Potenciando la excelencia operativa a través de la minería de procesos y la transformación digital en la Industria 4.0

Potenciando excelencia operativa con minería de procesos y transformación digital en Industria 4.0

Introducción

Las tecnologías digitales están cada vez más populares entre las organizaciones, independientemente de su industria, para lograr mejoras en los resultados comerciales, el crecimiento de los ingresos y la sostenibilidad. Al permitir una mejor colaboración y optimización de los procesos comerciales, la digitalización puede mejorar la productividad de los empleados y la calidad de los resultados en cualquier organización. Sin embargo, a menudo existe una brecha en la comprensión de los procesos comerciales que se utilizan en toda la organización y los parámetros clave para mejorar los resultados actuales. Por lo tanto, comprender el “cómo” y el “por qué” del comportamiento de un negocio es crucial para mejorar su rendimiento económico, pero muchas empresas luchan por llevar a cabo dicho plan estratégico porque no están seguras por dónde empezar. Al mismo tiempo, es evidente que una estrategia de transformación no se puede desarrollar ni ejecutar sin el uso de herramientas de software. Por lo tanto, el objetivo de este trabajo es guiar a los lectores sobre los aspectos técnicos y funcionales de implementar un programa de gestión de procesos comerciales (BPM), complementado con una herramienta de minería de procesos. El artículo proporciona una guía detallada para introducir tecnologías digitales modernas en las operaciones comerciales. Cubre temas como la importancia de BPM, la digitalización y la minería de procesos para lograr la excelencia operativa (OpEx). El artículo también analiza los requisitos de infraestructura y tecnología de la información (TI) para implementar estas herramientas.

1. La minería de procesos como catalizador para BPM

La minería de procesos [1] es un método estructurado que combina la ciencia de procesos y la ciencia de datos para medir y mejorar BPM. Proporciona un análisis detallado de las actividades realizadas en las organizaciones para crear un mapa de procesos de extremo a extremo que ilustra cómo se utilizan las aplicaciones comerciales y cómo los empleados interactúan con ellas para completar el trabajo. La minería de procesos es un campo multidisciplinario que se utiliza comúnmente en combinación con técnicas de gestión de flujo de trabajo (WFM), como se muestra en la figura 1.

Es un enfoque basado en el conocimiento que implica el uso de interfaces de minería de datos para recopilar información y obtener ideas sobre los procesos de extremo a extremo actuales (AS-IS). Al estudiar los registros de eventos y las interacciones de los usuarios en el software alojado en una plataforma común, se puede comprender “cómo” se realiza el trabajo dentro de una organización, que es la esencia clave de la minería de procesos. Por lo tanto, los datos recopilados también se pueden utilizar para desarrollar un modelo de los procesos deseados futuros (TO-BE) para facilitar la mejora de los procesos comerciales (BPI) y la reingeniería de los procesos comerciales (BPR). Las herramientas de minería de procesos emplean diversas técnicas de ciencia de datos, como clasificación, agrupación, regresión, aprendizaje de reglas de asociación y minería de secuencias/episodios, para generar ideas sobre un flujo de trabajo típico. Sin embargo, la minería de registros de eventos es la técnica más comúnmente utilizada por la mayoría de las herramientas, que consiste en analizar los detalles de actividades específicas dentro de un flujo de trabajo para crear un modelo completo de los procesos de extremo a extremo. Los diferentes componentes [2] de las técnicas de minería de procesos se pueden visualizar a través del diagrama de bloques ilustrado en la figura 2.

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La minería de procesos implica tres técnicas principales: descubrimiento de procesos, conformidad de procesos y mejora de procesos. El descubrimiento de procesos utiliza registros de eventos o datos históricos para recopilar información sobre los procesos a través del aprendizaje no supervisado. La conformidad de procesos utiliza un modelo de proceso preexistente para comparar los registros y reconstruir el proceso completo a través del aprendizaje supervisado, mientras que la mejora de procesos mejora un proceso existente con conocimientos previos, después de descubrir los registros de eventos. Sin embargo, es importante tener en cuenta que la minería de procesos es propensa a problemas de cambio de concepto [3] debido a la naturaleza cambiante de los procesos durante la fase de descubrimiento. Al utilizar una técnica de descubrimiento de procesos, es importante mantener un equilibrio entre un modelo demasiado simple (subajuste) o demasiado complejo (sobreajuste) [3]. Afortunadamente, la mayoría de las herramientas de minería de procesos tienen algoritmos incorporados que manejan esto automáticamente, por lo que generalmente no se requiere intervención manual. Las herramientas comerciales de minería de procesos utilizan gráficos de procesos o diagramas tipo espagueti para visualizar el flujo de procesos. El ejemplo de un proceso de compra a pago [4] mostrado en la figura 3 ilustra cómo las herramientas de minería de procesos utilizan registros de eventos para identificar los estados finitos del flujo de trabajo y revelar variaciones, es decir, cómo diferentes empleados realizan el mismo proceso. Estas variaciones, a su vez, pueden proporcionar ideas para ayudar a las organizaciones a ahorrar costos, capacitar empleados, reducir retrasos en la entrega y formular estrategias efectivas de mejora de procesos y monitoreo de calidad, como el ciclo de planificar-hacer-verificar-actuar (PDCA), definir-medir-analizar-mejorar-controlar (DMAIC), metodología de las ocho disciplinas (8D), 4 cuadrantes: medir, analizar, mejorar y mantener (4Q), etc., para lograr la excelencia operativa.

