Revista Sinapsis. Vol. 1, Nro 22, junio de 2023, ISSN 1390 – 9770
https://www.itsup.edu.ec/sinapsis
Descubrimiento automático de un workflow mediante minería de
procesos aplicado a la industria atunera
Automatic discovery of a workflow through process mining applied to the tuna industry
Ing. Carlos Andrés Villacreses Parrales1
Dr. Lenin Jonatan Pin García, PhD.2
1Universidad Estatal del Sur de Manabí, Email: carlosvillacresesparrales23@gmail.com,
Código Orcid: https://orcid.org/0000-0002-4048-4316
2Universidad Estatal del Sur de Manabí, Email: jonatan.pin@unesum.edu.ec, Código
Orcid: https://orcid.org/0000-0001-8272-3816
Contacto: carlosvillacresesparrales23@gmail.com
Recibido: 03-02-2023 Aprobado: 09-06-2023
Resumen
La importancia del estudio se basa en marcar un punto de partida para la aplicación de la
minería de proceso en diferentes ámbitos, para corroborar si los procesos se están
cumpliendo de la mejor manera. En el presente trabajo investigativo se parte desde la
determinación de objetivos, recopilación y limpieza de información, obtención del event
log, validación de los resultados y por último obtener el flujo ideal. Teniendo, como
objetivo aplicar la minería de proceso para el descubrimiento automático del workflow
en una compañía atunera, para conocer los tiempos de espera y cuellos de botellas
existentes dentro del flujo empresarial. Dentro de la investigación se utilizaron métodos
científicos predominando histórico-lógico, análisis-síntesis, inducción-deducción, los
cuales permitieron tener las pautas necesarias para abordar el tema y obtener resultados
validados con relación a la temática. El proceso de descubrimiento parte desde la limpieza
de la información aplicando ETL con Pentaho, hasta obtener el modelo en ProM y así
conocer los cuellos de botellas existentes en las actividades. El impacto que presenta en
la sociedad es positivo debido a la aportación de los conocimientos en los lectores sobre
la minería de procesos y su aplicación en las industrias atuneras. Finalmente, se concluye
que el aplicar minería de procesos se vuelve necesario e imprescindible a la hora de
analizar y optimizar los procesos de negocios, manteniendo una ventaja competitiva en
el mercado, garantizando la satisfacción del cliente. La presente investigación se asocia
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al proyecto metodología de peligros y puntos críticos de control aplicando minería de
procesos.
Palabras clave: - Minería de procesos, algoritmos; automatización; flujo de trabajo;
fuzzy net; petri net.
Abstract
The importance of the study is based on setting a starting point for the application of
process mining in different areas, to verify if processes are being fulfilled in the best
possible way. In this research, the starting point is the determination of objectives,
collection and cleaning of information, obtaining the event log, validation of the results,
and finally obtaining the ideal flow. The objective is to apply process mining for the
automatic discovery of workflow in a tuna company, to identify waiting times and
bottlenecks within the business flow. Scientific methods, such as historical-logical,
analysis-synthesis, and induction-deduction, were used to approach the topic and obtain
validated results. The discovery process begins with information cleaning, using ETL
with Pentaho, until obtaining the model in ProM and identifying existing bottlenecks in
the activities. The impact on society is positive due to the contribution of knowledge on
process mining and its application in tuna industries. Finally, it is concluded that the
application of process mining becomes necessary and essential when analyzing and
optimizing business processes, maintaining a competitive advantage in the market and
ensuring customer satisfaction. This research is associated with the project methodology
of hazards and critical control points applying process mining.
Key words: Process mining, algorithms; automation; fuzzy net; petri net; workflow.
Introducción
La presente investigación, tiene su énfasis en la utilización de la minería de procesos en
para el descubrimiento automático del workflow en la empresa atunera, donde el process
mining, se la describe como una tecnología esencial para los denominados "negocios
algorítmicos", de forma que permite a las empresas aprovechar grandes cantidades de
datos, por medio de algoritmos para mejorar su eficiencia y rentabilidad.
Los procesos son una parte fundamental de cualquier organización, esto debido a que se
definen cómo se llevan a cabo las actividades diarias y cómo se logran los objetivos
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empresariales. Algunos procesos son simples y se realizan sin problemas, mientras que
otros son complejos y pueden generar fricciones y errores.
