Modelado de procesos

El término modelo de proceso se utiliza en diversos contextos. Por ejemplo, en el modelado de procesos de negocio, el modelo de proceso empresarial a menudo se denomina modelo de proceso de negocio .

Los modelos de proceso son procesos de la misma naturaleza que se clasifican juntos en un modelo. Por lo tanto, un modelo de proceso es una descripción de un proceso a nivel de tipo. Dado que el modelo de proceso se encuentra a nivel de tipo, un proceso es una instancia del mismo. El mismo modelo de proceso se utiliza repetidamente para el desarrollo de muchas aplicaciones y, por consiguiente, tiene muchas instancias. Un posible uso de un modelo de proceso es prescribir cómo deben/deberían/podrían hacerse las cosas, en contraste con el proceso en sí, que es lo que realmente sucede. Un modelo de proceso es, a grandes rasgos, una anticipación de cómo será el proceso. La naturaleza del proceso se determinará durante el desarrollo real del sistema. ^{[ 2 ]}

Los objetivos de un modelo de proceso son:

• Descriptivo
  • Realizar un seguimiento de lo que realmente sucede durante un proceso.
  • Adopte el punto de vista de un observador externo que analiza la forma en que se ha llevado a cabo un proceso y determina las mejoras que deben realizarse para que funcione de manera más eficaz o eficiente.
• Preceptivo
  • Defina los procesos deseados y cómo deberían/podrían/quizás se llevarían a cabo.
  • Establecer reglas, directrices y patrones de comportamiento que, de seguirse, conduzcan al desempeño deseado del proceso. Estos pueden variar desde una aplicación estricta hasta una orientación flexible.
• Explicativo
  • Proporcione explicaciones sobre la lógica de los procesos.
  • Explora y evalúa las diversas posibles líneas de acción basándote en argumentos racionales .
  • Establecer un vínculo explícito entre los procesos y los requisitos que el modelo debe cumplir.
  • Predefine los puntos en los que se pueden extraer datos para fines de elaboración de informes.

Desde un punto de vista teórico, el modelado de metaprocesos explica los conceptos clave necesarios para describir qué sucede en el proceso de desarrollo, sobre qué, cuándo sucede y por qué. Desde un punto de vista operativo, el modelado de metaprocesos tiene como objetivo proporcionar orientación a los ingenieros de métodos y desarrolladores de aplicaciones. ^{[ 1 ]}

La actividad de modelar un proceso de negocio generalmente implica la necesidad de modificar procesos o identificar problemas que corregir. Esta transformación puede requerir o no la participación del departamento de TI, aunque este es un factor común que impulsa la necesidad de modelar un proceso de negocio. Se buscan programas de gestión del cambio para poner en práctica los procesos. Gracias a los avances tecnológicos de los principales proveedores de plataformas, la visión de que los modelos de procesos de negocio (BPM) sean totalmente ejecutables (y capaces de realizar ingeniería de ida y vuelta ) se acerca cada día más a la realidad. Las tecnologías de apoyo incluyen el Lenguaje Unificado de Modelado (UML), la arquitectura dirigida por modelos y la arquitectura orientada a servicios .

El modelado de procesos aborda los aspectos procedimentales de la arquitectura empresarial , dando lugar a una arquitectura empresarial integral . Las relaciones entre los procesos de negocio y el resto de los sistemas, datos, estructura organizativa y estrategias de la empresa, entre otros, permiten analizar y planificar cambios con mayor eficacia. Un ejemplo práctico se encuentra en las fusiones y adquisiciones corporativas : comprender en detalle los procesos de ambas empresas permite a la dirección identificar redundancias, lo que facilita una fusión más fluida.

El modelado de procesos siempre ha sido un aspecto clave de la reingeniería de procesos empresariales y de los enfoques de mejora continua que se ven en Six Sigma .