La implementación de BPM en todas las funciones de una organización depende en gran medida de la adopción de tecnologías digitales y de la reducción de la brecha digital entre sus empleados. En el contexto de la industria 4.0, la interrelación entre BPM, OpEx y la adopción digital es cada vez más vital. Las organizaciones que implementan estrategias de BPM de manera efectiva y reducen la brecha digital entre su fuerza laboral lograrán sus objetivos de mejorar la eficiencia, reducir los costos de producción, mejorar la satisfacción del cliente, etc., lo que les dará una ventaja competitiva en el mercado. Por lo tanto, una estrategia de BPM infalible debe complementarse con técnicas de digitalización efectivas, como se discute en la siguiente sección.

2. Técnicas de transformación digital para BPM

La transformación digital [5] ha ganado una gran popularidad en el siglo XXI, lo que se refiere al nivel de integración digital de varias unidades de negocio dentro de una organización. Las transformaciones generalmente implican la implementación de tecnologías digitales para mejorar la propuesta de valor al cliente, optimizar las estrategias y flujos de trabajo empresariales y establecer procesos estandarizados. Las ofertas de servicios, como PaaS [6] y SaaS [6], ofrecen una variedad de opciones que permiten a las organizaciones alojar e integrar datos de múltiples sistemas de software, lo cual es crucial para la transformación digital. Para impulsar la transformación digital en una organización que utiliza tecnologías operativas (OT), tecnologías en la nube (CT) y tecnologías de la información, la gestión de activos digitales juega un papel crucial. La gestión de activos implica recopilar información de activos digitales y sistemas de software como redes OT, sistemas de control industrial (ICS) o sistemas de adquisición y supervisión de datos (SCADA), y actuar en consecuencia. Cuando las tecnologías de la información se combinan y se utilizan junto con las tecnologías operativas, se denomina convergencia TI/TO [7], que es el principal impulsor de la adopción de tecnología digital para una organización habilitada por OT y un catalizador para la transformación de los datos operativos. En un entorno de producción, la capa OT se encarga de la interfaz con la capa generadora de datos. El diagrama de bloques para un sistema convergente TI-TO-CT se representa en la figura 4.

Al examinar la interacción entre varios sistemas de software y una plataforma, se puede obtener una comprensión más profunda de cómo los datos se transforman desde múltiples fuentes para operaciones analíticas, como el entorno del internet industrial de las cosas (IIoT) [8], que constituye la base de la industria 4.0. La figura 5 ilustra la interconexión y digitalización de un sistema convergente TI-TO típico en el entorno del IIoT.

Por lo tanto, para reingenierar de manera efectiva los procesos establecidos y dirigir los esfuerzos de los empleados, es importante comprender cómo se utilizan diferentes aplicaciones empresariales en toda la organización. El software que pueda lograr lo mismo debe ser capaz de “extraer” registros de eventos e interacciones de usuario asociados con las aplicaciones utilizadas. En términos técnicos, la herramienta debe poder interactuar con diferentes bases de datos de manera fluida sin instalar controladores de bases de datos adicionales o hardware, y por lo tanto, debe tener la capacidad de comunicarse de manera continua con la capa de conectividad de base de datos abierta (ODBC) [9] de varios sistemas de software para intercambiar datos. ODBC proporciona una interfaz estándar entre la aplicación y la fuente de datos, lo que permite que el software o la herramienta de minería de procesos establezca una conexión con diferentes sistemas de gestión de bases de datos (DBMS). La arquitectura genérica de ODBC se muestra en la Figura 6, que es la base para la infraestructura de recuperación de datos y los requisitos de TI para habilitar la minería de procesos en toda una organización.

