Geri Dön

Süreç analizi ve keşfi için bir süreç madenciliği sistemi

A process mining system for process analysis and discovery

  1. Tez No: 432181
  2. Yazar: MECİT YÜZKAT
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. FETHULLAH KARABİBER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 80

Özet

Süreç madenciliği, iş dünyasının verimlilik ve üretkenliği arttırma ihtiyacını karşılamayı amaçlayan yeni bir çalışma alanıdır. Bu alan iş süreçlerini analiz, keşfetme, yönetme ve iyileştirme konusunda çalışmalar yapar. Süreç madenciliği, olay kayıtlarını kaynak olarak kullanır ve bu kaynağın üzerinde çalışır. Böylece süreç modelindeki her adımı içeren olay kayıtları analiz edilerek sistem geliştirilir. Tez çalışması süreç analizi ve keşfi olmak üzere iki önemli aşamadan oluşur. İlk aşamasında süreç modelleme ve geliştirilmesine yardımcı olabilecek veri üretebilen bir simülatör geliştirmesi amaçlanmıştır. Bu çalışma kapsamında çeşitli süreç modelleri ile çalışabilen ve bu modellerden anlamlı bilgiler çıkaran bir sistem gerçeklenmiştir. Bu sistem sayesinde daha üretken ve verimli süreçler geliştirilebilir. Simülatör dört modülden oluşmaktadır. İlk modül, kullanıcıların iş süreç modeli oluşturduğu bölümdür. Bu modülde kullanıcı, sistemin arayüzünde kendi iş süreci modelini oluşturabilir ya da kayıtlı diğer modellerden seçim yapabilir. İkinci modülde ise oluşturulan bu süreç modelleri kullanılarak takım bazlı verilerin simülasyonu yapılır. Analiz olarak isimlendirilen üçüncü modülde üretilen bu veriler kullanılarak anlamlı bilgiler ortaya çıkartılır. Son modül olan takım karşılaştırmasında takımlar arasındaki performans dağılımları karşılaştırılır. Sonuç olarak, üretilen verilerdeki zaman, kaynak ve maliyet bilgilerinden yola çıkılarak oluşturulan sürecin iyileştirilmesi amaçlanmıştır. Tezin ikinci aşamasında süreç madenciliği keşif algoritmaları ile sentetik ve gerçek olay kayıtları kullanılarak süreç keşfi yapılmıştır. Keşfedilen süreçler petri ağları ile gösterilerek algoritmaların başarımları uygunluk fonksiyonu, doğruluk oranları ve çalışma süreleri kullanılarak karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak; sezgisel algoritma alfa algoritmasının dezavantajlı yanları olan verideki gürültü ve tamamlanmayan süreçleri geliştirdiğinden dolayı daha başarılıdır. Genetik algoritmada ise genetik operatörler(seçme, çaprazlama, mutasyon) kullanıldığından dolayı alfa ve sezgisel algoritmaya göre daha başarılı sonuçlar vermiştir.

Özet (Çeviri)

The process mining is a new field which aims at satisfying the need for productivity and efficiency in the business world. It focuses on the analysis, discovery, management and improvement of the business processes . Process mining uses the event logs as a source and works on this source. As such the event logs consisting of each step in the process model is analyses and developed. The thesis study includes two important stages; one being the process analysis and the discovery. In the first stage development of a simulator which generates data to help in process modelling and development is intended. During this stage a system operating with various process models and deriving significant data from such models has been set up. More productive and efficient processes may be developed with this system.The simulator consists of four modules. The first one is the section where users set the business process model. In this module,the user may develop his own business process model in the interface of the system or he may choose among the other models stored. In the second module the already set up process models are used and the simulation of the team based data is made. In the third module, which may be named as analysis, the generated data are used and significant data is produced. The last module, which is the comparison of teams, the performance distributions among the teams are compared. As a result, the improvement of the process which is set up based on time, source and financial data is intended. In the second stage of the dissertation the process discovery took place through the use of the discovery algorithms of process mining and real event records. The discovered processes have been displayed with the petri nets and they have been compared through the use of the performance of algorithms, function of fitness, accuracy rates and operating time. As a result , the heuristic algorithm is more successful as it develops the noise and incomplete processes in the data, which is the disadvantage of the alpha algoritm. And as genetic operators are used in genetic algorithm (selection, crossover and mutation) it has produced better results when compared with alpha and heuristic algorithm.

Benzer Tezler

  1. Yazılım güvenlik açıklarının skorlanması ve kategorisinin belirlenmesinde yeni bir yöntem

    A new method to determine scoring and category of software vulnerabilities

    HAKAN KEKÜL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BURHAN ERGEN

  2. Detecting novel behavior and process improvement with multi-modal process mining

    Çok modlu süreç madenciliği ile yeni davranışın tespiti ve süreç iyileştirme

    ABDURRAHMAN TELLİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYÇA KOLUKISA TARHAN

    DR. TUĞBA GÜRGEN ERDOĞAN

  3. Elektrolitik kaplama hattı verimliliğini arttırmak amacıyla süreç madenciliği ve petri ağı modellemesinin kullanımı

    Use of process mining and petri net modeling to improve electroplating line efficiency

    AYŞE ÖZATEŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERHAN AKIN

  4. Classification of chronic kidney early disease prediction by weka

    Başlık çevirisi yok

    ISRAA SALEH AZEEZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OĞUZ BAYAT

  5. Teknoloji fırsat keşfi için veri odaklı çözüm yaklaşımlarının geliştirilmesi

    Development of data-driven solution approaches for technology opportunity discovery

    ZÜLFİYE ERDOĞAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERKAN ALTUNTAŞ

    PROF. DR. TÜRKAY DERELİ