Dado que en este documento se analiza la calidad de los modelos de procesos, es necesario profundizar en la calidad de las técnicas de modelado como un elemento esencial para la calidad de dichos modelos. En la mayoría de los marcos existentes para comprender la calidad, no se distingue claramente entre la calidad de las técnicas de modelado y la calidad de los modelos resultantes de la aplicación de dichas técnicas. Este informe se centrará tanto en la calidad de las técnicas de modelado de procesos como en la calidad de los modelos de procesos para diferenciarlas claramente. Se han desarrollado varios marcos para facilitar la comprensión de la calidad de las técnicas de modelado de procesos; un ejemplo es el marco de evaluación de modelado basado en la calidad, también conocido como marco Q-Me, que propone proporcionar un conjunto de propiedades y procedimientos de calidad bien definidos para posibilitar una evaluación objetiva de estas propiedades. ^{[ 10 ]} Este marco también presenta la ventaja de proporcionar una descripción uniforme y formal del elemento del modelo dentro de uno o diferentes tipos de modelos utilizando una misma técnica de modelado. ^{[ 10 ]} En resumen, esto permite evaluar tanto la calidad del producto como la calidad del proceso de las técnicas de modelado con respecto a un conjunto de propiedades previamente definidas.

Las propiedades de calidad relacionadas con las técnicas de modelado de procesos de negocio analizadas en ^{[ 10 ]} son:

• Expresividad: el grado en que una técnica de modelado determinada es capaz de representar modelos de cualquier número y tipo de dominios de aplicación.
• Arbitrariedad: el grado de libertad que se tiene al modelar un mismo dominio.
• Idoneidad: el grado en que una técnica de modelado determinada está específicamente adaptada a un tipo específico de dominio de aplicación.
• Comprensibilidad: la facilidad con la que los participantes comprenden la forma de trabajar y la manera de modelar.
• Coherencia: el grado en que los submodelos individuales de una forma de modelado constituyen un todo.
• Integridad; el grado en que todos los conceptos necesarios del dominio de la aplicación están representados en el modelo.
• Eficiencia: el grado en que el proceso de modelado utiliza recursos como el tiempo y el personal.
• Eficacia: el grado en que el proceso de modelado logra su objetivo.

Para evaluar la calidad del marco Q-ME, se utiliza para ilustrar la calidad de las técnicas de modelado de negocios de modelado de elementos esenciales dinámicos de la organización (DEMO).

Se afirma que la evaluación del marco Q-ME con respecto a las técnicas de modelado DEMO ha revelado las deficiencias de Q-ME. Una de ellas es que no incluye una métrica cuantificable para expresar la calidad de la técnica de modelado de negocios, lo que dificulta la comparación de la calidad de diferentes técnicas en una calificación general.

También existe un enfoque sistemático para la medición de la calidad de las técnicas de modelado, conocido como métricas de complejidad, sugerido por Rossi et al. (1996). Las técnicas de metamodelo se utilizan como base para el cálculo de estas métricas de complejidad. En comparación con el marco de calidad propuesto por Krogstie , la medición de la calidad se centra más en el nivel técnico que en el nivel de modelo individual. ^{[ 11 ]}

Los autores (Cardoso, Mendling, Neuman y Reijers, 2006) utilizaron métricas de complejidad para medir la simplicidad y la comprensibilidad de un diseño. Esto se ve respaldado por investigaciones posteriores de Mendling et al. , quienes argumentaron que, sin utilizar métricas de calidad para evaluar las propiedades de calidad de un modelo, un proceso simple puede modelarse de manera compleja e inadecuada. Esto, a su vez, puede conducir a una menor comprensibilidad, mayores costos de mantenimiento y, posiblemente, una ejecución ineficiente del proceso en cuestión. ^{[ 12 ]}

La calidad de la técnica de modelado es importante para crear modelos de calidad que contribuyan a la corrección y utilidad de los mismos.

