Charla sobre minería de procesos y reglas de negocio en el 1er Foro Colombiano de BPM organizado por la Universidad de los Andes (Bogotá), 29 de Noviembre 2013 - http://forosisis.uniandes.edu.co/bpm/1er-forodebpm/
Es una filosofía que define la forma en que debería optimizarse un sistema de producción. Se trata de entregar materias primas o componentes a la línea de fabricación de forma que lleguen “justo a tiempo” a medida que son necesarios.
La Teoría de Restricciones fue descrita por primera vez por Eli Goldratt al principio de los 80´s desde entonces ha sido ampliamente utilizada en la industria.Es un conjunto de procesos de pensamiento que utiliza la lógica de la causa y efecto para entender lo que sucede y así encontrar maneras de mejorar.Está basada en el simple hecho de que los procesos multitarea, de cualquier ámbito, solo se mueven en la velocidad del paso más lento.
En la descripción de esta teoría estos factores limitantes se denominan restricciones o “cuello de botella”.
Viviendo siempre en la frontera de las nuevas prácticas, Antonio nos presenta en esta sesión las enormes posibilidades que brinda la disciplina de la Minería de Procesos para ganar en conocimiento de nuestros procesos de gestión de servicios, analizarlos de forma objetiva, plantear acciones de mejora y contrastar los resultados obtenidos.
La minería de procesos permite a cualquier organización descubrir, cuantificar, analizar y auditar la ejecución de sus procesos de una forma totalmente objetiva y automatizada; su aplicación fundamental se centra en los procesos de negocio, sin embargo en esta ocasión se da la coincidencia de que el principal impulsor de esta disciplina en el mundo empresarial español es también un experto reconocido en el sector de la Gestión de Servicios IT y por lo tanto veremos en esta ponencia las ventajas concretas de la utilización de estas técnicas en el estudio de los procesos ITSM.
Así mismo, se conectan en esta presentación los principales puntos de coincidencia entre el uso de esta disciplina y la aplicación de Lean-IT para la mejora de los flujos. La exposición se apoya en el paper “Posibilidades de uso de la Minería de Procesos en ITSM”, publicado en el número 223 de a revista Novatica y que fue seleccionado como finalista en la elección del mejor artículo de 2013 y mostrará casos reales de uso de la minería de procesos y un video mostrando la animación del flujo de procesos.
Es una filosofía que define la forma en que debería optimizarse un sistema de producción. Se trata de entregar materias primas o componentes a la línea de fabricación de forma que lleguen “justo a tiempo” a medida que son necesarios.
La Teoría de Restricciones fue descrita por primera vez por Eli Goldratt al principio de los 80´s desde entonces ha sido ampliamente utilizada en la industria.Es un conjunto de procesos de pensamiento que utiliza la lógica de la causa y efecto para entender lo que sucede y así encontrar maneras de mejorar.Está basada en el simple hecho de que los procesos multitarea, de cualquier ámbito, solo se mueven en la velocidad del paso más lento.
En la descripción de esta teoría estos factores limitantes se denominan restricciones o “cuello de botella”.
Viviendo siempre en la frontera de las nuevas prácticas, Antonio nos presenta en esta sesión las enormes posibilidades que brinda la disciplina de la Minería de Procesos para ganar en conocimiento de nuestros procesos de gestión de servicios, analizarlos de forma objetiva, plantear acciones de mejora y contrastar los resultados obtenidos.
La minería de procesos permite a cualquier organización descubrir, cuantificar, analizar y auditar la ejecución de sus procesos de una forma totalmente objetiva y automatizada; su aplicación fundamental se centra en los procesos de negocio, sin embargo en esta ocasión se da la coincidencia de que el principal impulsor de esta disciplina en el mundo empresarial español es también un experto reconocido en el sector de la Gestión de Servicios IT y por lo tanto veremos en esta ponencia las ventajas concretas de la utilización de estas técnicas en el estudio de los procesos ITSM.
Así mismo, se conectan en esta presentación los principales puntos de coincidencia entre el uso de esta disciplina y la aplicación de Lean-IT para la mejora de los flujos. La exposición se apoya en el paper “Posibilidades de uso de la Minería de Procesos en ITSM”, publicado en el número 223 de a revista Novatica y que fue seleccionado como finalista en la elección del mejor artículo de 2013 y mostrará casos reales de uso de la minería de procesos y un video mostrando la animación del flujo de procesos.
