Metodología para la aplicación de minería de procesos

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1 Metodología para la aplicación de minería de procesos Santiago Aguirre Mayorga Departamento de Ingeniería Industrial Pontificia Universidad Javeriana Bogotá, Colombia Carlos Parra Rodriguez Departamento de Ingeniería Electrónica Pontificia Universidad Javeriana Bogotá, Colombia Resumen La minería de procesos (process mining) es una disciplina que permite a las organizaciones descubrir, analizar y mejorar los procesos de negocio. Las técnicas y software para su aplicación han venido evolucionando positivamente, sin embargo se han presentado retos en el desarrollo de los proyectos de minería de procesos dado que las aproximaciones metodológicas desarrolladas para su aplicación presentan una guía general, pero carecen del nivel de detalle requerido en aspectos como la extracción y análisis de la calidad de los datos, así como en el análisis y rediseño del proceso. El desarrollo presentado en este artículo contribuye con estos retos, a través del diseño de una que facilita a las organizaciones la aplicación de la minería de procesos con el objetivo de descubrir, analizar y mejorar sus procesos de negocio. Para describir la se presenta un caso de estudio y la evaluación de la por parte del personal de la empresa que participó en su aplicación. Palabras clave minería de procesos, análisis de procesos, rediseño de procesos,, BPM. I. INTRODUCCIÓN Los sistemas de información se han convertido en la columna vertebral de las organizaciones sin los cuales las compañías no podrían vender los productos o servicios, comprar los insumos, pagar a sus proveedores o presentar sus declaraciones de impuestos, entre otros. Los resultados de la implantación de los sistemas de información y de automatización han sido diversos dado que algunas empresas consiguieron los objetivos esperados. Pese a esto, estudios como el de Rolland y Pakrash [1] revelan que en muchos casos estos sistemas no se aprovechan en su máximo potencial y se han limitado al registro de la parte transaccional de los procesos por lo que esta información no es aprovechada para el mejoramiento de los procesos de negocio y como soporte para la toma de decisiones. Uno de los valores agregados de estos sistemas de información, está relacionado con el aprovechamiento de toda la información histórica que se registra sobre la ejecución real de los procesos de negocio, donde se encuentran las actividades, sus ejecutores, los tiempos de inicio y finalización de cada actividad y los datos asociados a cada caso. Esta información se extrae de los registros de eventos (event logs) del sistema y puede ser analizada con técnicas de análisis de datos para que las organizaciones puedan entender, descubrir, monitorear y mejorar sus procesos. Lo anterior se denomina minería de procesos (process mining) [2]. La minería de procesos está compuesta por una serie de herramientas y técnicas basadas en la minería de datos para analizar procesos de negocio cuyo registro de eventos de ejecución real se encuentran disponibles en sistemas de información. Por ejemplo, el sistema SAP ERP aplicado en un proceso de compras registra las actividades del proceso (solicitud, aprobación, envío orden de compra, etc), cuando inicia y termina cada actividad y la persona que ejecutó la actividad. De esta forma se puede reconstruir la secuencia de los procesos basada en su ejecución real. Las técnicas, algoritmos y aplicaciones de software de la minería de procesos se empezaron a desarrollar en la academia a principios de la década pasada [3] y paulatinamente se han transferido a las empresas a través de casos de estudio y proyectos de minería de procesos que han permitido a las organizaciones diagnosticar, analizar y mejorar los procesos basado en el análisis de los datos de ejecución real de los procesos. Actualmente se podría considerar que las técnicas y herramientas de la minería de procesos han madurado. Sin embargo, en su desarrollo se han presentado retos como: Aspectos relacionados con los datos, como son ruido, concurrencia, procesos soportados por múltiples aplicaciones y sistemas que no registran de forma secuencial los eventos del proceso [2],[3],[21]. La mayoría de las aplicaciones prácticas de la minería de procesos que se encuentran documentadas se han realizado sobre sistemas que poseen un motor de workflow que tienen una serie de características que facilitan la extracción de datos para la aplicación de minería de procesos [2]. Existen pocos casos de estudio en otros sistemas como son los sistemas ERP o sistemas legados [4 ]. Las aproximaciones metodológicas desarrolladas para la aplicación de la minería de procesos [4][12][13][14][15][16] presentan una guía general para el desarrollo de un proyecto de minería de procesos pero carecen del nivel de detalle requerido

