyecto puede exigir más esfuerzo del que justifica un problema pequeño. La certificación puede ayudar a desarrollar capacidades, pero las credenciales por sí solas no mejoran un proceso.

Datos necesarios: Necesita una definición clara del problema, una referencia inicial, medidas de las entradas y los resultados del proceso, y suficientes observaciones para entender la variación. Los datos deben ser lo bastante coherentes como para permitir comparaciones.

Para conocer mejor DMAIC y la mejora basada en datos, lea nuestra guía estratégica.

3. Mapeo del flujo de valor

El Mapeo del flujo de valor (VSM) es una técnica Lean para representar el flujo de trabajo y de información necesario para entregar un producto o servicio. El mapa puede incluir etapas del proceso, traspasos, tiempos de ciclo y de espera, y trabajo en curso.

Un ejercicio típico consiste en mapear el estado actual, identificar demoras y tareas que no aportan valor, esbozar un estado futuro y planificar cómo alcanzarlo.

Cuándo conviene utilizarlo: Aplique VSM cuando necesite una visión compartida del proceso de principio a fin, sobre todo en fabricación, cadena de suministro, prestación de servicios o desarrollo de software.

Qué limitaciones tiene: La precisión del mapa depende de la información utilizada para crearlo. En un taller, las personas pueden describir el proceso previsto o un caso reciente, en lugar de toda la variedad de casos reales. Además, el mapa puede quedar desactualizado cuando cambia el proceso.

Datos necesarios: Puede empezar con observaciones y talleres. Para representar el estado actual con más pruebas, utilice datos sobre las etapas del proceso, las marcas de tiempo, los traspasos y el trabajo en curso. Process Mining puede ayudar a revelar los flujos registrados en sus sistemas.

4. Gestión de la calidad total (TQM)

TQM es un enfoque de gestión para toda la organización que convierte la calidad en una responsabilidad compartida. Hace hincapié en las necesidades de los clientes, la participación del personal, el pensamiento basado en procesos, las decisiones basadas en pruebas y la mejora continua.

Cuándo conviene utilizarlo: Considere TQM si quiere integrar la calidad en la gestión diaria, en lugar de tratarla como un proyecto puntual. Puede ser adecuado para organizaciones en las que la calidad constante y la satisfacción del cliente son importantes en muchos equipos.

Qué limitaciones tiene: TQM tiene un alcance amplio; por eso, los equipos necesitan prioridades claras y apoyo de la dirección para convertir sus principios en tareas concretas. Si se reduce a un eslogan o una lista de comprobación, difícilmente cambiará el funcionamiento de los procesos.

Datos necesarios: Las pruebas dependen de los objetivos de calidad. Pueden incluir retroalimentación de los clientes, tasas de defectos y retrabajo, hallazgos de auditoría y medidas del rendimiento de los procesos. Los equipos también necesitan una forma de compartir lo que aprenden y actuar en consecuencia.

5. PDCA (ciclo de Deming)

Planificar, Hacer, Verificar y Actuar (PDCA) es un ciclo de cuatro etapas para probar y perfeccionar cambios. Ofrece a los equipos una estructura repetible sin imponer una solución de mejora específica.

Cada ciclo permite comparar el resultado con lo esperado. Si el cambio funciona, puede estandarizarlo o probarlo a mayor escala. Si no funciona, aproveche lo aprendido para ajustar la siguiente prueba.

Cuándo conviene utilizarlo: Aplique PDCA en experimentos pequeños, cambios a nivel de equipo y procesos de mejora continua. También puede complementar otros métodos con una forma sencilla de probar y revisar los cambios.

Qué limitaciones tiene: PDCA no indica qué problema debe priorizar, qué medidas debe utilizar ni cómo analizar causas complejas. Es un ciclo de aprendizaje y acción, no un sustituto del análisis del problema.

Datos necesarios: Defina el resultado esperado y una medida antes de hacer la prueba. Compare el rendimiento antes y después del cambio y tenga en cuenta otros factores que puedan haber influido en el resultado.

6. Lean Six Sigma

Lean Six Sigma combina el enfoque de Lean en el desperdicio y el flujo con el de Six Sigma en la variación y los defectos. Los equipos pueden combinar ambos métodos cuando un proceso necesita fluir más rápido y ofrecer resultados más uniformes.

