LLM-põhine liides äriprotsesside ooteaja analüüsimiseks
Nimi
Maksym Avramenko
Kokkuvõte
Hiljutised edusammud andmeteaduse ja äriprotsesside juhtimise ristumiskohas paiknevas protsessikaeve valdkonnas on avanud märkimisväärse potentsiaali äriprotsesside analüüsimisel, seda eriti tegevuste vahele jäävate ooteaegade analüüsimisel, eesmärgiga tuvastada võimalikke kitsaskohti ja ebatõhususi. See lõputöö käsitleb olemasolevate protsessikaeve tööriistade ühte tüüpilist piirangut: andmeanalüüsi fikseeritud kasutusliidesed, mis piiravad andmete dünaamilist käsitlemist ja kasutajakeskset protsessianalüüsi. Lisaks takistavad fikseeritud kasutusliidesed sageli ka protsessi spetsiifikale vastavate arusaamade teket ja analüüside kohandamist vastavalt äritegevuse muutuvatele vajadustele. Selle probleemi lahendamiseks integreerib käesolev lõputöö suurel keelemudelil põhineva vestlusliidese konkreetse protsessikaeve tööriistaga, eesmärgiga soodustada interaktiivset andmetöötlust, võimaldada isikupärastatud vastuseid, ja pakkuda rakendatavaid soovitusi ooteaegade vähendamiseks. Need eesmärgid seonduvad ühtlasi ka teiste hiljutiste uuringutega, milledes rakendatakse suuri keelemudeleid protsessikaeve tööriistades, et võimendada tulemuste käsitlemist ja tõlgendamist. Käesoleva lõputöö peamine panus on suurel keelemudelil põhineva vestlusliidese kavandamine, rakendamine ja hindamine protsessikaeve tööriistas, mis peaks seeläbi võimaldama andmete interaktiivset navigeerimist ning lisaks pakkuma protsessi sündmuslogile tuginevat teavet selle kohta kuidas protsessi ooteaegu ümberkujundamise soovituste abil vähendada.
Lõputöö keel
inglise
Lõputöö tüüp
Magister - Tarkvaratehnika
Juhendaja(d)
Fredrik Payman Milani, Katsiaryna Lashkevich
Kaitsmise aasta
2024