Aplicación de técnicas de process mining para análisis de procesos de negocios desplegados en un BPMS

Tesina (Licenciatura en Sistemas) - Universidad Nacional de La Plata, Facultad de Informática, 2013.

Introducción -- Capítulo 1: Marco conceptual de Process Mining -- 1.1 Process Mining y definiciones -- 1.1.1 Play-in, Play-out, and Replay -- 1.1.2 Business Intelligence y Process Mining -- 1.2 Fundamentos de Process Mining -- 1.2.1 Modelado y análisis de proceso -- 1.2.2 Data mining -- 1.3 Logs de eventos, Fuentes de datos -- 1.4 Descubrimiento de procesos -- 1.5 Chequeo de concordancia -- 1.6 Minería de perspectivas adicionales -- 1.6.1 Minería organizacional -- 1.6.2 Tiempo y probabilidades -- 1.6.3 Minería de decisión -- Capítulo 2: Marco conceptual de BPM y BPMS -- 2.1 Principios de la administración de procesos de negocios (BPM) -- 2.1.1 Utilización de tecnologías de información para administrar procesos -- 2.2 Capacidades claves de un BPMS -- 2.2.1 Integración centrada en el proceso -- 2.2.2 Simulación de procesos -- 2.2.3 Administración de procesos -- 2.2.4 Mejora de procesos en tiempo real -- 2.3 Introducción a la capa de proceso -- 2.3.1 Deficiencias de la interfaz punto a punto -- 2.3.2 Sistema de administración de procesos de negocio (BPMS) framework de -- integración de aplicaciones -- Capítulo 3 Análisis y propuesta de un enfoque sobre Process Mining como -- medio para analizar los procesos de negocio ya implantados en un -- BPMS -- 3.1 Análisis ciclo de vida de procesos en BPM y vinculación con Process Mining -- 3.2 Enfoque para aplicación de Process Mining sobre un BPMS -- Capítulo 4: Mecanismo de integración entre Bonita Open Solution y ProM -- 4.1 ProM -- 4.2 Bonita Open Solution -- 4.2.1 Arquitectura Bonita Open Solution -- 4.2.2 Capacidad de Bonita Open Solution de integración con aplicaciones -- externas mediante conectores -- 4.3 Proceso generador del log de eventos -- 4.3.1 Implementación del proceso generador del log de eventos -- 4.3.2 Buenas prácticas para la implementación del proceso generador del log de -- eventos en cualquier BPMS -- Capítulo 5: Implementación de un proceso de negocio como caso de estudio -- 5.1 Diagnóstico y obtención de requerimientos -- 5.2 Diseño -- 5.3 Implementación -- 5.4 Ejecución y monitoreo -- 5.4.1 View Inspector -- 5.4.2 Dotted chart -- 5.4.3 BPMN analysis -- 5.4.4 Sistema de transición -- 5.4.5 Fuzzy miner -- Conclusiones -- Anexo 1 Data Mining base de las distintas técnicas de Process Mining -- A.1.1 Minería de episodio y de secuencia -- A.1.2 Calidad de los modelos resultantes -- A.1.2.1 Midiendo la performance de un clasificador -- Anexo 2 Formato Log de eventos -- A.2.1 Log de Eventos -- A.2.1.1 Estándar XES -- A.2.1.2 Estructura básica de un documento XES -- Anexo 3 Técnicas de Process Mining -- A.3.1 Algoritmo α -- A.3.1.1Limitaciones del algoritmo α -- A.3.2 Heuristic Mining -- A.3.3 Process Mining genética -- A.3.4 Minería basada en regiones -- A.3.5 Sistemas de transiciones -- A.3.6 Descubrimiento de procesos usando regiones basadas en estado -- A.3.7 Chequeo de Concordancia: Reproducción de tokens para medir fitness. -- A.3.7.1 Otras técnicas de chequeo de concordancia -- A.3.8 Extension del modelo (otras perspectivas) -- A.3.8.1 Análisis de redes de trabajo social -- Anexo 4 Implementación del proceso de Solicitud de compra -- A.4.1 Solicitud de compra -- A.4.2 Cotización -- A.4.3 Orden de compra -- Anexo 5 Aplicación de las técnicas de Process Mining al proceso de solicitud de -- compra -- A.5.1 View Inspector -- A.5.2 Dotted chart -- A.5.3 BPMN analysis -- A.5.4 Sistema de transición -- A.5.5 Fuzzy miner -- Referencias -- Índice de imágenes -- Capítulo 1: Marco conceptual de Process Mining -- Figura 1 Ubicación de los tres tipos de Process Mining: Discovery, concordancia y -- mejora. -- Figura 2 Tres formas de relacionar log de eventos (u otras fuentes de información -- que contengan comportamiento de ejemplo) con modelos de procesos: Playin, -- PlayOut, replay. -- Figura 3 Visión global describiendo el flujo de trabajo desde fuentes de datos -- heterogéneas hasta los resultados de Process Mining -- Figura 4 Red-WF N1 descubierta del L1 =[(a, b, c, d)3, (a, c, b, d)2, (a, e, d)] -- Figura 5 Balance de las cuatro dimensiones de calidad -- Figura 6 El modelo de "flor" de red de Petri permitiendo cualquier log que -- contenga las actividades {a,b, ..., h} -- Figura 7 cuatro modelos alternativos para el mismo log. -- Figura 8 Desafíos a