Los algoritmos de minería de procesos se explican de forma sencilla
Conclusiones clave:
Los algoritmos de minería de procesos son los motores matemáticos que convierten los datos de registro de eventos sin procesar en modelos de procesos visuales y analizables.
Los cinco más utilizados son Alpha Miner, Heuristic Miner, Fuzzy Miner, Inductive Miner y Genetic Miner, cada uno de los cuales equilibra la precisión, la tolerancia al ruido y la complejidad estructural de manera diferente.
Estos algoritmos impulsan la mayor parte del software de minería de procesos y ayudan a los equipos a detectar cuellos de botella e ineficiencias para una mejora basada en datos.
Puede ejecutar el descubrimiento básico usted mismo en Python (por ejemplo, con pm4py), pero la mayoría de las empresas lo combinan o reemplazan con plataformas de inteligencia de procesos dedicadas y sin código.
Los algoritmos son la base de la programación informática y una parte esencial de la ciencia de datos. En este artículo explicamos los cinco algoritmos más populares utilizados en minería de procesos.
¿Qué son los algoritmos de minería de procesos?
Los algoritmos de minería de procesos son conjuntos de reglas matemáticas que se utilizan para descubrir modelos de procesos de sistemas comerciales utilizando técnicas de minería de datos. Los algoritmos de minería de procesos le permiten mapear el verdadero estado de los procesos comerciales, identificar cuellos de botella y eficiencias y mejorar sus procesos comerciales de una manera basada en datos. Estos algoritmos forman la base de software de minería de procesos. Los cinco algoritmos de minería de procesos más populares incluyen Alpha Miner, Heuristic Miner, Fuzzy Miner, Inductive Miner y Genetic Miner.
1. Minero alfa
El minero Alfa (o algoritmo α, minero α) conecta registros de eventos o datos observados con el descubrimiento de un modelo de proceso. Este algoritmo fue el primer algoritmo de descubrimiento de procesos desarrollado y propuesto por el Dr. Wil van der Aalst, el Dr. Ton Weijters y la Dra. Laura Măruşter.
Cómo funciona el minero alfa en la minería de procesos
El algoritmo del minero alfa utiliza registros de eventos como fuente de datos. Comienza transformando los registros de eventos en relaciones de seguimiento directo, secuencia, paralelo y elección, y luego usándolos para crear una red de Petri que describe el modelo de proceso. En términos simples, crea un flujo de procesos de negocio con marca de tiempo que se puede visualizar.
Una red de Petri es una herramienta gráfica y matemática que se utiliza para modelar y visualizar sistemas concurrentes. Fuente: Wikipedia.
Hoy en día, el algoritmo Alpha miner y sus variaciones se pueden utilizar ampliamente en aplicaciones de minería de procesos, por ejemplo, en el descubrimiento de procesos y en la verificación de conformidad.
2. Minero heurístico
El segundo algoritmo popular de minería de procesos, el Heuristic Miner, fue desarrollado por el Dr. Ton Weijters para abordar algunas de las limitaciones clave del Alpha Miner. En informática, una heurística es una técnica diseñada para resolver un problema más rápidamente encontrando una solución aproximada cuando los algoritmos clásicos buscan una solución exacta. Los algoritmos heurísticos son populares en inteligencia artificial, donde se tienen grandes cantidades de datos y la capacidad de inferir respuestas suficientemente buenas basadas en el aprendizaje automático.
Cómo funciona Heuristic Miner en la minería de procesos
Al igual que el algoritmo Alpha Miner, el minero heurístico utiliza un gráfico seguido directamente para mostrar la secuencia de procesos comerciales basados en registros de eventos. La diferencia clave es que Heuristic Miner aplica filtrado para reducir el ruido o los datos de registro de eventos incompletos o sin sentido, para proporcionar diagramas de flujo que son menos precisos pero más robustos que Alpha Miner.
Ejemplo de red causal utilizada en mineros heurísticos. Fuente: r-project.org.
