martes, 7 de mayo de 2024

Process Mining: La intersección de la Ciencia de Datos y la Ciencia de Procesos

La Figura muestra que la minería de procesos puede verse como la intersección de la ciencia de datos y la ciencia de procesos. 


En este video, platicaremos sobre el Process Mining, que combina la Ciencia de Datos y la Ciencia de Procesos para analizar y mejorar los procesos empresariales.

Aprenderemos qué es el Process Mining y cómo se aplica en dos áreas clave: Process Discovery y Conformance Checking. Descubre cómo estas técnicas pueden ayudar a las organizaciones a identificar oportunidades de mejora y optimizar sus procesos.

En este video, también te presentamos una introducción al modelado de procesos utilizando diversas notaciones, como grafos DFG, BPMN, redes de Petri, árboles de procesos y grafos DCR. Veremos ejemplos prácticos de cómo aplicar estas notaciones para analizar y mejorar los procesos. También explicaremos la noción de recorrido de token en la notación BPMN para mostrar la ejecución de una traza.

Además, exploraremos un método de Process Discovery y daremos una introducción al Conformance Checking. 





A continuación les comparto una breve introducción al Process mining, que fue extraía del libro "Process Mining HandBook" [1]:

Process  Mining

La minería de procesos se puede definir de la siguiente manera: 
La minería de procesos tiene como objetivo mejorar los procesos operativos mediante el uso sistemático de datos de eventos. 
Mediante el uso de una combinación de datos de eventos y modelos de procesos, las técnicas de minería de procesos proporcionan información, identifican cuellos de botella y desviaciones, anticipan y diagnostican problemas de rendimiento y cumplimiento, y respaldan la automatización o eliminación del trabajo repetitivo. 
Las técnicas de minería de procesos pueden ser: 
  • Retrospectivas (por ejemplo, encontrar las causas fundamentales de un cuello de botella en un proceso de producción) 
  • Prospectivas (por ejemplo, predecir el tiempo de procesamiento restante de un caso en ejecución o proporcionar recomendaciones para reducir la tasa de fallas). 
Tanto los análisis retrospectivos como los prospectivos pueden desencadenar acciones (por ejemplo, contramedidas para abordar un problema de rendimiento o cumplimiento). 

El enfoque de la minería de procesos se centra en los procesos operativos, es decir, los procesos que requieren la ejecución repetida de actividades para entregar productos o servicios. Estos se pueden encontrar en todas las organizaciones e industrias, incluidas la producción, la logística, las finanzas, las ventas, las compras, la educación, la consultoría, la atención médica, el mantenimiento y el gobierno. 

La idea de utilizar datos detallados sobre los procesos operativos no es nueva. Por ejemplo, Frederick Winslow Taylor (1856-1915) recopiló datos sobre tareas específicas para mejorar la productividad laboral. 

Con la creciente disponibilidad de computadoras, se utilizaron hojas de cálculo y otras herramientas de inteligencia de negocios (BI) para monitorear y analizar los procesos operativos. Sin embargo, en la mayoría de los casos, la atención se centró en una sola tarea del proceso o el comportamiento se redujo a indicadores clave de rendimiento (KPI) agregados, como el tiempo de flujo, la utilización y los costos. 

La minería de procesos tiene como objetivo analizar los procesos de extremo a extremo a nivel de eventos, es decir, se considera el comportamiento detallado con el fin de explicar y mejorar los problemas de rendimiento y cumplimiento. 

La investigación sobre minería de procesos comenzó a finales de la década de 1990. Hoy en día, hay más de 40 herramientas comerciales de minería de procesos y la minería de procesos es utilizada por miles de organizaciones en todo el mundo. Sin embargo, sólo se ha realizado una pequeña fracción de su potencial. La minería de procesos es genérica y se puede aplicar en cualquier organización.

La minería de procesos puede verse como el vínculo entre la ciencia de datos y la ciencia de procesos. La minería de procesos busca la confrontación entre los datos de eventos (es decir, el comportamiento observado) y los modelos de procesos (modelos hechos a mano o modelos descubiertos automáticamente), y tiene como objetivo explotar los datos de eventos de una manera significativa, por ejemplo, para proporcionar información, identificar cuellos de botella, anticipar problemas, registrar violaciones de políticas, recomendar contramedidas y optimizar procesos.

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Seguir la lectura en el libro:





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