Reduciendo la complejidad gráfica de indicadores de procesos de negocio usando abstracción

Reduciendo la complejidad gr´afica de indicadores de procesos de negocio usando abstracci´on* Bedilia Estrada-Torres, Adela del-R´ıo-Ortega, Manuel Resinas, Antonio Ruiz-Cort´es Depto. de Lenguajes y Sistemas, Universidad de Sevilla. Espa˜na. Resumen La representaci´on de indicadores de rendimiento sobre los procesos de negocio facilita la comprensi´on y definici´on en el c´alculo y obtenci´on de datos. Al incluir varios indicadores sobre un proceso puede ser necesario incorporar una gran cantidad de elementos de medici´on, generando un exceso de informaci´on y dificultando el an´alisis visual de los datos. En este art´ıculo se presenta una ampliaci´on de la notaci´on gr´afica Visual PPINOT, que permite modelar gr´aficamente indicadores de rendimiento sobre los procesos de negocio. A la notaci´on se incorporan elementos de abstracci´on para facilitar la representaci´on de patrones recurrentes en indicadores y para mejorar la legibilidad del diagrama del proceso. La implementaci´on se valida utilizando el Modelo de Referencia SCOR. Se propone una clasificaci´on de sus m´etricas y ´estas se utilizan como referencia para estudiar las diferencias del modelado con la notaci´on original en comparaci´on con la notaci´on ampliada. 1. Introducci´on El modelado de los procesos de negocio que se llevan a cabo en una organizaci´on permite obtener una visi´on general de los flujos de trabajo y de algunos de los recursos involucrados en las actividades que los conforman. Com´unmente los procesos son expresados utilizando una notaci´on gr´afica, como por ejemplo BPMN (Business Process Model and Notation) [1] con el objetivo de facilitar la comunicaci´on entre todas las partes interesadas [2]. Para poder realizar una evaluaci´on y comparaci´on cuantitativa de los procesos, se utilizan los Indicadores de Rendimiento de Procesos, PPI por sus siglas en ingl´es. Un PPI es una medida del rendimiento de un proceso previamente definido para la organizaci´on, que proporciona informaci´on para la toma de decisiones y para la identificaci´on de posibles ´areas de mejora [2]. Visual PPINOT [3] es una notaci´on utilizada para representar gr´aficamente, de forma clara, precisa y en un ´unico diagrama, los indicadores de rendimiento *Este trabajo ha sido financiado parcialmente por la Comisi´on Europea (FEDER), el Gobierno espa˜nol en el marco CICYT proyecto TAPAS (TIN2012–32273); y proyecto THEOS (TIC–5906) and COPAS (P12–TIC–1867), financiado por la Junta de Andaluc´ıa. 2 Figura 1. Notaci´on gr´afica de Visual PPINOT para el dise˜no de indicadores. sobre un proceso de negocio, estableciendo una relaci´on directa entre el indicador y los elementos del proceso. Esta notaci´on, cuyos principales componentes se muestran en la figura 1, se basa en el Metamodelo PPINOT [4] y extiende BPMN, respetando sus reglas de dise˜no. En la figura 2 se representa un proceso de negocio y dos indicadores definidos conVisual PPINOT, necesitando 8 elementos de medida para ambos. Considerando que lo habitual es que para un proceso se definan entre 3 y 6 indicadores, como sucede en [2], la cantidad de elementos en el diagrama puede incrementarse mucho dependiendo de la complejidad del modelo representado, dificultando la comprensi´on del diagrama y distrayendo de elementos y puntos importantes para un an´alisis de datos posterior. Este problema puede abordarse de dos formas: La primera, separando por un lado el diagrama del proceso y por otro las medidas necesarias para su c´alculo, incluyendo en ´este ´ultimo ´unicamente los elementos del proceso necesarios para definir la m´etrica, en lugar de incluir el proceso completo. El inconveniente es que con esta propuesta se pierde visualmente