Browsing by Author "Luengo Mundaca, Daniela Lorena"

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    Applying Clustering in Process Mining to Find Different Versions of a Business Process That Changes over Time
    (Springer, 2012) Luengo Mundaca, Daniela Lorena; Sepúlveda Fernández, Marcos Ernesto
    Most Process Mining techniques assume business processes remain steady through time, when in fact their underlying design could evolve over time. Discovery algorithms should be able to automatically find the different versions of a process, providing independent models to describe each of them. In this article, we present an approach that uses the starting time of each process instance as an additional feature to those considered in traditional clustering approaches. By combining control-flow and time features, the clusters formed share both a structural similarity and a temporal proximity. Hence, the process model generated for each cluster should represent a different version of the analyzed business process. A synthetic example set was used for testing, showing the new approach outperforms the basic approach. Although further testing with real data is required, these results motivate us to deepen on this research line.
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    Detección de cambios temporales en los procesos de negocio mediante el uso de técnicas de segmentación
    (2012) Luengo Mundaca, Daniela Lorena; Sepúlveda Fernández, Marcos Ernesto; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    Hoy en día, las organizaciones tienen la necesidad de estar constantemente cambiando para ajustarse a las necesidades del entorno. Estos cambios se reflejan en sus procesos de negocio, por ejemplo, un supermercado debido a cambios estacionales tendrá distinta demanda en distintos meses del año, por lo que sus procesos de abastecimiento o de reposición de productos podrían ser distintos en distintas épocas del año. Una forma de analizar con profundidad un proceso y entender cómo realmente se ejecuta en la práctica a través del tiempo, es en base al análisis de sus registros históricos almacenados en los sistemas de información, lo cual es conocido como minería de procesos. Sin embargo, en la actualidad la mayoría de las técnicas que existen para analizar y mejorar procesos consideran todos los registros de un proceso de manera estática, es decir, que el proceso no cambia a través del tiempo, lo cual en la práctica es poco realista dada las naturaleza dinámica de las organizaciones.