Algoritmo para el diagnóstico de variantes de proceso en registros de eventos complejos

Abstract

Las técnicas de descubrimiento de proceso ayudan a comprender el funcionamiento de las organizaciones a partir de sus procesos. Un algoritmo de descubrimiento toma como entrada un registro de eventos y descubre un modelo que representa el comportamiento del proceso. La técnica Minería de Variantes permite el diagnóstico de variantes de proceso, pero el costo computacional ante registros de eventos con presencia de ruido y ausencia de información aumenta significativamente. La solución propuesta consiste en complementar las deficiencias de Minería de variantes con las fortalezas del algoritmo de competición de la técnica Constructs Competition Miner. La validación mediante la evaluación de métricas de calidad sobre los modelos descubiertos por la solución propuesta muestra resultados favorables.

Process Discovery techniques help to understand the actual processes deployed in an organization. A process discovery algorithm takes as input an event log and discovers a model that represents the actual process behavior. Variants Miner allows process variants diagnosis, but computational cost increases significantly when the event log contains noise and incompleteness. The solution proposed consists in complementing Variants Miner weaknesses with Constructs Competition VMiner (CCM) competition algorithm strengths. The validation through evaluation of quality metrics on the models discovered by the proposed solution shows right results.