¿Qué es Process Intelligence (PI)?

Consiste en la generación de dashboards (tableros electrónicos) que permiten visualizar indicadores de desempeño provenientes directamente del proceso. Es decir, indicadores que están asociados con las variables y los atributos del comportamiento de las áreas de Calidad, Producción, Procesos y Mantenimiento.

Estos indicadores de desempeño son diferentes a los clásicos indicadores de negocios utilizados en los sistemas de BI (Business Intelligence o Inteligencia de Negocios), en gran parte por las unidades de medición que se manejan y por el lugar y forma en donde se generan.

Diferencias Clave entre Business Intelligence (BI) y Process Intelligence (PI)

Business Intelligence (BI) o Inteligencia de Negocios

Consiste en la aplicación de herramientas tecnológicas, principalmente de software, para la obtención de información de toma de decisiones a nivel de alta dirección, a partir de datos administrativos y de gestión (ERP, Contabilidad, Finanzas, Recursos Humanos, etc.).

Process Intelligence (PI) o Inteligencia de Procesos

Es la aplicación de herramientas tecnológicas, de software y también hardware, para la obtención de información de toma de decisiones a nivel de alta dirección a partir de los procesos relacionados con la manufactura.

Comparativa Detallada: BI vs. PI

Unidades de Medición:

• BI: Se manejan solamente cuatro tipos de unidades: dinero, tiempo (días, semanas, meses), eventos y unidades de venta (cajas, piezas, kg, tarimas, etc.).
• PI: Se requieren manejar cientos de unidades diferentes, como pueden ser densidad, temperatura (T°), espesor, diámetro, longitud, viscosidad, concentración, conductividad, pH, velocidad, peso, presión, etc.

Complejidad de Cálculos:

• BI: La mayoría de los indicadores se obtienen por medio de cálculos simples (+, -, /, *).
• PI: Algunos indicadores se obtienen a partir de muchas variables o atributos, y por medio de cálculos más complejos, como la desviación estándar o la varianza.

Origen de la Información:

• BI: La información se genera y se toma a partir de transacciones.
• PI: La información se genera por medio de señales, pulsos, voltajes, captura directa, observaciones, muestras de laboratorio y mucho más.

Estandarización y Tecnología:

• BI: Se dispone de soluciones estandarizadas en Tecnologías de la Información (TI), es decir, ya existen paquetes de software de BI.
• PI: Se depende de la tecnología de fabricación y control, y normalmente no está integrada en TI ni estandarizada.

Objetivos Estratégicos de Process Intelligence

• Lograr que la alta dirección tome decisiones basándose en la información de los procesos.
• Reducir los problemas generados directamente en el proceso, como inconformidades, paros, desperdicios, rechazos, retrabajos, etc.
• Conocer las áreas con mayor número de problemas para establecer planes de acción inmediatos.
• Monitorear la calidad, ejecución (performance) y resultados de la inversión en automatización.
• Identificar áreas de oportunidad para la mejora continua y la reducción de costos en toda la planta, basándose en el análisis sistemático de los datos.

Características Funcionales Esenciales de un Sistema de Process Intelligence

Un sistema de Process Intelligence deberá tener las siguientes características de funcionamiento para garantizar su uso y aplicación:

• Interfaz gráfica fácil de usar, visualizar y comprender.
• Aprovechar la tecnología al máximo.
• Contar con un sistema de alarmas o semáforos.
• Desplegar tableros de control o scorecards a niveles directivos.
• Posibilidad de manejar información 100% online.
• Integración de información de diversas fuentes de datos.

Escenarios de Aplicación de Process Intelligence

Escenarios Básicos:

1. Variables y atributos que representan no calidad.
2. Variables y atributos de cumplimiento de especificaciones y requerimientos de los clientes.
3. Variables que representan consumos.
4. Variables relativas a las condiciones de operación de los procesos.
5. Indicadores de productividad y eficiencia.

Escenarios Avanzados de Process Intelligence:

1. Análisis de la capacidad y habilidad del proceso para las variables críticas.
2. Cálculos y análisis relacionados con Six Sigma (6σ) para variables y atributos: CTS, CTQ, CTP, DPMO, Yield, n-Sigma, etc.
3. Análisis de tendencias de variables y atributos.
4. Comparativos de comportamientos de variables de producto contra variables de proceso.
5. Integración de indicadores del proceso con los indicadores financieros.

Principios de BPM (Business Process Management) según Michael Hammer

1. Cualquier proceso es mejor que la ausencia de proceso.
2. Un buen proceso es mejor que un mal proceso.
3. Cualquier buen proceso se puede mejorar.
4. Todo buen proceso sin atención se vuelve, tarde o temprano, un mal proceso.

Tecnologías de Monitoreo de Procesos

• Inteligencia de Procesos de Negocio (BPM)
• BAM (Business Activity Monitoring)
• Process Analytics
• Reportes y Dashboards
• Minería de Procesos

¿Cómo Ejecutar un Proyecto de Minería de Procesos?

Método Exploratorio:

• Descubrir modelos.
• Visualizar performance sobre modelos.
• Descubrir variantes.

Método Dirigido por Preguntas:

• Comenzar por un problema.
• Descomponer en preguntas y analizar.

Soluciones en Minería de Procesos

• Filtrado del registro de eventos.
• Agrupamiento de trazas (trace clustering).
• Abstracción del modelo resultante:
  • Tareas o caminos más frecuentes.
  • Agregación de subprocesos.
• Extracción de reglas de interés.

Definición de Minería de Procesos

Descubrir, monitorear y mejorar los procesos mediante la extracción de conocimiento a partir de los logs de eventos (registro de una colección de eventos secuencialmente ordenados durante un período de tiempo) es el objetivo de la minería de procesos.

ProM: Una Herramienta para la Minería de Procesos

ProM es una herramienta genérica, de código abierto, que agrupa las principales técnicas desarrolladas en la minería de procesos. Esta herramienta soporta el proceso de auditoría.