Los algoritmos de minería heurística utilizan una representación llamada red causal para mapear todo el historial espacio-temporal de diferentes actividades. Luego, observan con qué frecuencia ocurren diferentes eventos y crean un modelo de proceso que excluye las rutas más infrecuentes en el modelo visualizado. El resultado final funciona bien en entornos de datos complejos, por ejemplo, minería de procesos para procesos de volumen particularmente alto.
3. Minero difuso
Fuzzy Miner es un algoritmo de minería de procesos de tercer núcleo adecuado para extraer procesos menos estructurados. Fue desarrollado por Christian W. Günther y tiene como objetivo eliminar algunos de los análisis de datos más pesados de la minería de procesos centrándose en lo que el usuario busca descubrir y analizar.
Cómo funciona Fuzzy Miner en la minería de procesos
Fuzzy Miner utiliza métricas de significancia/correlación para simplificar interactivamente el modelo de proceso con el nivel de detalle deseado. En términos simples, realiza el nivel correcto de minería de datos según dónde mira el usuario. Si el usuario analiza con más detalle, el modelo incluirá más detalles. Cuando el usuario mira la vista de alto nivel, el modelo se agrupa y se vuelve "más borroso"
Ejemplo de minería difusa utilizando la herramienta ProM. Fuente: tue.nl
4. Minero inductivo
El minero inductivo es otro algoritmo común utilizado en la minería de procesos para descubrir modelos de procesos a partir de registros de eventos. Esta técnica se basa en la idea de cortar registros de eventos en subregistros más pequeños llamados cortes o divisiones y luego detectar varios cortes en los gráficos seguidos directamente creados utilizando los registros de eventos. La principal ventaja del Minero Inductivo es su flexibilidad y escalabilidad.
Cómo funciona el minero inductivo en la minería de procesos
El aspecto único de Inductive Miners es la metodología de descubrir varias divisiones en el gráfico seguido directamente y utilizar los componentes más pequeños después de la división para representar la secuencia de ejecución de las actividades. El algoritmo Inductive Miner explora iterativamente el espacio de posibles modelos de procesos y es capaz de detectar una amplia gama de estructuras de procesos, desde modelos lineales hasta modelos más complejos con concurrencia, bucles y ramas or.
Ejemplo de minero inductivo en minería de procesos. Fuente: SJJ Leemans slideserve.com
5. Minero genético
El Minero Genético deriva su nombre de la biología y funciona de manera similar a la selección natural. Funciona mediante el uso de un algoritmo genético para buscar un espacio de posibles modelos de procesos para identificar el modelo de proceso más probable. El Minero Genético puede verse como un enfoque evolutivo que implica mutar y combinar modelos de procesos para buscar otros mejores.
Cómo trabaja el minero genético en la minería de procesos
El algoritmo Genetic Miner evalúa cada modelo de proceso y utiliza operaciones de selección, cruce y mutación para generar nuevos modelos de proceso. Se evalúan los modelos de proceso y se elige el modelo más adecuado como modelo de proceso final. Genetic Miner es capaz de identificar modelos de procesos con múltiples variantes y es capaz de detectar estructuras de procesos complejas, como bucles y concurrencia.
Visualización de cómo funciona el Minero Genético en la minería de procesos. Fuente: mlwiki.org.
Tutorial rápido de minería de procesos en Python
Un ejemplo muy simplificado es que puedes acceder y utilizar algoritmos de minería de procesos de código abierto rápidamente con el lenguaje de programación Python. Para realizar minería de procesos en Python, puede utilizar la biblioteca pm4py, que proporciona varias funcionalidades para el descubrimiento de procesos, la verificación de conformidad y la mejora de procesos.
