Minería de procesos: algoritmos para el descubrimiento de procesos

López Perales, Samuel
Zapata Abad, María Antonia (dir.)

Universidad de Zaragoza, CIEN, 2025

Graduado en Matemáticas

Abstract: La minería de procesos utiliza registros de eventos generados por sistemas de información para analizar
cómo se ejecutan los procesos en la práctica y generar modelos que representen estas secuencias
de actividades. Esto permite analizar, monitorizar y mejorar procesos reales dentro de una organización.
Los modelos empleados son representaciones simplificadas y abstractas de sistemas que capturan los
aspectos esenciales, facilitando su comprensión y análisis. En este trabajo, se usan redes de Petri como
principal modelo para representar la dinámica de los procesos.
La minería de procesos se puede clasificar en tres tipos principales. El primero es el descubrimiento
de procesos, que consiste en crear automáticamente un modelo a partir de registros de eventos. El
segundo tipo es la verificación de conformidad, que compara el comportamiento real registrado en los
logs con un modelo de proceso predefinido, permitiendo identificar actividades que no siguen el modelo
esperado y marcando las desviaciones. Finalmente, el tercer tipo es la optimización y mejora, que
busca identificar áreas de mejora en los procesos, como eliminar ineficiencias, reorganizar secuencias o
acelerar actividades.
Además, la minería de procesos puede analizarse desde distintas perspectivas. Entre las más relevantes
está la perspectiva de control de flujo, que analiza el orden y la secuencia de las actividades. También
está la perspectiva organizacional, que examina los recursos involucrados, como personas y departamentos,
y la perspectiva temporal, que analiza la ocurrencia temporal de eventos, tiempos muertos y
frecuencias. En este trabajo nos centramos en el primer tipo de minería de procesos, el descubrimiento
de procesos, desde la perspectiva de control de flujo.
Dentro de los algoritmos de descubrimiento, en este trabajo vamos a describir dos de ellos, el algoritmo
α y el algoritmo de minería inductiva. El algoritmo α fue uno de los primeros en abordar
la concurrencia en los procesos. Aunque presenta limitaciones, como la incapacidad de representar con
precisión estructuras complejas, su simplicidad lo convierte en una herramienta valiosa para introducirse
en los desafíos del descubrimiento. Este algoritmo identifica relaciones causales entre actividades al
buscar patrones en los registros de eventos. Por otro lado, el algoritmo de minería inductiva emplea
una estrategia de divide y vencerás, procesando registros en bloques y generando modelos estructurados
en forma de árboles de procesos. Una de las ventajas de este algoritmo es que garantiza que los
modelos resultantes sean correctos desde el principio, superando problemas de incompletitud o errores
en los datos. Además, el descubrimiento inductivo es especialmente útil para registros grandes o con
datos infrecuentes, resolviendo problemas que el algoritmo α no puede abordar. Actualmente, el descubrimiento
inductivo es uno de los enfoques líderes en minería de procesos gracias a su flexibilidad,
garantías formales y escalabilidad.
Finalmente, haciendo uso de la herramienta de minería de procesos ProM, hemos aplicado estos dos
algoritmos a un registro de eventos, que está disponible públicamente, y que proviene de un sistema real
de gestión de multas de tráfico.

Tipo de Trabajo Académico: Trabajo Fin de Grado