Los primeros modelos de procesos reflejaban la dinámica del proceso con un proceso práctico obtenido mediante instanciación en términos de conceptos relevantes, tecnologías disponibles, entornos de implementación específicos, restricciones del proceso, etc. ^{[ 13 ]}

Se ha realizado una enorme cantidad de investigación sobre la calidad de los modelos, pero se ha prestado menos atención a la calidad de los modelos de procesos. Si bien no es posible evaluar exhaustivamente los problemas de calidad de los modelos de procesos, existen cuatro directrices y marcos principales en la práctica para ello. Estos son: marcos de calidad descendentes, métricas ascendentes relacionadas con aspectos de calidad, estudios empíricos relacionados con técnicas de modelado y directrices pragmáticas. ^{[ 14 ]}

Hommes citó a Wang et al. (1994) ^{[ 11 ]} que todas las características principales de la calidad de los modelos se pueden agrupar en 2 grupos, a saber, la corrección y la utilidad de un modelo. La corrección abarca desde la correspondencia del modelo con el fenómeno que se modela hasta su correspondencia con las reglas sintácticas del modelado y también es independiente del propósito para el que se utiliza el modelo.

Mientras que la utilidad puede entenderse como que el modelo resulta útil para el propósito específico para el que fue construido inicialmente. Hommes también distingue entre corrección interna (calidad empírica, sintáctica y semántica) y corrección externa (validez).

Un punto de partida común para definir la calidad de un modelo conceptual es examinar las propiedades lingüísticas del lenguaje de modelado, en el que se aplican con mayor frecuencia la sintaxis y la semántica.

Además, el enfoque más amplio se basa en la semiótica en lugar de la lingüística, como lo hizo Krogstie utilizando el marco de calidad descendente conocido como SEQUAL. ^{[ 15 ] [ 16 ]} Este define varios aspectos de calidad basados ​​en las relaciones entre un modelo, la externalización del conocimiento, el dominio, un lenguaje de modelado y las actividades de aprendizaje, acción y modelado.

Sin embargo, el marco no proporciona formas de determinar varios grados de calidad, pero se ha utilizado ampliamente para el modelado de procesos de negocio en pruebas empíricas realizadas ^{[ 17 ].} Según investigaciones previas realizadas por Moody et al. ^{[ 18 ]} con el uso del marco de calidad del modelo conceptual propuesto por Lindland et al. (1994) para evaluar la calidad del modelo de proceso, se identificaron tres niveles de calidad ^{[ 19 ] :}

• Calidad sintáctica: Evalúa hasta qué punto el modelo se ajusta a las reglas gramaticales del lenguaje de modelado que se está utilizando.
• Calidad semántica: si el modelo representa con precisión los requisitos del usuario.
• Cualidad pragmática: si el modelo puede ser comprendido suficientemente por todas las partes interesadas relevantes en el proceso de modelado. Es decir, el modelo debe permitir a sus intérpretes utilizarlo para satisfacer sus necesidades.

La investigación reveló que el marco de calidad era fácil de usar y útil para evaluar la calidad de los modelos de procesos; sin embargo, presentaba limitaciones en cuanto a fiabilidad y dificultad para identificar defectos. Estas limitaciones llevaron a la mejora del marco mediante investigaciones posteriores realizadas por Krogstie . Este marco, denominado marco SEQUEL por Krogstie et al. (1995) (y perfeccionado posteriormente por Krogstie y Jørgensen, 2002), incluyó tres aspectos de calidad adicionales.

• Calidad física: si el modelo externalizado es persistente y está disponible para que el público pueda comprenderlo.
• Calidad empírica: si el modelo se ha elaborado de acuerdo con las normas establecidas para un idioma determinado.
• Calidad social: Se refiere al acuerdo entre las partes interesadas en el ámbito del modelado.

Dimensiones del marco de calidad conceptual ^{[ 20 ]} El dominio de modelado es el conjunto de todas las afirmaciones que son relevantes y correctas para describir un dominio de problema, la extensión del lenguaje es el conjunto de todas las afirmaciones que son posibles dada la gramática y el vocabulario de los lenguajes de modelado utilizados. La externalización del modelo es la representación conceptual del dominio del problema.