Aquí hay una guía sencilla paso a paso para comenzar con la minería de procesos utilizando la biblioteca pm4py:
Paso 1: Instalar pm4py Primero, debes instalar la biblioteca pm4py. Puedes hacer esto usando pip: bashCopy code pip install pm4py
Paso 2: Importar las bibliotecas necesarias A continuación, importe las bibliotecas necesarias en su script de Python: código pythonCopy importe pm4py desde pm4py.objects.log.importer.xes importe el importador como xes_importer desde pm4py.algo.discovery.alpha importe el algoritmo como alpha_miner desde pm4py.visualization.petrinet importe el visualizador como pn_visualizer
Paso 3: Cargue el registro de eventos Cargue los datos del registro de eventos utilizando el importador apropiado. En este ejemplo, usaremos un archivo de registro de eventos XES: pythonCopy code event_log_file = "path/to/your/event_log.xes" log = xes_importer.apply(event_log_file) También puede crear un registro de eventos a partir de un archivo CSV usando la biblioteca pm4py. Aquí hay un ejemplo: código pythonCopy importar pandas como pd desde pm4py.objects.conversion.log importar convertidor como log_converter desde pm4py.objects.log.util importar dataframe_utils csv_file = "ruta/a/tu/csv_file.csv" dataframe = pd.read_csv(csv_file) dataframe = dataframe_utils.convert_timestamp_columns_in_df(dataframe) dataframe = dataframe.sort_values("timestamp_column_name") log = log_converter.apply(dataframe)
Paso 4: Aplicar un algoritmo de descubrimiento de procesos Aplique un algoritmo de descubrimiento de procesos a los datos del registro de eventos para extraer el modelo de proceso. En este ejemplo, utilizaremos el algoritmo Alpha Miner: pythonCopy code net, initial_marking, final_marking = alpha_miner.apply(log) También puedes probar otros algoritmos de descubrimiento de procesos como Inductive Miner o Heuristics Miner, que están disponibles en la biblioteca pm4py.
Paso 5: Visualizar el modelo de proceso Visualice el modelo de proceso descubierto utilizando el visualizador de red de Petri: pythonCopy code gviz = pn_visualizer.apply(net, initial_marking, final_marking) pn_visualizer.view(gviz) Esto mostrará la visualización de red de Petri del modelo de proceso descubierto.
Paso 6: Realizar análisis adicionales (opcional) Puede utilizar la biblioteca pm4py para realizar análisis adicionales como verificación de conformidad, análisis de cuellos de botella o análisis de rendimiento. Explore la documentación y los ejemplos de la biblioteca para obtener más información sobre estas funcionalidades. Siguiendo estos pasos, puede realizar minería de procesos básicos en Python utilizando la biblioteca pm4py.
Para casos de uso y personalizaciones más avanzados, consulte la documentación y los ejemplos oficiales de pm4py: Documentación oficial: https://pm4py.fit.fraunhofer.de/documentation Ejemplos: https://github.com/pm4py/pm4py-core/tree/stable/examples El ejemplo anterior es una simplificación excesiva de las necesidades de la mayoría de los líderes empresariales. La realidad de desarrollar y aplicar análisis de procesos suele ser mucho más complicada, por lo que cada vez más empresas optan por soluciones dedicadas de los proveedores.
La minería de procesos es una técnica que analiza registros de eventos para crear modelos visuales de procesos, proporcionando información valiosa sobre el estado actual de un proceso de negocio e identificando áreas de mejora.
¿Cuál es la diferencia entre minería de procesos y minería de tareas?+−
Tanto la minería de procesos como la minería de tareas proporcionan información relevante para la gestión de procesos de negocio, pero funcionan de formas ligeramente diferentes. La minería de procesos recopila datos de registros de eventos en sistemas fuente empresariales, mientras que la minería de tareas recopila información de la interfaz de usuario de las estaciones de trabajo.
¿Es la minería de procesos adecuada para todas las industrias?+−
Si bien la minería de procesos se puede aplicar en diversas industrias, es particularmente beneficiosa para empresas con procesos complejos y grandes volúmenes de datos. Estas organizaciones pueden aprovechar la minería de procesos para obtener información valiosa sobre sus procesos e impulsar mejoras significativas en la eficiencia, el ahorro de costos y la satisfacción del cliente.
¿En qué se diferencia la minería de procesos de la inteligencia empresarial?+−
La minería de procesos es un subconjunto de la inteligencia empresarial en el que se combinan metodologías de BI y técnicas de ciencia de datos con la gestión de procesos empresariales.
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