Examinando por Autor "González Rojas, Oscar Fernando"

Mostrando 1 - 20 de 51
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    A domain-specific language to specify behavior in a management game simulator
    (Uniandes, 2011) Téllez Sánchez, Edwin Leonardo; Meneses Ramírez, Rafael Gustavo; Casallas Gutiérrez, Rubby; González Rojas, Oscar Fernando; Takahashi Rodríguez, Silvia; Arboleda Jiménez, Hugo Fernando
    The contribution of this thesis is the use of the DSL approach in a real-world context (and not only as a case study), consisting on a domain-specific transactional system with a large number of functional requirements (with about70different business decisions) that can change through the time and whose size rises 800.000 LOCs. Finally, the whole project implementation is evaluated empirically through a validation workshop done by all of the targeted users(the MAGES developers). The advantages gained, and the issues faced could certainly serve as a reference case for other projects.
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    A systematic literature review on the representation learning of business processes
    (Universidad de los Andes, 2022-12-12) Urbina Sierra, Federico; González Rojas, Oscar Fernando; 7178987; Camargo Chávez, Manuel; Núñez Castro, Haydemar María
    Process mining is a discipline that deals with discovery, monitoring, and improvement of real business processes using data extracted from each of the process instances [1]. This approach relies on extracting quality knowledge about the process execution from trustworthy inputs. Representational learning techniques can be applied in process mining to abstract valuable information from information systems to execute several process mining tasks such as clustering, process comparison, anomaly detection and predictive and prescriptive process monitoring . With these representational learning techniques, we can have a better handling of complex data with several attributes and many abstraction levels often encountered in business process logs. This Systematic Literature Review aims to gather current and relevant information about embedding methods in process mining and sequence flows and look for potential gaps in new representational learning architectures.
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Análisis de la Arquitectura Empresarial del área de Farmacia del Hospital Militar Central
    (Universidad de los Andes, 2021) Rodríguez Moreno, Violeta Luna; Romero Sarmiento, María Camila; González Rojas, Oscar Fernando
    En este proyecto se construyó la arquitectura empresarial del área de farmacia del Hospital Militar Central. Para ello, fue necesario estudiar sobre arquitectura empresarial, así como entender el funcionamiento, las dinámicas y la normativa en la que opera cliente. Luego, a partir de la información recolectada, se elaboraron 8 modelos diferentes: modelo de negocio, modelo estratégico, modelo financiero, mapa de capacidades, modelo organizacional, modelo de procesos, arquitectura de aplicaciones y análisis estratégico. Estos modelos permitieron entender al hospital y a su área de farmacia, comprender el funcionamiento y poder establecer un estado actual del área. Adicional a ello, fue posible realizar un conjunto de análisis que permitiendo identificar problemáticas y formular sugerencias que podrían llegar a ser de utilidad para el Hospital y el área. Concretamente, se formularon las sugerencias de recolectar información financiera más detallada, crear y mantener alianzas con farmacias similares, aumentar el soporte de tecnologías de la información en los procesos y capacidades e implementar métodos de Business Inteligence para hacer aprovechamiento de los datos con los que ya cuenta el área.
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Análisis de riesgos en un modelo de toma de decisiones para inversiones en sistemas de información empresarial
    (Uniandes, 2014) Lesmes Alvarado, Sebastián; González Rojas, Oscar Fernando
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Análisis del proceso de gestión de requerimientos e incidentes de servicio de la Secretaría de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones de la Gobernación de Cundinamarca
    (Universidad de los Andes, 2023-01-10) Cardona Díaz, Juan Diego; González Rojas, Oscar Fernando; 7178987
    El proyecto consistió en el análisis del proceso de Gestión de Requerimientos e incidentes de servicios de la secretaría de Tecnologías de la Información y Comunicaciones de la Gobernación de Cundinamarca. Se utilizaron técnicas de minería de procesos utilizados con el fin de encontrar hallazgos y tendencias que permitan tomar decisiones informadas a partir de un log de eventos generado de los datos suministrados. El proyecto incluye análisis de desempeño, conformidad, variantes, distribución y delegación de trabajo y otros atributos como entidad de origen, tipo de registro, grupo especialista, entre otros. Se espera que dicha información permita realizar cambios en el proceso para ofrecer un mejor servicio a los usuarios de esta mesa de ayuda.
