Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Süreç madenciliğine genel bakış: süreç akış keşfi için alfa algoritması

Yıl 2020, Cilt: 26 Sayı: 5, 966 - 973, 23.10.2020

Öz

Mevcut iş akışı yönetim sistemleri belirli bir iş sürecini uygulayabilmek için önceden bütün adımların ve diğer gerekli tanımların yapılmasını gerektirir. İş akışlarını tasarlamak karmaşık ve zaman alıcı bir iştir. Çoğunlukla gerçekleşen iş süreçleri ile olması istenen süreçler birbirinden farklıdır. Bu nedenle, ideal süreçlerden ziyade gerçekleşen süreçlerin keşfi için çeşitli algoritmalar geliştirilmiştir. Bu algoritmalar için ilk adım, uygulamada olan süreç hakkında detayları içeren olay kayıtlarının elde edilmesidir. Bu çalışmada bilişim teknolojileri (IT) sistemlerinde kayıtlı olan olay kayıtlarını kullanan alfa algoritması tanıtılmıştır. İşe alım süreçlerinde gerçekleştirilen temel faaliyetler ile süreç modelleri oluşturulmuştur. Alfa algoritmasının bir iş akışını başarılı bir şekilde modelleyebildiği gösterilmiştir.

Kaynakça

  • [1] Van der Aalst WM, Weijters T, Maruster L. “Workflow mining: Discovering process models from event logs”. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 16(9), 1128-1142, 2004.
  • [2] Dogan O, Ayyar B, Cagil B. “Process-oriented evaluation of customer satisfaction: Process mining application in a call center”. 10th International Symposium on Intelligent Manufacturing and Service Systems, Sakarya, Turkey, 9-11 September 2019.
  • [3] Hwang I, Jang YJ. “Process mining to discover shoppers’ pathways at a fashion retail store using a wifi-base indoor positioning system”. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 14(4), 1786-1792, 2017.
  • [4] Dogan O, Bayo-Monton JL, Fernandez-Llatas C, Oztaysi B. “Analyzing of gender behaviors from paths using process mining: A shopping mall application”. Sensors, 19(3), 557, 2019.
  • [5] Van der Aalst WM, “The application of petri nets to workflow management”. Journal of Circuits, Systems and Computers, 8(1), 21-66, 1998.
  • [6] Dogan O, Fernandez-Llatas C, Oztaysi B. Process mining application for analysis of customer’s different visits in a shopping mall. Editors: Kahraman C, Cebi S, Cevik Onar S, Oztaysi B, Tolga A, Sari I. Intelligent and Fuzzy Techniques in Big Data Analytics and Decision Making, 151-159 Springer, Cham, 2019.
  • [7] Valle AM, Santos EA, Loures ER. “Applying process mining techniques in software process appraisals”. Information and Software Technology, 87, 19-31, 2017.
  • [8] Oner M, Oner C, Dogan O. “Internet of things and intelligent systems in digital learning”. International Conference on Engineering and Natural Sciences, Budapest, Hungary, 1-5 May 2017.
  • [9] Oner M, Oner SC, Data analytics in industry 4.0: In the perspective of big data. Editors: Yilmaz OF, Tufekci S. Handbook of Research on Applied Optimization Methodologies in Manufacturing Systems, 375-392, IGI Global, 2012.
  • [10] Van Der Aalst WM. Process Mining: Data Science in Action. 2nd Ed. New York, USA, Springer, 2016.
  • [11] Van Der Aalst WM. Process Mining: Discovery, Conformance and Enhancement of Business Processes. 1st Ed. New York, USA, Springer, 2011.
  • [12] Van Der Aalst WM, Adriansyah A, De Medeiros AKA, Arcieri F, Baier T, Blickle T, Bose JC, Van Den Brand P, Brandtjen R, Buijs J, vd. “Process mining manifesto”. International Conference on Business Process Management, Clermont-Ferrand, France, 30 August-2 September 2011.
  • [13] Van der Aalst WM, Van Dongen BF, Herbst J, Maruster L, Schimm G, Weijters AJ. “Workflow mining: A survey of issues and approaches”. Data & Knowledge Engineering, 47(2), 237-267, 2003.
  • [14] Weerapong S, Porouhan P, Premchaiswadi W. “Process mining using α-algorithm as a tool (a case study of student registration)”. Tenth International Conference on ICT and Knowledge Engineering, Bangkok, Thailand, 21-23 November 2012.
  • [15] Evermann J, Assadipour G. “Big data meets process mining: Implementing the alpha algorithm with map-reduce”. Proceedings of the 29th Annual ACM Symposium on Applied Computing, Gyeongju, Republic of Korea, 24-28 March 2014.
  • [16] Dogan O. “Process mining for check-up process analysis”. IIOABJ, 9(6), 56-61, 2018.
  • [17] Fernandez-Llatas C, Lizondo A, Monton E, Benedi JM, Traver V. “Process mining methodology for health process tracking using real-time indoor location systems”. Sensors, 15(12), 29821-29840, 2015.
  • [18] Fernandez-Llatas C, Ibanez-Sanchez G, Celda A, Mandingorra J, Aparici-Tortajada L, Martinez-Millana A, Munoz-Gama J, Sepulveda M, Rojas E, Galvez, V, Capurro D, Traver V. "Analyzing medical emergency processes with process mining: the stroke case". International Conference on Business Process Management, Sydney, Australia, 9-14 September 2018.
  • [19] Sedrakyan, G, De Weerdt, J, Snoeck, M. “Process-mining enabled feedback:“tell me what I did wrong” vs.“tell me how to do it right”. Computers in Human Behavior, 57, 352-376, 2016.
  • [20] De Weerdt, J, Schupp, A, Vanderloock, A, Baesens, B. “Process Mining for the multi-faceted analysis of business processes-A case study in a financial services organization”. Computers in Industry, 64(1), 57-67, 2013.
  • [21] Li, M, Liu, L, Yin, L, Zhu, Y. “A process mining based approach to knowledge maintenance”. Information Systems Frontiers, 13(3), 371-380, 2011.
  • [22] Ou-Yang, C, Winarjo, H. “Petri-net integration-An approach to support multi-agent process mining”. Expert systems with applications, 38(4), 4039-4051, 2011.
  • [23] Park, S, Kang, YS. “A study of process mining-based business process innovation”. Procedia Computer Science, 91, 734-743, 2016.
  • [24] Mans R, Reijers H, van Genuchten M, Wismeijer D. “Mining processes in dentistry”. 2nd ACM SIGHIT International Health Informatics Symposium, Miami, USA, 28-30 January 2012.
  • [25] Atastina, I, Kurniati, AP. “Student registration process evaluation using process mining case study: IT telkom”. Ninth International Conference on Digital Information Management, Bangkok, Tailand, 29 September-1 October 2014.
  • [26] Fernández-Llatas, C, Benedi, JM, García-Gómez, J, Traver, V. “Process mining for individualized behavior modeling using wireless tracking in nursing homes”. Sensors, 13(11), 15434-15451, 2013.
  • [27] Mahendrawathi, ER, Astuti, HM, Nastiti, A. “Analysis of customer fulfilment with process mining: A case study in a telecommunication company”. Procedia Computer Science, 72, 588-596, 2015.
  • [28] Sarno R, Dewandono RD, Ahmad T, Naufal MF, Sinaga F. “Hybrid association rule learning and process mining for fraud detection”. IAENG International Journal of Computer Science, 42(2), 1-14, 2015.
  • [29] Park, S, Kang, YS. “A study of process mining-based business process innovation”. Procedia Computer Science, 91, 734-743, 2016.
  • [30] De Leoni, M, van der Aalst, WM, Dees, M. “A general process mining framework for correlating, predicting and clustering dynamic behavior based on event logs”. Information Systems, 56, 235-257, 2016.
  • [31] Yoo S, Cho M, Kim E, Kim S, Sim Y, Yoo D, Hwang H, Song, M. “Assessment of hospital processes using a process mining technique: Outpatient process analysis at a tertiary hospital”. International journal of medical informatics, 88, 34-43, 2016.
  • [32] Poggi, N, Muthusamy, V, Carrera, D, Khalaf, R. “Business process mining from e-commerce web logs”. International Conference on Business Process Management, Beijing, China, 26-30 August 2013.
  • [33] Deeva, G. De Weerdt, J. “Understanding automated feedback in learning processes by mining local patterns”. International Conference on Business Process Management, Sydney, Australia, 9-14 September 2018.
  • [34] Fernandez-Llatas C, Pileggi SF, Traver V, Benedi JM, “Timed parallel automaton: A mathematical tool for defining highly expressive formal workflows”. Fifth Asia Modelling Symposium, Kuala Lumpur, Malaysia, 24-26 May 2011.
Toplam 34 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Mühendislik
Bölüm Makale
Yazarlar