Automated Discovery of Structured Process Models: Discover Structured vs Disc...Marlon Dumas
Research paper presentation at the 35th International Conference on Conceptual Modeling (ER'2016), Gifu, Japan, 15 Nov. 2016
Presentation delivered by Raffaele Conforti.
Paper available at: http://goo.gl/5EN3l2
Process Mining and Predictive Process MonitoringMarlon Dumas
Seminar delivered Sapienza University of Rome on 28/04/2017 and at Tallinn Tech on 16/02/2017. Video recording of the Rome delivery is available at: https://www.youtube.com/watch?v=hMQolsRT0K0
My business processes are deviant! What should I do about it?Marlon Dumas
Talk about deviance mining and predictive monitoring of business processes. Delivered at the Second European BPM Roundtable, Liechtenstein, 15 May 2014.
Introduction to Business Process Analysis and RedesignMarlon Dumas
Special course on business process analysis and design delivered at University of Granada on 23-24 January 2014. The course covers qualitative and quantitative process analysis techniques and redesign heuristics. Based on the textbook Fundamentals of Business Process Management by Dumas et al.
Fundamentals of Business Process Management: A Quick Introduction to Value-Dr...Marlon Dumas
Marlon Dumas of University of Tartu gives an introduction and quick tour of the business process management lifecycle. Seminar given at the Estonian BPM Roundtable, 10 October 2013.
Presentación utilizada durante la conferencia impartida para ISACA Barcelona el 4 de Marzo de 2014. Aborda los principales retos a los que se enfrenta un auditor de sistemas de información cuando realiza trabajos de auditoría de procesos y cómo las técnicas de Process Mining pueden ayudarle.
Predictive Business Process Monitoring with Structured and Unstructured DataMarlon Dumas
Presentation delivered by Irene Teinemaa at the BPM'2016 conference, Rio de Janeiro, 22 September 2016. Paper available at: http://kodu.ut.ee/~dumas/pubs/bpm2016predictivemonitoring.pdf
Beyond Tasks and Gateways: Automated Discovery of BPMN Models with Subprocess...Marlon Dumas
Paper presentation at the 12th International BPM Conference, Eindhoven, The Netherlands, September 2014. The corresponding paper can be found at: http://math.ut.ee/~dumas/pubs/bpm2014bpmnminer.pdf
Process Mining Reloaded: Event Structures as a Unified Representation of Proc...Marlon Dumas
Keynote talk at the 36th International Conference on Application and Theory of Petri Nets and Concurrency (Petri Nets 2015).
Screencast available at: https://youtu.be/9bQr0r_WaoE
This presentation provides you with an overview of Business Process Management (BPM). The slides are from AIIM's BPM Certificate Program, which is a training program designed from global best practices among AIIM's 65,000 Associate and Professional members. The BPM program covers concepts and technologies for process streamlining and re-engineering; requirements gathering and analysis; application integration; process design and modelling; monitoring and process analysis; and managing change. For more information visit www.aiim.org/training
Analitica de datos e inteligencia artificial para procesos de negociosMarlon Dumas
Charla sobre minería de procesos, monitoreo predictivo y otras aplicaciones de la IA para la optimización de procesos de negocios.
Video: https://www.youtube.com/watch?v=5vr2a8gPfyg
Presentación del Seminario Gratuito "Beneficios de la aplicación de Six Sigma" dictado por la Ing. Mónica Herbón en la Universidad Tecnológica Nacional, Regional Buenos Aires, el pasado 12 de mayo del 2014.
Es un curso autoinstructivo dirigido a estudiantes y profesionales que necesitan ayuda para lograr competencias en un determinado curso o asignatura.
Mas información sobre el curso en: www.anival.net
Data Mining: Torturando los datos hasta que confiesenSoftware Guru
Las empresas se encuentran con cada día con nuevas fuentes de información, que deben de almacenar y analizar. Estos volúmenes no pueden ser tratados con métodos tradicionales, como los estadísticos, de ahí que surjan tecnologías especializadas en analizar grandes volúmenes de datos. Es importante destacar que la calidad de datos es fundamental para poder alcanzar mayores logros. Data Mining se compone de varias técnicas extraídas del mundo de la inteligencia artificial, de la estadística, de la computación gráfica, de las bases de datos y de reconocimiento de patrones. En México, una gran cantidad de empresas ya han comenzado a incursionar en está con excelentes resultados, sectores de la banca comercial, de retail. del gobierno, de telefonía celular, entre otros, tienen casos de éxito en el uso de esta tecnología. En la sesión se mostrará como comenzar un proyecto de Data Mining apoyado de la metodología CRISP-DM.