la relaci´on entre las m´etricas y el proceso. La segunda forma, por la que se ha optado, consiste en emplear t´ecnicas como la modularizaci´on y las jerarqu´ıas, que sugieren utilizar la menor cantidad de elementos sin alterar el sentido del diagrama. En [5] esto se define como el principio de Gesti´on de la Complejidad. En este art´ıculo se propone gestionar la complejidad en el modelado de indicadores a trav´es de la abstracci´on y demostrar que es posible hacerlo utilizando Visual PPINOT. Para ello es necesario incorporar elementos de dise˜no que permitan una clara representaci´on de los patrones recurrentes identificados en un 3 Figura 2. Ejemplo de definici´on de indicadores utilizando la notaci´on Visual PPINOT. diagrama de proceso. Para evaluar la notaci´on y las modificaciones propuestas se ha utilizado el Modelo SCOR (Supply Chain Operation References). Las siguientes secciones de este art´ıculo se organizan de la siguiente forma. La secci´on 2 presenta el modelo SCOR, sus componentes y la clasificaci´on de sus m´etricas. En la secci´on 3 se introduce la ampliaci´on de la notaci´on para incorporar las medidas compuestas. En la secci´on 4 se comentan los resultados obtenidos. En la secci´on 5 se hace referencia a algunos trabajos relacionados con la definici´on de indicadores y el modelo SCOR, y por ´ultimo, en la secci´on 6 se listan las conclusiones obtenidas de este estudio. 2. Modelo SCOR - Supply Chain Operation Reference El modelo SCOR (Supply Chain Operation Reference) [2] fue desarrollado con el objetivo de describir las actividades de negocio asociadas a todas las fases necesarias para satisfacer la demanda de los clientes. Los componentes involucrados en la definici´on del modelo son: Procesos: Permiten identificar un conjunto de actividades ´unicas dentro de la cadena de suministro. SCOR posee tres niveles de procesos: Los niveles 1 y 2 estandarizan la descripci´on de la cadena de suministro, mientras que los de nivel 3 representan la implementaci´on de la arquitectura y describen los pasos para ejecutar los procesos del nivel 2. El nivel 4, o nivel de implementaci´on, no se define en SCOR porque depende de las tareas propias de cada organizaci´on y que son necesarias para llevar a cabo el proceso de nivel 3. Se identifican 5 procesos de nivel 1 (Plan, Source, Make, Deliver yReturn), 26 procesos de nivel 2, y 185 procesos de nivel 3. La figura 2 muestra el proceso de nivel 2 D4-Deliver Retail Product, que forma parte del proceso Deliver de nivel 1. Cada tarea incluida en el diagrama representa un proceso de nivel 3 (Generate Stocking and Schedule, Receive product at store, etc.) Rendimiento: Componente formado por dos elementos: – Los atributos de rendimiento son un conjunto de m´etricas utilizadas para expresar la direcci´on estrat´egica de una empresa: Confiabilidad, Responsabilidad, Agilidad, Costos yBienes. 4 – Una m´etrica es un est´andar para la medici´on del rendimiento de un proceso. Las de nivel 1 son los indicadores estrat´egicos, las de nivel 2 son un diagn´ostico para las de nivel 1 y permiten identificar las causas de una diferencia de rendimiento entre ellas; y las de nivel 3 son un diagn´ostico de las de nivel 2. Por ejemplo, Perfect Order Fulfillment es una m´etrica de nivel 1 que calcula el porcentaje de pedidos enviados de forma completa y correcta. Documentation Accuracy es una m´etrica de nivel 2 que determina el porcentaje de pedidos que son enviados con la correcta y completa documentaci´on. Es necesario conocer el valor de esta m´etrica para poder calcular la de nivel 1 mencionada anteriormente. Por otro lado, Shipping Documentation Accuracy yPayment Documentation Accuracy son m´etricas de nivel 3 que, entre otras, son necesarias para determinar el valor de la m´etrica de nivel 2. Buenas