Dissertação

Real-Time Business Process Recommendations EVALUATED

Os processos de negócio possuem um grande número de decisões operacionais durante a sua execução. A lógica de decisão nestes pontos de decisão muitas vezes não é explícita ou optimizada e os intervenientes que executam estas actividades, podem encontrar dificuldades, que podem originar erros ou problemas de eficiência. Soluções nas áreas de Mineração de Processos e de Decisões abordam este problema, focando-se na descoberta de pontos de decisão e na representação explícita da lógica de decisão, num ambiente offline, maioritariamente para fins de gestão e análise de processos. No entanto, a Mineração de Processos e de Decisões pode também ser aplicada num ambiente online, de modo a oferecer suporte operacional (por exemplo, suporte à decisão), com o objectivo de apoiar e gerir instâncias de processos que estão a decorrer. Esta dissertação recorre aos logs de eventos criados por um processo de negócio real com o objectivo de descobrir os seus pontos de decisão e fornecer recomendações de "Melhor Acção Seguinte" aos intervenientes no processo que se encontrem em situações de indecisão nos pontos de decisão. Para tal, a solução transforma os pontos de decisão em problemas de classificação e aplica modelos de aprendizagem automática que aprendem e prevêm quais as melhores decisões a tomar em cada situação. A solução desenvolvida é avaliada e comparada com os dados do caso de estudo, mostrando resultados promissores.
Mineração de processos, Mineração de Decisões, Event Logs, Aprenndizagem Automática, Sistemas de Recomendação, Suporte Operacional

Novembro 12, 2018, 10:30

Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente

Orientação

ORIENTADOR

Pedro Manuel Moreira Vaz Antunes de Sousa

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Associado

ORIENTADOR

José Rodrigues

Link Consulting

Business Manager