Propuesta de Implementacion de Mejoras del Proceso de Incidencias en Operaciones basado en métricas de Tecnologías de Información para un mejor desempeño de los recursos en Logística.
Similar a Minería de Procesos y de Reglas de Negocio (20)
How GenAI will (not) change your business?Marlon Dumas
Not all new technology waves are the same. Some waves are vertical (3D printing, digital twins, blockchain) while others are horizontal (the PC in the 80s, the Web in the 90s). GenAI is a horizontal wave. The question is not if GenAI will impact my business, but what will be the scope of this impact. In this talk, we will go through a journey of collisions: GenAI colliding with customer service, clerical work, information search, content production, IT development, product design, and other knowledge work. A common thread to understand the impact of GenAI is to distinguish between descriptive use cases (search, summarize, expand, transcribe & translate) versus creative use.
Walking the Way from Process Mining to AI-Driven Process OptimizationMarlon Dumas
While generative AI grabs headlines, most organizations are yet to achieve continuous process improvement from predictive and prescriptive analytics.
Why? It’s largely about data, people, and a methodical approach to deploy AI to connect data and people. The good news is that if your organization has built a process mining capability, you are well placed to climb the ladder to achieve AI-driven process optimization. But to get there, you need a disciplined step-by-step approach along two tracks: a tactical management track and an operational management track.
First, it’s about predicting what will happen if you leave your process as-is, and what will happen if you implement a change in your process. At a tactical level, a predictive capability allows you to prioritize improvement opportunities. At an operational level, it allows you to predict issues, such as deadline violations. The challenges here are how to manage the inherent uncertainty of data-driven AI systems, and how to change your people and culture to manage processes proactively, rather than reactively. One thing is to deploy predictive dashboards, another entirely different thing is to get people to use them effectively to improve the processes.
Next, it’s about becoming preemptive: continuously optimizing your processes by leveraging streams of data-driven recommendations to trigger changes and actions. At the tactical level, this prescriptive capability allows you to implement the right changes to maximize competing KPIs. At the operational level, it means triggering interventions in your processes to “wow” customers and to meet SLAs in a cost-effective manner. The challenge here is how to help process owners, workers, and other stakeholders to understand the causes of performance issues and how the recommendations generated by the AI-driven optimization system will tackle those causes?
And finally, as an icing on the cake, generative AI allows you to produce improvement scenarios to adapt to external changes. Importantly, the transformative potential of generative AI in the context of process improvement does not come from its ability to provide question-and-answer interfaces to query data. It comes from its ability to support continuous process adaptation by generating and validating hypotheses based on a holistic view of your organization.
In this talk, we will discuss how organizations are driving sustainable business value by strategically layering predictive, prescriptive, and generative AI onto a process mining foundation, one brick at a time.
Industry keynote talk by Marlon Dumas at the 5th International Conference on Process Mining (ICPM'2023), Rome, Italy, 25 October 2023
Discovery and Simulation of Business Processes with Probabilistic Resource Av...Marlon Dumas
In the field of business process simulation, the availability of resources is captured by assigning a calendar to each resource, e.g., Monday-Friday 9:00-18:00. Resources are assumed to be always available to perform activities during their calendar. This assumption often does not hold due to interruptions, breaks, or because resources time-share across multiple processes. A simulation model that captures availability via crisp time slots (a resource is either on or off during a slot) does not capture these behaviors, leading to inaccuracies in the simulation output. This paper presents a simulation approach wherein resource availability is modeled probabilistically. In this approach, each availability time slot is associated with a probability, allowing us to capture, for example, that a resource is available on Fridays between 14:00-15:00 with 90% probability and between 17:00-18:00 with 50% probability. The paper proposes an algorithm to discover probabilistic availability calendars from event logs. An empirical evaluation shows that simulation models with probabilistic calendars discovered from event logs, replicate the temporal distribution of activity instances and cycle times of a process more closely than simulation models with crisp calendars.