Lean aporta una visión centrada en el flujo de valor, la identificación de desperdicios y la mejora del flujo. Six Sigma aporta análisis estructurado, medición y reducción de la variación mediante métodos como DMAIC.

Cuándo conviene utilizarlo: Considere Lean Six Sigma cuando un problema interfuncional implique tanto demoras o trabajo innecesario como problemas de calidad medibles.

Qué limitaciones tiene: Combinar métodos puede exigir más estructura y formación. Un proyecto puede volverse burocrático si los equipos dan prioridad a completar la metodología en lugar de resolver el problema. Ajuste el alcance y el análisis a la magnitud del problema.

Datos necesarios: Necesita conocer el flujo del proceso y disponer de medidas de defectos, retrabajo y rendimiento. La cantidad y el tipo de datos dependen del problema; no todos los proyectos requieren análisis estadístico avanzado.

7. Kaizen

Kaizen es un enfoque de mejora continua e incremental en el que participan personas de toda la organización. En lugar de depender únicamente de grandes proyectos, anima a los equipos a detectar y aplicar cambios prácticos como parte de su trabajo.

Kaizen suele considerar tres tipos de ineficiencia:

• Muda: desperdicio de recursos que no aporta valor.
• Mura: irregularidad en la carga de trabajo o en el flujo del proceso.
• Muri: exigencia excesiva para las personas o los equipos.

Algunas organizaciones organizan eventos Kaizen específicos, en los que un equipo multifuncional trabaja intensamente en un proceso concreto y aplica cambios.

Cuándo utilizarlo: Recurra a Kaizen cuando quiera que el personal contribuya a la mejora continua, en lugar de limitarse a participar en proyectos ocasionales. Puede complementar Lean, PDCA y otros métodos.

En qué puede quedarse corto: Kaizen depende de que las propuestas se lleven a la práctica. Si las personas pueden detectar problemas, pero no influir en los cambios, los esfuerzos de mejora pierden credibilidad. También es necesario revisar los cambios pequeños para asegurarse de que no generen problemas en otras áreas.

Qué datos necesita: Las observaciones del personal y la retroalimentación de los clientes pueden revelar oportunidades. Las métricas del proceso ayudan a priorizar las ideas y comprobar si un cambio tuvo efecto.

Para conocer mejor este enfoque, consulte Kaizen y la mejora continua.

8. Gestión de procesos de negocio (BPM)

La gestión de procesos de negocio es una disciplina que permite gestionar los procesos de forma sistemática a lo largo del tiempo. Puede incluir el análisis, el modelado, la implementación, el seguimiento y la mejora de los procesos. BPM es un enfoque de gestión continuo, no una técnica aislada ni la compra de un software.

Cuándo utilizarlo: Considere BPM cuando necesite una forma coherente de gestionar los procesos entre equipos, aclarar quién es responsable y conectar el diseño de procesos con su seguimiento y mejora.

En qué puede quedarse corto: El modelado y la documentación no garantizan un mejor rendimiento. Un proceso puede estar documentado con todo detalle y aun así presentar demoras, retrabajo o responsabilidades poco claras. El trabajo de BPM debe conectar los modelos de procesos con las operaciones reales y con objetivos medibles.

Qué datos necesita: BPM se basa en la documentación de procesos, la información sobre responsabilidades, las métricas de rendimiento y las pruebas de cómo se realiza el trabajo. BPMN ofrece una forma estándar de representar los flujos de procesos.

Para saber cómo llevar la mejora a la práctica, consulte nuestra guía de implementación de la optimización de procesos.

Métodos basados en datos: dónde encaja Process Mining

Los métodos de esta sección ayudan a localizar restricciones, investigar causas, comprender el comportamiento real de los procesos o evaluar posibles cambios. No sustituyen a los métodos de mejora anteriores. Ofrecen distintas formas de comprender un proceso y actuar sobre él.

9. Theory of Constraints (TOC)

Theory of Constraints centra la mejora en la restricción que limita el rendimiento general de un sistema. Sus cinco pasos son identificar la restricción, aprovecharla al máximo, coordinar el resto del trabajo para apoyarla, aumentar su capacidad si es necesario y repetir el proceso cuando la restricción cambie de lugar.

