Kairose tagumine osa: retseptipõhine protsessi jälgimise tööriist
Nimi
Zhaosi Qu
Kokkuvõte
Preskriptiivne protsessimonitooring on uus lähenemine, mille eesmärk on ennustada võimalikke rikkeid ja anda soovitusi äriprotsesside optimeerimiseks. See püüab parandada tõhusust ja tootlikkust, aidates ettevõtetel teha informeeritud otsuseid protsesside täitmisel. Näiteks saab seda rakendada ettevõtte tarneahela haldamise optimeerimiseks, ennustades viivitusi ja soovitades tegevusi ajalooliste andmete põhjal. Selle väitekirja peamine probleem on kattuva tööriista puudumine erinevate allikate andmete analüüsimisel ning erinevat tüüpi preskriptiivsete soovituste pakkumisel. Seetõttu on selle uurimistöö eesmärk välja pakkuda ja rakendada tarkvaralahendus, mis võimaldaks mitmekesiste algoritmide ja pistikprogrammide integreerimist sujuvalt.
Pakutav lähenemisviis sisaldab tagasipoolset tarkvara, mis pakub API-sid preskriptiivse protsessimonitooringu funktsioonide rakendamiseks. Kasutajad saavad tööriista üles laadida sündmustepäeviku ning saada käimasolevate juhtumite kohta erinevaid retsepte, hõlmates järgmiste tegevuste ennustamist, ebasoodsate tulemuste tõenäosuse hindamist, ravi mõju pakkumist ja ressursside eraldamist ravikasumi alusel. Lisaks suurendab mooduldisain kohanduvust ja paindlikkust erinevates ärivaldkondades. Et pakutud lahenduse tõhusust hinnata, viiakse läbi nii nõuete täitmise hindamine kui ka jõudluse hindamine Business Process Intelligence Challenge (BPIC) andmekogude kasutamisega. Selle tulemusena annab see väitekiri panuse valdkonda preskriptiivse protsessimonitooringu tööriista pakkumisel mitmeid preskriptiivsete soovituste liike.
Pakutav lähenemisviis sisaldab tagasipoolset tarkvara, mis pakub API-sid preskriptiivse protsessimonitooringu funktsioonide rakendamiseks. Kasutajad saavad tööriista üles laadida sündmustepäeviku ning saada käimasolevate juhtumite kohta erinevaid retsepte, hõlmates järgmiste tegevuste ennustamist, ebasoodsate tulemuste tõenäosuse hindamist, ravi mõju pakkumist ja ressursside eraldamist ravikasumi alusel. Lisaks suurendab mooduldisain kohanduvust ja paindlikkust erinevates ärivaldkondades. Et pakutud lahenduse tõhusust hinnata, viiakse läbi nii nõuete täitmise hindamine kui ka jõudluse hindamine Business Process Intelligence Challenge (BPIC) andmekogude kasutamisega. Selle tulemusena annab see väitekiri panuse valdkonda preskriptiivse protsessimonitooringu tööriista pakkumisel mitmeid preskriptiivsete soovituste liike.
Lõputöö keel
inglise
Lõputöö tüüp
Magister - Tarkvaratehnika
Juhendaja(d)
Fredrik Milani, Mahmoud Shoush, Kateryna Kubrak
Kaitsmise aasta
2023