Loading...

Predictive Business Process Monitoring Using Machine Learning Algorithms

Feiz, Roya | 2023

61 Viewed
  1. Type of Document: M.Sc. Thesis
  2. Language: Farsi
  3. Document No: 56668 (01)
  4. University: Sharif University of Technology
  5. Department: Industrial Engineering
  6. Advisor(s): Hassannayebi, Erfan
  7. Abstract:
  8. In order to survive in today's business world, which is changing at a very fast pace, organizations can detect deviations even before they occur, quickly and with a high percentage of confidence, by analyzing their processes, in order to prevent disruptions in the processes. by monitoring the information systems that automatically execute business processes, it is possible to ensure the correct implementation of the existing processes. For this purpose, various techniques for monitoring business processes have been presented so that managers have a comprehensive and real view of how implement processes and be able to identify possible deviations in the future and try to fix them because the occurrence of some deviations can impose very heavy costs on the organization. In recent years, the field of predictive monitoring of business processes with the help of machine learning algorithms and In a more advanced way, deep learning has been expanded. In general, the goal of this field is to be able to predict the future behavior of a running process by using data from past events. Due to the nature of event logs, which is related to past data, the use of recurrent neural networks to predict the future behavior of a running process such as LSTM is common in this field. However, due to the fact that in practice the execution sequences of the processes are very long and these networks cannot store a lot of information in a vector with a fixed length and in a long steps, the accuracy of the resulting predictions will decrease. Which part of the process is given more importance, in this way, the past information will be better preserved. In this research, a sequence-to-sequence structure with the blocks of a recurrent neural network with attention mechanism was presented, which is unlike other suffix prediction researches that are only repetition of predicted next activities, by providing two sections of encoder and decoder, it made it possible to learn the representation of prefixes in the encoder phase and to predict the suffix of activities in another separate phase under the title of decoder, and in this way the connection between events is preserved. and is learned by the proposed structure. The proposed structure is able to simultaneously predict the extension of future activities and the remaining time to complete the path of a running item. In the inference phase of this structure, an innovative search algorithm is used to improve the selection of extension activities to was used. In order to evaluate the results, four real data sets and two basic articles were considered. The results show the superiority of the proposed models compared to the basic articles. The proposed structures have been able to significantly increase the accuracy of predictions. Also The proposed structures had less training time than the basic articles. Also, the accuracy of the predictions increased by applying the heuristic search algorithm compared to other sequence activity selection techniques
  9. Keywords:
  10. Process Mining ; Predictive Process Monitoring ; Business Process Management System ; Machine Learning ; Deep Learning ; Multi-Task Learning

 Digital Object List

 Bookmark

  • چکیده
  • فصل اول: کلیات پژوهش
    • 1 - 1 مقدمه
    • 1 - 2 مبانی نظری
      • 1 - 2 - 1 مدیریت فرآیندهای کسب‌وکار
      • 1 - 2 - 2 فرآیندکاوی
      • 1 - 2 - 3 گزارش رویداد
      • 1 - 2 - 4 پایش فرآیند کسب و کار40F
      • 1 - 2 - 5 نظارت پیشگویانه فرآیند کسب و کار44F
      • 1 - 2 - 6 یادگیری ماشین47F
      • 1 - 2 - 7 یادگیری عمیق53F
      • 1 - 2 - 8 یادگیری چند وظیفه‌‌ای54F
    • 1 - 3 بیان مسئله
    • 1 - 4 ضرورت انجام پژوهش
    • 1 - 5 اهداف پژوهش
    • 1 - 6 سؤالات پژوهش
    • 1 - 7 روش انجام پژوهش
    • 1 - 8 نوآوری پژوهش
    • 1 - 9 مراحل انجام پژوهش
    • 1 - 10 ساختار پژوهش
  • فصل دوم: مبانی نظری و مرور ادبیات
    • 1 -2
    • 2 - 1 مقدمه
      • 2 - 1 - 1 مبانی نظارت پیشگویانه فرآیند
        • 2 - 1 -1 -1 اهداف رویکردهای نظارت پیشگویانه فرآیند
        • 2 - 1 -1 -2 تعاریف
        • 2 - 1 -1 -3 کدگذاری91F داده‌ها
          • 2 -1 -1 -3 -1 کدگذاری رویداد92F
          • 2 -1 -1 -3 -2 کدگذاری دنباله101F
        • 2 - 1 -1 -4 مدل‌های پیش‌بینی کننده105F
          • 2 -1 -1 -4 -1 شبکه عصبی مصنوعی115F
          • 2 -1 -1 -4 -2 شبکه عصبی بازگشتی138F
    • 2 - 2 مرور ادبیات و پیشینه پژوهش
    • 2 - 3 نتیجه‌گیری
  • فصل سوم: روش تحقیق
    • 1 -3
    • 3 - 1 مقدمه
    • 3 - 2 دیدگاه کلی تکنیک پیشنهادی
    • 3 - 3 پیش‌بینی رفتار آینده فرآیند به کمک نام فعالیت و مهر زمانی آن
      • 3 - 3 - 1 پیش‌پردازش گزارش‌های رویداد
      • 3 - 3 - 2 کدگذاری رویدادها به روش وان-هات
      • 3 - 3 - 3 پیش‌پردازش دنباله‌ها
        • 3 - 3 -3 -1 ایجاد دنباله‌های پیشوند و پسوند
        • 3 - 3 -3 -2 کدگذاری پیشوند
      • 3 - 3 - 4 پیش‌بینی پسوند188F با استفاده از مکانیزم توجه
        • 3 - 3 -4 -1 مکانیزم توجه190F
      • 3 - 3 - 5 مدل رمزنگار-رمزگشا بر پایه LSTM برای پیش‌بینی پسوند فعالیت‌ و زمان باقی‌مانده تا انتهای یک فرآیند در حال اجرا
        • 3 - 3 -5 -1 تابع هزینه مدل پیشنهادی
        • 3 - 3 -5 -2 مدل رمزنگار-رمزگشا در فاز استنتاج209F
          • 3 -3 -5 -2 -1 جستجوی پرتویی215F
    • 3 - 4 خلاصه فصل
  • فصل چهارم: نتایج پژوهش
    • 1 -4
    • 4 - 1 مقدمه
    • 4 - 2 توصیف مجموعه داده‌ها
      •  مجموعه داده Help Desk218F
    • 4 - 3 معیارهای ارزیابی
      • 4 - 3 - 1 معیار شباهت Damerau-Levenstein
      • 4 - 3 - 2 معیار میانگین خطای مطلق223F
    • 4 - 4 تنظیمات پیاده‌سازی225F مدل پیشنهادی
    • 4 - 5 پژوهش‌های پایه
    • 4 - 6 نتایج
      • 4 - 6 - 1 ارزیابی عملکرد مدل‌های پیشنهادی در پیش‌بینی پسوند
      • 4 - 6 - 2 ارزیابی عملکرد مدل‌های پیشنهادی در پیش‌بینی زمان باقی‌مانده
      • 4 - 6 - 3 تست‌های آماری
      • 4 - 6 - 4 پیچیدگی زمانی مدل‌های پیشنهادی
      • 4 - 6 - 5 مقایسه استراتژی‌های فاز استنتاج
  • فصل پنجم: نتیجه‌گیری و مطالعات آتی
    • 1 -5
    • 5 - 1 مقدمه
    • 5 - 2 مروری بر ساختارهای پیشنهادی
    • 5 - 3 پیشنهاد مطالعات آتی
  • مراجع
...see more