2 en aspectos como la extracción y análisis de la calidad de los datos o para el análisis y rediseño de los procesos. El desarrollo presentado en este artículo contribuye con este último reto, para lo cual se siguió un método de diseño de ingeniería que permitió el desarrollo de una que facilita a las organizaciones la aplicación de la minería de procesos con el objetivo de descubrir, analizar y mejorar sus procesos de negocio. El artículo está estructurado de la siguiente forma. En el segundo capítulo se presenta el concepto de minería de procesos y los desarrollos metodológicos previos. En el tercer capítulo se presenta el proceso seguido para el diseño y se describe de forma general la. En el cuarto capítulo se presenta un caso de aplicación de la y se finaliza con las conclusiones. II. MINERÍA DE PROCESOS Y SUS APROXIMACIONES METODOLÓGICAS A. Concepto de minería de procesos La minería de procesos es una disciplina que tiene como objetivo descubrir, monitorear y mejorar procesos de negocio a través de la extracción de conocimiento del registro de eventos de los sistemas de información [4]. Este registro de eventos (event log) corresponde al histórico de ejecución de los procesos de negocio, donde se encuentran las instancias o casos del proceso (Ejemplo: solicitud de compra 1451), las actividades del proceso (Ejemplo: envío de orden de compra al proveedor), las personas que ejecutan cada actividad (Ejemplo: Carlos Perez Analista de compras), el inicio y fin de cada actividad (Ejemplo: Inicio: 21/11/2013;14:51:00, Fin: 21/11/2013;17:01:02) y otros datos asociados al caso (Ejemplo: producto a comprar, proveedor, departamento solicitante). Los registros de eventos se encuentran disponibles en los sistemas PAIS (Process Aware Information Systems), como son los sistemas de workflow, BPMS, ERP, CRM, entre otros [5]. Esta información puede ser aprovechada para ser analizada con técnicas de minería de datos con el objetivo de hacer explícita información que puede generar conocimiento para que las organizaciones puedan entender y mejorar sus procesos. Con la minería de procesos las organizaciones pueden, entre otras cosas: Descubrir el modelo de ejecución real del proceso. A través de algoritmos de minería de procesos aplicados al análisis de los registros de eventos, se puede descubrir y llegar al modelo real de un proceso. El argumento de la minería de procesos es que este modelo describe la situación real y no se basa en la documentación de cómo se debería ejecutar el proceso o en la percepción de las personas [5]. Determinar si el proceso cumple con la reglamentación y procedimientos documentados. Al tener el modelo real de un proceso se puede comparar con los procedimientos documentados para determinar si se está cumpliendo con los estándares, protocolos, reglamentación y políticas de ejecución de un proceso[7],[8]. Es posible detectar y mitigar posibles fuentes de no conformidad y fraudes [6]. Analizar la interacción del personal que ejecuta el proceso. A través de la aplicación de técnicas de minería de datos se puede construir la red social del proceso (social network) para analizar la interacción entre los individuos y descubrir bucles (loops) que pueden demorar la ejecución de un proceso [9],[10]. Descubrir cuellos de botella. A través de la aplicación del análisis de los datos se pueden determinar los cuellos de botella reales de un proceso para actuar sobre estos y mejorar el nivel de desempeño del proceso[10]. Monitorear la productividad del personal. A través del análisis de los registros de ejecución del proceso se pueden descubrir los datos de productividad real de las personas que ejecutan el proceso, así como los tiempos de ciclo por actividad [10]. Esto elimina la necesidad de realizar estudios de tiempos y movimientos