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Process Mining

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Process Mining reconstruye el proceso empresarial real a partir de los datos del registro de eventos que ya guardan sus sistemas. En lugar de basarse en cómo se supone que debería funcionar el proceso, ProcessMind descubre qué ocurre en la práctica, incluidos los atajos, las repeticiones de trabajo y las excepciones que nunca se reflejaron en el modelo. Puede analizar uno de sus propios procesos con una prueba gratuita.

Mapa del proceso descubierto por ProcessMind a partir de un Registro de eventos que muestra el flujo real

Etapas del análisis

El análisis parte de los datos de eventos y termina con un mapa de procesos interactivo:

  1. Cargue sus datos: importe un Registro de eventos CSV o XLSX siguiendo los formatos de datos compatibles.
  2. Asigne las columnas: indique a ProcessMind qué columnas contienen el ID del caso, la actividad y las marcas de tiempo en la configuración del conjunto de datos.
  3. Extraiga el proceso: ProcessMind deduce un modelo de proceso a partir de la secuencia de actividades de sus datos.

Analizar el modelo

Vista de análisis de ProcessMind con las variantes detectadas tras el análisis

Una vez asignadas las columnas del conjunto de datos, ProcessMind crea un modelo que refleja el flujo de trabajo real:

  • Las actividades son los elementos básicos del proceso.
  • Las conexiones muestran qué actividades ocurren después de otras, según su frecuencia.
  • La frecuencia y el rendimiento se registran para cada transición, para que pueda ver cuánto tiempo dedican los casos a cada una.

Explore el mapa con el grafo del proceso y examine casos individuales con el Explorador de casos.

Perfeccionar el proceso descubierto

Un modelo extraído es un punto de partida, no el resultado final:

  • Concéntrese en lo esencial filtrando los comportamientos poco frecuentes.
  • Agrupe el trabajo relacionado en actividades de nivel superior para que el modelo siga siendo fácil de leer.
  • Anime el flujo con la animación del proceso para observar cómo avanza el proceso con el tiempo.

Analizar un modelo existente

Si un proceso ya tiene un modelo en el lienzo y datos de flujo asignados, puede reconstruirlo a partir de lo que muestran los datos:

  1. Abra el menú del proceso (⋯) en la página del modelo o en el catálogo y seleccione Extraer modelo a partir de datos de flujo. También puede abrir el mismo cuadro de diálogo desde el menú del conjunto de datos del panel de mapeo, en Diseño automático del modelo.
  2. Elija el método de extracción que mejor se ajuste a su registro: Miner Directly-Followed-By para obtener resultados precisos y clásicos, Minería simple para un modelo compacto o Miner de IA para datos incompletos o desordenados.
  3. Defina el nivel de restricción del resultado: Política de Gateway exclusivo (No, Auto o gateways XOR completos) y Política del Gateway paralelo (No, Limitado o gateways paralelos completos).
  4. Haga clic en Extraer modelo para reconstruir el lienzo a partir de los datos asignados.

El cuadro de diálogo también permite cambiar la disposición sin volver a analizar el proceso: elija Horizontal o Vertical y haga clic en Actualizar para reorganizar el modelo existente. El análisis reemplaza la estructura del modelo, así que cree una versión antes si quiere conservar la posibilidad de recuperar la disposición actual.

Del descubrimiento a la simulación

Como el modelo extraído se basa en comportamientos reales, es un buen punto de partida para hacer previsiones. Use el proceso descubierto como entrada para la simulación y pruebe cambios antes de aplicarlos. También puede explorar escenarios hipotéticos.

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Frequently asked questions

Process Mining reconstruye el proceso empresarial real a partir de los datos del Registro de eventos que ya registran sus sistemas. En lugar de basarse en cómo debería ser el proceso, ProcessMind descubre qué ocurre en la práctica, incluidos los atajos, las repeticiones de trabajo y las excepciones.

El modelado de procesos documenta cómo se ha diseñado un proceso o cómo debería funcionar. Process Mining deduce cómo funciona realmente a partir de datos de eventos reales, para que pueda comparar la realidad con el diseño previsto y reducir las diferencias.

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