|
|
Process Mining as a Service
Dobias, Ondrej ; MBA, Karel Fuksa, (oponent) ; Luhan, Jan (vedoucí práce)
The software and hardware applications record more and more information into the event logs. The amount of data recorded is more than doubled every two years. Process mining is a relatively young discipline that sits between machine learning and data mining on the one hand and process modeling and analysis on the other hand. The goal of process mining is to describe and analyze real processes by extracting knowledge from the event logs readily available in today’s systems. This thesis aims to connect the business opportunities (i.e., data-rich organizations; need for BPM services; limitation in traditional delivery of BPM services) with technical possibilities of Process mining. The goal is to propose a product solving needs and demands of stakeholders (i.e., customers and consultants) better than select existing solution.
|
|
| |
|
|
Získávání znalostí z obchodních procesů
Skácel, Jan ; Kreslíková, Jitka (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Tato diplomová práce objasňuje disciplínu získávání znalostí z obchodních procesů. Je zde ukázán princip dolování. Značná část tématiky je věnována problémům při objevování procesu. Dále se práce věnuje analýze konkrétního výrobního procesu, na jejímž základě jsou navrženy tři dolovací metody, které se snaží zjistit nedostatky v procesu. První objevuje výrobní proces a vykresluje jej do grafu. Druhá metoda využívá simulátor produkční historie k získání produktů, které pravděpodobně způsobily opoždění výrobního procesu. Z~takto získaných dat se poté dolují frekventované množiny. Třetí metoda se snaží predikovat čas zpracování produktu na vybraném pracovišti pomocí asociačních pravidel. Poslední dvě zmíněné metody využívají algoritmus Frequent Pattern Growth. Získané znalosti z této práce umožňují zefektivnit výrobní proces a lépe plánovat samotnou výrobu.
|
host ::
RSS.