de forma manual. Predecir el tiempo de ciclo de un caso. A través de la aplicación de técnicas de la minería de datos como son los arboles de decisión se puede predecir el tiempo de ejecución restante de un proceso [11] para por ejemplo poder informar a un cliente que llama a un call center sobre cuándo va a estar procesada su solicitud de crédito en un banco. Determinar la relación entre las variables de un caso. A través de la aplicación de técnicas de clasificación se puede determinar cómo diferentes variables asociadas a un caso (Por ejemplo: tipo de producto a comprar, comprador, proveedor, departamento solicitante), pueden influir en los tiempos de ciclo de un proceso [10]. El objetivo final de la minería de procesos es el mejoramiento de los procesos de negocio a través de la aplicación de herramientas de análisis de la minería de datos principalmente. B. Desarrollos metodológicos previos En la literatura se encontraron seis aproximaciones metodológicas para la aplicación de minería de procesos. Maruster y Van Beest [12] proponen una donde se combina la simulación y la minería de procesos y se explican los pasos a seguir basado en tres casos de estudio. Si bien esta es un avance, se centra en el análisis de los procesos (as-is) y en la combinación con técnicas de simulación para el rediseño (to-be). En esta no se especifica los pasos a seguir para dar inicio a un proyecto de rediseño basado en minería de procesos, como son el

3 establecimiento de los objetivos, alcance de los procesos, análisis de entradas y salidas, entre otros. Tampoco se especifica los pasos a seguir para la extracción y limpieza de los registros de eventos. Rebuge y Ferreira [13] plantean una aproximación metodológica para el análisis de procesos en el sector salud. Esta es específica para el caso analizado y está centrada en la aplicación de técnicas de clúster para el análisis de procesos del servicio de urgencias de un hospital por lo que la propuesta metodológica difícilmente se puede extrapolar para otros casos donde se requieran aplicar otras técnicas de análisis. En esta aproximación tampoco se especifica los pasos para el rediseño de los procesos basado en el análisis. Bozkaya (et al) [14] proponen un método para el diagnóstico de procesos con minería de procesos y lo aplican para un caso de estudio, pero se centran únicamente en el diagnóstico de los procesos y no presentan aspectos relacionados con el rediseño del proceso. Esta por otro lado tiene aportes importantes para la preparación y limpieza de la bitácora de eventos. Por otro lado Van der Aalst, propone en su libro [4] un ciclo de vida de un proyecto de minería de procesos con unas fases generales para la aplicación de minería de procesos lo que constituye un punto de partida para este trabajo. Sin embargo, estas fases son generales y no llega al nivel de detalle de definir por ejemplo el procedimiento a seguir para extraer los datos dependiendo del sistema de información. Tampoco define los pasos específicos que se deben seguir para desarrollar un proyecto de minería de procesos. El desarrollo más cercano a una de minería de procesos es lo que propone Van Der Heigden [15] en su tesis de maestría que se publicó en el Heijden propone una fases y pasos para un proyecto de minería de procesos y a pesar de que tiene un mayor nivel de detalle de lo propuesto por Van der Aalst, no llega a profundizar en aspectos claves como son la planeación del proyecto y la preparación y extracción de los datos de los diferentes sistemas de información. Por otro lado esta propuesta solo ha sido validada en un caso de estudio. Recientemente Weerdt et al. [16], propuso un marco para la aplicación de la minería de procesos a través de un caso de estudio en una empresa del sector financiero. Esta se centra en la preparación y exploración de los datos, pero no propone una fase inicial para definir el alcance del proceso o para plantear los objetivos de la minería de procesos. Tampoco hace énfasis en los métodos para la extracción de los datos. Un aspecto a destacar de este desarrollo es que separa la fase de análisis en el descubrimiento del proceso y un análisis profundo, donde se verifica el cumplimiento del proceso con las reglas de negocio. Por otro lado en el primer Process Mining Manifesto [2] publicado en septiembre de 2011, los