Cómo utilizar la minería de procesos para descubrir las deficiencias ocultas en los flujos de trabajo de ingeniería

La minería de procesos ofrece una alternativa basada en datos. Al extraer y analizar los registros de eventos de los sistemas informáticos, la minería de procesos reconstruye la secuencia real de actividades, revelando dónde el trabajo se desacelera. Los ingenieros y gerentes obtienen una visión objetiva de sus flujos de trabajo, permitiéndoles definir los obstáculos, redefinir los circuitos de trabajo y los pasos no relacionados con el valor con precisión.

Entendimiento de la minería del proceso

La minería de procesos es un campo de análisis de datos que puente la gestión de procesos institucionales y la ciencia de datos. Utiliza registros de eventos —recordes de actividades generadas por sistemas empresariales— para modelar, analizar y mejorar automáticamente los procesos. A diferencia de las herramientas de modelado de procesos que dependen de la entrada manual, la minería de procesos deriva directamente de datos de eventos de timetamped.

Tres tipos básicos de la minería de procesos

Las técnicas de extracción de procesos se clasifican en tres categorías, cada una de ellas con un propósito distinto:

• Descubrimiento: El sistema construye automáticamente un modelo de proceso de los registros de eventos. No se requiere conocimiento previo del flujo de trabajo. El mapa resultante muestra cada camino, desviación y repetición presente en los datos.
• Conformance Checking: El modelo minado se compara con un proceso predefinido o "ideal". El análisis de la Conformance destaca las desviaciones, las vías más rápidas o más lentas, los pasos saltados, las actividades no autorizadas y cuantifica el cumplimiento.
• Mejora: Se utilizan las visiones del descubrimiento y la conformidad para modificar el proceso existente. Los avances podrían implicar la adición de nuevas actividades, la reordenación de pasos o la implementación de reglas de automatización para eliminar los cuellos de botella.

Para los flujos de trabajo de ingeniería, el descubrimiento es a menudo el primer paso porque se eleva la complejidad oculta. La comprobación de conformidad entonces valida si el proceso real se alinea con los procedimientos documentados o requisitos regulatorios. La mejora proporciona las mejoras factibles necesarias para reducir el tiempo y los residuos del ciclo.

El papel de los registros de eventos en la minería de procesos

Los registros de eventos son la materia prima para la extracción de procesos. Cada entrada de registro representa un solo evento —una actividad completada por una persona, sistema o máquina— y debe contener tres atributos críticos:

• Caso ID:] Un identificador único que agrupa eventos pertenecientes a la misma instancia de proceso (por ejemplo, una solicitud de cambio de ingeniería específica o una revisión de diseño).
• Nombre de la actividad: El nombre del paso realizado (por ejemplo, "Proyecto de envío", "Revisiones de aprobación", "Libertad para la fabricación").
• Timestamp: La fecha y hora en que se produjo la actividad. Los tiempos permiten calcular las duraciónes, secuencias y tiempos de ciclo.

Atributos adicionales, como el nombre de recurso, el costo o el resultado, pueden añadir contexto pero no son estrictamente necesarios.En entornos de ingeniería, los registros de eventos se dispersan a menudo en múltiples sistemas: gestión de ciclos de vida de productos (PLM) pistas de diseño revisiones y aprobaciones; sistemas de planificación de recursos institucionales manejan adquisiciones e inventario; herramientas de gestión de proyectos registran tareas y hitos; y controladores industriales capturan estados de máquina en el diseño

Aplicación de la minería de procesos por etapas

La aplicación de la minería de procesos en un contexto de ingeniería requiere un enfoque estructurado. Los siguientes cinco pasos describen un marco repetible para cualquier organización.

1. Identificar fuentes de datos y alcance

Comience seleccionando un flujo de trabajo específico para analizar. Los flujos de trabajo de ingeniería que implican múltiples apagones, tareas paralelas o retrabajo frecuente son candidatos ideales, por ejemplo, el proceso de propuesta a pedido, el ciclo de vida del cambio de ingeniería (CE) o el ciclo de validación de productos. Lista todos los sistemas que generan datos de eventos para ese flujo de trabajo.

Consejo:] Priorizar los sistemas con marcas de tiempo fiables y ID de caso claro. Si un sistema carece de registro adecuado, considere aumentar los datos con entradas manuales o implementar la logging automatizada a través de plataformas de integración como Directus (que se puede ampliar para capturar eventos personalizados a través de su API REST o webhooks).

2. Extraer y preparar datos de eventos

Exportar registros de eventos de cada fuente, asegurando que cada registro incluye ID de caso, nombre de actividad y timetamp. La extracción de datos se puede realizar mediante llamadas API, consultas de bases de datos o análisis de archivos de registro. Después de la extracción, estandarizar el formato: convertir los tiempos a una zona de tiempo uniforme, fusionar entradas duplicadas y manejar valores perdidos.