pr´acticas: Son una forma de configurar o definir un proceso o un conjunto de procesos dentro de la cadena de suministro. Por ejemplo, SCOR define la buena pr´actica Optimizaci´on de empaque que consiste en no desperdiciar ning´un tipo de material utilizado en el empaquetado de mercanc´ıas. Las buenas pr´acticas, aunque no se representan en el modelo del proceso de negocio, son de gran importancia para las actividades de la organizaci´on. Se ha seleccionado el modelo SCOR porque (i) es ampliamente utilizado en empresas y organizaciones de diferentes sectores como marco de referencia para la definici´on de sus procesos de negocio [6–8], (ii) sus procesos pueden ser utilizados en empresas de diferentes tama˜nos, y (iii) porque sus m´etricas pueden ser definidas con varios niveles jer´arquicos, lo que facilita la representaci´on del concepto de abstracci´on. SCOR propone un total de 357 m´etricas de diferentes niveles. Al estudiar la definici´on y el funcionamiento de cada una, se identific´o que algunas de ellas tienen comportamientos similares, tanto por el valor devuelto como resultado de su evaluaci´on, como por los procedimientos necesarios para calcularlas. Por ello, con el objetivo de facilitar su modelado, se analizaron las m´etricas proporcionadas por SCOR para hacer una clasificaci´on de acuerdo al tipo de dato calculado y a la funci´on que representa. El resultado fue un total de 25 tipos de un total de 357 m´etricas de todos los niveles. Estos son mostrados en la Tabla 1. Cada tipo de medida representa un conjunto de medidas requeridas para definir una m´etrica en uno o varios procesos. Las medidas PPINOT requeridas para definir m´etricas de un mismo tipo realizan los mismos c´alculos, por lo que no es necesario modelarlas todas para conocer su comportamiento, sino que basta con tomar una muestra de cada tipo para saber si es posible modelarla. 3. Notaci´on gr´afica de las medidas compuestas En secciones anteriores se mencion´o que es necesario ampliar la notaci´on de Visual PPINOT para permitir abstraer elementos del diagrama, volvi´endolo sucinto y facilitando la comprensi´on de un proceso de negocio y sus PPIs. 5 Tabla 1. Clasificaci´on de m´etricas SCOR No. Tipo Descripci´on gen´erica Total 1 %(Succ) Porcentaje de ´exito de una acci´on 5 2 %(Fulf) Porcentaje de cumplimiento de una acci´on 14 3 %(Error) Porcentaje de error 1 4 %(Perf) Porcentaje de rendimiento alcanzado 6 5 %(Time) Porcentaje de tiempo 1 6 AVG(Time) Promedio de tiempo 123 7 AVG(Time-Days) Promedio de tiempo expresado en d´ıas 3 8 Bool Valor booleano 10 9 Cost Costo de realizar un proceso o de generar datos 5 10 Fx(Money) Funci´on aplicada expresada en dinero 1 11 Fx(Ret) Funci´on para calcular un valor de retorno 2 12 Fx(Time-Days) Funci´on para calcular tiempo, expresado en d´ıas 7 13 Money Cantidad de dinero 2 14 NUM(Days) N´umero de d´ıas requeridos para completar un proceso 6 15 NUM(Return) N´umero de items retornados por un proceso 1 16 QUANT Una cantidad general 5 17 RATIO(Cost) Ratio de costo 3 18 RATIO(incons) Ratio de inconsistencia 1 19 RATIO(in/out) Ratio de entradas y salidas 1 20 RATIO(Money) Ratio de dinero 6 21 SUM(Cost) Suma de costos 139 22 SUM(Inco) Suma de ingresos 1 23 SUM(Money) Suma de dinero 7 24 SUM(Time) Suma de tiempo 1 25 Time Tiempo requerido para completar un proceso 6 Total de tipos de m´etricas 357 Como se indica en [5] el ser humano tiene l´ımites cognitivos relacionados con la cantidad de elementos que pueden ser comprendidos al ser plasmados en un diagrama, sobre todo para aquellos usuarios no relacionados directamente con el tema tratado. Para disminuir la complejidad en el diagrama se han incorporado medidas compuestas que permiten aplicar la abstracci´on en la definici´on de los indicadores. Es decir, el indicador