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Análisis y diagnóstico de la arquitectura del área de cirugía del Hospital Militar
    (Universidad de los Andes, 2021) Noguera Echeverri, María Clara; Romero Sarmiento, María Camila; González Rojas, Oscar Fernando
    El Hospital Militar, como una institución prestadora de servicios de salud, se ha visto afectada por la situación sanitaria del país. Por esta razón el Hospital Militar se ha sometido a una serie de cambios, por lo tanto, se va a realizar un análisis y diagnóstico del área de cirugías del Hospital Militar por medio de la AE. Para la realización del análisis y diagnóstico del área de cirugías se seguirán una serie de pasos claves para lograr un resultado óptimo, los pasos son los siguientes: - Contextualización del sector salud y Hospital Militar, sus alcances, regulaciones y problemas con el fin de entender las generalidades de dicho sector y tener bases sólidas para el análisis. - Se generarán modelos que permitirán realizar un análisis interno del hospital y del área de cirugías por medio de la arquitectura empresarial. - A lo largo del proyecto se tendrán reuniones con el personal del hospital para lograr generar los modelos ya mencionados. Con lo anterior se lograron identificar soluciones y oportunidades de mejora frente a los problemas detectados en el proceso de cirugía del Hospital Militar como: - La pérdida de utilidades causada por el Covid-19 ha generado una evidente desestabilización económica para el Hospital Militar. Sin embargo, el Hospital ya ha generado un plan de recuperación frente esta situación. - Debido a la falta de automatización de varios procesos del área de cirugías se ha generado la ralentización del proceso general debido a los cambios generados por la pandemia. Por esta razón, es importante que el Hospital Militar se enfoque en la adquisición y mejora de recursos tecnológicos que permitan agilizar el proceso y adquirir esto como una nueva capacidad para el negocio. - Con los cambios a los que tuvo que someterse el Hospital Militar se lograron adquirir nuevas oportunidades de negocio que pueden generar una ventaja competitiva para el hospital si se implementan como capacidades permanentes, independientemente de la situación.
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Análisis y diagnóstico de la arquitectura empresarial de Kupa Colombia
    (Universidad de los Andes, 2022-06-14) Otálora Giraldo, Stephania; Romero Sarmiento, María Camila; González Rojas, Oscar Fernando; 1015432542; 7178987
    En este proyecto se realizaron las 2 primeras fases de un proyecto de arquitectura empresarial. En el primer paso se levantó la arquitectura AS-IS de Kupa Colombia y en el segundo teniendo la información clara y modelada con diferentes artefactos se analiza tanto interna como externamente la empresa. Esto con el fin de plantear recomendaciones y resaltar puntos de mejora para que la organización tenga una guía de como alcanzar sus objetivos y metas planteados.
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Análisis y hallazgos sobre la arquitectura empresarial de la Fundación Canguro
    (Universidad de los Andes, 2022-07-27) Becerra Walteros, Kevin Camilo; Romero Sarmiento, Maria Camila; González Rojas, Oscar Fernando; 1015432542; 7178987
    Para la elaboración de este proyecto se realizaron las 2 primeras etapas de un proyecto de Arquitectura Empresarial. La primera etapa se trata de levantar la arquitectura AS-IS de la Fundación Canguro; mientras que, en la segunda etapa, de acuerdo con la información recolectada, organizada y modelada con los diferentes artefactos se analiza la Fundación, tanto interna como externamente. Lo anterior es con el propósito de formular recomendaciones y resaltar puntos de mejora para que la fundación tenga una hoja de ruta de cómo alcanzar sus objetivos y metas planteados a corto, mediano y largo plazo. Finalmente, luego de la ejecución del proyecto, se lograron levantar 8 modelos y a partir de ellos se logró realizar un análisis estratégico tanto interna como externamente de la organización para poder generar recomendaciones de transformación.