Se define como el conjunto de afirmaciones sobre el dominio del problema que se realizan realmente. La interpretación del actor social y la interpretación del actor técnico son los conjuntos de afirmaciones que los actores, tanto los usuarios humanos del modelo como las herramientas que interactúan con él, consideran que contiene la representación conceptual del dominio del problema.

Finalmente, el Conocimiento del Participante es el conjunto de afirmaciones que los actores humanos involucrados en el proceso de modelado consideran necesarias para representar el dominio del problema. Estas dimensiones de calidad se dividieron posteriormente en dos grupos que abordan los aspectos físicos y sociales del modelo.

En trabajos posteriores, Krogstie et al. ^{[ 15 ]} afirmaron que, si bien la extensión del marco SEQUAL ha corregido algunas de las limitaciones del marco inicial, aún persisten otras. En particular, el marco es demasiado estático en su visión de la calidad semántica, ya que considera principalmente modelos, no actividades de modelado, y compara estos modelos con un dominio estático en lugar de ver el modelo como un facilitador para el cambio de dominio.

Además, la definición de cualidad pragmática que ofrece el marco teórico es bastante limitada, centrándose en la comprensión, en consonancia con la semiótica de Morris, mientras que investigaciones más recientes en lingüística y semiótica se han centrado más allá de la mera comprensión, en cómo se utiliza el modelo y cómo afecta a sus intérpretes.

La necesidad de una perspectiva más dinámica en el marco semiótico de la calidad resulta particularmente evidente al considerar los modelos de procesos, que a menudo prescriben o incluso ejecutan acciones en el dominio del problema; por lo tanto, un cambio en el modelo puede modificar directamente dicho dominio. Este artículo analiza el marco de la calidad en relación con los modelos de procesos activos y propone un marco revisado basado en este análisis.

Trabajos posteriores de Krogstie et al. (2006) para revisar el marco SEQUAL para que sea más apropiado para modelos de procesos activos mediante la redefinición de la calidad física con una interpretación más estricta que la investigación anterior. ^{[ 15 ]}

El otro marco en uso es Guidelines of Modeling (GoM) ^{[ 21 ]} basado en principios generales de contabilidad incluye los seis principios: Corrección, Claridad trata sobre la comprensibilidad y explicitud (descripción del sistema) de los sistemas de modelos. La comprensibilidad se relaciona con la disposición gráfica de los objetos de información y, por lo tanto, apoya la capacidad de comprensión de un modelo. La relevancia se relaciona con el modelo y la situación que se presenta. La comparabilidad implica la capacidad de comparar modelos que es una comparación semántica entre dos modelos, Eficiencia económica; el costo producido del proceso de diseño debe al menos ser cubierto por el uso propuesto de recortes de costos y aumentos de ingresos.

Dado que el objetivo de las organizaciones, en la mayoría de los casos, es la maximización de beneficios, este principio define el límite del proceso de modelado. El último principio, el diseño sistemático, establece que debe existir una diferenciación aceptada entre las distintas perspectivas dentro del modelado. La corrección, la relevancia y la eficiencia económica son requisitos indispensables para la calidad de los modelos y deben cumplirse, mientras que las demás directrices son opcionales pero necesarias.

Los dos marcos de trabajo, SEQUAL y GOM, presentan la limitación de que no pueden ser utilizados por personas sin conocimientos de modelado. Proporcionan métricas de calidad importantes, pero no son fácilmente aplicables por personas sin experiencia.

El uso de métricas ascendentes relacionadas con los aspectos de calidad de los modelos de procesos intenta cerrar la brecha en el uso de los otros dos marcos por parte de personas no expertas en modelado, pero es principalmente teórico y no se han realizado pruebas empíricas que respalden su uso.