autores identificaron once retos para el avance de la minería de procesos. El primer reto se refiere a la necesidad de tener mejores herramientas y s para seleccionar, extraer y limpiar los registros de eventos y para poder manejar registros de distintas características debido a la diversidad de sistemas de información [2]. También se hace énfasis en la importancia de incrementar el entendimiento de la minería de procesos y de su usabilidad por parte de no expertos [2]. Estos aspectos fueron tenidos en el diseño de la que se explica a continuación. III. DISEÑO DE LA METODOLOGÍA A. Proceso seguido para el diseño de la El marco conceptual seleccionado para el diseño se denomina Análisis Funcional [17], que presenta los lineamientos para el diseño de nuevos sistemas, donde un sistema puede entenderse como un producto de software, un producto físico o un método. Los pasos que sugiere este marco conceptual son: diseño conceptual, diseño preliminar y diseño detallado. En la figura 1 se presentan los pasos seguidos. Figura 1. Proceso seguido para el diseño de la. Se partió del análisis de requerimientos, donde se determinaron los requerimientos de los usuarios, funcionales y de desempeño. Con base en los requerimientos se realizó el diseño conceptual donde se determinaron las funciones y componentes de la. Adicionalmente se realizó el análisis comparativo de los desarrollos previos, lo que se tuvo en cuenta en conjunto con el diseño conceptual para desarrollar el diseño preliminar de la. Esta preliminar fue aplicada en los tres casos de estudio, que sirvió para afinar, ajustar y complementar la de aplicación de minería de procesos. B. requerimientos y diseño conceptual Para determinar las expectativas de estos usuarios se usó la técnica de opinión de expertos, para lo cual se diseñó una encuesta que se aplicó a miembros seleccionados del task force del IEEE de Minería de Procesos. Este task force reúne a personas expertas que trabajan alrededor de la temática [2], de los cuales se encuestó a 9 expertos, entre los que se encuentran académicos, consultores en el tema, y profesionales que trabajan aplicando la minería de procesos. Como resultado se obtuvo las características esperadas de la, las preguntas que debe responder la y los requerimientos funcionales. En la tabla 1 se presentan los requerimientos funcionales.

4 Tabla 1. Requerimientos funcionales de la Requerimiento funcional Planeación Pasos Técnicas Extracción de datos Integración Alcance Explicación Debe especificar las técnicas y herramientas para la planeación de un proyecto de minería de procesos. Debe especificar las etapas y los pasos que se debe seguir para aplicar la aplicación de técnicas de minería de procesos para el mejoramiento de los procesos. Debe caracterizar las técnicas de minería de procesos de forma que se tenga un marco conceptual para decidir sobre la técnica a usar en cada caso. Debe especificar los lineamientos para la extracción de datos dependiendo de la fuente de la información. Debe especificar como se puede integrar con otras técnicas y herramientas para el análisis y rediseño de los procesos. La debe ir de la planeación del proyecto hasta la medición de la mejora obtenida en el proceso, pasando por el análisis y rediseño del proceso. Estos requerimientos se usaron en el diseño conceptual para determinar las funciones de nivel 1 que corresponden a las preguntas que debe responder la. Las funciones de nivel 2 especifican cómo se va a responder a las funciones de nivel 1. A partir de lo anterior se determinaron los componentes de la que está compuesta por fases y pasos. C. Metodología diseñada La desarrollada tiene como objetivo principal facilitar la aplicación de la minería de procesos en proyectos de rediseño y mejora de procesos. Esta consta de 4 etapas que se explican a continuación. Definición del proyecto. El objetivo de esta etapa es entender el proceso y los principales problemas del mismo para de esta forma determinar los objetivos de mejora o las preguntas a responder con la aplicación de la minería de procesos. Preparación de los datos. El objetivo de esta etapa es localizar los datos requeridos para el análisis, extraerlos del sistema de información y asegurar su calidad para el posterior análisis con las técnicas de minería de procesos. l proceso. En esta etapa se