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Análisis y propuesta de mejora para el proceso de cirugía en el Hospital Militar Central
    (Universidad de los Andes, 2021) Prieto Jiménez, Laura Valentina; Torres Vergara, Juan Esteban; González Rojas, Oscar Fernando; Romero Sarmiento, María Camila
    Este proyecto tiene como objetivo analizar el proceso de cirugía del Hospital Militar Central, y haciendo uso de la minería de procesos proponer una configuración que permita mejorar el proceso, especialmente en el ámbito temporal. Para poder conseguir este objetivo se realizaron varias entrevistas con el usuario final que permitieron obtener un conocimiento más profundo y adecuado sobre el proceso, al igual que, recolectar la información necesaria para aplicar la minería de procesos. A partir de esta información, se obtuvo una configuración de parámetros para el modelo de simulación que se asemeja de la mejor manera posible a la realidad. Teniendo este modelo como base, se propusieron diferentes escenarios de mejora que posteriormente se evaluaron en el modelo de simulación para evaluar su efecto en el proceso, particularmente en términos del tiempo promedio de un paciente en el área de cirugía. Finalmente, se establecen recomendaciones con base en los resultados obtenidos, y también respecto a otros hallazgos realizados durante las entrevistas.
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Analítica de procesos aplicada al mejoramiento de proceso de facturación en una empresa de servicios
    (Universidad de los Andes, 2021) Rojas Villalba, Andrés Santiago; González Rojas, Oscar Fernando
    Actualmente, cualquier empresa o negocio quiere aumentar su eficiencia ya sea en cuanto a rendimiento o disminución de costos. La gestión de procesos de negocio se entra en organizar y gestionar el trabajo de una organización, también ha demostrado conseguir mejoras continuas en la organización. Se trabajó con una empresa prestadora de servicios, que se centra en mantener los activos de organizaciones petroleras, constructoras, etc. en el mejor estado posible. Este trabajo se enfoca en el uso de técnicas de minería de procesos en un log de eventos de un proceso centrados en la facturación de la empresa prestadora de servicios, donde se espera encontrar fallas usando técnicas de minería de procesos.
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Aplicación de líneas de producto de software al modelado y la configuración de procesos de negocio
    (Universidad de los Andes, 2020) Avellaneda González, José Alejandro; González Rojas, Oscar Fernando; Cardozo Álvarez, Nicolás; Pedraza Ferreira, Gabriel Rodrigo
    "En este trabajo, se propone una aproximación de extracción de un modelo de proceso de negocio configurable representado como una línea de producto, que considera las perspectivas de flujo, comportamiento y organización. Adicionalmente se propone una forma de extracción semiautomática del modelo a partir del log de eventos. También se propone una forma de configurar el modelo para que seleccione una variante óptima del proceso de acuerdo a restricciones en los atributos no funcionales del mismo basado en los requerimientos del usuario o el contexto. Finalmente, propone generar un modelo de simulación para la validación del proceso."--Tomado del Formato de Documento de Grado
  • Miniatura
    PublicaciónRestringido
    Aplicación de Métodos y Herramientas de Análisis de Procesos de Negocio
    (Universidad de los Andes, 2021) Vallejo Moncada, Mateo; González Rojas, Oscar Fernando; Romero Sarmiento, María Camila
    La minería de procesos es una técnica dentro de la ciencia de gestión de proyectos que ha venido cogiendo fuerza en los últimos años en el ámbito empresarial al ayudar a las compañías a analizar y optimizar los procesos de negocio primordiales de su operación. Esta técnica recopila información y analiza los procesos cualitativa y cuantitativamente para obtener un panorama completo del proceso y así tener suficiente información para poder proponer un escenario de mejora u optimizado del mismo. En este proyecto se evidencia el levantamiento de información y conocimiento del proceso, así como la aplicación de métodos y herramientas de análisis de procesos de negocio y la simulación de procesos sobre 2 procesos distintos. Así mismo se analizan los diferentes alcances, ventajas y desventajas de cada análisis sobre los procesos y se llega a proponer un escenario de mejora para cada uno.
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Aplicación de minería de procesos para el descubrimiento y análisis del recorrido (journey) de estudiantes en un curso.
