5 claves de mejora continua en el ciclo de vida de los procesos

Hoy en día es vital para las empresas considerar una metodología de mejora continua que les permita tener un modelo de negocio sostenible y rentable, sobre todo teniendo en cuenta el entorno cambiante y competitivo al que se enfrentan.

Para que esta metodología de mejora sea eficaz, es necesario considerar los procesos de la empresa como palanca para el análisis y optimización del funcionamiento de la misma. El simple hecho de modelar y analizar los procesos entradas, salidas, participantes, actividades, flujo  de  información,…)  posibilita  determinar  donde  existen  puntos  de  mejora  (cuellos  de botella, tiempos muertos, desigual reparto de carga,…).

Además, mediante el conocimiento de los procesos será más sencillo determinar a quienes van a afectar los cambios asociados a las mejoras, facilitando la introducción y comunicación de dichos cambios. Es decir, hablamos de utilizar los procesos como base para la Gestión del Conocimiento y del Cambio.

Como claves para la mejora continua en el ciclo de vida de los procesos, que hay que tener en cuenta  antes  de  iniciar  un  proyecto  de  automatización  y  gestión  de  procesos:

1.- Organizar un equipo interdisciplinario  y clave en la empresa. Unir a los usuarios de negocio con los usuarios técnicos.

El conocimiento de los procesos suele estar en diferentes personas que participan de diferente forma, ya sea como proveedores o clientes, como ejecutantes o como soporte a la ejecución.

Los procesos no se circunscriben a un área específica, sino que suelen tener una orientación transversal.

Para poder hacer un análisis correcto del proceso se necesita disponer de toda la información, tanto a nivel de negocio cómo a nivel técnico, pudiendo así determinar todos los factores clave: qué inicia el proceso, qué se debe obtener, qué áreas/personas participan, qué pasos se deben dar, qué reglas marcan el camino a seguir, qué aplicaciones informáticas se utilizan, cuál es el flujo de información, qué indicadores se deben tener en cuenta, etc.

Es vital conseguir que todos los participantes hablen el mismo lenguaje, para poder así asegurar que todos van a buscar los mismos objetivos, disminuyendo así el gap que se suele dar entre los intereses de la parte de negocio y la parte técnica. Así conseguiremos tener todos los procesos adecuadamente identificados, entendidos y consensuados.

2.-  Analizar  y  modelar  correctamente,  haciendo  simulaciones  y estimaciones en una herramienta que se  integre o  que permita exportar con tu motor de ejecución de procesos.

Una vez que hemos definido quién debe aportar información, se lleva a cabo el modelado y análisis  del  proceso. Para  llevar  a  cabo  la  modelación  se  pueden  considerar  múltiples herramientas,  desde  las  más  básicas  de  Office  como  Power  Point,  a  herramientas  más especializadas como Visio o herramientas concebidas totalmente para esta fase como Aris o Adonis. El utilizar una notación como BPMN puede facilitar el establecimiento del lenguaje común para todos los participantes.

Mediante la coordinación de diferentes grupos de trabajo se obtiene y organiza la información, disponiendo así del flujo que representa el proceso y de toda la información necesaria para un correcto análisis del mismo.

Si se dispone además de información relativa a tiempos y costes y la herramienta utilizada para la modelación lo permite, se pueden llevar a cabo simulaciones de diferentes escenarios que determinen la diferencia a nivel de eficacia y eficiencia que se puede conseguir pasando del proceso “AS IS” a un hipotético proceso “TO BE”.

Si la herramienta además dispone de funcionalidades de documentación, se pueden exportar diferentes formatos (HTML/doc/XPDL/…) que servirán para generar documentación relativa al proceso para así poder publicarla, por ejemplo, en una intranet, o para llevar la información del flujo  a  un  motor  de  ejecución,  paso  que  asegura  una  mejora  radical  del  proceso  y  la estandarización del mismo.

3.-   Importar   ese   modelo   al   motor.   Realización  de   pruebas, mediciones, detección y corrección. Integración con los sistemas y ejecución. Documentación.

Importando el modelo al motor, se trae toda la lógica del proceso (roles, pasos, acciones,…). En  este  punto  se  completan  todos  los  parámetros  necesarios  para  la  automatización  de proceso, cómo reglas dinámicas de asignación, datos que se van a manejar, reglas de negocio a considerar para la automatización de ciertas decisiones, integraciones a abordar para el intercambio de información con las aplicaciones necesarias, alarmas e indicadores que servirán para el control del proceso…

Cuantas más labores se puedan llevar a cabo mediante configuración sin tener que programar, más fácil será seguir aplicando el concepto de mejora continua gracias a la flexibilidad y agilidad que se tendrá para abordar cambios continuamente.

Mediante las pruebas necesarias se comprueba que el flujo ha quedado bien establecido, tanto a nivel de participantes como a nivel de flujo de información a manejar y pasos a dar.

4.-   Monitorización   y   auditoría   de   procesos. Análisis   de   la información generada con los grupos de trabajo.

La automatización supone un gran beneficio a dos niveles: por un lado facilitando el trabajo a todos los participantes del proceso, ya que sabrán en todo momento qué deben hacer, cuándo, cómo y con qué información, y por otro lado a nivel de gestión, ya que se dispondrá de la información necesaria para poder tomar decisiones óptimas basadas en hechos.

El  utilizar  esta  información  de  forma  correcta  y  compartiéndola  con  todos  los  afectados, motivará la generación de sugerencias para llevar a cabo cambios que mejoren el proceso y que permita su adaptación a las necesidades existentes en cada momento.

Cuánto más fácil sea el acceder a la información tanto del comportamiento del proceso a nivel global como al de cada una de las instancias lanzadas del proceso, más acordes podrán ser las decisiones a tomar.

5.- Adaptación de los modelos originales a los resultados obtenidos.

Partiendo del conocimiento del que se dispondrá por el simple hecho del modelado y análisis del  proceso,  y  teniendo  un  control  total  sobre  el  mismo  gracias  a  la  automatización (indicadores, trazabilidad, …) podremos fácilmente decidir qué es lo que hay que cambiar para buscar la mejora, con lo que adaptaremos el modelo original según las mejoras que se hayan definido.

Una buena lógica es cuando se determinan diferentes posibles mejoras, priorizar las mismas considerando análisis de beneficio-costo, aunque la automatización haga que el costo del cambio siempre sea menor.

Basarse en estos 5 principios y en una correcta gestión del conocimiento y una correcta gestión del cambio asegurará el éxito en la gestión del ciclo de vida de los procesos.

Fuente: Domingo García Caro info@polymita.com