Cuándo utilizarlo: Recurra a TOC cuando un cuello de botella limite el rendimiento, por ejemplo, en una etapa de producción con capacidad restringida o en una cola de atención.

En qué puede quedarse corto: El cuello de botella aparente puede no ser la verdadera restricción, y estas pueden cambiar a medida que evoluciona el proceso. Centrarse en un solo punto también puede pasar por alto las interacciones entre varias partes de un proceso complejo.

Qué datos necesita: Examine el rendimiento, el tamaño de las colas, la capacidad y el tiempo de espera o procesamiento. Los datos del proceso pueden ayudarle a comprobar si el trabajo se acumula realmente en el punto que se considera una restricción.

10. Análisis de los 5 porqués

Los 5 porqués son una forma sencilla de explorar las causas de un problema concreto. El equipo pregunta por qué ocurrió el problema y vuelve a preguntar por qué ante cada respuesta. Cinco es una referencia, no un límite fijo.

Por ejemplo, si un envío llega tarde porque un pedido se procesó con retraso, el equipo podría descubrir que la aprobación tardó varios días porque la única persona autorizada para aprobar no estaba disponible. El siguiente paso útil es comprobar esta explicación y abordar el riesgo de aprobación subyacente, en lugar de considerar el retraso del envío como la causa raíz.

Cuándo utilizarlo: Utilice esta técnica en una investigación inicial, una revisión de incidentes o una retrospectiva de equipo, siempre que puedan participar personas con conocimientos relevantes.

En qué puede quedarse corto: Una sola cadena de preguntas puede simplificar demasiado un problema con varias causas contribuyentes. Además, las respuestas pueden reflejar suposiciones en lugar de pruebas. Ante problemas complejos, utilice la conversación para formular hipótesis y contrastarlas con datos.

Qué datos necesita: Necesita definir claramente el problema y contar con personas que conozcan el trabajo. Los registros de incidentes, las marcas de tiempo y las pruebas del proceso pueden ayudar a confirmar o cuestionar la explicación del equipo.

11. Process Mining

Process Mining analiza los datos de eventos de los sistemas de TI para mostrar cómo avanzan los casos en un proceso. Puede revelar variantes, retrabajos, demoras y traspasos que quizá no aparezcan en un procedimiento o en un mapa elaborado durante un taller.

Entre sus usos habituales se encuentran:

• Descubrimiento de procesos: reconstruir los flujos de procesos a partir de datos de eventos.
• Comprobación de conformidad: comparar el comportamiento real del proceso con un modelo o una regla definidos.
• Análisis del rendimiento: examinar los tiempos de ciclo, las demoras y los cuellos de botella.
• Análisis de causas raíz: investigar los factores asociados a los resultados del proceso.
• Seguimiento continuo: hacer un seguimiento de las métricas del proceso a lo largo del tiempo.

Cuándo utilizarlo: Recurra a Process Mining cuando el trabajo deje un registro digital útil y necesite comprender cómo funciona el proceso en distintos casos. Puede ayudar a analizar procesos transaccionales como de compras a pagos, de pedidos a cobros y de gestión de incidentes.

En qué puede quedarse corto: Process Mining no decide qué cambio es el adecuado ni lo implementa por usted. El análisis depende de que los datos de eventos representen bien el proceso. La falta de marcas de tiempo, los nombres de actividades incoherentes o los ID de caso poco claros pueden limitar lo que se puede aprender.

Qué datos necesita: Un registro de eventos típico incluye un ID del caso, una actividad y una marca de tiempo. Según la pregunta que quiera responder, también puede necesitar atributos como el equipo, la ubicación, el producto o el resultado. La preparación y validación de los datos forman parte del trabajo.

Process Mining puede complementar otras metodologías, pero no sustituirlas. Puede utilizarlo para localizar desperdicios con Lean, establecer una referencia inicial para DMAIC, comprobar si un cambio de PDCA afectó al rendimiento o investigar dónde se produce una restricción. Su equipo sigue eligiendo el objetivo de mejora y decidiendo qué cambiar.

Para obtener más información, lea qué es Process Mining, cómo analizar un proceso y los desafíos habituales de Process Mining y las prácticas recomendadas.