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La arquitectura para acceder a los datos a través de ODBC consta de cuatro capas, donde la capa de aplicación llama a las funciones de la API (interfaz de programación de aplicaciones) de ODBC para emitir consultas SQL (lenguaje de consulta estructurado) y recuperar datos. El administrador de dispositivos carga los controladores de ODBC y dirige las llamadas de funciones a la interfaz de ODBC, mientras que el controlador ayuda a recuperar datos de la fuente.

Para tomar decisiones comerciales efectivas, los datos deben recopilarse de múltiples recursos como un sistema ERP (planificación de recursos empresariales), repositorios financieros como una base de datos Oracle o un sistema SAP, o de activos digitales como sensores y transductores, etc., e ingresarlos en una plataforma compartida a través de la capa ODBC para la minería de registros de eventos y el análisis de patrones de interacción de usuarios. Sin embargo, estos sistemas conectados son vulnerables a los ciberataques, por lo que la ciberseguridad y los protocolos de comunicación encriptada [10] son cruciales para proteger el intercambio de datos entre la fuente de datos y la plataforma.

Conclusión:

En conclusión, la colaboración entre la minería de procesos y la transformación digital es una fuerza impulsora detrás de la gestión exitosa de procesos comerciales en el panorama de la industria 4.0. La capacidad de la minería de procesos para descomponer los procesos y revelar ideas, combinada con técnicas de transformación digital como la convergencia de TI y OT y el intercambio seguro de datos, permite a las organizaciones optimizar los flujos de trabajo, tomar decisiones informadas y lograr la excelencia operativa. Esta sinergia permite a las empresas adaptarse al panorama en constante evolución, mejorar la eficiencia y mantener una ventaja competitiva en la era digital.

Referencias:

1. van der Aalst, W.M.P., “Process Mining: Una visión general de 360 grados” en: Process Mining Handbook. Lecture Notes in Business Information Processing ed. van der Aalst, W.M.P., Carmona, J. (Reino Unido, Springer, Cham., 2022), 3–34, https://doi.org/10.1007/978-3-031-08848-3_1

2. Jambak MI, Mohruni AS, Jambak MI, Suherman E, “El método de minería de procesos para analizar el comportamiento de los usuarios de Internet en la Red de Área Local de la Universidad de Sriwijaya”, SINERGI 6, no.2 (junio de 2022): 145–154, https://doi.org/10.22441/sinergi.2022.2.003

3. Leewis, Sam; Berkhout, Matthijs; y Smit, Koen, “Desafíos futuros en la minería de decisiones en instituciones gubernamentales” (presentación de papel, AMCIS 2020 Proceedings 6, Advances in Information Systems Research, Salt Lake City, Utah, 2020)

4. Wil van der Aalst, “Liderazgo europeo en gestión de procesos”, Communications of the ACM 65, no. 4 (abril de 2022): 80–83, https://doi.org/10.1145/3511595

5. P. V. M. V. D. Udovita, “Revisión conceptual sobre dimensiones de la transformación digital en la era moderna”, International Journal of Scientific and Research Publications 10, no.2 (febrero de 2020): 520–529, http://dx.doi.org/10.29322/IJSRP.10.02.2020.p9873

6. Tóth, A., & Ge, M., “Una arquitectura de datos desplegable como servicio para empresas” (presentación de papel, 6th International Conference on Internet of Things, Big Data and Security, IoTBDS, Setúbal, Portugal, 23–25 de abril de 2021)

7. M. Felser, M. Rentschler, O. Kleineberg, “Estandarización de la coexistencia de tecnología operativa y tecnología de la información”, Proceedings of the IEEE 107, no. 6 (marzo de 2019): 962–976, https://doi.org/10.1109/JPROC.2019.2901314

8. Soujanya Mantravadi, Reto Schnyder, Charles Møller, Thomas Ditlev Brunoe, “Asegurando los enlaces de TI/OT para dispositivos IIoT de baja potencia: Consideraciones de diseño para la industria 4.0”, IEEE Access 8, (noviembre de 2020): 200305–200321, https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3035963

9. Alexander Baklanov, Olga Baklanova, Svetlana Grigoryeva, Saule Kumargazhanova, Indira Sagynganova, Yuriy Vais, “El desarrollo de una arquitectura híbrida de IP para resolver los problemas de las redes de calefacción”, Acta Polytechnica Hungarica 17, no.1 (2020): 123–140, https://doi.org/10.12700/aph.17.1.2020.1.7

10. Dhirani, L.L., Armstrong, E.; Newe, T., “IoT Industrial, Amenazas Cibernéticas y Paisaje de Estándares: Evaluación y Hoja de Ruta”, Sensores 21, no. 11 (2021): 3901, https://doi.org/10.3390/s21113901

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