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 un clúster
concreto en un nivel particular de abstracción
Figura 52 Una secuencia de tiempo de eventos y la ventana de tiempo
correspondiente
Figura 53 Tres episodios
Figura 54: Ocurrencias del episodio E1 y E2
Figura 55 Un modelo de Markov hidden con tres estados: s1, s2 y s3.
Figura 56 Matriz de confusion para el árbol de decisión que se muestra en la
Figura 49.
Figura 57 Un árbol de decisión, derivado de la tabla 1
Figura 58 Matriz de confusión de dos clases y algunas medidas de performance
para los clasificadores.
Figura 59 Dos matrices de confusión de los árboles de decisión
Figura 60 Validación cruzada utilizando un conjunto de testeo y otro de
entrenamiento.
Figura 61 Validación cruzada de k-pliegos
Figura 62 modelo de proceso descubierto utilizando el algoritmo α basándose en
las siguientes instancias de proceso {(a, b, d, e,h), (a, d, c, e, g), (a, c, d, e, f, b, d, e,
g), (a, d, b, e,h), (a, c, d, e, f, d, c, e, f, b, d, e,h), (a, c, d, e, g)}.[4]
Figura 63 Estructura de un log de eventos
Anexo 2 Formato Log de eventos
Figura 64 Modelo Meta de XES.
Figura 65 Fragmento de un archivo XES
Figura 66 el tag xml
Anexo 3 Técnicas de Process Mining
Figura 67 Patrones de procesos típicos y las huellas que dejan en un log de eventos
Figura 68 Red de workflow derivada del log L3 = [(a, b, c, d, e, f, b, d, c, e, g), (a,
b, d, c, e, g)2, (a, b, c,
Figura 69 Red de workflow derivada de L6. Los dos estados resaltados son
redundantes, es decir removiéndolos se simplificara el modelo sin cambiar su
comportamiento.
Figura 70 Red de workflow incorrecta
Figura 71 Red de workflow con un loop corto de largo uno
Figura 72 Red de workflow con una dependencia no local
Figura 73 Dos construcciones que pueden poner en peligro la correctitud la red de
workflow descubierta
Figura 74 Hacer minería sobre log de eventos con información transaccional, el
ciclo de vida de cada actividad se representa como un subproceso.
Figura 75 Red causal
Figura 76 C-net derivada del log de eventos L.
Figura 77 Visualización alternativa de la C-net mostrando claramente los caminos
más tomados en el modelo de proceso.
Figura 78 Visión general del enfoque que usa Process Mining genética.
Figura 79 Dos modelos padre ( arriba) y dos modelos hijo resultado del cruce. Los
puntos de cruce están dados por las líneas punteadas
Figura 80 Mutación: un sitio es removido y un arco se agrega
Figura 81 Sistema de transiciones del log L1
Figura 82 La región R corresponde al sitio Pr. Todas las actividades se pueden
clasificar en entrada a la región (a y b), salida de la región (c y d) y en no cruzan la
región (e y f)
Figura 83 Sistema de transiciones derivado del log L1= [(a, b, c, d)3, (a, c, b, d)2,
(a, e, d)], se convierte en una red de Petri usando regiones basadas en estado.
Figura 84 Información de diagnóstico que muestra las desviaciones (fitness
(Lfull,N3)= 0.8797)
Figura 85 El chequeo de concordancia provee medidas globales de concordancia
como fitness y diagnósticos locales. Además el log de eventos se particiona en los
casos que se adecuan al modelo y los que no. Los dos sublogs se pueden utilizar
para un análisis futuro.
Figura 86 El nivel de instancia- establecido durante el chequeo de concordancia-
conecta el nivel de modelo y el nivel de evento
Figura 87 Dotted chart: los eventos se visualizan como puntos. La posición, el color
y la forma dependen de los atributos del evento correspondiente.
Figura 88 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 89 Red de trabajo social basada en el traspaso de trabajo a nivel individual
de recursos utilizando el límite de 0.1. La estrechez de los arcos se basa en la
frecuencia del paso de trabajo de una persona a otra.
Figura 90 Red de trabajo social basada en el traspaso de trabajo a nivel de rol. El
peso de los nodos se basa en la cantidad de veces que un recurso de determinado
rol realiza una actividad. Los pesos de los arcos se basan en el número promedio
de veces que se pasa trabajo de un rol a otro por caso.
Figura 91 Red de trabajo social basada en las similitudes de los perfiles. Los
recursos que ejecutan una colección similar de actividades se relacionan. Sara es el
único recurso que ejecuta e y f por lo tanto no se conecta con los otros recursos.
Las vueltas a uno mismo se descartan ya que no contienen información.
Figura 92 Modelo organizacional descubierto basándose en el log de eventos.
Figura 93 Las entidades organizacionales descubiertas conectan actividades en el
modelo de procesos con conjuntos de recursos.
Figura 94 Diagrama base de datos del departamento de compras
Anexo 4 Implementación del proceso de Solicitud de compra
Figura 95 Formulario de la tarea “Crear solicitud de compra”
Figura 96 Formulario de la tarea “Visualizar solicitud compra”
Figura 97 Formulario de la tarea “Autorizar solicitud”
Figura 98 Formulario de la tarea notificar rechazo
Figura 99 Formulario actividad “Seleccionar proveedores”.
