Deriving configurable process models using process mining
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Date
2019
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Abstract
Utilizado con frecuencia en grandes organizaciones con sucursales en diferentes ubicaciones,
un modelo de proceso configurable reune las características más comunes que
se comparten entre diferentes sucursales. Este modelo de proceso configurable puede configurarse
para derivar un modelo de proceso específico para cada sucursal. El proceso de
configuración generalmente se realiza de forma manual, lo cual es un reto por dos razones.
Por un lado, cuando el número de puntos de configuración aumenta en el modelo de proceso
configurable, el tamaño del espacio de búsqueda aumenta exponencialmente. Por otro
lado, la persona que realiza la configuración puede carecer de una perspectiva holística
para tomar la decisión correcta para todos los nodos configurables. Hoy en día, en muchos
escenarios de negocios, los sistemas de información que apoyan la ejecución de procesos
de negocios crean registros de eventos, que contienen datos que reflejan cómo se están realizando
los procesos. En esta tesis, proponemos tres estrategias que utilizan estos datos
de eventos para derivar automáticamente un modelo de proceso a partir de un modelo de
proceso configurable, tal que el modelo generado sea el que mejor representa las características
del proceso en una sucursal específica. La primera estrategia se basa en una búsqueda
exhaustiva, la segunda se basa en un enfoque evolutivo genético y la tercera se basa en
una heurística codiciosa. Hemos implementado estas tres estrategias diferentes en ProM
como parte de nuestra propuesta para derivar un modelo de proceso. Hemos probado estas
estrategias utilizando registros de eventos realistas que representan el comportamiento de
diferentes variantes de proceso, tal como se registran en un sistema de educación superior,
y también utilizamos un caso real de municipalidades en Holanda.
Description
Tesis (Doctor in Engineering Sciences)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2019