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IBM Cloud Pack for Business Automation

Veamos en detalle las capacidades de la suite de productos de IBM para la automatización inteligente en relación con la minería y automatización de procesos.

IBM® Cloud Pak for Business Automation es un conjunto modular de componentes de software integrados, creados para cualquier cloud híbrido, diseñado para automatizar el trabajo y acelerar el crecimiento de la empresa.

Con este producto, los clientes pueden transformar flujos de trabajo fragmentados y lograr el 97% del procesamiento directo, a fin de seguir siendo competitivos, mejorar la eficiencia y reducir los costes operativos.

Cloud Pak for Business Automation tiene al menos cuatro capacidades principales para iniciar un proyecto de análisis de Process Mining:

  1. Si los clientes no tienen ningún registro de eventos disponible, pueden aprovechar el análisis de procesos de Blueworks Live basado en Business Process Model & Notation (BPMN), importándolos a IBM Process Mining y usando la simulación para generar un registro de eventos simulado que descubra cómo funcionará el proceso. se desempeña (si aún no está implementado) o cómo se está desempeñando (si está implementado, pero no genera ninguna huella digital).
  2. Si el cliente ya implementó la automatización robótica de procesos (RPA), puede aprovechar la capacidad de minería de tareas para ayudarlo a implementar más automatización. Una forma alternativa de utilizar Task Mining es como punto de partida para identificar la mejor actividad y tareas a automatizar, donde el ROI será mayor.
  3. Si el cliente ya ha implementado procesos con Workflow, puede extraer los datos y analizar el proceso con IBM Process Mining obteniendo información para mejorar el proceso y utilizando la simulación para comprender el impacto de los cambios planificados. Si el cliente almacena los datos en Business Automation Insights (BAI), también puede beneficiarse de la perfecta integración entre IBM Process Mining y BAI y visualizar automáticamente el proceso sin esfuerzo de extracción de datos.
  4. La última sinergia está relacionada con la función de minería de reglas de decisión disponible en IBM Process Mining. Los clientes pueden aprovechar todas las reglas descubiertas gracias a la minería para implementarlas en la gestión de decisiones, como Operational Decision Manager (ODM) o Automation Decision Services (ADS).

Valor de la automatización del flujo de trabajo

Trabajo manual VS

  • Tareas de comunicación no estructuradas
  • El entorno de trabajo ineficiente abarca los sistemas
  • Flujo de datos incompleto o inexacto entre sistemas
  • Falta de control sobre el sistema y los eventos comerciales
  • Poca visibilidad del desempeño de las operaciones
  • Enrutamiento de documentos en papel

 

Procesos automatizados

  • Prioriza y enruta automaticamente el trabajo
  • Guía a los usuarios a través de decisiones
  • Aprovecha los sistemas y datos existentes
  • Gestiona el contenido de los documentos digitalizados
  • Responde a eventos empresariales e inicia acciones
  • Visibilidad en tiempo real y control de procesos

La automatización del flujo de trabajo gestiona la coordinación de TI y los recursos humanos para completar un proceso de un extremo a otro. Por ejemplo, utilizar el flujo de trabajo para automatizar un proceso de solicitud de préstamo puede reducir significativamente el tiempo del ciclo, lo que resulta en una mayor satisfacción del cliente, una menor tasa de abandono y menores costos.

Pero ¿por qué es importante automatizar estas tareas?

La automatización simplifica el funcionamiento de las empresas.

La Inteligencia Artificial (IA) acelera la innovación al hacer que cada proceso sea más inteligente. La combinación de ambos hará que todos los trabajos centrados en la información sean más productivos.

El IBM Institute for Business value estima que la automatización respaldada por IA generará miles de millones de dólares en valor laboral. Y el 80% de los primeros usuarios de la IA y la automatización esperan superar significativamente a sus competidores, porque el beneficio final que ofrece la automatización respaldada por la IA es una forma más inteligente de trabajar que se traduce en un crecimiento escalable de los ingresos.

