Keerukuse sisse protsesside mudelite korrigeerimine segmenteerimise teel

Date

2019

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Abstract

Iga eduka organisatsiooni alus on äriprotsesside õige haldamine, sest see võimaldab parimal viisil säilitada organisatsiooni tootmisprotsesse ja kasutatavaid ressursse. Paljusid tootmise käigus esile kerkinud märkimisväärseid probleeme saab analüüsida protsessikaeve võtete ja organisatsiooni töötamise ajal tehtud ülesannete sündmustelogide abil. Üks levinud viise seda teha on luua protsessimudelid olemasolevate toimingute uurimiseks ja hinnata organisatsiooni protsesse eesmärgiga neid muuta. Protsessikaeve võtete arendamise ja laiendamise käigus kerkis esile palju meetodeid ja vahendeid, mis aitavad sellist ülesannet lahendada. Enamik olemasolevaid vahendeid, mida kasutatakse tegelike sündmustelogide puhul, tekitavad aga „spageti“-mudeleid, millest on selgitusteta keeruline aru saada. Töös käsitleme probleemi, filtreerides ja sorteerides logisid enne kaevet ning muutes mudeli komplekssust. Sellega saame protsessimudelid, mida mõõdame ja uuendame soovitud komplekssuse saavutamiseks. Tulemuseks on vahend, mis loob lihtsaid ja mõistetavaid protsessimudeleid, mida kasutaja saab soovi kohaselt valida.
The fundament of every successful organization is a proper business process management, as it allows maintaining the organization’s production processes and the employed resources in the most sufficient way. Many noticeable problems occurred in production can be analyzed using process mining techniques and event logs obtained from tasks executed during the organization lifetime. One of the common ways to do this is to generate process models in order to study existing operations and explore processes in the organization with the aim to change them. With developing and expanding process mining technique, many methods and tools appeared which can help to solve this kind of task. However, most of the existing tools that are applied to real-life event logs produce spaghetti-like models that are difficult to understand without explanation. In this thesis we try to address this issue by filtering and sorting the logs before mining as well as adjusting model complexity, thus obtaining process models that we will measure and reform to satisfy desired complexity. A final result is a tool that produces a set of simple and understandable process models that the user can select according to his or her choices.

Description

Keywords

Citation