aplican las técnicas de minería de procesos para descubrir el modelo real de ejecución del proceso, analizar su desempeño, las interacciones entre las personas involucradas en el proceso y verificar si se están cumpliendo los procedimientos y reglas de negocio establecidas. Rediseño del proceso. El objetivo de esta etapa es determinar alternativas de mejora basado en los hallazgos de la etapa anterior, evaluar su factibilidad e implantar las mejoras. Cada etapa de la tiene pasos específicos, lineamientos, técnicas y herramientas. En la figura 2 se encuentra esquematizada la. Figura 2. Etapas y pasos de la diseñada. Para llegar al diseño final de la, esta se aplicó en tres casos de estudio. En el capítulo a continuación se presenta uno de los casos de estudio donde se describe la aplicación de los pasos, técnicas y herramientas de la. IV. CASO DE ESTUDIO DE APLICACIÓN DE LA METODOLOGÍA A. Entorno del caso 1 El caso de estudio corresponde a la aplicación de la de minería de procesos en el proceso de ventas y distribución en una empresa comercializadora de lubricantes industriales con 12 oficinas en las principales ciudades de Colombia. La organización tuvo un proceso de fusión con la operación de otra compañía del mismo sector y el principal interés en la aplicación de la minería de procesos fue la de conocer el nivel de desempeño del proceso fusionado. El proceso está soportado por el sistema ERP de SAP. B. Etapa 1. Definición del proyecto En la definición del proyecto se delimitó el alcance del proceso a analizar y se entendió el proceso teórico, que corresponde a como se debe ejecutar el proceso. Este paso fue fundamental para entender el flujo de información del proceso, lo que sirvió para determinar las transacciones y campos que se deben seleccionar del sistema SAP ERP en la etapa de preparación de los datos. 1 El caso de estudio tiene un acuerdo de confidencialidad por lo que no se presentan algunos datos confidenciales como son los diagramas de flujo, diagramas de alcance del proceso, diagramas de descubrimiento del proceso, entre otros.

5 En la tabla 2 se presentan los pasos aplicados de la. Tabla 2. Pasos seguidos en la Definición del Proyecto Paso de la Describir el problema Determinar el alcance del proceso Analizar el diagrama de flujo del proceso Determinar preguntas Herramienta / Técnica Diagrama de alcance del proceso [18] Modelación en BPMN Alineación estratégica C. Etapa 2. Preparación de los datos Resultados La empresa de este caso fusionó su operación con otra empresa del sector. En esta fusión se presentaron problemas de entrega inoportuna de pedidos y de balanceo de las cargas de trabajo de los participantes en el proceso. Nombre del proceso: Gestión del pedido El proceso a analizar va desde el ingreso del pedido del cliente en una PDA 2 o en SAP ERP, hasta la generación de la factura. Se modelo el proceso y se determinaron los documentos asociados al proceso, como son la orden de venta, orden de despacho, factura, entre otros. Estos documentos están asociados a transacciones en el sistema SAP ERP. Adicionalmente se obtuvo el flujo del proceso teórico, lo que se comparó posteriormente con el flujo real del proceso resultado del descubrimiento de los procesos de la siguiente etapa. Las preguntas a resolver se determinaron con los líderes del proceso de la organización. Inicialmente manifestaron interés en conocer: Qué porcentaje de pedidos se entregan en menos de 24 horas? Qué oficinas son las más agiles con la entrega del pedido? Cuáles son las causas de la entrega inoportuna de los pedidos? Esta etapa fue la más compleja en este caso de estudio debido a la dificultad en la localización y extracción de los datos del sistema SAP ERP. Este sistema tiene una estructura compleja de tablas y estructuras y en estas no se registra el proceso de forma secuencial, por lo que se tuvo que partir de la modelación del proceso para entender claramente la 2 PDA es un dispositivo digital personal que es usado en este caso para el ingreso de pedidos de forma remota secuencia del proceso y los documentos y transacciones donde quedan registradas las actividades, ejecutores y el registro de tiempo. A pesar de los avances en los formatos para guardar e intercambiar los registros de eventos como MXML (Mining extensible Markup Languague) y XES (extensible Events