Crea el Gemelo Digital de tus Procesos SAP

Por Alfred Roig, Managing Partner – Responsable del Área de Innovación

Uno de los principales objetivos en los procesos de digitalización de las compañías es conseguir la excelencia operativa mediante la optimización de los procesos.

Para afrontar este reto, necesitamos herramientas ágiles que nos permitan visualizar de forma transparente cómo se están ejecutando nuestros procesos acompañado de los indicadores de rendimiento adecuados (KPI).

Nuestro objetivo es crear un gemelo digital de la organización para optimizar la estrategia de
proyectos en el camino a la transformación digital de las compañías. Antes de pensar en RPA o proyectos de Inteligencia Artificial aplicados a nuestros procesos, debemos realizar un ejercicio de trasparencia visualizando la realidad de nuestros procesos actuales basada en datos.

Para ello, CONVISTA ha desarrollado un nuevo servicio de consultoría que permite a las empresas utilizar las técnicas más avanzadas en el área de análisis de procesos.

En este servicio utilizamos técnicas de Process Mining o minería de procesos que permiten obtener conocimiento de nuestros procesos en base a la extracción de las trazas digitales que están almacenadas en nuestros sistemas corporativos.

Cuando en SAP ejecutamos transacciones de creación de pedidos, liberación, recepción de material, etc., estamos dejando trazas en los registros de la base de datos de nuestro ERP.

CONCEPTOS DE PROCESS MINING

Desde los inicios hace más de una década, las técnicas de Process Mining se basan en tres pilares básicos:

PROCESS DISCOVERY – CONFORMANCE – ENHANCEMENT

PROCESS DISCOVERY (Descubrimiento del Proceso)

Son los algoritmos de Process Mining que permiten descubrir y dibujar el proceso de una forma genérica y entendible en base a interpretar todas las variantes de ejecución de nuestro proceso y de analizar el registro de actividades (Event Log).

PROCESS DISCOVERY (Descubrimiento del Proceso)

CONFORMANCE CHECK (Control de Conformidad)

Son los algoritmos de Process Mining que permiten detectar desvíos entre el proceso teórico o deseado y el proceso real basado en las trazas del sistema. De esta forma podemos ver el grado de conformidad y los desvíos en la ejecución de nuestros procesos.

ENHANCEMENT (Mejora)

Una vez detectados nuestros desvíos y problemas de rendimiento, retrabajo o falta de automatización, podemos utilizar diversos algoritmos de Machine Learning para detectar patrones en nuestros datos. De esta forma podemos predecir y detectar anomalías, proponer mejoras en el proceso e identificar las causas que generan los problemas (Root-Cause Analysis).

DEMOCRATIZAR PROCESS MINING

Después de tres años donde CONVISTA fue pionera en la introducción de CELONIS en España queremos cubrir la necesidad de realizar estos análisis de procesos en modo servicio, reduciendo significativamente para el cliente los costes de entrada a esta tecnología y aportando el valor de todos los KPI y casuísticas detectadas.

En el mercado existen distintas soluciones comerciales en el ámbito de Process Mining, por citar algunas: CELONIS, Myinvenio, PafNow, UIPath (Process Gold), ABBYY Timeline entre muchas otras.

También existe un ecosistema de herramientas Open-Source donde científicos de datos realizan sus estudios e innovan en nuevos algoritmos de descubrimiento, conformidad y en métodos de estadística descriptiva e inferencial, así como modelos de Machine Learning aplicados a lo que conocemos como Analítica Aumentada (Augmented Analytics).

Estas herramientas Open-Source no son tan amigables y requieren en algunos casos de conocimientos de programación en Python, R y uso de software orientado a científicos. Nuestra división de innovación a través de CONVISTA Digital Labs ha invertido mucho tiempo en acercar estas herramientas al mundo empresarial.

El servicio que hemos diseñado en CONVISTA permite utilizar las herramientas seleccionadas por nuestros clientes según presupuesto y estrategia en esta área.

Estas son las fases del servicio:

El servicio que hemos diseñado en CONVISTA permite utilizar las herramientas seleccionadas por nuestros clientes según presupuesto y estrategia en esta área.