mantiene el sentido y relaci´on con los elementos del proceso, tal como se hac´ıa utilizando la notaci´on original, pero en este caso no es necesario presentar todos los elementos de c´alculo en el diagrama principal. Al utilizar la notaci´on ampliada de Visual PPINOT se permite implementar niveles jer´arquicos de representaci´on para mantener el sentido en la definici´on de la m´etrica. El primer nivel es un m´odulo definido con la Medida compuesta colapsada, el segundo es la representaci´on expl´ıcita de las medidas necesarias para el c´alculo de la m´etrica a trav´es de la Medida compuesta expandida. En la figura 3 se muestran gr´aficamente las medidas compuestas y los conectores a˜nadidos a la notaci´on. En las siguientes subsecciones se describen brevemente las caracter´ısticas de cada uno. 6 Figura 3. Descripci´on de medidas compuestas 3.1. Elementos del diagrama del proceso Medida compuesta colapsada: Representa una abstracci´on de un conjunto de medidas que no son expl´ıcitamente incorporadas en el diagrama. Se relaciona con otras medidas a trav´es del Conector individual y el Conector de lista. La propiedad Nombre permite identificar de forma ´unica al indicador definido. Conector individual: Es utilizado para enlazar una Medida compuesta colapsada con una medida, proceso, objeto de datos o tarea requerida para calcularla. Existen cuatro tipos de conectores: Conector Time, Count, State Condition yData Object, uno para cada tipo de elemento o medida utilizado. Para identificarlo se utiliza la propiedad Nombre. Es posible enlazar tanto medidas de tipo baseMasure como aggregatedMeasure. Conector de lista:Utilizado para enlazar una Medida compuesta colapsada con un conjunto de medidas baseMeasure oaggregateMeasure que conforman una lista. Para algunos indicadores no es posible saber por anticipado cu´antas medidas de un tipo son necesarias para definirlo, ya que esta definici´on puede ser reutilizada por varios procesos y cada uno puede requerir una cantidad de medidas diferente. Por ejemplo, el indicador Suma de tiempo promedio de las tareas de un proceso puede calcularse con los tiempos de 2, 3 o m´as tareas, dependiendo del proceso sobre el que se defina. En el diagrama principal se debe colocar un Conector de lista enlazado a tantas medidas como sean necesarias. Esto permite definir el indicador una sola vez para todos los procesos que lo requieran. Al igual que para el Conector individual, existen cuatro tipos de conectores de lista, uno para cada tipo de medida permitida. Gr´aficamente se diferencia del Conector individual en que junto al tipo de medida se encuentran tres barras verticales que representan el componente lista. Para cada conector es posible especificar dos propiedades: el Nombre, que corresponde al nombre que identificar´a la lista; y la Cantidad de elementos que la conforman (Este valor es opcional, ya que en caso de no especificarse se entender´a que la lista no tiene l´ımite de elementos). 3.2. Elementos del detalle de una medida compuesta Medida compuesta expandida: Es utilizada para representar de forma expl´ıcita todas las medidas y conectores necesarios para definir un indicador, y que se representan en el diagrama del proceso a trav´es de una Medida 7 Figura 4. Defininici´on del indicador %In-Stock en una Medida compuesta expandida compuesta colapsada. Se modela de forma independiente al diagrama principal del proceso, permitiendo reutilizar el detalle del indicador, ya que en ocasiones los indicadores se definen de forma similar pero son utilizados por procesos diferentes. La propiedad Nombre especifica el indicador que se define. Los elementos utilizados dentro de una Medida compuesta expandida no pueden ser conectados con elementos que se utilicen fuera de ella. Por cada Conector individual