La aplicación de minería de procesos en el ámbito de la industria atunera, es procedente
ya que muchas de estas tienen automatizado de forma parcial o total su flujo de trabajo,
lo cual es imprescindible para la aplicación de esta novedosa técnica.
Es importante para las organizaciones identificar y optimizar los procesos para lograr una
mayor eficiencia y efectividad en sus operaciones diarias. Por ejemplo, las empresas de
comestibles utilizan procesos automatizados para garantizar que los productos adecuados
estén disponibles en las tiendas en todo momento y que los tiempos de espera de los
clientes se mantengan al mínimo.
La optimización de procesos también es fundamental en sectores como la atención
médica, donde los pacientes pueden enfrentar largos tiempos de espera y otras fricciones
en el proceso de atención. Al mejorar los procesos, los proveedores de atención médica
pueden mejorar la calidad de la atención al paciente y reducir los tiempos de espera.
La investigación tiene como objetivo, es aplicar la minería de procesos para el
descubrimiento automático del workflow en la industria atunera, para lo cual se empleó
una metodología científica descriptiva y explicativa, justo a los métodos científicos tales
como histórico – lógico, análisis – síntesis, inducción – deducción, de forma que
permitieron dar una validación sólida a la indagación, facilitando la recolección y
posterior análisis de los datos e información proporcionada en cada una de las actividades
que se realizan dentro del proceso de producción, todo esto previamente registrados en
los sistemas informáticos de la empresa.
El impacto de la indagación es positivo para la sociedad, puesto que la optimización de
procesos es una parte esencial de cualquier organización y puede ayudar a mejorar la
eficiencia, la efectividad y la calidad del servicio en una amplia variedad de industrias.
Materiales y métodos
Minería de procesos
La minería de procesos (PM) es la disciplina que se encarga de utilizar los datos
extraídos desde varias fuentes de información como los ERP, CRM o pequeños sistemas,
que constantemente manipulan y almacenan un sin número de datos para luego ser
procesados y convertir en valor dicha información. “La minería de proceso tiene como
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objetivo descubrir, monitorear y mejorar procesos a través de la extracción de datos
registrado previamente en algún sistema de información” (Günther & van der Aalst, 2007)
Mientras que las personas tienden a diseñar y pensar en forma de flujos de
procesos simples (imagen de la izquierda), la realidad tiende a ser más compleja con
múltiples variantes (imagen de la derecha). En este sentido, se suele diferenciar entre
procesos “To-Be” y “As-Is”. Como se lo evidencia en la Figura 1, de forma que se
representa el flujo de procesos.
Figura 1. - “To Be” y “As Is” del process mining
Adaptado. Procesos Objetivos 2023, https://procesosobjetivos.com/process-mining/
To-Be presenta el flujo de proceso ideal y perfecto sin fricción, tal como suele
diseñarse en teoría. As Is, por otro lado, presenta el flujo del proceso real con todas las
desviaciones y complejidades que ocurren en los procesos operativos de la vida real
(Reinkemeyer, 2020).
Es esencial comprender el ciclo que sigue la metodología BPM (Business Process
Management), el cual se compone de varias fases que se complementan entre sí. Estas
fases incluyen la identificación de procesos, el descubrimiento de procesos y el análisis
de procesos, seguido del diseño de procesos, la configuración e implementación, la
ejecución y el monitoreo, y finalmente la evaluación.
Durante la fase de identificación de procesos, se determinan los procesos
empresariales que serán objeto de mejora y se establecen los objetivos a alcanzar. La fase
de descubrimiento de procesos tiene como objetivo obtener una comprensión detallada
de los procesos actuales y documentarlos en un mapa de procesos. A continuación, se
lleva a cabo el análisis de procesos, que implica la identificación de problemas y
oportunidades de mejora en los procesos existentes.
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Una vez que se han identificado los problemas y oportunidades de mejora, se
procede a diseñar procesos mejorados que resuelvan los problemas y aprovechen las
oportunidades identificadas. Luego, se configuran e implementan los nuevos procesos en
la organización. Durante la fase de ejecución y monitoreo, se garantiza que los procesos
se lleven a cabo según lo diseñado y se realizan ajustes cuando sea necesario. Finalmente,
se evalúa el desempeño de los procesos y se realizan mejoras adicionales si es necesario.
Todo el ciclo de vida del BPM se evidencia en la Figura 2.