DEFINICION DEL PROCESO

Se define con el cliente el proceso que se desea analizar y el alcance tanto a nivel organizativo como a nivel de periodo temporal.

En esta fase también se determinan los objetivos y KPI que se desea analizar.

CAPTURA DE DATOS

Como hemos comentado anteriormente, Process Mining necesita de las trazas almacenadas en las bases de datos del ERP, pero para ejecutar los distintos algoritmos, estas trazas deben tener una estructura orientada a proceso y esta no es la forma en la que SAP almacena hoy en día la información.

Nuestro servicio transforma los datos almacenados en SAP en un registro de actividades compatible con las herramientas que vayamos a utilizar.

MODELADO DE DATOS

Para poder ejecutar los distintos filtros y algoritmos, necesitamos un modelo de datos más completo que el registro de actividades y para ello creamos un modelo de base de datos relacional.

DESCUBRIMIENTO Y KPI

Una vez disponemos de toda la información, es el momento de tratarla de forma coherente, sin mezclar escenarios de proceso que sean muy distintos para que los KPI que obtengamos tengan sentido.

En esta etapa somos capaces de visualizar la generalización del modelo de proceso más representativo de nuestro escenario, acompañado de los correspondientes KPI de volumetría y performance.

CONFORMIDAD

En esta etapa, con la ayuda de herramientas de modelado de procesos, diseñamos nuestro proceso ideal y ejecutamos los algoritmos de detección de desvíos identificando los principales factores que tienen mayor influencia.

ANALÍTICA AUMENTADA

En esta fase se analizan los datos mediante estadística descriptiva y modelos de Machine Learning para describir de la mejor forma lo que está ocurriendo en nuestros procesos. Ratios de retrabajo, de automatización, tiempos de duración y los factores que lo producen.

CONOCIMIENTO ADQUIRIDO (Insights)

En esta etapa, se resumen todos los casos identificados que puedan ser objeto de análisis detallado. Se identifican anomalías, cuellos de botella y se argumentan las posibles mejoras basadas en información real del sistema.

CONCLUSIONES

La tecnología Process Mining nos brinda un nuevo enfoque en las técnicas de análisis de procesos. En los últimos años hemos visto aparecer múltiples herramientas y desde CONVISTA queremos ayudar a nuestros clientes a elegir la mejor opción para cada caso, pudiendo desde comprar el software comercial que mejor encaje en su arquitectura, a alquilarlo u optar por soluciones Open-Source.

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El rol de Process Mining en la Transformación Digital (Parte I)

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Por Alfred Roig, Managing Partner CONVISTA Consulting

Muchas de las personas familiarizadas con el concepto de Transformación Digital, habrán leído sobre los 4 pilares sobre los que sustenta:

  •  Experiencia de Cliente
  • Capacitación de los Empleados
  • Eficiencia de los Procesos
  • Nuevas oportunidades en Productos/Servicios

Hoy os quiero hablar del rol que tiene la tecnología Process Mining en la Transformación Digital en relación con la Eficiencia de los Procesos.

La Transformación Digital consiste en el uso de una serie de tecnologías que aplicadas en los 4 pilares anteriores nos permitirán transformar nuestro negocio en aspectos de agilidad, eficiencia e innovación que se convertirán en una mayor ventaja competitiva.

Para poder aplicar tecnologías como RPA (Robotics Process Automation), movilidad en los procesos, reconocimiento óptico aplicado a la carga y procesamiento automático de documentos como facturas o para detectar simplemente dónde mejorar la experiencia de usuario (UX) para mejorar la productividad, necesitamos conocer cómo se ejecutan hoy en día nuestros procesos en nuestra compañía.

El Process Mining es una tecnología que mezcla las posibilidades del BPM (Business Process Management) con los algoritmos de Data Mining consiguiendo la visibilidad y transparencia de los procesos que se ejecutan en nuestros sistemas informáticos, mayoritariamente en nuestro ERP.

Nuestros sistemas ERP como en el caso de SAP, almacenan en bases de datos lo que llamamos “huella digital”, consistente en logs y tablas que contienen información de la ejecución de nuestras transacciones que forman parte de nuestros procesos.