Crear una tabla plana (formato CSV o XES) con columnas: ID de caso, actividad, Timestamp, recursos (opcional), y cualquier atributo adicional. Validar los datos comprobando las brechas, secuencias fuera de orden, o duración inusualmente corta/larga. Una buena regla de pulgar es incluir al menos varios cientos de casos para producir resultados estadísticamente significativos.

3. Descubra el modelo de proceso

Cargar el registro de eventos preparado en una herramienta de extracción de procesos. Utilice el algoritmo de descubrimiento (por ejemplo, Alpha Miner, Heuristic Miner, Inductive Miner) para generar un mapa de proceso. El mapa mostrará el flujo de actividades, con arcos que representan transiciones y frecuencias indicando cuán a menudo se toma cada ruta. Color-coding puede resaltar los cuellos de botella (por ejemplo, los nodos rojos para actividades con larga duración promedio).

En esta etapa, evite saltar a conclusiones. El modelo descubierto probablemente se verá más complejo de lo esperado, es normal. Refleja el comportamiento real de personas y sistemas, incluyendo los extremos muertos, los bucles y las actividades superpuestas. Por ejemplo, una revisión del diseño de ingeniería podría mostrar que el 30% de los presenttales regresan al paso después de la aprobación, indicando un bucle de retrabajo que añade días al ciclo.

4. Analizar los cuellos y las desviaciones

Con el mapa de proceso en la mano, realizar un análisis profundo para identificar las ineficiencias específicas.

• Tiempos de espera: Actividades con largas brechas entre la terminación y la iniciación del próximo paso.Estos a menudo indican escasez de recursos o colas de aprobación.
• ]Rework loops: Actividades que aparecen más de una vez en un solo trazo. Para la ingeniería, los bucles de rework comunes implican cambios de diseño debido a especificaciones incompletas o retroalimentación del cliente de última generación.
• Paralelismo vs. sequentialism:] Si las tareas que se pueden realizar en paralelo se ejecutan secuencialmente, indica una oportunidad de coordinación.
• Violaciones del cumplimiento: Actividades que se producen fuera del orden previsto o que utilizan recursos no autorizados.

Usar la verificación de conformidad para cuantificar con qué frecuencia el proceso real se desvía del ideal. Por ejemplo, si la norma requiere cuatro inscripciones antes de la liberación, pero sólo tres ocurren en el 40% de los casos, el proceso no es compatible. Tales desviaciones pueden ser aceptables pero deben ser justificadas y documentadas.

5. Aplicar mejoras y vigilar

Traducir resultados analíticos en cambios concretos de proceso. Rediseñar flujos de trabajo para eliminar los cuellos de botella, por ejemplo, añadiendo bucles de revisión paralelos, notificaciones de aprobación automatizada o estableciendo los tiempos máximos de espera. Después de la implementación, continuar recolectando registros de eventos y repetir el análisis para medir el impacto. La minería de procesos no es un ejercicio de una sola vez; debe convertirse en una práctica de mejora continua.

Beneficios clave para los flujos de trabajo de ingeniería

Cuando se aplica sistemáticamente, la minería de procesos ofrece varias ventajas mensurables a los equipos de ingeniería.

• Descubre Botellas Ocultas con Precisión: En lugar de adivinar por qué los proyectos se retrasan, puede determinar la actividad exacta y el recurso que causa la desaceleración. Por ejemplo, una empresa descubrió que un solo paso de aprobación en su flujo de trabajo de la OCE representaba el 35% del tiempo total de plomo porque el aprobador solo revisó cambios una vez a la semana.
• Mejorar la transparencia y la rendición de cuentas del proceso: Los mapas de procesos muestran cada camino que se toma, incluyendo atajos o soluciones de trabajo que los empleados adoptan para cumplir con los plazos. Esta transparencia ayuda a los administradores a entender las variaciones de los procesos informales y decidir si formalizar atajos beneficiosos o eliminar los dañinos.
• Mejora de la colaboración entre organizaciones: Los flujos de trabajo de ingeniería suelen abarcar departamentos: diseño, adquisición, fabricación, calidad. La minería de procesos expone dónde se descomponen los gastos de mano. Si un paquete de diseño se encuentra en “esperar por cotización” por un promedio de 2,5 días antes de que el equipo de compra actúe, es una clara señal para mejorar la comunicación o integrar sistemas.
• Apoyo Data-Driven Decision Making:] La minería de procesos reemplaza argumentos basados en opiniones con pruebas duras. Al proponer un cambio, puede mostrar a los interesados que el 70% de los proyectos siguen un bucle de retrabajo innecesario, costando una estimación de 200 horas al mes. Esto hace más fácil asegurar presupuesto y compra ejecutiva.
• Reducir Ciclo Times y Costos: Un estudio de 2022 publicado en Journal of Engineering and Technology Management encontró que las empresas que utilizan la minería de procesos reducen los tiempos de ciclo de pedidos de ingeniería en un promedio de 18% en seis meses. Los ahorros provienen de menos ciclos de retrabajo, períodos de espera más cortos y una mejor asignación de recursos.