Stream) [4] los sistemas fuente de la información como Peoplesoft o Bizagi aún no lo soportan. En SAP ERP se encontró un desarrollo del componente Process Observer, que permite exportar el registro de eventos de un proceso estándar de compras al formato MXML [19]. Este desarrollo es un avance importante, sin embargo se debe considerar que los procesos de negocio y la configuración de sistema ERP de SAP son diferentes en cada organización, por lo que la generación del reporte debe permitir seleccionar las tablas y campos relevantes para cada caso. Por otro lado Van Giessel en su tesis doctoral [20] propone un método para la extracción de datos del sistema ERP, donde desarrolla una herramienta para buscar las tablas relevantes y sus relaciones. Este método fue analizado para este caso de estudio, pero se encontró dificultad en su aplicación dado que este método parte de los componentes del sistema, sin embargo no se pudo determinar los componentes sin antes entender los documentos y transacciones asociadas al proceso por lo que se usó un método complementario que se explica en la tabla 3. Tabla 3. Pasos seguidos para la extracción de datos Paso de la Localizar datos Extraer datos Analizar calidad / limpieza de datos Herramienta / Técnica Modelación del proceso en BPMN SAP ERP SAP ERP Lenguaje de programación ABAP Microsoft Excel SAP ERP Actividades realizadas Entendimiento de la secuencia del flujo del proceso. los documentos y transacciones generadas en SAP. Localización de los datos en las transacciones de SAP. Determinación de las variables, campos, tablas y estructuras de datos de las que se va a extraer la información Desarrollo de un reporte (query) en SAP Extracción de los datos. Se verificó que los campos seleccionados correspondan a los campos definidos en las transacciones de SAP. Se encontraron inconsistencias que obligaron a ajustar el

6 Transformar datos Microsoft Excel Visual Basic Disco reporte en SAP. Una vez ajustado el reporte se verificó la consistencia de los datos con el análisis de casos puntuales comparando el reporte con los datos en SAP. Se eliminaron los casos que correspondían a pedidos en proceso o no completados. Se analizó el formato requerido para al análisis de los datos. Se desarrolló una macro en Excel para la transformación de los datos del reporte generado en SAP. Se verificó la coherencia de los datos a través del análisis del flujo del proceso con el software de minería de procesos. En la preparación de los datos se trabajó en conjunto con el personal de la empresa para entender el flujo del proceso y a partir de esto localizar los datos en las diferentes transacciones en el sistema SAP ERP. Debido a la complejidad del proceso y del sistema ERP, fue necesario realizar varias reuniones donde se requirió la colaboración de diferentes áreas de la organización y de los ejecutores del proceso, los que contribuyeron con su conocimiento del proceso para localizar los datos y validar que los datos generados correspondan a los datos buscados para el análisis. Por otro lado, las preguntas a responder con la minería de procesos fueron determinantes para decidir sobre los datos que se deben seleccionar del sistema. En este caso se quería conocer los tiempos reales del proceso y los pedidos que se entregan en menos de 24 horas, por lo que se seleccionaron las variables que pueden influir en la entrega de los pedidos como son la oficina o almacén de donde se despacha y el tipo de pedido (contado, crédito, etc.). Una vez se extrajeron los datos se obtuvieron registros, correspondientes a pedidos (ordenes de venta) en un rango de tiempo de 4 meses. D. Etapa 3. l proceso La etapa de análisis del proceso estuvo orientada a responder las preguntas planteadas en la etapa de definición del proyecto. Se partió del análisis del modelo real del proceso resultado, lo que se comparó con la modelación del proceso teórico de la primera etapa encontrando grandes diferencias entre el cómo se debe ejecutar el proceso y como se está ejecutando en la realidad. Se encontró el cuello de botella del proceso y el análisis de productividad reflejó diferencias en la carga de trabajo del personal involucrado en el proceso. En la tabla 4 se presentan los pasos seguidos, las técnicas y herramientas usadas y los principales hallazgos. Tabla 4. l proceso y hallazgos