Resumen de Generic Services Model for the Automatic Improvement of Business Processes

Valentina Vera Paz, Anyi Aracely Ramírez Obando, Carlos Cobos

• español

  Introducción: Las organizaciones requieren día a día más productividad y eficiencia en sus procesos de negocio. En la actualidad se cuenta con diversas herramientas que brindan soporte para optimizar tiempos y recursos de acuerdo con la complejidad de las actividades de los procesos de negocio. Sin embargo, al automatizar procesos, pocas empresas logran definir un flujo de trabajo exitoso, por lo que no pueden prever las dificultades que surgen en un entorno de producción. En consecuencia, no es posible dar una solución anticipada a los problemas, lo que implica sobrecostos, pérdida de tiempo y en algunos casos afectación al talento humano de la organización.

  Objetivo: En este artículo se presenta un modelo de servicios genérico para la mejora automática de procesos de negocio que permite identificar cuellos de botella, reprocesos, fallas y retrasos al analizar los logs de eventos de un proceso de negocio. También resume la implementación del servicio de gestión de cuellos de botella para soportar la toma de decisiones en un proceso simulado, aplicando modelos de regresión para predecir el rendimiento de las actividades manuales del proceso con base en los retrasos y la longitud de las colas. Mediante la predicción del rendimiento y la elaboración de sugerencias de asignación de recursos, se determinó el nivel de mejora del proceso.

  Metodología: La investigación se realizó siguiendo el Patrón de Investigación Iterativa propuesto por Pratt. Primero se identificaron los principales problemas en la gestión de procesos, luego se realizó una revisión del estado del arte para conocer las propuestas de solución a estos problemas, después se propuso un modelo de solución independiente del software de gestión de procesos que se use y finalmente se realizaron dos evaluaciones, una a nivel conceptual con la técnica de grupo focal y la otra basada en la implementación de uno de los servicios propuestos y datos recolectados de un experimento en un simulador de procesos de negocio.

  Resultados: La evaluación conceptual de los servicios propuestos en el modelo se realizó por parte de un grupo de expertos, con base en los lineamientos de diseño y contenido del estándar de la nomenclatura de modelado BPMN, otorgando una calificación de 4,8 sobre 5,0 para cada servicio. La experimentación con el simulador de procesos de negocio y las recomendaciones entregadas por el servicio implementado (gestión de cuellos de botella) permitió evaluar la reducción en tiempo del procesamiento de las instancias de un proceso en relación con los recursos adicionados.

  Conclusiones: El modelo propuesto este compuesto de tres servicios principales, la gestión de cuellos de botella, la gestión de recursos y la gestión de entradas. El primer servicio ayuda a establecer las medidas correctivas para que el proceso fluya y las instancias de este no se encolen en tareas o actividades específicas, lo que ayuda a mejorar el tiempo de respuesta y la calidad del servicio. La gestión de recursos busca optimizar el tiempo de ejecución de las actividades manuales y la gestión de entradas busca asegurar que una instancia del proceso cuente con los datos y documentos requeridos para ser procesado de inicio a fin, evitando reprocesos y mejorando la calidad de los datos que se reciben y procesan.

• English

  Introduction: Organizations require more productivity and efficiency in their business processes every day. Currently, various tools provide support to optimize time and resources according to the complexity of the activities of the business processes. However, by automating processes, few companies can define a successful workflow, thus failing to anticipate the difficulties in a production environment. Consequently, it is impossible to provide an early solution to problems, which implies cost overruns, loss of time, and in some cases, affectation of the organization's human talent.

  Objective: This article presents a generic service model for the automatic improvement of business processes that allows identifying bottlenecks, reprocesses, failures, and delays when analyzing the event logs of a business process. It also summarizes the implementation of the bottleneck management service to support decision-making in a simulated process, applying regression models to predict the performance of manual process activities based on delays and queue lengths. By predicting performance and making resource allocation suggestions, the level of process improvement was determined.

  Method: The research was conducted following the Iterative Research Pattern proposed by Pratt. First, the main problems in process management were identified, then a review of the state of the art was carried out to find out the proposed solutions to these problems. A solution model independent of the process management software used was proposed, and finally, two evaluations were carried out, one at a conceptual level with the focus group technique and the other based on the implementation of one of the proposed services and data collected from an experiment in a business process simulator.

  Results: The conceptual evaluation of the services proposed in the model was conducted by a group of experts, based on the design and content guidelines of the BPMN modeling nomenclature standard, giving a rating of 4.8 out of 5.0 for each service. Experimentation with the business process simulator and the recommendations provided by the implemented service (bottleneck management) made it possible to evaluate the reduction in the processing time of the instances of a process in relation to the added resources.

  Conclusions: The proposed model is composed of three main services, bottleneck management, resource management, and input management. The first service helps to establish the corrective measures so that the process flows and the instances of this do not get stuck in specific tasks or activities, which helps to improve the response time and the quality of the service. Resource management seeks to optimize the execution time of manual activities and input management seeks to ensure that an instance of the process has the data and documents required to be processed from start to finish, avoiding reprocessing and improving the quality of the data received and processed.