12. Simulación de procesos

La simulación de procesos utiliza un modelo para explorar cómo podría comportarse un proceso en distintas condiciones. Puede comparar escenarios, como cambiar la capacidad o el enrutamiento, antes de decidir si conviene modificar el proceso real.

Cuándo utilizarla: Recurra a la simulación cuando quiera comparar opciones, evaluar la capacidad o explorar los posibles efectos de un cambio propuesto antes de implementarlo.

En qué puede quedarse corta: Una simulación no garantiza lo que ocurrirá. Los resultados dependen del modelo y de sus supuestos. Si los tiempos de procesamiento, las tasas de llegada, la disponibilidad de recursos o la lógica del proceso no reflejan la realidad, la comparación puede llevarle a conclusiones equivocadas.

Qué datos necesita: Necesita un modelo de proceso y datos de entrada realistas sobre tiempos, volúmenes, recursos y variaciones relevantes. Cuando estén disponibles, los datos observados del proceso pueden ayudarle a calibrar esos valores.

Process Mining puede ayudarle a comprender el proceso actual, mientras que la simulación permite explorar un escenario futuro. Responden a preguntas distintas: qué ocurre ahora y qué podría ocurrir ante un cambio propuesto. Consulte Simulación de procesos para obtener más información.

13. Modelado de procesos (BPMN)

Business Process Model and Notation (BPMN) es una notación visual estándar para describir flujos de procesos. Un modelo BPMN ayuda a los equipos a comunicar los pasos, las decisiones, los eventos y las responsabilidades en un formato coherente.

Cuándo utilizarlo: Recurra al modelado de procesos cuando necesite una visión compartida de un proceso, quiera documentar su estado actual o futuro, o necesite una base clara para los procedimientos y las conversaciones sobre procesos.

En qué puede quedarse corto: Un modelo describe el proceso tal como se entiende o se ha diseñado; no demuestra que funcione de esa manera. Además, los modelos requieren mantenimiento a medida que cambia el trabajo. Un diagrama resulta útil cuando respalda una decisión o una acción, no cuando se convierte en un fin en sí mismo.

Qué datos necesita: Puede crear un modelo a partir de entrevistas, procedimientos y observaciones. Compararlo con los datos de eventos puede ayudar a detectar diferencias entre el flujo documentado y el proceso registrado en los sistemas.

Obtenga más información sobre BPMN y sobre cómo el modelado de procesos y Process Mining se complementan.

14. Automatización

La automatización utiliza tecnologías como RPA, herramientas de flujo de trabajo o API para realizar tareas definidas con menos trabajo manual. Puede contribuir a la mejora cuando el trabajo es repetitivo, las reglas están claras y se conocen las excepciones.

Cuándo utilizarla: Considere la automatización para tareas estables y de gran volumen, con entradas y resultados coherentes, como la introducción rutinaria de datos o la generación de informes.

En qué puede quedarse corta: Automatizar un proceso deficiente puede perpetuar pasos innecesarios o dificultar la gestión de excepciones. Además, la automatización requiere mantenimiento cuando cambian los sistemas, las reglas o los datos de entrada. Primero, compruebe que la tarea sea adecuada y que el cambio propuesto resuelva un problema real.

Qué datos necesita: Revise el volumen de tareas, los tiempos de gestión, las tasas de error, los patrones de excepción y las reglas que sigue el personal. Las pruebas del proceso pueden ayudarle a encontrar tareas candidatas y comprender qué ocurre a su alrededor.

Utilice Process Mining para encontrar oportunidades de automatización en lugar de elegir tareas basándose únicamente en suposiciones.

Cómo combinar metodologías

No tiene que elegir un único método para cada parte de un esfuerzo de mejora. Una combinación útil asigna una función clara a cada enfoque: uno ayuda a comprender el problema, otro permite diseñar o probar un cambio y una métrica indica si funcionó.

Lean y Six Sigma

Lean puede ayudarle a identificar trabajo innecesario y mejorar el flujo. DMAIC ofrece una forma estructurada de medir defectos, investigar causas y controlar los resultados. Utilice ambos cuando las demoras y los problemas de calidad estén relacionados. Centre el proyecto en el problema, en lugar de añadir pasos solo para cumplir con un marco de trabajo.