Onur Doğan Bu kişi benim

Yayımlanma Tarihi 23 Ekim 2020
Yayımlandığı Sayı Yıl 2020 Cilt: 26 Sayı: 5

Kaynak Göster

APA Doğan, O. (2020). Süreç madenciliğine genel bakış: süreç akış keşfi için alfa algoritması. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 26(5), 966-973.
AMA Doğan O. Süreç madenciliğine genel bakış: süreç akış keşfi için alfa algoritması. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. Ekim 2020;26(5):966-973.
Chicago Doğan, Onur. “Süreç madenciliğine Genel bakış: Süreç akış keşfi için Alfa Algoritması”. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 26, sy. 5 (Ekim 2020): 966-73.
EndNote Doğan O (01 Ekim 2020) Süreç madenciliğine genel bakış: süreç akış keşfi için alfa algoritması. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 26 5 966–973.
IEEE O. Doğan, “Süreç madenciliğine genel bakış: süreç akış keşfi için alfa algoritması”, Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, c. 26, sy. 5, ss. 966–973, 2020.
ISNAD Doğan, Onur. “Süreç madenciliğine Genel bakış: Süreç akış keşfi için Alfa Algoritması”. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 26/5 (Ekim 2020), 966-973.
JAMA Doğan O. Süreç madenciliğine genel bakış: süreç akış keşfi için alfa algoritması. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2020;26:966–973.
MLA Doğan, Onur. “Süreç madenciliğine Genel bakış: Süreç akış keşfi için Alfa Algoritması”. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, c. 26, sy. 5, 2020, ss. 966-73.
Vancouver Doğan O. Süreç madenciliğine genel bakış: süreç akış keşfi için alfa algoritması. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2020;26(5):966-73.





Creative Commons Lisansı
Bu dergi Creative Commons Al 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.