A business process is a set of activities executed in a specific sequence involving various actors. This relationship between actors, activities, and sequence is crucial for achieving the goals and objectives of organizations. Business process modeling involves determining the actors, activities, and execution sequence necessary to accomplish the organization’s objectives, permitting analysis of the overall process in order to identify and rectify potential failures, improve operations, or eliminate activities that do not generate value. In this study, Petri nets have been selected as the modeling tool due to their ability to provide graphical and mathematical representations of business processes, which offers a significant advantage over other tools. The objective of this research is to develop a BP modeling algorithm using Petri nets. It aims to simulate the behavior of each activity within a case study in which the mathematical representation of Petri nets is utilized to measure process performance. Additionally, a software artifact is created to assess the algorithm’s functionality and compare the performance of two different business process that share the same goal.

El propósito de este trabajo es mostrar una forma de visualizar mejor un modelo matemático a través de redes semánticas a fin de obtener una vista gráfica de las relaciones entre los componentes del problema que se modelará. Un modelo matemático es una descripción de un sistema que usa lenguaje y conceptos matemáticos. El proceso de desarrollo de un modelo matemático se denomina modelación matemática. La idea principal es usar redes semánticas para hacer la conexión entre los elementos involucrados en el modelado, por ejemplo, los conceptos, operadores y todas las características posibles de los objetos que intervienen en sus procesos y eventos en un fragmento de la realidad para el problema en mano. La construcción de modelos matemáticos a través de redes semánticas parece ser más evidente en el sentido de que las relaciones de los diferentes componentes del sistema con el modelo serán más incuestionables; como una consecuencia, las redes semánticas pueden ayudar a comprender mejor cómo la modelación matemática de un fenómeno físico de ingeniería o de otra área del conocimiento puede llevarse a cabo más fácilmente ya que la red semántica describe claramente las relaciones de objetos y conceptos del fenómeno físico de ingeniería o problema que será modelado.

Explicit inversion formulas for a subclass of integral operators with $D$-difference kernels on a finite interval are obtained. A case of the positive operators is treated in greater detail. An application to the inverse problem to recover canonical system from a Weyl function is given.