Modelo de evaluación de métricas de control para procesos de negocio utilizando Process Mining

• Autores: García Oliva, Rodrigo Alfonso, Santos Barrenechea, Jesús Javier
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2020
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/653470
• Enlace del recurso: http://doi.org/10.19083/tesis/653470; http://hdl.handle.net/10757/653470
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Minería de procesos; Registros de eventos; Cubos de procesos; Inteligencia de procesos de negocio; Process mining; Event logs; Process cubes; Business process intelligence; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

Este proyecto tiene como objetivo analizar la complejidad de los procesos de negocio en las empresas retail de una forma profunda que en otras técnicas resulta muy difícil o incluso imposible de realizar. Con Process Mining es posible superar esta brecha y eso es lo que queremos demostrar a través de la implementación de un modelo. El proyecto propone un modelo de Process Mining que contemple la presencia de diversas fuentes de información de un proceso logístico en una empresa minorista, así como la aplicación de las tres fases de Process Mining (Descubrimiento, Conformidad y Mejora) y adicionalmente se propone una fase de diagnóstico la cual detalla un conjunto de métricas de control para evaluar el proceso de logística y así poder generar una plan de mejora que dé las pautas para optimizar el proceso en base a lo analizado mediante esta técnica. El modelo desarrollado se implementó en una empresa peruana del sector retail (TopiTop S.A) para el análisis del proceso de logística, específicamente el de gestión de órdenes de compra. Este se analizó dando como resultado de la aplicación del modelo y de la evaluación de las métricas propuestas, la identificación de anomalías en el proceso a través de la aplicación de cada una de las fases del modelo propuesto, asegurando la calidad del análisis en la fase de preprocesamiento, generando el modelo de procesos y extrayendo información que se derivó en métricas de control a través de la herramienta de código abierto ProM Tools.