This presentation was delivered at the 5th International Conference on Process Mining (ICPM'2023), Rome, Italy, October 2023.
The paper is available at: https://easychair.org/publications/preprint/Rz9g
Can I Trust My Simulation Model? Measuring the Quality of Business Process Si...Marlon Dumas
Business Process Simulation (BPS) is an approach to analyze the performance of business processes under different scenarios. For example, BPS allows us to estimate what would be the cycle time of a process if one or more resources became unavailable. The starting point of BPS is a process model annotated with simulation parameters (a BPS model). BPS models may be manually designed, based on information collected from stakeholders and empirical observations, or automatically discovered from execution data. Regardless of its origin, a key question when using a BPS model is how to assess its quality. In this paper, we propose a collection of measures to evaluate the quality of a BPS model w.r.t. its ability to replicate the observed behavior of the process. We advocate an approach whereby different measures tackle different process perspectives. We evaluate the ability of the proposed measures to discern the impact of modifications to a BPS model, and their ability to uncover the relative strengths and weaknesses of two approaches for automated discovery of BPS models. The evaluation shows that the measures not only capture how close a BPS model is to the observed behavior, but they also help us to identify sources of discrepancies.
Presentation delivered by David Chapela-Campa at the BPM'2023 conference, Utrecht, September 2023.
Business Process Optimization: Status and PerspectivesMarlon Dumas
For decades, business process optimization has been largely about art and craft (and sometimes wizardry). Apart from narrowly scoped approaches to optimize resource allocation (often assuming that workers behave like robots), a lot of business process optimization relies on high-level guidelines, with A/B testing for idea validation, which is hard to scale to complex processes. As a result, managers end up settling for a "good enough" process. Can we do more? In this talk, we review recent work on the use of high-fidelity simulation models discovered from execution data. The talk also explores the possibilities (and perils) that LLMs bring to the field of business process optimization.
This talk was delivered at the Workshop on Data-Driven Business Process Optimization at the BPM'2023 conference.
Learning When to Treat Business Processes: Prescriptive Process Monitoring wi...Marlon Dumas
Paper presentation at the 35th International Conference on Advanced Information Systems Engineering (CAiSE'2023).
Abstract.
Increasing the success rate of a process, i.e. the percentage of cases that end in a positive outcome, is a recurrent process improvement goal. At runtime, there are often certain actions (a.k.a. treatments) that workers may execute to lift the probability that a case ends in a positive outcome. For example, in a loan origination process, a possible treatment is to issue multiple loan offers to increase the probability that the customer takes a loan. Each treatment has a cost. Thus, when defining policies for prescribing treatments to cases, managers need to consider the net gain of the treatments. Also, the effect of a treatment varies over time: treating a case earlier may be more effective than later in a case. This paper presents a prescriptive monitoring method that automates this decision-making task. The method combines causal inference and reinforcement learning to learn treatment policies that maximize the net gain. The method leverages a conformal prediction technique to speed up the convergence of the reinforcement learning mechanism by separating cases that are likely to end up in a positive or negative outcome, from uncertain cases. An evaluation on two real-life datasets shows that the proposed method outperforms a state-of-the-art baseline.
Why am I Waiting Data-Driven Analysis of Waiting Times in Business ProcessesMarlon Dumas
Presentation of a research paper at the 35th International Conference on Advanced Information Systems Engineering (CAiSE) in Zaragoza Spain. The paper presents a classification of causes of waiting times in business processes and a method to automatically detect and quantify the presence of each of these causes in a business process recorded in an event log.
This talk introduces the concept of Augmented Business Process Management System: An ABPMS is a process-aware information system that relies on trustworthy AI technology to
reason and act upon data, within a set of restrictions, with the aim to continuously adapt and
improve a set of business processes with respect to one or more key performance indicators.
The talk describes the transition from existing process mining technology to AI-Augmented BPM as a pyramid, where predictive, prescriptive, conversational and reasoning capabilities are stacked up incrementally to reach the level of Augmented BPM.
Talk delivered at the AAAI'2023 Workshop on AI for Business Process Management.
Process Mining and Data-Driven Process SimulationMarlon Dumas
Guest lecture delivered at the - Institut Teknologi Sepuluh on 8 December 2022.
This lecture gives an overview of process mining and simulation techniques, and how the two can be used together in process improvement projects.