    (Universidad de los Andes, 2023-08-04) Manrique Buendía, Laura Daniela; González Rojas, Oscar Fernando; 7178987
    Este documento trata sobre la analítica de procesos y su aplicación a un proceso específico en el sector educativo, en este caso, un curso masivo. El objetivo general es usar técnicas de minería de procesos para generar diferentes mapas de recorrido (journey maps) de los estudiantes a través del curso masivo y obtener insights (hallazgos relevantes) sobre el desempeño y resultados obtenidos. Los objetivos específicos incluyen identificar y entender el proceso, transformar los datos, analizar el proceso con herramientas de minería de procesos, identificar los diferentes journey maps y compararlos. La estructura del documento presenta una introducción sobre la analítica de procesos, una problemática y justificación, los objetivos y la metodología utilizada para analizar los datos y llegar a los resultados. Los hallazgos clave indican que la velocidad de entrega y revisión de actividades y feedback es un factor de alta influencia en la experiencia final de los estudiantes. Los estudiantes con una experiencia buena revisan el feedback con mayor rapidez y tienen un tiempo promedio más corto para completar las actividades. El cumplimiento de la regla de conformidad influye en la experiencia mala, pero no en la diferenciación entre aceptable o buena. Otros hallazgos incluyen que el segmento de estudiantes con una experiencia mala es solo una pequeña fracción, que los estudiantes revisan el feedback años después de haber tomado el curso y que el porcentaje de estudiantes con experiencia buena es similar al de experiencia aceptable.
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Asesoría e implementación de Enterprise Resource Planning en MIPYMES colombianas
    (Uniandes, 2017) Rodríguez Lis, Christián Andrés; Mesa Duarte, Juan Sebastián; Hilarión Madariaga, Julia Esther; González Rojas, Oscar Fernando; Machado Ferrucho, Juan Camilo; Londoño Gutiérrez, Sergio Alejandro
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Automated discovery of business process simulation models from event logs: a hybrid process mining and deep learning approach
    (Universidad de los Andes, 2021-11-11) Camargo Chávez, Manuel Alejandro; Dumas, Marlon; González Rojas, Oscar Fernando; 7178987; Muñoz-Gama, Jorge; Vilo, Jaak; Núñez Castro, Haydemar María; Pedraza Ferreira, Gabriel Rodrigo; Matulevicius, Raimundas; Sánchez Puccini, Mario Eduardo; TICSw
    Modern organizations need to constantly adjust their business processes in order to adapt to internal and external changes, such as new competitors, new regulations, changes in customer expectations, or changes in strategic objectives. For example, due to a pandemic, a retailer might experience a 50% increase in their number of online orders while, during the same time, their volume of in-store purchases declines by 30%. To adjust to these changes, the managers may decide to re-deploy employees from the retail stores to the warehouses of the company and the company's online customer service department. To inform their decisions, the managers need to have an accurate estimate of the impact of the above changes on the delivery and customer service response times. A common approach to make such estimates is to use Business Process Simulation (BPS). BPS refers to the use of computers to explore the dynamics of a business process over time. BPS has long proven to be a useful approach to answer what-if questions in the context of business process redesign. At the same time, the predictions made by BPS models are known to be relatively inaccurate due to the way they are usually applied. Traditionally, domain experts create simulation models manually by using manual data gathering techniques (e.g. interviews, observations, and sampling). This approach makes the creation of simulation models time-consuming and error-prone. In real-life, business processes tend to be more complex than what domain experts can capture in a manually designed simulation model. Yet, any omission in the simulation model can significantly affect the accuracy and reliability of a simulation. Other limitations of current BPS approaches arise from fundamental assumptions that business process simulation engines make. For example, business process simulation engines assume that human workers work in a robotic (or factory-line) style- meaning that they conduct their work continuously during working hours, without any distractions, without multitasking, and without fatigue. In other words, current business process simulation approaches are not able to capture and reproduce the complexity of human behavior. In this context, this thesis investigates the following overarching question: How to automatically create accurate business process simulation models based on data extracted from enterprise information systems? Previous research on this question has demonstrated the