Análisis de procesos usando redes complejas

Abstract

El análisis de procesos ha tomado una gran importancia en el ámbito empresarial. Las herramientas que facilitan la comprensión de los procesos de negocio de una organización son cada vez más importantes ya que permiten optimizar las actividades individuales, asegurando que los recursos se utilicen de manera óptima. Este trabajo busca establecer una metodología para el análisis de procesos de negocio usando teoría de redes. Para esto es necesario transformar un modelo de proceso de negocio hacia una red compleja con el fin de poder realizar análisis sobre la red. Este análisis nos permitiría obtener información más detallada sobre un proceso. Esta información nos da una idea clara de la importancia estructural y funcional de los elementos de la red. Se inicia planteando una convención que facilita la transición desde Notación de Modelado de Procesos de Negocio hacia redes complejas. Posteriormente se usó un script de Python para extraer la información de los objetos de flujo y objetos conexión, este script también se encarga de almacenar la información en diferentes formatos para una fácil reutilización de los datos en distintas herramientas. A continuación, con scripts tanto en Python como en R se procedió con la generación de las redes y su visualización. Con la información de nodos y enlaces de cada red se desarrolló una aplicación Shiny que se encarga de graficar y mostrar las medidas microscópicas grado, coeficiente de clusterización, e intermediación para cada uno de los nodos. Para concluir se profundiza el análisis de la red desde una perspectiva macroscópica para determinar las comunidades y su robustez. Se emplearon diferentes algoritmos de detección de comunidades y se contrastan los resultados con el fin de encontrar el algoritmo más apropiado para esta tarea. De igual manera se contrasta la vulnerabilidad de la red frente a distintos factores de error y ataque para poder determinar falencias o mejoras dentro de los procesos.