Wykorzystanie eksploracji procesów w przedsiębiorstwie

Brzychczy, E.

doi:10.29227/IM-2017-02-26

Artykuł - szczegóły

Tytuł artykułu

Wykorzystanie eksploracji procesów w przedsiębiorstwie

Autorzy

Brzychczy E.

Treść / Zawartość

Pełne teksty:

Pobierz

Identyfikatory

DOI

10.29227/IM-2017-02-26

Warianty tytułu

Use of Process Mining Techniques in an Enterprise

Języki publikacji

Abstrakty

Eksploracja procesów jest relatywnie młodą dziedziną badań z pogranicza kilku nauk, między innymi: inteligencji obliczeniowej, eksploracji danych oraz modelowania i analizy procesów. W artykule zaprezentowano możliwości wsparcia zarządzania procesami w przedsiębiorstwie wybranymi technikami eksploracji procesów. Scharakteryzowano istotę podejścia procesowego oraz cykl zarządzania procesami w organizacji. Przedstawiono przykłady eksploracji wybranego procesu w programie ProM, z uwzględnieniem poszczególnych faz cyklu BPM.

Process mining is a relatively young field of research at the frontier of several disciplines, including: computational intelligence, data mining, and process modeling and analysis. The article presents the possibilities of supporting process management in an enterprise by selected process mining techniques. The essence of the process approach and process management cycle in an organi¬zation were presented. Analysis of selected process in ProM is presented, taking into account individual phases of the BPM cycle.

Słowa kluczowe

zarządzanie procesami eksploracja procesów podejście procesowe modelowanie procesów

process mining process management process oriented approach process modeling

Wydawca

Polskie Towarzystwo Przeróbki Kopalin

Czasopismo

Inżynieria Mineralna

Rocznik

2017

Tom

R. 18, nr 2

Strony

237--244

Opis fizyczny

Bibliogr. 18 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Brzychczy E.

brzych3@agh.edu.pl

AGH w Krakowie, Wydział Górnictwa i Geoinżynierii

Bibliografia

1. Augusto A., Conforti R., Dumas M., La Rosa M., Bruno G., Automated discovery of structured process models: Discover structured vs. discover and structure, Conceptual Modeling: 35th International Conference, ER 2016, Gifu, Japan, November 14-17, 2016.
2. Brzychczy E., Reengineering procesów jako krok w kierunku reorganizacji krajowych przedsiębiorstw górniczych. Przegląd Górniczy, t. 72, nr 8, 2016.
3. Buijs J. C., van Dongen B. F., van der Aalst W.M.P., Quality dimensions in process discovery: The importance of fitness, precision, generalization and simplicity, International Journal of Cooperative Information Systems, vol. 23, no. 01, 2014.
4. Conforti R., Dumas M., García-Bañuelos L., La Rosa M., Bpmn miner: Automated discovery of bpmn process models with hierarchical structure, Information Systems, vol. 56, pp. 284– 303, 2016.
5. Dumas M., La Rosa M., Mendling J., Reijers H., Fundamentals of Business Process Management, Berlin Heidelberg: Springer-Verlag. doi: 10.1007/978-3-642-33143-5, 2013.
6. Gonella P., Process mining: A database of applications, HSPI SpA – Management Consulting, Bologna, Italy 2016. (Available at http://www.win.tue.nl/ieeetfpm/lib/exe/fetch.php?media=casestudies: hspi_process_mining _database_20161207.pdf, 20.03.2017)
7. Grajewski P., Organizacja procesowa. PWE, Warszawa, 2016.
8. Guo Q., Wen L., Wang J., Yan Z., Philip S. Y., Mining invisible tasks in non-free-choice constructs, International Conference on Business Process Management. Springer, pp. 109–125, 2015.
9. Hammer M., Champy J., Reengineering w przedsiębiorstwie. Neumann Management Institute, Warszawa, 1996.
10. Leemans S. J., Fahland D., van der Aalst W.M.P, Discovering block-structured process models from event logs containing infrequent behaviour, in International Conference on Business Process Management. Springer, pp. 66–78, 2013.
11. Porter M., Competitive Advantage, Free Press, New York, 1985.
12. Process Mining Manifesto by the IEEE Task Force on Process Mining, In F. Daniel, K. Barkaoui, S. Dustdar (Eds.), BPM 2011 Workshops, Part I, LNBIP 99, pp. 169–194. Berlin: Springer-Verlag, 2012.
13. van der Aalst W.M.P., Process Mining: Data Science in Action, Berlin: Springer-Verlag, 2016.
14. van der Aalst, W.M.P., Process Mining in the Large: A Tutorial. E. Zimanyi (Ed.), Business Intelligence (eBISS 2013), Lecture Notes in Business Information Processing, vol. 172, pp. 33-76. Berlin: Springer-Verlag, 2014.
15. van Dongen, B.F., BPI Challenge 2017 - Offer log. Eindhoven University of Technology. Dataset. http://dx.doi.org/10.4121/uuid:7e326e7e-8b93-4701-8860-71213edf0fbe, 2017.
16. van Zelst S. J., van Dongen B. F., van der Aalst W. M. P., ILP-Based Process Discovery Using Hybrid Regions, International Workshop on Algorithms & Theories for the Analysis of Event Data, ATAED 2015, ser. CEUR Workshop Proceedings, vol. 1371. CEUR-WS, pp. 47–61, 2015.
17. Verbeek H.M.W., Buijs J.C.A.M., van Dongen B.F., van der Aalst W.M.P., ProM 6: The Process Mining Toolkit. Proceedings of the Business Process Management 2010 Demonstration Track (Hoboken NJ, USA, September 14-16, 2010) / Ed. M. La Rosa. - S.l. : CEUR-WS, pp. 34-39, 2010.
18. Weijters A., Ribeiro J., Flexible heuristics miner (fhm), Computational Intelligence and Data Mining (CIDM), IEEE Symposium on. IEEE, pp. 310–317, 2011.

Uwagi

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę (zadania 2017).

Typ dokumentu

Bibliografia

Identyfikator YADDA

bwmeta1.element.baztech-5b4cc670-1e28-4d85-b94d-27e532587d7f