La mayoría de los experimentos realizados se relacionan con la relación entre métricas y aspectos de calidad, y estos trabajos han sido realizados individualmente por diferentes autores: Canfora et al. estudian la conexión principalmente entre métricas de conteo (por ejemplo, el número de tareas o divisiones) y la mantenibilidad de los modelos de procesos de software; ^{[ 22 ]} Cardoso valida la correlación entre la complejidad del flujo de control y la complejidad percibida; y Mendling et al. utilizan métricas para predecir errores de flujo de control, como interbloqueos en modelos de procesos. ^{[ 12 ] [ 23 ]}

Los resultados revelan que un aumento en el tamaño de un modelo parece reducir su calidad y comprensibilidad. Trabajos posteriores de Mendling et al. investigan la conexión entre métricas y comprensión ^{[ 24 ]} y ^{[ 25 ].} Si bien se confirma el efecto de algunas métricas, también se revela que factores personales del modelador, como la competencia, son importantes para la comprensión de los modelos.

Diversos estudios empíricos realizados aún no ofrecen directrices claras ni métodos para evaluar la calidad de los modelos de procesos, pero es necesario contar con un conjunto de directrices bien definidas para orientar a los modeladores en esta tarea. Diferentes profesionales han propuesto directrices pragmáticas, aunque resulta difícil ofrecer una recopilación exhaustiva de dichas directrices desde la práctica.

La mayoría de las directrices no son fáciles de poner en práctica, pero la regla de "etiquetar las actividades como verbo-sustantivo" ya ha sido sugerida por otros profesionales y analizada empíricamente. Según la investigación ^{[ 26 ]} , el valor de los modelos de procesos no solo depende de la elección de las construcciones gráficas, sino también de su anotación con etiquetas textuales que deben analizarse. Se encontró que esto da como resultado mejores modelos en términos de comprensión que otros estilos de etiquetado.

A partir de investigaciones previas y métodos para evaluar la calidad de los modelos de procesos, se ha observado que el tamaño, la estructura, la experiencia del modelador y la modularidad del modelo de proceso afectan su comprensibilidad general. ^{[ 24 ] [ 27 ]} Con base en esto, se presentó un conjunto de directrices ^{[ 28 ]} 7 Directrices para el Modelado de Procesos (7PMG). Estas directrices utilizan el estilo verbo-objeto, así como directrices sobre el número de elementos en un modelo, la aplicación del modelado estructurado y la descomposición de un modelo de proceso. Las directrices son las siguientes:

• G1 Minimizar el número de elementos en un modelo
• G2 Minimizar las rutas de enrutamiento por elemento
• G3 Utilice un evento de inicio y un evento de finalización.
• Modelo G4 lo más estructurado posible
• G5 Evite los elementos de enrutamiento OR
• G6 Usar etiquetas de actividad verbo-objeto
• G7 Descomponer un modelo con más de 50 elementos.

Sin embargo, 7PMG aún presenta limitaciones en su uso: Problema de validez: 7PMG no se relaciona con el contenido de un modelo de proceso, sino únicamente con la forma en que este contenido se organiza y representa. Si bien sugiere maneras de organizar diferentes estructuras del modelo de proceso manteniendo el contenido intacto, aún no aborda la cuestión práctica de qué debe incluirse en el modelo. La segunda limitación se relaciona con la guía de priorización: la clasificación resultante tiene una base empírica limitada, ya que se basa únicamente en la participación de 21 modeladores de procesos.

Esto podría verse, por un lado, como una necesidad de una mayor participación de la experiencia de los modeladores de procesos, pero también plantea la pregunta: ¿qué enfoques alternativos pueden estar disponibles para llegar a una guía de priorización? ^{[ 28 ]}

• Selección de modelos
• Proceso (ciencia)
• Arquitectura de procesos
• Cálculo de procesos
• Diagrama de flujo del proceso
• Ontología de procesos
• Lenguaje de especificación de procesos

• Modelado de procesos relacionados con patrones de flujo de trabajo; el enlace parece estar roto.
• Presentación sobre "Niveles de abstracción para procesos: Principios de modelado de procesos" (PDF) . Archivado del original (PDF) el 14 de julio de 2011. Consultado el 12 de junio de 2008 .
• Centro Estadounidense de Productividad y Calidad (APQC) , una organización mundial para la mejora de procesos y rendimiento.
• Aplicación de redes de Petri a la gestión de flujos de trabajo , WMP van der Aalst, 1998.