Minería de procesos: los procesos reales derivados de los datos

Imaginemos entonces las miles de aplicaciones utilizadas por una gran organización con procesos de negocio que se ejecutan en varias aplicaciones.

La minería de procesos es la herramienta que puede recopilar datos de todas las aplicaciones y unirlos para formar una imagen completa de cómo funciona realmente el proceso, cuáles son los comportamientos y cómo se desempeña realmente en comparación con sus indicadores clave de rendimiento (KPI).

IBM Process Mining extrae datos de sistemas de información y grabaciones de escritorio, que se convierten en registros de eventos. Estos registros de eventos son la fuente para que la minería de procesos realice descubrimientos, proporcione análisis y permita acciones y análisis hipotéticos.

Process Mining requiere solo tres datos para crear visualizaciones de procesos:

  • La identificación del proceso
  • El nombre de la actividad.
  • Una marca de tiempo

Además, con capacidades adicionales de minería de tareas, es posible utilizar una grabadora de agente para capturar las interacciones del escritorio del usuario para una comprensión profunda del proceso a nivel de tarea (como una secuencia de clics y un raspado de pantalla).

Los registros de eventos se analizan utilizando algoritmos de minería de procesos para descubrir la imagen «real» de un proceso, a partir de su huella digital. permitiendo a los clientes ejecutar análisis y monitoreo de procesos basados en datos reales.

La minería de procesos se puede aprovechar de dos maneras diferentes.

En primer lugar, puede analizar datos históricos para impulsar iniciativas de transformación digital. A partir del descubrimiento del comportamiento histórico del proceso, los siguientes pasos son identificar posibles mejoras, diseñar la optimización o automatización y simular cómo mejorará el rendimiento del proceso. Una vez implementada la mejora, se puede medir su efecto en los procesos.

En segundo lugar, la minería de procesos también se puede utilizar para lograr la excelencia operativa, centrándose en los procesos en ejecución. Con la ingesta continua de datos de eventos, puede monitorear los procesos en curso y reaccionar ante riesgos o problemas emergentes. Mediante el uso de monitores, predicciones y alertas, las situaciones se pueden abordar de forma proactiva, por ejemplo, alertar a los líderes de ventas sobre las cinco principales oportunidades de clientes en las que centrarse para aumentar sus posibilidades de éxito. La minería de procesos también puede desencadenar automatizaciones, después de detectar riesgos o problemas.

¿Por qué IBM Process Mining es diferente?

Desde la perspectiva de las características, considere diferenciadores clave como el gemelo digital, que puede representar fácilmente procesos muy complejos de una manera sencilla. IBM es probablemente el mejor proveedor en este sentido porque tiene una capacidad de minería de procesos multiobjeto que es única y creará el modelo de proceso más preciso. Esta característica es una mejora importante con respecto al enfoque tradicional, ya que permite a los usuarios analizar finalmente procesos de múltiples niveles sin estadísticas sesgadas y manteniendo todas las relaciones intactas.

IBM Process Mining descubre comportamientos, pero también los relaciona con reglas comerciales específicas y participantes o entidades de procesos, utilizando su función de minería de reglas de decisión impulsadas por IA. IBM Process Mining es la única solución que incluye Rules Mining y puede exportar los resultados en Decision Model & Notation (DMN).

Cómo empezar……

Recopilación y preparación de datos

Primer paso

Comencemos con la recopilación y preparación de datos. En esta fase del proyecto, los datos del proceso se extraen, transforman y cargan. IBM Process Mining es una herramienta basada en datos, por lo que el análisis debe basarse en datos reales e imparciales para que el análisis sea preciso.

