Autor: Jorge Acuña Ingeniero Civil industrial PUCV rolpox@gmail.com

1. Modelamiento de procesos con BPMining

2. Set de TI empleadas en el proceso de Modelamiento con BPMining

3. Sistema tecnológico de control de procesos (flujo de trabajo) presente comúnmente en las empresas Set de tecnologías de la información especializadas en el modelamiento, medición y control automáticos y en la simulación de los procesos de negocio, todo, desde el punto de vista de las configuraciones de actividades que componen los procesos (respetando, por tanto, la definición básica de proceso)

4. Extracción de event log y conversión a formato MXML

6. Descubrimiento del modelo de procesos (sin la necesidad de un modelador y con soporte informático en tiempo real )

8. Perspectiva Organizacional

9. Originadores que asumen los roles que envuelve el cluster Actividades que envuelve el rol CLUSTER

10. Perspectiva Datos

12. La frecuencia de aquellos patrones de rutas operacionales cuyo tiempo de ciclo es superior al promedio (el cual es de 1,1 hora) De esta manera se puede saber que rutas toman más tiempo que el promedio

13. La opción; Secuencias con tiempos de ciclo superiores a 1,1 horas (tiempo de ciclo promedio) está seleccionada Las instancias del proceso oscurecidas, corresponden a las instancias del proceso que tienen tiempos de ciclo superiores al promedio

14. Perspectiva Datos Desicion Point Analysis (Análisis en los nodos de la red de actividades que conforma un proceso)

15. El algoritmo descubrió que cuando el proceso está en este estado, debe considerar una regla del negocio, la cual apoyará la toma de decisiones acerca de optar entre las actividades Repair Simple o RepairComplex. Esta toma de decisiones se efectúa en la actividad; AnalizeDefect.

16. Estas son las 2 variables críticas Para esta medición: Cuando la variable DefectType es menor o igual que 4, el sistema opta por la actividad Repair Simple. Cuando la variable DefectType es mayor que 4, el sistema opta por la actividad RepairComplex.

17. Existen 87 casos clasificados incorrectamente y 948 casos clasificados correctamente De esta manera se rotulan las ramas del Arbol de desición

18. 695 casos deberían haber sido clasificados correctamente como RepairComplex, sin embargo, de esos 695 casos, 87 fueron clasificados errneamente como Repair Simple 340 casos fueron clasificados correctamente como Repair Simple

19. Conformidad con el modelo original ConformanceChecker (chequea la conformidad de cada instancia del proceso al modelo del proceso considerado como referencia)

20. Los numerosdemustran la cantidad de veces que se ha transitado por los arcos y las actividades remarcadas de verde indica que han sido consideradas por las rutas Existen 8 ordenes de analisis de defectos que aún no se dan curso, por eso se registran 992 como entregadas Esta tarea tiene fallas. Haciendo click sobre el icono se entregan los detalles Existen 5 test de reparaciones que están perdidos (nunca se hicieron ) Esta tarea tiene ordenes disponibles. Haciendo click sobre el icono se entregan los detalles

21. Conformidad con el modelo original LTL Checker (chequea el respeto por parte de los operadores del proceso, a ciertas reglas operacionales previamente definidas)

22. Se está chequeando que despues, ya sea que se haya ejecutado Repair Simple o repairComplex, se pase a la fase de Control de calidad (Test Repair) y solo despues de eso, se archive el registro de la reparación 1. Seselecciona la estructura de la regla de negocio a verificar. Se pueden crear nuevas estructuras 2. Setipean las actividades que integraran la estructura seleccionada. En este caso A= Repair (Simple)|Repair (Complex)…..

23. Esquema del proceso de integración

24. Decisión Point Analysis Control Flow En el punto de desición 2 (p2): Si la variable Age > 60 o la variable ASA > 2, el sistema transita a la actividad D denominada ECG, sino ECG no es necesaria (actividad ficticia E) Las variables de decisión del negocio son Age, Diagnosis y ASA

25. Performance Analysis Tiempos de espera por Actividad (W) Tiempos de servicio por Actividad (E) Tasa de llegada de instancias del proceso (Proceso Poisson) Probabilidades asociadas a flujos excluyentes

26. OrganizationalMiner Matriz de correlación Tareas-Originadores El Algoritmo descubre los cluster funcionales asociados al proceso, compuestos de: Originadores (personas) Roles 3. Actividades envueltas. Generalmente existe una relación unívoca entre estos cluster y los depatamentos de la organización. Luego, BPMining entrega herramientas para controlar el comportamiento organizacional en función del desempeño de los procesos.

27. MODELO INTEGRADO [3 PERSPECTIVAS DE MODELAMIENTO INTEGRADAS] Análisis Integrado: La actividad CT es ejecutada despues que la actividad SecondVisit es finalizada. Tiene asociado un tiempo medio de espera de 4320/60= 72 [hora] y un tiempo medio de servicio de 45 [min]. Despues de finalizada Secondvisit, el sistema se pone en estado de espera y existe una pobabilidad de 0,5 que, de llegar una instancia del proceso a ese punto, se opte por la actividad CT. Por otro lado, se pasa a la actividad CT ssi, Diagnosis=corpus carcinoma o ovarium carcinoma. El departamento que ejecuta esta actividad es el de Radiología, el cual tambien opera las actividades X ray y MRI.

28. MergeModelSimulation

29. El listado de perspectivas del modelo (análisis) que serán consideradas en la integración

30. Perspectivas del modelo

32. Variables del negocio claves para las actividades relacionadas con los dos puntos de desición del sistema

33. Los valores y la forma como se relacionan las variables del negocio en los dos puntos de desición del sistema, manipuladas previamente por las actividades respectivas

34. Transferencia de Información

35. ProM abre el archivo con el log simulado por CPN Tools e inicia el mismo proceso de modelamiento a partir del log simulado SECOND PASS ProMImport ProMImport

36. Calidad de la Información

37. El tablero de control de ProMImport muestra la información relativa al archivo cpn que contien el log simulado. ProMImportdespues de abrir el archivo lo convertirá en uno de extensión mxml y este podrá ser abierto por ProM, dando lugar así a la llamada Second Pass (SP), en la cual el modelo de procesos con todas sus perspectivas será Re-descubierto por ProM…

38. …Despues que ProM ha finalizado la Second Pass (SP) y luego, después que el modelo ha sido descubierto por segunda vez, se procede al análisis de la calidad del modelo de simulación, a través de la comparación de ambos modelos; el simulado y el obtenido a partir del log real, en función esto, de parametros pertenecientes a las 3 perspectivas del modelo: Flujo de control, Organizacional y Datos. En este ejemplo se aprecia que la desviación del modelo simulado con respecto al modelo generado a partir del log real, es practicamente 0, lo cual implica que la calidad del log simulado es buena, lo que a su vez implica que la calidad del modelo de simulacion es buena y por lo tanto que puede ser usado en la toma de desiciones tanto de corto como de largo plazo, pues tiene asociada una confiabilidad alta OL: Original log, SP: Second Pass. Los modelos están siendo comparados en función de los tiempos de ejecución y espera del proceso. Se está empleando la media y la desv. std.

39. Corridas de Simulación

41. Fin Presentación