Los algoritmos de Process Mining, son capaces de averiguar a partir de esta huella digital cómo son nuestros procesos y visualizarlos en un formato comprensible como un diagrama de proceso con secuencias de actividades conectadas por flechas que indican la dirección de los flujos.

Purchase-to-Pay Analysis

Las bases de datos de nuestros sistemas ERP son relacionales, formadas por muchas tablas relacionadas entre ellas mediante campos clave. El software de Process Mining, que para este artículo nos hemos basado en Celonis (SAP Process Mining by Celonis), permite extraer de estas tablas la información relevante para poder ejecutar los algoritmos de Process Mining. Esta información, de una forma muy simplificada, se limita a los siguientes campos:

ID del Caso, Actividad, Time Stamp

Es decir, para determinado proceso, buscamos en nuestro ERP qué identificador nos permite determinar un caso en concreto. Por ejemplo, en un Proceso de Compras podría ser el Nº de pedido o más detalladamente el nº de línea de un pedido, en otros procesos como Cuentas a Pagar podría ser el nº de factura o en el Proceso de Producción el nº de orden de fabricación.

Celonis también se encarga de determinar las Actividades que se han producido cuando cambian determinados campos en nuestras tablas, obteniendo así de todo un entramado de tablas relacionales, una tabla más sencilla que denominamos Tabla de Actividades con los campos mencionados anteriormente.

La tecnología de Process Mining, se basa en tres grandes áreas:

  • Descubrimiento (Discovery)
  • Conformidad (Conformance)
  • Mejora continua (Enhancement)

Los algoritmos utilizados en el área de descubrimiento, son los que permiten visualizar el proceso a partir de la Tabla de Actividades. De pronto, con solo proporcionar una serie de tablas que disponemos en nuestro ERP descubrimos de forma transparente y muy rápida cómo son nuestros procesos en realidad.

Celonis permite que unamos a la Tabla de Actividades, todo tipo de atributos mediante tablas relacionadas como haríamos en cualquier base de datos relacional. De esta manera, Celonis se convierte en una herramienta analítica completa donde podemos unir la visualización de los procesos con el análisis multidimensional de la información.

La gran diferencia que tenemos entre Celonis y las herramientas tradicionales de Business Intelligence es la posibilidad de seleccionar tramos de nuestro proceso, secuencias de actividades, filtrar por nº de ejecuciones de una determinada actividad o por tiempos de ejecución.

La gran diferencia que tenemos entre Celonis y las herramientas tradicionales de Business Intelligence es la posibilidad de seleccionar tramos de nuestro proceso, secuencias de actividades, filtrar por nº de ejecuciones de una determinada actividad o por tiempos de ejecución.

Mediante todas estas posibilidades de selección, en la fase de descubrimiento podemos identificar nuestros cuellos de botella, las actividades candidatas a automatizar, ver los volúmenes y los distintos caminos que siguen las ejecuciones.

En el Content Store de Celonis, disponemos de muchos análisis predefinidos que nos permitirían una implementación muy rápida de procesos típicos como Purchase to Pay, Order to Cash, Account Payables, Account Receivables, Production, IT Services y muchos más.

Una forma interesante de ver nuestro proceso, es visualizar cada instancia del proceso, es decir ver cada ID de Caso cómo circula por las distintas actividades. Cada instancia se representa mediante un token de color rojo y la visualización nos permite ver dónde se producen cuellos de botella.

Una forma interesante de ver nuestro proceso, es visualizar cada instancia del proceso, es decir ver cada ID de Caso cómo circula por las distintas actividades. Cada instancia se representa mediante un token de color rojo y la visualización nos permite ver dónde se producen cuellos de botella.

En resumen, SAP Process Mining by Celonis se convierte en una herramienta de diagnóstico especialmente útil para acometer cualquier transformación en nuestra empresa puesto que nos da visibilidad de nuestros procesos basada en hechos y no en diagramas teóricos.

En el próximo capítulo mostraremos el área de Conformidad de procesos.

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