viability of using a family of techniques for the analysis of business process execution data, known as process mining, to semi-automatically extract BPS models from execution data. Such techniques are fall under the banner of Data-Driven Simulation (DDS). This thesis starts by noting that existing techniques in the field of DDS require manual intervention and fine-tuning to produce accurate simulation models. To address this gap, the thesis presents and evaluates a fully automated technique for DDS capable of discovering and fine-tuning BPS models through process mining techniques. The core idea of the technique is to assess the accuracy of a BPS model automatically using a similarity measure that considers both the ordering of activities and their execution times. On this basis, the proposed technique employs a Bayesian optimization algorithm to maximize the similarity between the behavior generated by the BPS model and the behavior observed in the execution data. The thesis, thus, shows that the proposed DDS technique generates models that accurately reflect the ordering of activities. However, the proposed technique often falls short when it comes to predicting the timing of each activity. This phenomenon is due to the assumptions that BPS techniques make about the behavior of resources in the process. To tackle this shortcoming, the thesis combines DDS techniques based on process mining, with generative modeling techniques based on deep learning. In this respect, the thesis makes two contributions. First, it proposes an approach to learn generative deep learning models that are able to produce timestamped sequences of activities (with associated resources) based on historical execution data. Second, it proposes an approach to combine DDS techniques based on process mining, with generative deep learning modeling techniques. The thesis shows that this hybrid approach to learn BPS models leads to simulations that more closely reflect the observed sequences of activities and their timings compared to a DDS technique based purely on process mining and techniques based purely on deep learning.
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Automated generation of process simulation scenarios from declarative changes
    (Universidad de los Andes, 2023-06-22) Barón Espitia, Daniel Felipe; González Rojas, Oscar Fernando; 7178987; Pedraza Ferreira, Gabriel Rodrigo; Manrique Piramanrique, Rubén Francisco; CSW
    This thesis addresses the aforementioned limitation by introducing a chatbot-based solution that allows the creation of simulation scenarios with changes specified at both the simulation parameter level and the control flow level. The implementation of changes at the simulation parameter level is achieved through the development of a chatbot using the Rasa Framework, which provides a user-friendly web interface for interacting with the chatbot. The proposed chatbot underwent manual validation using simulation models for three event logs representing different processes. It successfully generated scenarios aligned with the desired modifications. Demonstrated at the 2022 ICPM conference as a Demo paper, the chatbot received positive feedback and generated significant interest from the audience. The live demonstration allowed attendees to interact with the chatbot, validating its effectiveness and user experience. While formal validation using datasets and performance metrics was not conducted, the positive reception at the conference serves as an initial validation of its potential value in real-world applications. On the other hand, to handle changes at the control flow level, the thesis proposes an innovative approach that enables the specification of such changes declaratively, without the need for manual modifications to the underlying procedural model. This approach utilizes a generative deep learning model to generate traces that resemble the specified process change. Based on these generated traces, a stochastic process model is derived and utilized as the foundation for constructing a modified simulation model for further analysis and evaluation. An experimental evaluation of the proposed approach demonstrates that the generated simulation models achieve a level of accuracy comparable to manually created models that directly modify the original process model. This evaluation highlights the effectiveness and reliability of the proposed solution in generating modified simulation models for hypothetical analysis. Overall, this research presents a comprehensive and innovative approach to address the shortcomings in generating simulation scenarios with changes at both the simulation parameter and control flow levels. The chatbot-based solution and the utilization of generative deep learning models contribute to the automation and ease of generating accurate and reliable simulation models, enabling effective hypothetical analysis for process improvement and optimization.