del caso de estudio Paso de la Descubrir el modelo real del proceso Analizar el desempeño del proceso Analizar la red social Analizar hallazgos Encontrar causas de los problemas Técnica usada Algoritmo fuzzy de descubrimi ento del proceso. Visualizaci ón y animación del modelo real del proceso tiempos recursos tiempos y recursos. recursos. la red social Espina de pescado Hallazgos El proceso se ejecuta a través de 5 actividades. Existen 115 variantes (diferentes caminos posibles para la ejecución del proceso) Hay diferencias entre el proceso teórico y el proceso real. En algunos casos no se cumple la política de que el pedido se debe liberar después de su generación. El cuello de botella del proceso es la liberación del pedido por parte del Departamento de Cartera. El 43% de los pedidos se entregan en menos de 24 horas. El 78% de los pedidos se entregan en menos de 7 días. La variable que tiene mayor influencia en los tiempos de ciclo es el tipo de pedido (contado, crédito, consignación, etc). Los pedidos de contado se entregan en promedio en 22 horas. Existen diferencias en los tiempos de entrega por oficina. La oficina 3000 tiene los menores tiempos de ciclo. 46 personas están involucrados en la ejecución del proceso. Existen diferencias en el volumen de casos manejados por el personal. Se descubrió que algunas personas ejecutaban actividades que no correspondían a su rol. El usuario con mayor de volumen de casos (usuario 1) presenta alta centralidad en el proceso Los hallazgos fueron presentados al personal de la organización. Se discutió sobre los hallazgos y se plantearon recomendaciones e ideas generales de mejora. Se realizó un análisis de espina de pescado para encontrar la causa de la entrega inoportuna. Entre las

7 casos puntuales principales causas se encuentran: Se factura sin verificar la disponibilidad de crédito del cliente. Las PDAs no tienen una interface que permita verificar el cupo de crédito de los clientes en tiempo real. Hay desbalance en la distribución de las funciones y cargas de trabajo en el personal. El análisis del proceso terminó con el establecimiento de las oportunidades de mejora. Para esto se logró la participación activa del personal de la organización que aportaron con su conocimiento del proceso. E. Etapa 4. Rediseño del proceso En el rediseño del proceso se identificaron las alternativas de mejora que fueron posteriormente priorizadas. A continuación se presentan las más importantes: Redistribuir las funciones entre el personal de cartera y el asesor comercial. Revisar y actualizar las políticas de cartera y límites de crédito de los clientes. Desarrollo en SAP para que se valide el estado de crédito del cliente antes de generar la factura. Al finalizar el proyecto, se procedió a evaluar la con respecto a los requerimientos. Para esto se diseñó y se aplicó una encuesta al personal de la empresa (usuarios) que participaron en el proyecto. En la tabla 5 se encuentran los resultados. Tabla 5. Evaluación de la Requerimiento de la Fácil de entender Nivel de cumplimiento Resultado Los usuarios destacan este aspecto al calificarlo en nivel excelente. Flexible Medio No hay una percepción unificada al respecto, sin embargo la calificación está entre mediana y alta flexiblidad. Metodología orientada al negocio Cumplimiento de Objetivos Tiempo requerido para la implantación Bajo Medio Los usuarios perciben la como predominante técnica. Los usuarios manifiestan que están satisfechos con la consecución de los objetivos. Es uno de los factores que más se destaca, dado que percibe que el tiempo para la aplicación de los pasos de la es corto. Requerimiento de la Herramientas para la planeación del proyecto Las etapas y pasos de la Aplicación de las técnicas de minería de procesos Pasos seguidos en la extracción de datos Nivel de cumplimiento Bajo Resultado Los usuarios destacan las herramientas usadas para la planeación del proyecto. Las etapas y pasos de la fueron calificadas entre muy bueno y excelente. Las técnicas de minería de procesos fueron calificadas entre muy bueno y excelente. Este aspecto fue calificado entre muy bueno y regular y en las preguntas abiertas manifiestan las dificultades técnicas presentadas en la extracción de los datos. La evaluación de la por parte de los usuarios fue uno de los aspectos considerados para el