los que las técnicas de descubrimiento de procesos deben -- enfrentarse. -- Figura 9 Chequeo de concordancia:. Las medidas globales de chequeo de -- concordancia cuantifican la concordancia total del modelo y el log. Se realizan -- diagnósticos locales sobresaltando los nodos del modelo donde el modelo y el log -- no concuerdan. -- Figura 10 La perspectiva organizacional, de caso y de tiempo se pueden agregar al -- modelo de control de flujo original utilizando los atributos del log de eventos -- Figura 11 Dotted chart: los eventos se visualizan como puntos. La posición, el color -- y la forma dependen de los atributos del evento correspondiente. -- Figura 12 Un red de trabajo social consiste de nodos representando las entidades -- organizacionales, y arcos representando las relaciones. Tanto los nodos como los -- arcos pueden tener pesos indicados por "w=.." y el tamaño de la forma. -- Figura 13 Línea de tiempo mostrando las instancias de actividades de los tres -- primeros casos. -- Figura 14 Minería de decisión utilizando atributos de caso y de evento, se aprende -- una regla para la decisión XOR. El resultado se muestra en diferentes notaciones -- YAWL (arriba), BPMN (medio) Red de Petri (abajo) -- Capítulo 2: Marco conceptual de BPM y BPMS -- Figura 15 Integración de personal y sistemas por un BPMS -- Figura 16 Arquitectura de tres y cuatro capas. -- Figura 17 integración de aplicaciones de capa de procesos versus integración de -- aplicaciones punto a punto -- Figura 18 Ciclo de vida de procesos en BPM influencia de los modelos y los datos -- en cada etapa -- Capítulo 3 Análisis y propuesta de un enfoque sobre Process Mining como -- medio para analizar los procesos de negocio ya implantados en un -- BPMS -- Figura 19 Enfoque para obtener un modelo completamente integrado cubriendo la -- perspectiva de tiempo, organizacional y de caso. -- Figura 20 Procedimiento para aplicar las técnicas de Process Mining a un proceso -- implantado en un BPMS. -- Capítulo 4: Mecanismo de integración entre Bonita Open Solution y ProM . -- Figura 21 Arquitectura Run-Time BonitaSoft -- Figura 22 Los conectores de Bonita Open Solution aceptan código embebido. -- Figura 23 Rol del log de eventos para aplicar las técnicas de Process Mining -- Figura 24 Diagrama del proceso generador del log de eventos -- Figura 25 Formulario de la tarea "Seleccionar proceso" -- Figura 26 Formulario de la tarea "Seleccionar variables de caso" -- Figura 27 Conector que agrega funcionalidad a Bonita Open Solution -- Capítulo 5: Implementación de un proceso de negocio como caso de estudio -- Figura 28 Organigrama de la organización modelo -- Figura 29 Proceso de solicitud de compra -- Figura 30 Subproceso solicitud cotizaciones -- Figura 31 Subproceso orden de compra -- Figura 32 Diagrama de base de datos del proceso de solicitud de compra -- Figura 33 View Inspector aplicado al proceso de solicitud de compra -- Figura 34 Browser aplicado al proceso de solicitud de compra -- Figura 35 Log Attributes aplicado al proceso de solicitud de compra -- Figura 36 Explorer aplicado al proceso de solicitud de compra -- Figura 37 Dotted chart aplicado al proceso de solicitud de compra por instancia de -- proceso -- Figura 38 descripción de cada uno de los valores de las actividades BPMN analysis -- Figura 39 indicador de performance y de concordancia. -- Figura 40 Aplicación de la técnica BPMN analysis sobre el proceso de solicitud de -- compra. -- Figura 41 red de trabajo social de pasaje de trabajo entre los participantes -- Figura 42 red de trabajo social de los participantes que realizan tareas similares. -- Figura 43 Diagrama de transición de estados del proceso de solicitud de compra. -- Figura 44 Diagrama de transición de estados del proceso de solicitud de compra -- Figura 45 Modelo fuzzy aplicado al proceso de solicitud de compra clisterizando -- las actividades. -- Figura 46 modelo fuzzy aplicado al proceso de solicitud de compra con más detalle -- de los caminos tomados. -- Figura 47 Animación de un modelo fuzzy del proceso de solicitud de compra. -- Figura 48 Un árbol de decisión derivado de la tabla 1. -- Anexo 1 Data Mining base de las distintas técnicas de Process Mining -- Figura 49 Construcción paso a paso del árbol de decisión obtenido por la -- información ganada basándose en entropía. -- Figura 50 Instancias de Clustering en tres clústeres usando la técnica K-mean -- Figura 51 Cualquier línea horizontal en el dendograma corresponde a u