Modelización de procesos

Juan Alarcón
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Modelización de procesos
  1. Un modelo de procesos es una expresión abstracta de los procesos principales de una organización. El Modelo de Procesos solamente muestra los procesos principales o macro procesos que a su vez pueden contener otros procesos. Existen tres tipos de mapas de procesos, el primero de ellos es el llamado Modelo de Procesos que ya hemos sugerido líneas arriba y que usualmente se corresponde fácilmente con modelos de negocio. El segundo tipo de modelo de procesos es aquel que muestra las relaciones que se establecen entre los procesos, dentro de una organización y define los servicios que un proceso entrega a otro para obtener un bien, un servicio o información, este mapa es útil para identificar que niveles de servicio debe dar cada área a la organización. En tercer lugar están los modelos o mapas de procesos de tercer nivel que muestran las secuencias lógicas de actividades que se llevan a cabo entre una o varias áreas de la organización para la entrega de un bien o un servicio, estas secu
    1. Metodologías usadas.
      1. Las metodologías más utilizadas para modelizar un proceso SETAR son las debidas a Tong y Lim (1980) y a Tsay (1989), p
        1. Tong y Lim consideran las siguientes partes en el proceso de construcción de un modelo: 1. Análisis gráfico de los datos 2. Contrastación de la linealidad 3. Selección del modelo (Identificación y Estimación) 4. Diagnóstico
          1. Metodología de Tong y Lim (1980)
            1. Podemos afirmar que la metodología de estimación propuesta por Tong y Lim (1980) supone una revisión general a todo el proceso de modelización, desde la inspección gráfica de la serie hasta la verificación del modelo mediante pruebas de diagnóstico, pero con ella no es posible la automatización de algunas etapas. Esto no es inconveniente para el analista experto en el estudio de series temporales, mas al contrario, la elaboración artesanal permite tener en cuenta todas las particularidades observadas en la serie
          2. Metodología de Tsay (1989).
            1. Tsay es consciente que uno de los factores determinantes para la aplicación de una metodología es su sencillez, por eso en el artículo ”Testing and Modelling Threshold Autoregresive Processes” (1989) comenta que la complejidad de la metodología de Tong y Lim es una de las causas de que el modelo TAR no se haya utilizado más ampliamente, en consecuencia, Tsay propone un proceso computacionalmente más sencillo para la construcción de modelos TAR que aporta como novedad la incorporación del test TAR-F2 (Tsay, 1989). Este test permite verificar la adecuación a los datos de un modelo no lineal TAR, además de estimar el parámetro de retardo d. Tsay sintetiza el proceso algorítmico de modelización en las siguientes etapas (Figura 5.2).
            2. Metodología de Thanoon(1990).
              1. Basándose en la metodología propuesta por Tong y Lim, Thanoon en 1990 presenta un método de estimación de los órdenes y los coeficientes de los procesos autoregresivos de forma directa. El autor observa que, al estimar un modelo SETAR para un conjunto real de datos algunos de los coeficientes autoregresivos intermedios son muy pequeños en comparación con sus errores estándares, en base a esta comparación se realiza una selección de los retardos significativos, procedimiento según Thanoon (1984) no proporciona una selección eficiente
        2. Softwares utilizados para la simulación de sistemas
          1. El objetivo de mejorar e incrementar la eficiencia de las mismas a permitir hacer simulaciones de diferentes procesos antes de que ocurran en realidad, las cuales producen resultados que pueden ser analizados para una futura realización de los mismos. Existe una gran variedad de simuladores de procesos comerciales, algunos de las cuales son poderosas herramientas de cálculo, con inmensos bancos de datos que contienen las propiedades físicas de miles de compuestos y sustancias químicas, selección de modelos termodinámicos, cálculos de equipos (teórico y real), análisis de costo, estado de agregación y condiciones de operación, que le dan al simulador la ventaja de una gran versatilidad.
            1. los softwares más usados: HYSYS,AspenPlus,CHEMCAD,Promodel
          2. Ejemplos practicos de simulación de procesos,
            1. Tenemos la siguiente distribución de probabilidades para una demanda aleatoria y queremos ver que sucede con el promedio de la demanda en varias iteraciones:
              1. Utilizando la distribución acumulada(F(x) es la probabilidad que la variable aleatoria tome valores menores o iguales a x) podemos determinar cual es el valor obtenido de unidades cuando se genera un número aleatorio a partir de una distribución continua uniforme. Este método de generación de variable aleatoria se llama Transformación Inversa.
                1. Generando los valores aleatorios vamos a ver como se obtiene el valor de la demanda para cada día, interesándonos en este caso como es el orden de aparición de los valores. Se busca el número aleatorio generado en la tabla de probabilidades acumuladas, una vez encontrado( si no es el valor exacto, éste debe se menor que el de la fila seleccionada pero mayor que el de la fila anterior), de esa fila tomada como solución se toma el valor de las unidades (Cuando trabajamos en Excel debemos tomar el límite inferior del intervalo para busca en las acumuladas, para poder emplear la función BUSCARV(), para 42 sería 0, para 43 0,100001 y así sucesivamente). Ejemplo: Supongamos que el número aleatorio generado sea 0,52, ¿a qué valor de unidades corresponde? Nos fijamos en la columna de frecuencias acumuladas, ese valor exacto no aparece, el siguiente mayor es 0,70 y corresponde a 48 unidades. Se puede apreciar mejor en el gráfico, trazando una recta desde el eje de la frecuencia hasta que inters
                  1. En la siguiente tabla, vemos como a medida que aumenta el numero de simulaciones, el valor simulado se acerca al valor original de la media y desviación estándar, además de la disminución del error típico.
            2. En que consiste? El modelado de procesos es el estudio de los procesos de negocio con el fin de desarrollar un modelo abstracto sobre el mismo que permita comprender el proceso y comunicarlo con otros..Cuando un proceso es modelado, con ayuda de una representación gráfica (diagrama de proceso), pueden apreciarse con facilidad las interrelaciones existentes entre distintas actividades, analizar cada actividad, definir los puntos de contacto con otros procesos, así como identificar los subprocesos comprendidos.
              1. ELABORADO
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