Figura 2. - Ciclo de vida del BPM
Adaptado. Sedici [Fotografía], por (Cocconi et al., 2019),
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/77070
Process Mining logra esta unión tomando las huellas digitales que se crean en los
sistemas de TI y usándolas para reconstruir y visualizar los flujos de procesos. A partir
de aquí, la tecnología de minería de procesos puede identificar patrones y desviaciones y,
en última instancia, eliminar los cuellos de botella.
El ciclo BPM es un enfoque sistemático para la mejora continua de los procesos
empresariales, que permite a las organizaciones identificar y resolver problemas,
aprovechando las oportunidades para mejorar su eficiencia y efectividad.
Tipos de minería
El eje central de la minera de procesos es el mejoramiento de los procesos de cada
actividad, a través de herramientas que permitan el análisis de la gran cantidad de datos
que provienen desde varios sistemas informáticos. En la Figura 3 se esquematiza los tres
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tipos principales (van der Aalst, 2011): descubrimiento (Discovery), cumplimiento
(Conformance) y mejora (Enhacement) (Aguirre Mayorga & Rincón García, 2015).
Figura 3. - Tipos de minería de procesos
Fuente. Elaborado por Autor de la Investigación, 2021
• Descubrimiento (Discovery). – es la técnica donde se toma un registro de eventos
y produce un modelo sin usar ninguna información a priori (Cocconi et al., 2019).
• Cumplimiento (Conformance). – en este modelo existe un proceso y se compara
con el log de eventos previamente obtenido; para luego verificar la conformidad
del workflow y conocer si los registros son registrados de manera correcta, y
conocer si se ajusta al modelo real o viceversa (Contreras et al., 2016).
• Mejora (Enhacement). - aquí, la idea es ampliar o mejorar un modelo de proceso
existente utilizando información sobre el proceso real registrado en algún registro
de eventos (Günther & van der Aalst, 2007).
Workflow
Los flujos de trabajo o workflow son denominados un estudio de las operaciones
de una actividad de trabajo, y se enfocan en la estructuración, realización, orden y
sincronización de la información que fluye dentro de una empresa u organización. Estos
flujos son utilizados para automatizar procesos de trabajo, optimizando tiempos, recursos
y acciones, y permitiendo a los usuarios estar en contacto permanente con cada uno de
los procesos que realiza la empresa. (Rodríguez G., 2017).
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Los flujos de trabajo o workflows son una herramienta cada vez más utilizada en
las empresas para optimizar sus procesos de trabajo y mejorar su eficiencia. Entre las
ventajas que ofrecen, se destacan:
• Reducción de errores y redundancias: al automatizar procesos y estandarizar
procedimientos, se pueden disminuir errores humanos y tareas redundantes, lo que
aumenta la eficiencia y reduce costos.
• Mayor flexibilidad y adaptabilidad: permiten mayor flexibilidad y
adaptabilidad a cambios en procesos empresariales, ya que pueden ser
modificados y actualizados fácilmente para satisfacer necesidades cambiantes del
negocio.
• Facilitación de la colaboración: pueden mejorar la colaboración y comunicación
entre empleados y departamentos, permitiendo el seguimiento y asignación de
tareas y el intercambio de información de manera más eficiente.
• Mejora de la toma de decisiones: pueden proporcionar mayor visibilidad y
transparencia de los procesos empresariales, permitiendo una mejor toma de
decisiones basada en datos y en la comprensión de los flujos de trabajo (Menéndez
& Castellanos, 2016)
Herramientas
En base a la investigación que se plantea, en la actualidad existen un sin número
de herramientas que facilitan el descubrimiento y comparación de los procesos de
negocios en base a la información que se registra en los distintos sistemas informáticos;
entre los más conocidos se tiene:
Disco
Esta herramienta permite importar archivos CSV o Excel, la misma que es
compatible con la mayoría de los plugins de ProM, teniendo como función principal el
descubrimiento automatizado de procesos (Velásquez L., 2017). Se evidencia en la
Figura 4, la interfaz de dicha herramienta.
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Figura 4. - Interfaz de Disco
Fuente: Fotografiada por Autor de la investigación, 2023
ProM
Es una plataforma que se emplea para el análisis de procesos, debido a que es fácil
de usar, por lo tanto fácil de entender, denotado que esta herramienta ha ido creciendo
muy rápido, en vista de sus grandes funcionalidades, que se integran a través de plugin
que usan algoritmos específicos que permiten explorar los datos (Díez Arias, 2016),
Como se visualiza en la Figura 5 la interfaz de la herramienta.