Figura 100 Formulario actividad “Recibir cotizaciones de proveedor”
Figura 101 Formulario tarea “Completar cotización”
Figura 102 Formulario tarea “Seleccionar cotización”
Figura 103 Formulario actividad “Crear orden de compra”
Figura 104 Formulario tarea “Aprobar orden de compra”
Figura 105 Formulario tarea “Visualizar orden de compra”
Figura 106 Formulario tarea “Notificar rechazo”
Anexo 5 Aplicación de las técnicas de Process Mining al proceso de solicitud de
compra
Figura 107 View Inspector aplicado al proceso de solicitud de compra
Figura 108 Browser aplicado al proceso de solicitud de compra
Figura 109 Log Attributes aplicado al proceso de solicitud de compra
Figura 110 Explorer aplicado al proceso de solicitud de compra
Figura 111 Dotted chart aplicado al proceso de solicitud de compra por instancia
de proceso
Figura 112 Dotted chart aplicado al proceso de solicitud de compra desplegado
por participante
Figura 113 Dotted chart aplicado al proceso de solicitud de compra desplegado
por tarea.
Figura 114 Dotted chart aplicado al proceso de solicitud de cotizaciones por
instancia de proceso
Figura 115 Dotted chart aplicado al proceso de solicitud de cotizaciones por
participantes del proceso
Figura 116 Dotted chart aplicado al proceso de solicitud de cotizaciones por tarea
del proceso
Figura 117 Dotted chart aplicado al proceso de orden de compra por instancia de
proceso
Figura 118 Dotted chart aplicado al proceso de orden de compra por participante
de proceso
Figura 119 Dotted chart aplicado al proceso de orden de compra por tarea de
proceso
Figura 120 descripción de cada uno de los valores de las actividades BPMN
analysis
Figura 121 indicador de performance y de concordancia.
Figura 122 Aplicación de la técnica BPMN analysis sobre el proceso de solicitud
de compra.
Figura 123 red de trabajo social de pasaje de trabajo entre los participantes
Figura 124 red de trabajo social de los participantes que realizan tareas similares.
Figura 125 Aplicación de la técnica BPMN analysis sobre el proceso de solicitud
de cotizaciones.
Figura 126 red de trabajo social de pasaje de trabajo entre los participantes
Figura 127 red de trabajo social de los participantes que realizan tareas similares.
Figura 128 Aplicación de la técnica BPMN analysis sobre el proceso de solicitud
de cotizaciones.
Figura 129 red de trabajo social de pasaje de trabajo entre los participantes .
Figura 130 red de trabajo social de los participantes que realizan tareas similares.
Figura 131 Diagrama de transición de estados del proceso de solicitud de compra.
Figura 132 Diagrama de transición de estados del proceso de solicitud de compra
Figura 133 Diagrama de transición de estados del proceso de solicitud de
cotizaciones.
Figura 134 Diagrama de transición de estados del proceso de solicitud de
cotizaciones
Figura 135 Diagrama de transición de estados del proceso de Orden de compra
Figura 136 Diagrama de transición de estados del proceso de orden de compra
Figura 137 Modelo fuzzy aplicado al proceso de solicitud de compra.
Figura 138 Modelo fuzzy aplicado al proceso de solicitud de compra clisterizando
las actividades.
Figura 139 modelo fuzzy aplicado al proceso de solicitud de compra con más
detalle de los caminos tomados.
Figura 140 Animación de un modelo fuzzy del proceso de solicitud de compra.
Figura 141 Modelo fuzzy aplicado al proceso de solicitud de cotizaciones
Figura 142 Modelo fuzzy aplicado al proceso de solicitud de cotizaciones
clisterizando las actividades.
Figura 143 modelo fuzzy aplicado al proceso de solicitud de cotizaciones con más
detalle de los caminos tomados.
Figura 144 Animación de un modelo fuzzy del proceso de solicitud de cotizaciones
Figura 145 Modelo fuzzy aplicado al proceso de orden de compra
Figura 146 Modelo fuzzy aplicado al proceso de orden de compra clisterizando las
actividades
Figura 147 modelo fuzzy aplicado al proceso de orden de compra con más detalle
de los caminos tomados.
Figura 148 Animación de un modelo fuzzy del proceso de orden de compra
Índice de tablas
Tabla 1 Comparación Business Intelligence con Process Mining
Tabla 2 Representación compacta de un log de eventos sobresaltando los
timestamps, se utilizan timestamps artificiales para simplificar la representación
del enfoque de replay basado en el tiempo.
Tabla 3 Aspectos Generales Bonita Open Solution
Tabla 4 performance de Bonita Open Solution del ciclo de vida en general
Tabla 5 características de Bonita Open Solution en cuanto a la etapa de modelado
Tabla 6 Características de Bonita Open Solution en cuanto a la etapa de
implementación
Tabla 7 Características de Bonita Open Solution en cuanto a la etapa de ejecución
Tabla 8 Características de Bonita Open Solution en cuanto a la etapa de gestión y
monitoreo
Tabla 9 Pasos para la aplicación de Process Mining sobre un proceso implantado
en un BPMS sin proceso generador de log
Tabla 10 Conjunto de datos de 860 personas fallecidas recientemente, para
estudiar los efectos del alcohol, el tabaco y el sobrepeso en la expectativa de vida
Tabla 11 Conjunto de datos de 240 órdenes de clientes en una cafetería registrado
por el registrador de cambio
Tabla 12 Un fragmento de un conjunto de datos para minería de secuencia: cada
línea corresponde a una orden
Tabla 14 Tabla de relaciones entre las actividades del log L1
Tabla 15 Matriz de trabajo mostrando los números significativos de pasaje de
trabajo de una persona a otra por caso
Tabla 16 Matriz de traspaso de trabajo a nivel de rol