Lean y el mapeo del flujo de valor

VSM ofrece al equipo una representación visual del flujo de principio a fin. Los principios de Lean ayudan a evaluar dónde aporta valor el trabajo y dónde se pueden reducir las demoras o los traspasos. Utilice pruebas del proceso para comprobar que el mapa refleje la variedad de casos reales, no solo la ruta prevista.

Process Mining y DMAIC

Process Mining puede ayudar a establecer una referencia inicial y mostrar dónde los casos varían, esperan o vuelven a una etapa para retrabajarse. DMAIC proporciona al equipo una estructura de proyecto para definir el problema, medir el rendimiento, analizar las causas, probar mejoras y mantener los resultados. Los datos aportan información al análisis, pero no sustituyen el criterio del equipo ni el trabajo estadístico.

Process Mining y PDCA

Process Mining puede mostrar el rendimiento del proceso antes y después de un cambio. PDCA ofrece un ciclo para planificar una prueba, revisar el resultado y decidir los siguientes pasos. Elija métricas acordes con el cambio y tenga en cuenta si otros factores podrían explicar las diferencias.

Modelado y simulación de procesos

Un modelo de proceso permite especificar claramente el flujo propuesto. La simulación puede ayudar a comparar escenarios basados en ese modelo y sus datos de entrada. Antes de confiar en los resultados, compruebe que el modelo y los supuestos representen el proceso con suficiente precisión para responder a la pregunta planteada.

Errores habituales

Elegir un método antes de definir el problema

Una metodología no es un objetivo. Anote el síntoma, a quién afecta y qué resultado quiere cambiar. Después, elija un enfoque que le ayude a investigarlo.

Tomar un mapa o modelo como prueba del rendimiento real

Un mapa elaborado en un taller y un diagrama BPMN pueden aclarar cómo entienden las personas que funciona el proceso o cómo esperan que funcione. Sin embargo, quizá no muestren todas las variantes ni las excepciones. Siempre que sea posible, compare la documentación con pruebas operativas.

Automatizar antes de comprender el trabajo

La automatización puede reducir el trabajo manual, pero también perpetuar pasos innecesarios o dificultar la gestión de excepciones. Comprenda el proceso y sus variaciones antes de decidir qué automatizar.

Medir solo después del cambio

Sin una referencia inicial, no es posible comparar de forma significativa la situación anterior y la posterior. Decida qué medir antes de empezar y compruebe que los datos sean lo bastante coherentes para realizar la comparación.

Empezar con un alcance demasiado amplio

Un programa que intenta mejorarlo todo a la vez puede dispersar los esfuerzos. Empiece con un proceso concreto, un problema definido y un alcance que su equipo pueda gestionar. Amplíelo cuando haya aprendido qué funciona.

Tratar la metodología como sustituto del seguimiento

Un taller, un modelo o un análisis no bastan por sí solos para mantener una mejora. Asigne responsabilidades, compruebe los resultados y revise el proceso cuando cambien el rendimiento o las condiciones.

Parta de la realidad

La mejor técnica de mejora de procesos depende del problema que quiera resolver. Lean puede ayudarle a examinar los desperdicios y el flujo. Six Sigma permite estructurar el trabajo sobre las variaciones y los defectos. PDCA puede orientar pruebas pequeñas. Process Mining muestra lo que los datos de eventos registran sobre el comportamiento real del proceso. La simulación ayuda a comparar posibles cambios.

Empiece por definir el resultado que quiere mejorar y las pruebas que necesita para comprenderlo. Si el proceso se ejecuta en sistemas que registran eventos, Process Mining puede ayudarle a establecer una referencia inicial y detectar dónde investigar. Después, su equipo elige el método y decide qué cambiar.

En cuanto a la medición, la guía sobre la salud del proceso explica qué puede supervisar una vez aplicada una técnica.

Pruebe la técnica con un proceso real: Comience hoy su prueba gratuita y utilice los datos de sus propios procesos para establecer una referencia inicial para su trabajo de mejora.

Próximos pasos

• Obtenga una referencia inicial a partir de los datos de eventos
• Mantenga los avances una vez finalizado el proyecto