utilizado en la medida colapsada, deber´a a˜nadirse dentro de la medida expandida una medida del mismo tipo que el del conector utilizado, y por cada Conector de lista se a˜nade una medida Lista. En la figura 4 se define un indicador utilizando la Medida compuesta colapsada. Lista: Utilizada para aplicar una funci´on matem´atica a un conjunto de medidas del mismo tipo. Solamente debe ser utilizada dentro de una Medida compuesta expandida en la definici´on de un indicador. Cuenta con dos propiedades: el Nombre asignado a la lista y la Funci´on aplicada a todas las medidas que conforman la lista. Una Lista permite definir el indicador una sola vez, independientemente del proceso que la utilice y de la cantidad de medidas que la conformen. Si la lista representa un conjunto de medidas baseMeasure se utiliza una medida Lista, si representa un conjunto de medidas aggregatedMeasure se debe utilizar la medida Lista agregada. 4. Evaluaci´on El objetivo buscado es demostrar que es posible modelar procesos y m´etricas de SCOR utilizando Visual PPINOT, manteniendo la limpieza en la presentaci´on del modelo y disminuyendo la cantidad de elementos en el diagrama. Con la clasificaci´on de m´etricas presentada en la tabla 1 se modelaron m´etricas de cada uno de los tipos, primero utilizando la notaci´on original, y luego modelando las mismas m´etricas con la notaci´on ampliada de Visual PPINOT. El proceso consiste en (i) seleccionar las m´etricas a modelar, (ii) modelar los procesos y las m´etricas seleccionadas utilizando la versi´on de Visual PPINOT publicada en [3], (iii) modelar los mismos procesos y m´etricas haciendo uso de las nuevas medidas incorporadas a la notaci´on, y (iv) concluir si el nuevo modelado es sucinto al eliminar los elementos superfluos del diagrama principal y que a apesar de eso es capaz de mantener el significado del indicador. 8 Figura 5. Proceso D4-Deliver Retail Product del modelo SCOR y 2 de sus m´etricas definidas con notaci´on ampliada de Visual PPINOT. Se tom´o como herramienta de referencia el editor gr´afico de PPINOT Tool Suite (Visual PPINOT Editor) [9]. ´ Este permite modelar los procesos de negocio con notaci´on BPMN y los indicadores con Visual PPINOT. Para todas las m´etricas modeladas con la notaci´on original fue posible generar el modelado alternativo. Usando la notaci´on ampliada se disminuye la saturaci´on visual en el modelo, la cantidad de elementos en el diagrama y se mantiene el significado en la definci´on de los indicadores. En la figura 2 se muestra el proceso SCOR D4-Deliver Retail Product y dos m´etricas de nivel 3: In-Stock % yAverage Time from Pick Product from Backroom, modeladas en Visual PPINOT. Para definirlas es necesario utilizar seis y dos medidas respectivamente. El mismo proceso se muestra en la figura 5 haciendo uso de la notaci´on ampliada, donde solamente se requiere una medida para cada una de las m´etricas, con lo que se tiene mayor legibilidad en el diagrama principal. En un diagrama adicional se incluye la definici´on de los indicadores, como el mostrado en la figura 4. En la mayor´ıa de los casos donde se utilice la representaci´on con medidas compuestas, la cantidad de medidas utilizadas en el diagrama principal se reduce a una por cada m´etrica o indicador, ya que todas las medidas necesarias para su c´alculo pueden ser agrupadas dentro de una Medida compuesta colapsada. Los datos de entrada para el c´alculo de esa m´etrica son identificados a trav´es de los Conectores de medida. El uso de una lista en la definici´on de un indicador propicia que la cantidad de medidas sea mayor que uno para ese indicador, ya que es necesario especificar todas las medidas que conforman la lista. 