Aplicación de técnicas de process mining para análisis de procesos de negocios desplegados en un BPMS
Magliano, Virginia María
Aplicación de técnicas de process mining para análisis de procesos de negocios desplegados en un BPMS - 2013 - 209 p. : il. col. + 1 CD-ROM
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 -- 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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OPTIMIZACIÓN
GESTIÓN DE PROCESOS EMPRESARIALES - BPM
mineria de procesos log de eventos conectores inteligencia de negocios sistema de gestión de procesos de negocios
Aplicación de técnicas de process mining para análisis de procesos de negocios desplegados en un BPMS - 2013 - 209 p. : il. col. + 1 CD-ROM
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 -- 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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