Prosessilouhintamallin luominen normaalimuutosprosessin tueksi

Liiketoimintaympäristö muuttuu ja yritykset pyrkivät pysymään muutosten mukana kehittämällä liiketoimintaprosesseja. Tietojärjestelmät tuottavat paljon tietoa, jonka hyödyntäminen on vielä vähäistä. Prosessilouhinta mahdollistaa tietojärjestelmien tuottaman tiedon käyttämisen liiketoimintaprosessien kehittämisessä. Tämä tutkimus on syntynyt kohdeyrityksen tarpeesta saada lisää läpinäkyvyyttä ja parantaa tiedolla johtamista IT-palvelunhallintaan kuuluvan muutoksenhallinnan normaalimuutosprosessissa. Tutkimus seuraa suunnittelututkimusprosessin viitekehystä. Tutkimuksen tavoitteena oli selvittää prosessilouhinnan edellytykset ja mahdollisuudet normaalimuutosprosessin tueksi. Tutkimuksessa suunniteltiin, luotiin ja arvioitiin artefakti, joka tässä tapauksessa oli prosessilouhintamalli. Prosessilouhintamallin tavoitteena oli lisätä tutkittavan prosessin läpinäkyvyyttä ja kehittää tiedolla johtamista. Prosessilouhintamallin suunnittelussa oli keskeistä tunnistaa lähdejärjestelmästä tarvittavat tiedot ja luoda tietoihin pohjautuva tapahtumaloki. Tapahtumaloki oli edellytys prosessilouhinnan suorittamiselle. Tutkimuksessa käytettiin lähdejärjestelmän kehittäjäympäristöstä saatuja tietoja, koska tuotantoympäristöön ei saatu tarvittavia käyttöoikeuksia tutkimuksen aikarajojen puitteissa. Kehittäjäympäristön tiedot olivat heikkolaatuisia, jotka aiheuttivat artefaktin arvioinnissa haasteita. Prosessilouhintamallin arviointi tapahtui haastattelemalla kohdeyrityksen muutoksenhallintaprosessin avainhenkilöitä. Tutkimuksen tuloksena onnistuttiin luomaan prosessilouhintamalli sekä yleisesti syventämään kohdeyrityksen ymmärrystä ja osaamista prosessilouhinnasta. Luotu prosessilouhintamalli lisäsi prosessin läpinäkyvyyttä esittämällä prosessin aikaiset tapahtumat. Tapauksia pystytään tarkastelemaan kokonaisuutena ja yksittäisinä. Päätöksenteon taustalla on enemmän tietoa, kun prosessilouhintamallia käytetään. Näin ollen tiedolla johtaminen kehittyy ja kohdeyritys pystyy tunnistamaan ongelmakohdat tarkemmin, joihin resurssit voidaan kohdentaa tehokkaasti. Tutkimuksen avulla pystyttiin myös kasvattamaan kohdeyrityksen ymmärrystä teknologian mahdollisuuksista. Prosessilouhinnan laajempi käyttöönotto koettiin mahdolliseksi kohdeyrityksessä. Haasteiksi koettiin lisäresurssien tarve ja muutoksen merkittävyys. Prosessilouhinnan käyttöönotto vie aikaa ja vaatii sitoutumista koko yritykseltä. Tutkimusprosessia seuraten kohdeyritys voi tarkastella muitakin prosesseja. Tutkimuksesta on hyötyä myös muille yrityksille, jotka ovat kiinnostuneita, miten toteuttaa yksi tunnistettu käyt-tötapaus. Seuraavana askeleena kohdeyritykselle on käyttää tuotantoympäristön tietoja, joiden avulla kehittää luotua prosessilouhintamallia ja analysoimalla prosessia syvällisesti. Lisäksi kohdeyritys voi alkaa laajentamaan käyttöönottoa muihin prosesseihin.Business environment is changing, and companies try to keep up with change by developing business processes. Information systems produce lots of information which is not greatly utilised. Process mining enables the usage of data produced by systems in business process development. This research has originated from the target company’s needs to increase transparency and enhance knowledge management in change management’s normal change process. The research utilises design science research framework. The objective of the research was to investigate requirements and opportunities of process mining to support normal change process. In the research an artefact was designed, created, and evaluated which was a process mining model in this case. The objective of the process mining model was to increase transparency of the process and develop knowledge management. The essential part of designing process mining model was to identify required data from the source system and create an event log based on the data. Event log was required to perform process mining. Data from source system’s development environment was used in the research because access rights to production environment was not granted during the research timeframe. Development environment data was low quality which caused challenges during artefact’s evaluation phase. Evaluating the process mining model was conducted by interviewing target company’s key personnel in change management process. As a result of the research process mining model was successfully created and overall target company’s process mining knowledge was enhanced. The created process mining model increased transparency of the process by illustrating the activities during the process. Cases can be examined as a group and individually. There is more information available to support decision making. Therefore, knowledge management is evolving, and target company can efficiently identify problems where resources can be allocated. Target company was also able to gain more understanding about the opportunities of the technology. Extensive implementation of process mining was considered possible in target company. Perceived challenges to implementation are need for additional resources and magnitude of the change. Implementing process mining takes time and requires commitment from the whole company. By using the conducted research process target company can examine other processes as well. The research is useful for other companies which are interested to learn how specific use case was implemented. Next step for the target company is to use data from production environment to develop the created process mining model and analyse the process profoundly. In addition, implementation of process mining can be extended to other processes

