Usar la IO y el aprendizaje automático con BPMN 2.0 para crear flujos de trabajo

Tradicionalmente, los procesos comerciales han utilizado la Internet de las cosas (IO) como fuente de distribución de datos. Sin embargo, el actual estándar de Modelo y Notación de Procesos Empresariales (BPMN 2.0) ofrece apoyo tanto a los modeladores como a la IO para generar código bajo para los dispositivos de IO y ejecutar aspectos de la lógica empresarial. 

BPMN 2.0 es un estándar creado y mantenido por el grupo de Gestión de Objetos que utiliza la notación gráfica para la comunicación consistente de los procesos de negocio. Este artículo se centrará en el uso de la IO y el aprendizaje automático con BPMN 2.0 para crear flujos de trabajo y el proceso de comunicación entre el motor de ejecución y los dispositivos de IO.

Los procesos empresariales pueden utilizar la IOT y el ML para la toma de decisiones basada en datos

Muchas organizaciones han aumentado su uso de los procesos empresariales para optimizar sus flujos de trabajo. Un proceso empresarial es un conjunto de actividades, tareas, recursos y partes interesadas que colaboran, con la intención de manifestar un resultado que produzca valor para la empresa y el cliente. Áreas como la cadena de suministro, la incorporación de clientes, la apertura de cuentas y otras pueden también obtener una ventaja competitiva con los dispositivos de IO. ¿Cómo? Bueno, los procesos empresariales pueden utilizar dispositivos de IO y aprendizaje automático para la detección, la captura de datos, el almacenamiento de datos, la actuación y para optimizar la ejecución de decisiones basadas en datos. De hecho, la IO y el aprendizaje automático pueden filtrar los datos del mundo real para tomar decisiones localmente cuando no se necesita una gestión y coordinación centralizadas. Sin embargo, como los dispositivos de IO son naturalmente heterogéneos, la descentralización requiere un diseño y una ejecución bien pensados.

BPMN 2.0 ya ofrece a los modeladores la opción de definir la IO, el aprendizaje automático y los procesos de negocios utilizando diversos grupos y especificados mediante diagramas de colaboración. Aunque, esto necesita ser conectado a través de un código de programación ejecutable por IO y aprendizaje automático. Luego, elegir el lenguaje correcto, ejecutar el código y desplegarlo en los dispositivos de IO. La clase de ejecutor BPMN 2.0 puede utilizarse entonces para definir qué dispositivos de IO tomarán parte en el proceso de negocio. Es crucial tener código ejecutable portátil usado por varios dispositivos IO, incluso el soporte remoto, y la programación.

La IO y el aprendizaje automático utilizan diferentes formas de comunicación

Típicamente, los servicios web proporcionan IO y aprendizaje automático el enlace con los procesos de negocio con detalles de bajo nivel. Los lenguajes modelo ya soportan los servicios web y ofrecen un enfoque centralizado. Además, las funcionalidades de IO se emiten como servicios web, que pueden implementarse a través de herramientas SOA o middleware. Por otra parte, las Las extensiones de BPMN 2.0 pueden incluir un modelo de proceso específico de IO.

Por ejemplo, una interfaz gráfica de usuario (IU) puede ofrecer una gran flexibilidad para diseñar procesos de IO desde un portal centralizado, al tiempo que los envía directamente como una secuencia de llamadas de operación a los dispositivos de IO previstos utilizando protocolos de comunicación patentados. 

Hacer que la IO y el aprendizaje automático sean participantes activos en la creación de flujos de trabajo

Invariablemente, la IO y el aprendizaje automático pueden trabajar conjuntamente para gestionar y ejecutar tareas dentro de los flujos de trabajo, mejorando la escalabilidad y reduciendo el número de intercambios de mensajes necesarios. No obstante, el uso de la IO y el aprendizaje automático con BPMN 2.0 para crear flujos de trabajo requiere un marco unificado. BPMN 2.0 define el comportamiento de la IO para dirigir el código específico de un dispositivo de IO. Se genera un código diferente basado en el dispositivo de IO. Utiliza la clase de recursos de BPMN 2.0 para agregar información sobre los dispositivos de IO. 

