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

Detalles Bibliográficos
Autor Principal: Magliano, Virginia María
Otros autores o Colaboradores: Bazán, Patricia Alejandra, Martínez Garro, José Nicolás (Asesor/a de tesis)
Formato: Tesis
Lengua:español
Datos de publicación: 2013
Temas:
OPTIMIZACIÓN
GESTIÓN DE PROCESOS EMPRESARIALES - BPM
mineria de procesos
log de eventos
conectores
inteligencia de negocios
sistema de gestión de procesos de negocios
Acceso en línea:Consultar en el Cátalogo
Descripción Física:209 p. : il. col. + 1 CD-ROM
Tabla de Contenidos:
  • 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

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