Fundamentos de Process Mining con Celonis (1ª edición)
La minería de procesos (Process Mining) es una metodología que combina ciencia de datos y la gestión de procesos para descubrir, controlar y mejorar los procesos como base el análisis de los eventos que ocurren durante su ejecución. Esta técnica cada vez mas se consolida como un mecanismo de referencia para analizar ineficiencias e identificación de oportunidades de mejora y optimización de procesos de negocio. En este curso se pretende comprender sus principios metodológicos y conocer/aplicar tecnologías (en este caso CELONIS) para su implementación con el poropósito de desarrollar las competencias necesarias para su aplicación a nivel profesional.
Como objetivos específicos de aprendizaje el curso plantea:
* Conocer los fundamentos de Process Mining y casos de uso de aplicación en los negocios.
* Aplicar análisis de bases de datos relacionales para construir modelos de datos basados en eventos que generan los procesos empresariales y con ello realizar las acciones de análisis (process discovery, conformance checking, performance analysis) que plantea Procesos Mining.
* Conocer las herramientas y el entorno funcional que ofrece el Execution Managment System de Celonis para poder manipular/visualizar modelos de datos y con ello realizar las acciones de análisis que permitirán identificar variantes, ineficiencias y oportunidades de mejora de los procesos
Tema 1: Fundamentos de Process Mining.
- Conceptos de base y principios metodológicos
- Identificando fricciones, ineficiencias y barreras en procesos
- Tecnicas de Process Mining: Process Discovery, Conformance Checking, Performance Analysis
Tema 2: Modelos relacionales de datos
- Dinámicas de la gestión de los datos en la organización
- Principios de gobernanza de los datos
- Bases de datos relacionales (modelización, procesos, reglas)
Tema 3: Process Mining y su aplicación en la empresa
- Posibles aplicaciones de Process Mining en la cadena de valor de la organización
- Stakeholders del Process Mining (actores/usuarios) y KPIs (ejemplos)
- Claves para la generación de valor a través de process mining
Tema 4: Celonis Execution Managent System (Celonis EMS)
- Configuración del entorno de trabajo de Celonis EMS
- Carga de un modelo de datos para su análisis en el EMS
- Análisis e interpretación del modelo de datos (Process Variant Explorer, Conformance Cheking)
- Identificación de brechas de ejecución
- Configuración e interpretación de KPIS
- Elaboración y entrega de propuestas de valor (oportunidades de mejora de los procesos basados en el análisis)
Tema 5: Elaboración y presentación de caso práctico
- Desarrollo de un caso. Preparación de modelo de datos. Configuración del entorno EMS, Preparación del marco de interpretación (identificación de variantes, cuellos de botella, indicadores),
- Elaboración de informe con recomendaciones/propuestas de mejora/optimización del proceso.
- Presentación en el aula ante cuerpo docente y panelistas externos.
- Días: Lunes a Sábado.
- Horario:
- Lunes a Viernes de 16:30 a 20:30
- Sábados de 9:00 a 14:00
- Lugar de celebración: Módulo VIII, 2da Planta. Facultad de Ciencias Económicas. UAM
- Duración: 2 semanas
- Néstor González Aure (Departamento de Organización de Empresas UAM)
- Yolanda Bueno Hernandez (Departamento de Organización de Empresas UAM)
No existen requisitos previos que impidan la realización del curso, no obstante personas con conocimiento sobre diseño de procesos, gestión de datos, informática o disciplinas afines tendrán una ventaja para el aprovechamiento y asimilación de los contenidos del curso.
- Asistencia 20%
- Examen individual 30%
- Elaboración de Proyecto por Equipos (50%). Cada equipo (de máximo 4 personas) deberá realizar un análisis de un modelo de datos aportado por el profesor utilizando las técnicas de process mining y el software de CELONIS para identificar gaps de ejecución, ineficiencias y posibles alternativas de solución, indicando KPIs de resultados. El proyecto se realizará en la plataforma, se elaborará un informe de resultados y se realizará una exposición ante el profesorado y compañeros de curso.
MATRICULACIÓN:
Fundamentos de Process Mining con Celonis (1ª edición)
- Matrícula Ordinaria –> 800€
- Matrícula AlumnosUAM, AlumniUAM+, AlummiUAM+Plus y amigos de la UAM –> 720€
*Para beneficiarse de la matrícula reducida, los estudiantes deben inscribirse con su correo institucional @estudiante.uam.es*
PLAZAS OFERTADAS:
Máximo 20 plazas
**El curso se impartirá si alcanzará el número mínimo de 15 plazas**
RECONOCIMIENTO DE ECTS:
Accede aquí para consultar los cursos con reconocimiento de créditos
- Número de becas: 2
- Criterios de concesión:
- Exposición de Motivos: 20%
- Situación de Desempleo / Estudiante: 80%
**Para solicitar una beca debe ponerse en contacto con: yolanda.bueno@uam.es
Para la realización del curso, es necesario tener acceso a internet
Tema 1: Fundamentos de Process Mining.
- Conceptos de base y principios metodológicos
- Identificando fricciones, ineficiencias y barreras en procesos
- Tecnicas de Process Mining: Process Discovery, Conformance Checking, Performance Analysis
Tema 2: Modelos relacionales de datos
- Dinámicas de la gestión de los datos en la organización
- Principios de gobernanza de los datos
- Bases de datos relacionales (modelización, procesos, reglas)
Tema 3: Process Mining y su aplicación en la empresa
- Posibles aplicaciones de Process Mining en la cadena de valor de la organización
- Stakeholders del Process Mining (actores/usuarios) y KPIs (ejemplos)
- Claves para la generación de valor a través de process mining
Tema 4: Celonis Execution Managent System (Celonis EMS)
- Configuración del entorno de trabajo de Celonis EMS
- Carga de un modelo de datos para su análisis en el EMS
- Análisis e interpretación del modelo de datos (Process Variant Explorer, Conformance Cheking)
- Identificación de brechas de ejecución
- Configuración e interpretación de KPIS
- Elaboración y entrega de propuestas de valor (oportunidades de mejora de los procesos basados en el análisis)
Tema 5: Elaboración y presentación de caso práctico
- Desarrollo de un caso. Preparación de modelo de datos. Configuración del entorno EMS, Preparación del marco de interpretación (identificación de variantes, cuellos de botella, indicadores),
- Elaboración de informe con recomendaciones/propuestas de mejora/optimización del proceso.
- Presentación en el aula ante cuerpo docente y panelistas externos.