5. Trabajo relacionado Los PPIs han sido com´unmente definidos fuera del diagrama de los modelos de procesos de negocio que miden [3]. Una de las formas m´as utilizadas es la especificaci´on de un listado de atributos o caracter´ısticas descritas en lenguaje natural, ya que son f´aciles de definir [10], pero pueden generar ambig¨uedad. Algunos autores prefieren hacer uso de la notaci´on formal [11, 12], requiriendo mayor esfuerzo y cuidado por no ser una forma intuitiva de representaci´on, pero es m´as rigurosa y evita la ambig¨uedad. [3], [13, 14] dirigen sus esfuerzos a la representaci´on gr´afica. En [14] se realiza un estudio emp´ırico del software de 9 modelado propuesto en comparaci´on con una definici´on textural. Sin embargo, ninguna de estas notaciones ofrecen mecanismos para abordar la complejidad. Es dif´ıcil encontrar documentaci´on que haga referencia a la definici´on de m´etricas SCOR. En [15,16], por ejemplo, solamente se indican las m´etricas utilizadas y los resultados obtenidos. En [7] la definci´on se hace utilizando lenguaje natural con tablas y diagramas gen´ericos que muestran la relaci´on de los indicadores con los procesos. En [17] los procesos y m´etricas son definidos con c´odigo XMI, traducidos a c´odigo BPEL e implementados con Eclipse BPEL Visual Designer. En ninguno de los art´ıculos consultados se hace referencia a la abstraci´on en el modelado gr´afico de indicadores utilizando SCOR. 6. Conclusiones En este art´ıculo se expone la necesidad de incorporar elementos de abstracci´on en la representaci´on gr´afica de PPIs y se describe la ampliaci´on de la notaci´on Visual PPINOT que satisface esa necesidad. Con la ampliaci´on de la notaci´on se permite definir PPIs utilizando niveles de representaci´on. En el primer nivel el usuario puede centrarse ´unicamente en el concepto del indicador definido y en los elementos necesarios para su c´alculo. El segundo nivel, el detalle de las medidas utilizadas, es un diagrama independiente al diagrama del proceso. Con esto se introducen los conceptos de modularizaci´on y jerarqu´ıa sugeridos en [5] y se facilita la comprensi´on visual del usuario, evitando saturarlo con informaci´on que en un primer momento puede ser irrelevante. En esta versi´on solamente es posible modelar un ´unico nivel jer´arquico de las Medidas compuestas colapsadas, pero se est´a estudiando c´omo extender la notaci´on para poder incorporar m´as niveles. La clasificaci´on de las m´etricas de SCOR y la notaci´on ampliada de Visual PPINOT permiten una representaci´on m´as eficiente de los patrones recurrentes identificados en la definici´on de indicadores. Adem´as, al comparar los modelos de la notaci´on original y los de la notaci´on ampliada, queda evidenciado que con esta ´ultima es posible hacer una representaci´on sucinta sin alterar el sentido y las condiciones del c´alculo del indicador. Esta aproximaci´on tambi´en puede utilizarse con un enfoque de definici´on de PPIs orientado a plantillas [3]. Con lo anterior, adem´as de comprobar que Visual PPINOT es capaz de representar la informaci´on haciendo uso de la abstracci´on, tambi´en puede decirse que es una notaci´on capaz de adaptarse a modelos internacionales relacionados con la definici´on de m´etricas en procesos de negocio. Por el momento, no se considera la posibilidad traducir autom´aticamente los modelos existentes en Visual PPINOT a otros utilizando la notaci´on ampliada, ni tampoco la detecci´on autom´atica de patrones recurrentes. El modelado debe partir de cero y cualquier clasificaci´on debe hacerse de forma manual. Como trabajo futuro se propone realizar una validaci´on experimental que respalde la validaci´on de factibilidad realizada, proporcionar los mecanismos concretos necesarios para la implementaci´on por plantillas y facilitar la implementaci´on de niveles jer´arquicos aplicados a las medidas compuestas.