Äriprotsesside ajaliste näitajate selgitatav ennustav jälgimine

Kaasaegsed ettevõtte infosüsteemid võimaldavad ettevõtetel koguda detailset informatsiooni äriprotsesside täitmiste kohta. Eelnev koos masinõppe meetoditega võimaldab kasutada andmejuhitavaid ja ennustatavaid lähenemisi äriprotsesside jõudluse jälgimiseks. Kasutades ennustuslike äriprotsesside jälgimise tehnikaid on võimalik jõudluse probleeme ennustada ning soovimatu tegurite mõju ennetavalt leevendada. Tüüpilised küsimused, millega tegeleb ennustuslik protsesside jälgimine on “millal antud äriprotsess lõppeb?” või “mis on kõige tõenäolisem järgmine sündmus antud äriprotsessi jaoks?”. Suurim osa olemasolevatest lahendustest eelistavad täpsust selgitatavusele. Praktikas, selgitatavus on ennustatavate tehnikate tähtis tunnus. Ennustused, kas protsessi täitmine ebaõnnestub või selle täitmisel võivad tekkida raskused, pole piisavad. On oluline kasutajatele seletada, kuidas on selline ennustuse tulemus saavutatud ning mida saab teha soovimatu tulemuse ennetamiseks. Töö pakub välja kaks meetodit ennustatavate mudelite konstrueerimiseks, mis võimaldavad jälgida äriprotsesse ning keskenduvad selgitatavusel. Seda saavutatakse ennustuse lahtivõtmisega elementaarosadeks. Näiteks, kui ennustatakse, et äriprotsessi lõpuni on jäänud aega 20 tundi, siis saame anda seletust, et see aeg on moodustatud kõikide seni käsitlemata tegevuste lõpetamiseks vajalikust ajast. Töös võrreldakse omavahel eelmainitud meetodeid, käsitledes äriprotsesse erinevatest valdkondadest. Hindamine toob esile erinevusi selgitatava ja täpsusele põhinevale lähenemiste vahel. Töö teaduslik panus on ennustuslikuks protsesside jälgimiseks vabavaralise tööriista arendamine. Süsteemi nimeks on Nirdizati ning see süsteem võimaldab treenida ennustuslike masinõppe mudeleid, kasutades nii töös kirjeldatud meetodeid kui ka kolmanda osapoole meetodeid. Hiljem saab treenitud mudeleid kasutada hetkel käivate äriprotsesside tulemuste ennustamiseks, mis saab aidata kasutajaid reaalajas.Modern enterprise systems collect detailed data about the execution of the business processes they support. The widespread availability of such data in companies, coupled with advances in machine learning, have led to the emergence of data-driven and predictive approaches to monitor the performance of business processes. By using such predictive process monitoring approaches, potential performance issues can be anticipated and proactively mitigated. Various approaches have been proposed to address typical predictive process monitoring questions, such as what is the most likely continuation of an ongoing process instance, or when it will finish. However, most existing approaches prioritize accuracy over explainability. Yet in practice, explainability is a critical property of predictive methods. It is not enough to accurately predict that a running process instance will end up in an undesired outcome. It is also important for users to understand why this prediction is made and what can be done to prevent this undesired outcome. This thesis proposes two methods to build predictive models to monitor business processes in an explainable manner. This is achieved by decomposing a prediction into its elementary components. For example, to explain that the remaining execution time of a process execution is predicted to be 20 hours, we decompose this prediction into the predicted execution time of each activity that has not yet been executed. We evaluate the proposed methods against each other and various state-of-the-art baselines using a range of business processes from multiple domains. The evaluation reaffirms a fundamental trade-off between explainability and accuracy of predictions. The research contributions of the thesis have been consolidated into an open-source tool for predictive business process monitoring, namely Nirdizati. It can be used to train predictive models using the methods described in this thesis, as well as third-party methods. These models are then used to make predictions for ongoing process instances; thus, the tool can also support users at runtime