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Capacidades dinámicas y de ambidiestralidad alcanzadas por el Banco Agrario de Colombia, con el desarrollo del proyecto tecnológico de análisis de imágenes satelitales con machine learning para cultivos de caña panelera en Boyacá
    (Universidad de los Andes, 2022-06-30) Motta Narváez, Luis Carlos; Vesga Fajardo, Rafael Augusto; 19474592; González Rojas, Oscar Fernando; Reyes Barrios, Luis Humberto
    Existen diversos retos de frente a la capacidad de generar y promover procesos efectivos de innovación en las organizaciones, por ello, es importante tener en cuenta que existen organizaciones más complejas que otras (Gómez Ortiz, 2008), en la presente investigación se abordará el modelo organizacional de una entidad pública del sector financiero en Colombia, para identificar cómo este modelo le ha permitido promover procesos de innovación y cómo ha desarrollado sus capacidades dinámicas y de ambidiestralidad a través del desarrollo de un proyecto tecnológico denominado ¿Análisis de imágenes satelitales con Machine Learning para la identificación de cultivos de caña panelera en Boyacá, para ayudar a mejorar u optimizar los procesos de seguimiento a la inversión de los créditos agropecuarios en condiciones Finagro, aprobados por el Banco Agrario de Colombia¿. Del mismo modo, identificar el cómo esto ha fortalecido la innovación y la exploración de nuevas oportunidades de negocio, para, de este modo, ofrecer un soporte investigativo para la adopción de estrategias en otras entidades públicas del sector financiero que se interesen en mejorar sus capacidades dinámicas. Además, el presente estudio se puede configurar en una herramienta que permita identificar las barreras y habilitar los promotores de los procesos de innovación al interior de la organización, que, a su vez, le permitan reconocer los beneficios económicos, administrativos, sociales, de cambio cultural, de sostenibilidad y de generación de valor, que este enfoque puede aportar a la entidad.
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Correlación actual y potencial de riesgos operacionales de TI en procesos de negocio
    (Uniandes, 2016) Castro Montaña, Nicolás; González Rojas, Oscar Fernando
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Deep learning transformer architecture for predictive business processes monitoring and anomaly detection
    (Universidad de los Andes, 2020) Díaz Torres, Mauricio; González Rojas, Oscar Fernando
    A lo largo de los años, el aprendizaje profundo y las redes neuronales se han aplicado en diferentes campos, como el procesamiento del lenguaje natural (PLN), la atención médica, la visión por computadora, el reconocimiento de voz, etc. Incluso si el PLN es el foco de aplicación de las redes neuronales, se han realizado varias investigaciones en el monitoreo predictivo de procesos. Esta área tiene como objetivo predecir cómo se pueden anticipar las características de los eventos del proceso en ejecución. Se han utilizado diferentes métodos y arquitecturas para abordar este problema y obtener la mejor precisión de predicción de diferentes características en un caso. Estas arquitecturas se abordarán más adelante. El objetivo de este trabajo es implementar un método de monitoreo predictivo en procesos de negocios utilizando la arquitectura de aprendizaje profundo de transformadores para evaluar su desempeño en la predicción de próximos eventos anómalos. Considerando que, para detectar si el siguiente evento es anómalo o no, solo se utilizarán los resultados de la predicción y métodos estadísticos, y no un método especial para la detección de anomalías, como en los trabajos DeepAlign y BiNet. Además, abordaremos los eventos anómalos como un evento fuera de lo común y no necesariamente algo malo. Por esta razón, revisaremos diferentes técnicas para la predicción del siguiente evento que se utilizan en trabajos relacionados, luego explicaré la arquitectura seleccionada y la implementaré considerando solo la predicción del siguiente evento. Y finalmente, procederemos a la validación de esta técnica con varios conjuntos de datos y la comparación de los resultados con otros trabajos.
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Descubrimiento y configuración automática de modelos de simulación de procesos de negocio basada en políticas de asignación de recursos
    (Universidad de los Andes, 2019) Montenegro Hernández, Camilo Andrés; González Rojas, Oscar Fernando
    Actualmente, la minería de procesos se centra en proveer información del proceso en estado actual (As-Is), sin embargo, no informan cómo mejorar el proceso para alcanzar objetivos de desempeño. A pesar de la existencia de estás técnicas, actualmente, los descubrimientos y monitoreo de varios procesos de negocio en diferentes empresas, se realizan mediante el levantamiento y registro de información de forma manual lo cual conlleva, por naturaleza, a obtener errores y falencias de información. De hecho, estas propuestas se han centrado en atacar los problemas de flujo de control y flujo de datos. Sin embargo, no se ha enfocado suficiente atención a la perspectiva de los recursos. A pesar de esto, la participación de los recursos en los procesos de negocio es de gran importancia, dado que supervisan/realizan actividades automáticas y/o ejecutan operaciones manuales y conllevan un costo asociado, por ende, son elementos esenciales para considerar cuando se diseña, modela, optimiza y simula un proceso de negocio en una organización...