Modelar el comportamiento de aprendizaje de la IO y de las máquinas

BPMN define el comportamiento y la interacción usando diferentes piscinas junto con diagramas de colaboración. Como resultado, se pueden usar elementos estándar de BPMN 2.0 para modelar el comportamiento de la IO y el aprendizaje de las máquinas. Considere los siguientes elementos:

  • Control de flujo: Eventos, actividades y puertas de enlace
  • Conectando objetos: Secuencia y flujo de mensajes
  • Data: Objetos de datos

Luego puedes usar tareas de guión para leer los sensores de IO y modelar la activación del flujo de trabajo. Además, la clase Performer puede definir qué recurso realiza los procesos. Y, el dispositivo de IO puede ser definido de tres maneras:

  • Dirección
  • Operaciones
  • deviceType

A continuación, traducir los procesos BPMN 2.0 en código ejecutable que se despliegan y ejecutan dentro de los dispositivos de IO y el aprendizaje automático. Ayuda a usar código que se modela a sí mismo con una semántica formal bien establecida y hace código ejecutable portátil para IO y aprendizaje automático. También puede instalar el código móvil en dispositivos de IO de forma remota. Como tal, los mensajes de eventos de inicio pueden traducirse en llamadas a funciones para activar procesos y flujos de trabajo. Recuerda, la IO y el aprendizaje automático siempre están listos para satisfacer nuevas solicitudes.

Indudablemente, una prueba de concepto exitosa es el punto de partida. La IO utilizable y el aprendizaje automático pueden ser facilitados a través de servicios de nube y en el sentido arquitectónico. Introducir IO y aprendizaje automático en los flujos de trabajo totalmente manuales no es la transición más fácil. Use estas preguntas para guiar si un flujo de trabajo está listo para la IO y el aprendizaje automático:

  1. ¿Con qué frecuencia se ejecuta este flujo de trabajo?
  2. ¿Qué tan costosas son las actividades?
  3. ¿Cuánto tiempo de ejecución requiere?
  4. ¿Tendría sentido automatizar la entrada y salida de las actividades individuales?

Para ilustrar, la IO y el aprendizaje automático pueden aprender de la historia de la clasificación manual de los archivos comerciales entrantes y clasificarlos de manera similar. Debe proporcionarse y optimizarse una métrica clave objetivo. Una tasa de aciertos describiría el número de clasificaciones precisas frente a las inexactas. El flujo de trabajo mejora cuando la tasa de aciertos aumenta. Como resultado, se quiere que la IO y el aprendizaje automático maximicen la tasa de aciertos. Los objetivos del diseño del flujo de trabajo deben ser los siguientes:

  • Simplicidad (utilizar un enfoque basado en reglas)
  • Determinismo
  • Explicabilidad (detección de anomalías)

En primer lugar, utilice un sistema de apoyo a la decisión que requiera decisiones humanas antes de que se produzca la IO y el aprendizaje de las máquinas. A menudo, este tipo de sistema de apoyo puede aumentar la transparencia de cualquier malentendido, error o sesgo. La IO con aprendizaje automático puede servir como control de calidad para cualquier decisión, ya sea de bajo nivel o de alto riesgo, es decir, aprobaciones de préstamos, cumplimiento, procesos de recursos humanos y detección de fraudes. Entonces, la IO y el aprendizaje automático pueden ser entrenados consistentemente con nuevos datos cuando sea necesario. 

Por ejemplo, una pandemia afectó a todas las operaciones comerciales y al flujo de trabajo en todo el mundo. Sin embargo, cuando la pandemia de COVID-19 se convierta en endémica, se dispondrá de nuevos procesos y nuevos datos para garantizar la pertinencia para las condiciones actuales del mercado. Otros escenarios, como las nuevas marcas de dispositivos médicos o los modelos de automóviles, requieren una colaboración entre las decisiones que afectan primero a los seres humanos y el aprendizaje de las máquinas.

Pensamiento final

La IO y el aprendizaje automático ofrecen oportunidades emocionantes para mejorar el BPMN 2.0 en la creación de flujos de trabajo. Los procesos empresariales pueden beneficiarse de las capacidades de detección de los dispositivos de IO, de las características de la red y de las capacidades de aprendizaje automático. Al traducir BPMN 2.0 en código portátil, se puede combinar con éxito la IO, el aprendizaje automático y BPMN 2.0.

IO con BPMN 2.0 y aprendizaje automático

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