Modeling Extraneous Activity Delays in Business Process SimulationMarlon Dumas
This paper presents a technique to enhance the fidelity of business process simulation models by detecting unexplained (extraneous) delays from business process execution data, and modeling these delays in the simulation model, via timer events.
The presentation was delivered at the 4th International Conference on Process Mining (ICPM'2022).
Paper available at: https://arxiv.org/abs/2206.14051
Business Process Simulation with Differentiated Resources: Does it Make a Dif...Marlon Dumas
Existing methods for discovering business process simulation models from execution data (event logs) assume that all resources in a pool have the same performance and share the same availability calendars. This paper proposes a method for discovering simulation models, wherein each resource is treated as an individual entity, with its own performance and availability calendar. An evaluation shows that simulation models with differentiated resources more closely replicate the distributions of cycle times and the work rhythm in a process than models with undifferentiated resources. The paper is available at: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-16103-2_24
Prescriptive Process Monitoring Under Uncertainty and Resource ConstraintsMarlon Dumas
This paper presents an approach to trigger runtime interventions at runtime, in order to improve the success rate of a process, when the number of resources who can perform these interventions is limited.
The paper is available at: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-16171-1_13
The presentation delivered at the 20th International Conference on Business Process Management (BPM'2022), in Muenster, Germany, September 2022.
Slides of a lecture delivered at the First Process Mining Summer School in Aachen, Germany, July 2022.
This lecture introduces techniques in the area of "task mining" with an emphasis on Robotic Process Mining. Robotic Process Mining (RPM) is a family of techniques to discover repetitive routines that can be automated using Robotic Process Automation (RPA) technology, by analyzing interactions between
one or more workers and one or more software applications, during the performance of one or more tasks in a business process. In general, RPM techniques take as input logs of User Interactions (UI logs). These UI logs are recorded while workers interact with one or more applications, typically desktop applications. Based on these logs, RPM techniques produce specifications of one or more routines that can be automated using RPA or related tools.
Accurate and Reliable What-If Analysis of Business Processes: Is it Achievable?Marlon Dumas
In this talk, I discuss the problem of how to discover simulation models that can be used to, accurately and reliably, predict the impact of a change on a business process, e.g. what-if we automate an activity? what-if 10% of our workers become unavailable? I focus on recent approaches that exploit the availability of data in enterprise systems to address this question.
Learning Accurate Business Process Simulation Models from Event Logs via Auto...Marlon Dumas
Paper presentation at the International Conference on Advanced Information Systems Engineering (CAiSE).
This paper presents an approach to automatically discover business process simulation models from event logs by combining process mining and deep learning techniques.
Paper available at: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-07472-1_4
Process Mining: A Guide for PractitionersMarlon Dumas
Paper presentation delivered at the Research Conference on Challenges in Information Science (RCIS 2022). The paper studies the following questions:
1) What are the most common use cases for process mining methods?
2) What business questions do process mining methods address?
Paper available at:
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-05760-1_16
Process Mining for Process Improvement.pptxMarlon Dumas
Presentation of a research paper at the 16th International Conference on Research Challenges in Information Science (RCIS). The paper presents the results of an empirical study on how practitioners use process mining to identify business process improvement opportunities. The paper is available at: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-05760-1_13
Data-Driven Analysis of Batch Processing Inefficiencies in Business ProcessesMarlon Dumas
Slides of a research paper presentation at the 16th International Conference on Research Challenges in Information Science (RCIS).
The research paper presents an approach to analyze event logs of business processes in order to identify batched activities and to analyze the waiting times caused by these activities.
Paper available at: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-05760-1_14
Optimización de procesos basada en datosMarlon Dumas
Ponencia en BPM Day Lima 2021.
En esta charla, hablaremos de métodos y aplicaciones emergentes en el ámbito de la optimización de procesos basada en datos. Hablaremos de avances en el área de la minería de procesos, de métodos de construcción de gemelos digitales de procesos y de métodos de monitoreo predictivo. Mostraremos por medio de ejemplos y casos de estudio, cómo estos métodos permiten guiar las iniciativas de transformación digital y de mejora continua de procesos, En particular, ilustraremos el uso de estos métodos para: (1) analizar el rendimiento de los procesos de negocio de manera a identificar fricciones y oportunidades de automatización; (2) predecir el impacto de cambios, y en particular, predecir el impacto de una iniciativa de automatización; (3) realizar predicciones sobre el rendimiento del proceso y ajustar la ejecución del proceso de manera a prevenir incumplimientos del SLA, quejas de clientes, y otros eventos indeseables.