Hay tres rutas para introducir datos en IBM Process Mining. La más común, por supuesto, comienza con tablas de datos y registros de transacciones de sistemas ERP, CRM, recursos humanos y plataformas de flujo de trabajo como IBM BAW. Utilizando una herramienta ETL externa, los datos se extraen, se transforman cuando es necesario y se inyectan en IBM Process Mining mediante una API o cargando un archivo. Tenga en cuenta que XES es un formato de archivo para minería de procesos, pero es bastante raro; la mayoría de los registros de eventos son solo archivos CSV.

Otra fuente de datos es la actividad del escritorio; podemos utilizar la minería de tareas para registrar esta actividad tan granular y transformarla en un registro de eventos.

La tercera fuente de datos son las plataformas de transmisión de datos. Por lo tanto, para una ingesta constante de datos, los datos se pueden extraer de temas de Kafka o IBM MQ.

Descubrimiento de procesos y la inteligencia

Segundo paso

En segundo lugar, está el descubrimiento de procesos y la inteligencia. Utilice la minería de procesos para descubrir y analizar el historial del proceso y monitorear los procesos en curso. Aquí es donde se descubre la realidad de cómo funciona realmente el proceso, se analizan los KPI y se identifican los problemas.

La característica más fundamental es el descubrimiento del proceso mediante varias visualizaciones que incluyen la frecuencia de la actividad, la duración de la actividad y los cuellos de botella. También se destacan el retrabajo de actividades, donde se repite la misma actividad para la misma instancia de proceso junto con cualquier automatización existente, y el costo de cada actividad

Aquí hay dos opciones. Los clientes pueden diseñar estrategias de mejora e intentar cuantificar su beneficio mediante simulación.

Entonces, ¿qué tipo de mejoras a mediano o largo plazo se pueden implementar para mejorar un proceso?

Simulación de los resultados

Tercer paso

La simulación de los resultados de una iniciativa de mejora de procesos puede confirmar que lograría beneficios mensurables antes de implementarla.

Esto comienza diseñando la mejora del proceso basándose en la inteligencia de procesos ya desarrollada a través del análisis. Luego se crea un escenario de simulación a partir de los datos reales del proceso, de modo que la simulación no se basará en opiniones, muestras e hipótesis, sino que se basará en los datos históricos reales del proceso. El analista de procesos puede introducir automatización y estandarización basada en el análisis para crear un diseño de proceso futuro.

Ahora, utilizando la simulación es posible comparar el proceso tal como está con el proceso futuro y medir cuantitativamente los beneficios potenciales. Esto puede ser el tiempo, el costo y cualquier KPI específico del proceso.

O pueden centrarse en desencadenar acciones para apoyar iniciativas de excelencia operativa. Por lo tanto, notificar a los usuarios cuando se detecten problemas emergentes que afectarán el rendimiento del proceso.

Implementación

Cuarto paso

En el paso cuatro, las mejoras identificadas se implementan fuera de la minería de procesos.

Luego hay que volver al paso uno para monitorear los resultados de las mejoras y medir su impacto en el desempeño del proceso utilizando indicadores clave de desempeño (KPI).

Los monitores proporcionan el mecanismo para desencadenar acciones cuando se detecta un comportamiento de proceso específico.

Al monitorear los procesos en ejecución, los clientes pueden reaccionar ante riesgos, problemas o situaciones críticas emergentes. Configure servicios para generar alertas o activar automatizaciones. Luego cree monitores que activen estos servicios cuando se detecten determinadas situaciones en el proceso. Esto podría ser un cambio en un KPI o un comportamiento crítico de proceso no conforme.

Si se combinan el monitor y los flujos de datos, se pueden lograr alertas de problemas casi en tiempo real. El uso de paneles personalizados con monitores permite generar alertas sobre KPI de procesos muy específicos.

Tenga en cuenta que las aplicaciones de proceso contendrán paneles, KPI y monitores preconfigurados.

Los equipos de SAYES están certificados en los componentes de Cloud Pack for Business Automation y pueden acompañarle en su camino hacia la automatización inteligente.