Componente para medir la calidad de las variantes de modelos de procesos durante la fase de diagnóstico de procesos

Abstract

La Minería de Procesos es una disciplina que impulsa el desarrollo de técnicas y herramientas para el diagnóstico de procesos, entre las que se encuentra Variant Miner. Esta técnica ha sido implementada como complemento del marco de trabajo ProM, la cual a partir de un registro de eventos genera un Árbol de Variantes y proporciona el Perfil de Diagnóstico correspondiente, en el cual se registran las evaluaciones realizadas a estos modelos, teniendo en cuenta los comportamientos asumidos y descartados en la identificación de los patrones de control de flujo. Además, brinda información referente a la frecuencia de cada traza dentro del registro de eventos. La presente investigación tiene como objetivo principal desarrollar un componente para medir la calidad de las variantes de modelos de procesos, que facilite la selección de las mismas durante la fase de diagnóstico. Los principales aportes de esta investigación son: proporcionar al usuario una evaluación exacta de cada variante; generar una versión del árbol correspondiente, definida como entrada para crear una red de Petri y modificar el registro de eventos con una nueva codificación de las trazas; a partir de estas últimas se realiza el cálculo de las métricas y la integración de la biblioteca CoBeFra con el complemento Variant Miner. Todo ello permitió el desarrollo de una nueva versión del complemento Variant Miner compuesto por tres elementos: VariantTree, ConvertVTreeToPetriNet y la biblioteca CoBeFra, reforzando el trabajo y la cooperación entre sí.

Process Mining is a discipline that promotes the development of techniques and tools for process diagnostics, among which is Variant Miner. This technique has been implemented to complement the framework ProM, which from an event log generates a tree variants and provides the profile corresponding diagnosis, in which assessments made on these models are recorded, taking into account behaviors made and discarded in identifying patterns flow control. It also provides information regarding the frequency of each trace in the event log. This research has as main objective to develop a component to measure the quality of the variants of process models, which facilitates the selection of the same during the diagnostic phase. The main contributions of this research are to provide the user with an accurate assessment of each variant; generate a version of the tree, defined as input to create a Petri net and modify the event log with new coding traces; from the latter calculating metrics and integration of CoBeFra library with add-Miner Variant it is performed. This enabled the development of a new version of the add Variant Miner composed of three elements: Variant Tree, ConvertVTreeToPetriNet and CoBeFra library, strengthening the work and cooperation with each other.