Process Mining and AI for Continuous Process ImprovementMarlon Dumas
Talk delivered at BPM Day Rio Grande do Sul on 11 November 2021.
Abstract.
Process mining is a technology that marries methods from business process management and from data science, to support operational excellence and digital transformation. Process mining tools can transform data extracted from enterprise systems, into visualizations and reports that allow managers to improve organizational performance along different dimensions, such as efficiency, quality, and compliance. In this talk, we will give an overview of the capabilities of process mining tools, and we will illustrate the benefits of process mining via several case studies in the fields of insurance, manufacturing, and IT service management.
Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3.pdfsandradianelly
Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestr
Instrucciones del procedimiento para la oferta y la gestión conjunta del proceso de admisión a los centros públicos de primer ciclo de educación infantil de Pamplona para el curso 2024-2025.
1. Minería de procesos
y de reglas de negocio
Gestión de procesos de negocio basada
en evidencia
Marlon Dumas
Universidad de Tartu, Estonia
Con contribuciones de Wil van der Aalst, Marcello La Rosa
y Fabrizio Maggi
ForoSIS, Universidad de los Andes
3. Principios de BPM
(Michael Hammer)
1. Cualquier proceso es mejor que la
ausencia de proceso
2. Un buen proceso es mejor que un mal
proceso
3. Cualquier buen proceso se puede mejorar
4. Todo buen proceso sin atención se
vuelve tarde o temprano un mal proceso
4.
5. Tecnologías de
monitoreo de procesos
Inteligencia de
Procesos de
Negocio (BPI)
BAM
Process
Analytics
Reportes y
dashboards
Minería de
procesos
6. Analíticas de Proceso: Tableros
Process Cycle
Time
of Order
Processing
Process
Frequency
of Order
Processing
Process Cycle Time
of Order Processing
split up to different
Plants
IDS (2003)
7. Minería de Procesos
Start
Register o rder
Registro
de
eventos
Prepare
shipment
(Re)send bill
Modelo organizacional
Ship go ods
Contact
custo mer
Receive payment
Red social
Archive order
End
Modelo de proceso
Herramienta
(ProM, Disco, Aris
PPM, Perceptive Reflect)
Análisis de performas
7
Slide by Ana Karla Alves de Medeiros
8. Extracción de Modelos de Proceso
CID
Task
Time Stamp
…
13219 Enter Loan Application
-
13219 Retrieve Applicant Data
2007-11-09 T 11:22:15
-
13220 Enter Loan Application
2007-11-09 T 11:22:40
-
13219 Compute Installments
2007-11-09 T 11:22:45
-
13219 Notify Eligibility
2007-11-09 T 11:23:00
-
13219 Approve Simple Application
2007-11-09 T 11:24:30
-
13220 Compute Installements
…
2007-11-09 T 11:20:10
2007-11-09 T 11:24:35
-
…
…
…
Notify
Rejection
Retrieve
Applicant
Data
Enter Loan
Application
Approve
Simple
Application
Compute
Installments
Notify
Eligibility
Approve
Complex
Application
8
9. Minería de procesos
Propuesta de valor
Entender sus procesos como realmente son
• No como se los imagina
Respaldar sus hipótesis con evidencias
• No quedarse en intuiciones y creyencias
Cuantificiar el impacto de un rediseño
• Antes y después
10. Minería de proceso
¿Dónde se usa?
• Aseguranza
– Suncorp Australia
• Salud
– Hospital AMC, Holanda
– Hospital de São Sebastião, Portugal
– Hospital de Chania, Grecia
– EHR Workflow Inc., USA
• Transporte
– ANA Aeropuertos, Portugal
• Gobierno, financia, industria electrónica, …
11. ¿Cómo ejecutar un proyecto de
mineria de procesos?
• Método exploratorio
– Descubir modelos
– Visualizar performas sobre modelos
– Descubrir variantes
• Método dirigido por preguntas
– Comenzar por un problema
– Descomponer en preguntas analizar
12. Metodo L* - Dirigido por
pregunta
1. Planeación
2. Extracción y preprocesamiento
3. Análisis de datos (minería)
4. Interpretación
Wil van der Aalst. “Process Mining”. Springer, 2012.