Estudio de caso: Agilización de las órdenes de cambio de ingeniería

Un proveedor aeroespacial de tamaño medio estaba luchando con largos tiempos de liderazgo para órdenes de cambio de ingeniería (ECOs). Su procedimiento estándar exigía al equipo de diseño que presentara una solicitud de cambio, seguido de revisiones de ingeniería, calidad y gestión de programas. El proceso fue documentado, pero los tiempos de terminación reales variaron salvajemente, de 10 días a más de 40 días.

El equipo extrajo los registros de eventos de su sistema PLM y el rastreador de emisión, que abarca 1.200 ECOs durante 18 meses. Utilizando el algoritmo Heuristic Miner en ProM, descubrieron que el 25% de ECOs pasó por un bucle de aprobación extra no documentado en el procedimiento. Este bucle ocurrió cuando el gerente de ingeniería solicitó análisis adicionales después de la aprobación inicial, causando un retraso promedio de 8 días.

Basándose en estos hallazgos, la empresa implementó dos cambios: (1) añadieron un campo obligatorio en el sistema PLM para documentar la razón de cualquier ciclo de análisis extra, creando visibilidad y desalentando la retrabajo innecesario, y (2) automatizaron la asignación de revisión de calidad para que no pudiera ser superado sin una excepción documentada. Dentro de tres meses, el tiempo medio del ciclo de la OCE disminuyó de 24 días a 18 días, y el cumplimiento del proceso estándar aumentó de 68% al 95%.

Superando los desafíos comunes

Los proyectos de minería de procesos no están sin obstáculos. Anticiparlos puede ahorrar tiempo y frustración.

• ] Cuestiones de Calidad de Datos: Los registros incompletos o inconsistentes son la barrera más común. Los sellos pueden faltar, los ID de caso pueden no alinearse entre sistemas, o las actividades pueden ser registradas con diferentes nombres (por ejemplo, "Revisión" vs "Revisión de la Engeniería"). Invierte tiempo en la limpieza de datos y considera implementar mejores estándares de registro en los sistemas de origen.
• Tool Selection and Learning Curve: Las herramientas comerciales como Celonis ofrecen interfaces pulidas y conectores preconstruidos pero vienen con altos costos de licencia. Las opciones de código abierto (ProM, PM4Py) son gratuitas pero requieren habilidades de programación y tienen curvas de aprendizaje más pronunciadas. Evaluar la capacidad técnica y el presupuesto de su equipo antes de elegir.
• Resistencia Organizacional: Los empleados pueden percibir la minería de procesos como una herramienta de vigilancia. Enmarcar la iniciativa como un medio para identificar problemas de proceso, no problemas de personas. Compartir resultados agregados anónimos e involucrar a los trabajadores de primera línea en interpretar los mapas. Cuando ven que los datos revelan problemas sistémicos en lugar de culpa individual, aumenta la compra.
• Scope Creep: Comenzar con demasiados flujos de trabajo a la vez puede abrumar el análisis. Comience con un flujo de trabajo de alto valor y rico en datos. Expandir sólo después de demostrar valor.

Tendencias futuras en la minería de procesos para la ingeniería

El campo está evolucionando rápidamente. Tres tendencias son particularmente relevantes para los profesionales de ingeniería.

• Integración con AI y Machine Learning: La minería de procesos predictivos utiliza registros históricos para prever retrasos o riesgos de cumplimiento antes de que ocurran. Por ejemplo, un modelo podría alertar a los directores de proyectos cuando una revisión de diseño es probable que exceda su presupuesto de tiempo, permitiendo una intervención proactiva.
• Medida de proceso de tiempo real: En lugar de analizar datos históricos, la minería en tiempo real monitorea los eventos como suceden. Esto es especialmente valioso en la ingeniería de fabricación, donde se puede detectar y corregir inmediatamente una desviación en la línea de montaje.
• ] Plataformas de diseño de lomo/no de código: Herramientas como Directus permiten a las organizaciones construir capas de registro e integración personalizadas sin un desarrollo pesado. Combinando un CMS sin cabeza con lógica de extracción de procesos, los equipos de ingeniería pueden capturar datos de eventos de aplicaciones de negocios personalizadas que los sistemas tradicionales de planificación de los recursos institucionales/PLM no cubren.

Conclusión

Las ineficiencias ocultas en los flujos de trabajo de ingeniería son costosas, pero no son inevitables. La minería de procesos proporciona un método riguroso y respaldado por datos para descubrir los cuellos de botella, reelaborar los lazos y las lagunas de cumplimiento que el análisis manual pasa por alto. Al seguir el marco de cinco pasos, la identificación de datos, la extracción, el descubrimiento, el análisis y la mejora de los procesos de ingeniería pueden transformar procesos opacos en operaciones transparentes.

Para más lectura, explore el ] Grupo de Trabajo de la EIEE sobre Minería de Procesos y el documento académico "Minificación de Procesos en la Fabricación: Una Encuesta Integral" (Schuh et al., 2023) para aplicaciones específicas de dominio.