Figura 5. - Interfaz de ProM
Fuente: Fotografiada por Autor de la investigación, 2023
Celonis
Es una herramienta inteligente de Big Data que analiza y visualiza cada proceso
de la empresa, permite modelar los procesos en base a la información que se carga en
sistema (Evangelista P. & Coronado T., 2020). Como se evidencia en la Figura 6.
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Figura 6. - Interfaz web de Celonis
Fuente: Fotografiada por Autor de la investigación, 2023
Métodos
En el marco metodológico, se emplearon métodos tales como histórico – lógico: el mismo
que se utilizó para la verificación de la investigación, además de conocer las tres
instancias como descubrir, monitorear y mejorar procesos reales; por otro lado el análisis
– síntesis el cual se empleó para formar todo el contenido del estado del arte; el método
inducción – deducción, se empleó para la indagación de la problemática que se presenta
dentro de las empresas atuneras, al no contar con la tecnología de minería de procesos,
para gestionar las actividades que se realizan dentro de la organización.
Resultados
La etapa en cuestión se enfoca en el proceso ETL, el cual es fundamental en el
proyecto. Este proceso se compone de tres fases clave: extracción, transformación y carga
de datos. Para llevar a cabo esta tarea, se utiliza el software Pentaho, el cual facilita la
extracción automática de información a través del uso de sentencias SQL.
En las fases de procesamientos de los datos, para el CASE ID se toma en
consideración el día juliano por lo que, al ser una empresa atunera, se evidencia que los
datos registrados y la producción de los productos que ofrecen, se relaciona a través de
ese atributo. Por otra parte, como actividad se toma en cuenta los puntos críticos de
control, detallados en la Tabla 1, de acuerdo con el diagrama de la empresa:
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Tabla 1. - Puntos críticos de control encontrados en la base de datos
PUNTOS CRÍTICOS DE
CONTROL
Egresos de producción
Cortes
Cocción
Control de temperatura - Rociado
Control de temperatura - Salida
Limpieza
Control de doble cierre
Encartonado
Ingreso a bodega
Despacho
Fuente: Autor de la investigación, 2023
Se identifican los puntos críticos de control basados en el diagrama BPM del
proceso de producción de la empresa atunera se procede a identificar cada proceso dentro
de la data proporcionada; una vez culminado el análisis y localización de la información
se obtiene que dentro de la base de datos no se encuentran registrados todos los puntos
críticos de control; esto se debe a que aún esos procesos no se tienen automatizado o no
han sido registrados los eventos de dichas actividades.
El proceso de limpieza se dividió en varios pasos, incluyendo la selección de todos
los datos comprendidos entre los años 2010 – 2022; luego el filtrado para elegir solo el
año 2022 y debido a las limitaciones de ProM en cuanto a la cantidad de datos aceptados,
se limitó la selección a los primeros tres meses (enero a marzo). Además, se agruparon
los datos para evitar la duplicidad de la ejecución de las actividades realizadas por el
usuario.
Tabla 2. - Descripción del total de datos obtenidos por cada actividad de acuerdo con el
filtrado
ACTIVIDADES
2010 -
2022
2022
ENERO -
MARZO
AGRUPADO
Egresos de producción
460073
18323
12610
72
Cortes
1226334
40498
28263
205
Cocción
297516
2945
2042
137
Control de temperatura -
Rociado
5419
158
112
72
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Control de temperatura -
Salida
5419
158
112
72
Limpieza
14660506
2394962
1375948
131
Control de doble cierre
360861
78621
46770
256
Encartonado
111072
15397
9983
5067
Ingreso a bodega
43150
3889
3852
162
Despacho
530901
22555
13110
1842
Fuente: Autor de la investigación, 2023
Con todo este proceso de identificación y limpieza de la data, se obtuvieron un
total de 8016 eventos de todas las actividades. Posterior a ello se procede a pasar el log
de eventos para descubrir el modelo que se genera a partir de los mismos. El log de
eventos utilizado recopila un total de 16032 ejecuciones del proceso en un lapso de 3
meses (Enero – Marzo) comprendidas en el 2022, con un total de 83 instancias y 20
eventos por clase.
Al aplicar varios algoritmos de minería de proceso se obtiene los siguientes
gráficos:
Figura 7. - Petri Net (ILP Miner) en ProM
Fuente: Fotografiada por Autor de la investigación, 2023