13. 1. Planeación
• Determinar la pregunta, e.g.
– Identificar y entender variaciones
(geográficas, por producto, temporales)
– Diagnosticar performa (cuellos de
botella…)
– Identificar causas raíz de defectos o
variaciones en performa
• Definir la pregunta precisamente
– Métricas, criterios
14. Planeación – Case Suncorp
1. ¿Cuáles son las diferencias entre el
procesamiento de demandas simples
y demandas complejas?
2. ¿Cuáles son las diferencias entre
demandas simples completadas a
tiempo, y los demandas
simples, lentas?
Suriadi Suriadi et al. “Understanding Process Behaviours in a Large Insurance Company in Australia”
15. 2. Extracción y pre-procesamiento
• Encontrar los datos
– Sistemas de informacion internos, SAP, Oracle
(Celonis), sistema BPM en uso
– Organizar por trazas
– Convertir en formato estándar (formato XES)
• Depurar
– Filtrar variantes infrecuentes
– Filtrar eventos no relevantes
– Combinar eventos equivalentes
• Combinación de múltiples fuentes de datos
16. 3. Análisis de registros de eventos
• Descubir modelos
• Explorar caminos frecuentes / infrecuentes
• Calcular métricas
– Tiempos de ciclo, tiempos de espera,
porcentaje de errores
• Descubrir clases de casos
– Clasificación de casos por performas
18. Extracción discriminativa de modelos
Demandas simples, rápidas
Demandas simples, lentas
Resultado
Identificacion de actividades asociadas con menores performas
Suriadi Suriadi et al. “Understanding Process Behaviours in a Large Insurance Company in Australia”
21. Soluciones
• Filtrado del registro de eventos
• Agrupamiento de trazas (trace clustering)
• Abstracción del modelo resultante
– Tareas o caminos más frecuentes
– Agregacón de subprocesos
• Extracción de reglas de interés
22. Agrupamiento de trazas
G. Greco et al., Discovering Expressive Process Models by Clustering Log Traces, TKDE, 2006
30. Extracción de reglas de negocio
Reglas de decisión
• ¿Cómo se toman decisiones en diferentes puntos
del procesos?
Reglas descriptivas
• ¿Cuándo y porqué se ejecuta una tarea?
Reglas discriminativas
• ¿Cuándo y porqué terminamos con resultados
negativos?
31. Minería de Reglas de Decisión
CID Amount Installm Salary Age Len Task
13210 20000
2000
2000 25 1 NR
13220 25000
1200
3500 35 2 NE
13221
9000
450
2500 27 2 NE
13219
8500
750
2000 25 1 ASA
13220 25000
1200
3500 35 2 ACA
13221
9000
450
2500 27 2 ASA
…
…
…
…
… … …
Minador de
Decisiones
installment > salary
or ….
Notify
Rejection
amount ≤ 10000
or …
Approve
Simple
Application
installment ≤ salary
or …
Notify
Eligibility
Approve
Complex
Application
amount ≥ 10000
or …
31
34. ¿Qué pasó?
• No todas las reglas son interesantes
• ¿Qué es “interesante”??
– No necesariamente lo que es frecuente
– Sino lo que se desvía de lo que esperamos
– Ejemplo:
• A todo paciente que es diagnoticado con
condición X se le hace la cirugía Y
• Pero si previamente a sido diagnosticado con
condición Z
35. Reglas interesantes
Algo que debía haber pasado “normalmente” no
pasó, ¿por qué?
Algo que normalmente no había de haber pasado
sucedió ¿por qué?
Algo sucede sólo en casos que terminan “bien”
Algo sucede sólo en casos que terminan “mal”
36. Ahora mejor…
Minería de reglas con datos
Maggi et al. Discovering Data-Aware Declarative Process Models from Event Logs
38. Conclusión
• Nueva generación de prácticas BPM
badadas en evidencia
• Convergencia de Inteligencia Empresarial
(BI) y BPM BPI
• Casos de estudio exitosos
• Herramientas maduras
• Marco metodológico
39. Table of Contents
1. Introduction
2. Process Identification
3. Process Modeling
4. Advanced Process Modeling
5. Process Discovery
6. Qualitative Process Analysis
7. Quantitative Process Analysis
8. Process Redesign
9. Process Automation
10. Process Intelligence
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