Process Mining facilita la evolución de los procesos a partir de la aplicación de nuevas palancas tecnológicas e innovadoras. Esta técnica se basa en los datos operacionales de los sistemas para identificar y analizar las posibles anomalías, desviaciones, retrabajos e ineficiencias en los procesos. Así, Process Mining permite disponer de una visión realista sobre los aspectos clave de la ejecución de los procesos y permite desarrollar iniciativas de transformación digital y mejora de las operaciones de manera muy eficiente.
En este caso de uso, Redeia confió en NTTDATA para aplicar Process Mining al proceso Certificaciones de Obras de Proyectos de Inversión y Renovación y Mejora. La tecnología utilizada fue Celonis EMS, herramienta muy potente de análisis que incluye además funcionalidades de automatización y componentes de IA como machine learning que permiten predecir el comportamiento del proceso y activar medidas preventivas para asegurar el desempeño eficiente de la operación.
Los objetivos que se perseguían eran:
- mejorar la satisfacción de los usuarios del proceso a través de la reducción de tiempos de respuesta y de los retrabajos
- incrementar la productividad reduciendo reprocesos y rechazos, y
- reducir el riesgo de incumplimiento normativo anticipando y disponiendo de la información en tiempo.
Para ello se analizó el proceso end-to-end, uniendo los datos de los 4 sistemas utilizados para su gestión, y se evaluaron indicadores como el grado de automatización, los tiempos de ejecución, el cumplimiento del flujo de aprobación y los volúmenes de rechazos y retrabajos.
Como resultado del análisis se identificó margen de mejora en términos de automatización, duración y cumplimiento del proceso: 56% del grado de digitalización, y las diferencias de criterios en las aprobaciones, reprocesos que impactan entre 3-30 días de retraso, y un 25% de rechazos de pagos evitables.
Como resultado se definieron se definieron planes de acción dirigidos a obtener beneficios a nivel de tiempos, calidad y eficiencia en costes.
- Automatizar actividades manuales con altos tiempos de duración
- Incluir alertas automáticas y comunicación entre los diferentes equipos
Implementar modelos predictivos para reducir tiempos de espera y anticipar acciones y a través de comunicaciones automatizadas recomendar acciones a los responsables del proceso.