ajuste de la. Los aspectos críticos de la evaluación que influyeron en este ajuste son: Los usuarios perciben dificultades en la extracción de los datos, especialmente del sistema SAP ERP. En el diseño final de la se especificó de forma detallada los lineamientos para la extracción de los datos de los sistemas ERP. Los usuarios perciben a la como predominantemente técnica, por lo que en el diseño final de la se reforzó la alineación de los objetivos de la minería de procesos con los objetivos estratégicos de la organización. V. CONCLUSIONES Los proyectos de minería de procesos deben tener un impacto sobre los indicadores estratégicos del negocio. Para asegurar la adecuada alineación del proyecto de minería de procesos con la estrategia de la organización, se debe realizar el análisis de brechas para determinar el nivel de desempeño esperado en los indicadores de gestión claves del proceso. Esto es determinante para el establecimiento de los objetivos y preguntas a resolver con el proyecto de minería de procesos. El entendimiento del flujo del proceso a través de su modelación es un aspecto fundamental para la localización de los datos de los sistemas ERP que se requieren para el análisis de la minería de procesos. La modelación del proceso de negocio provee las actividades, eventos y decisiones del proceso, así como el flujo de datos y documentos. El flujo de datos y documentos permite establecer las transacciones del sistema ERP donde se localizan los datos necesarios para la construcción del registro de eventos del proceso.

8 Los objetivos y preguntas del proyecto de minería de procesos son determinantes para la localización y selección de los datos a extraer en la etapa de preparación de los datos. De igual forma el análisis del proceso debe estar orientado a responder las preguntas planteadas y a encontrar hallazgos que contribuyan con el mejoramiento de los indicadores del proceso asociados a los objetivos del proyecto. En la localización de los datos en los sistemas ERP es necesario y determinante involucrar a las personas que ejecutan el proceso así como al personal de tecnología informática de la organización, para encontrar las transacciones, tablas, estructuras de datos y campos donde se encuentra la información requerida para el análisis con minería de procesos. La configuración del sistema ERP varía en cada organización por lo que es difícil el desarrollo de una herramienta y procedimiento estándar para esto. La calidad de los resultados de la minería de procesos está directamente relacionada con la calidad de los datos con base en los cuales se realiza el análisis. De acuerdo con esto, el paso crítico en la diseñada es el de analizar la calidad y limpiar los datos, para lo cual son de gran utilidad las herramientas estadísticas para la identificación de los casos con datos atípicos e involucrar al personal de la organización para decidir sobre su inclusión, imputación o eliminación. La selección de las técnicas y algoritmos para el análisis con minería de procesos debe estar asociada a los objetivos del proyecto y a las preguntas que se quiera resolver. Los hallazgos del análisis del proceso se deben priorizar para profundizar en los problemas que tengan relación con estos objetivos. El involucramiento del personal de la organización, tanto a nivel gerencial como operativo, es fundamental para la determinación y evaluación de las alternativas de mejora. Involucrar al personal operativo en esta etapa facilita la implantación de las alternativas al disminuir la resistencia al cambio en el rediseño del proceso. Un aspecto crítico en los proyectos de minería de procesos es la localización y extracción de los datos. Este paso presenta especial dificultad en los sistemas ERP por lo que es relevante investigar sobre este tema para el desarrollo de mejores métodos y herramientas. [6] Jans M., Van der Werf J., Lybaert N., Vanhoof K., A business process mining application for internal transaction fraud mitigation. Expert Systems with Applications, vol 38, 2011, pp [7] W.M.P van der Aalst, A. Adriansyah, y B.n van Dongen. Replaying history on process models for conformance checking and performance analysis. Wiley Int. Rev. Data Min. and Knowl. Vol [8] A. Rozinal. Process Mining: Conformance and Extension. 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