Process analytics는 각 요소와 요소 간 연관관계를 정의 및 설명하고 시각화 함으로써 비즈니스 프로세스를 이해하고 관리와 개선에 활용되는 분석 방법론입니다. 이를 과거에 발생한 데이터를 바탕으로 하여 분석을 진행하면 문서상으로 알 수 없는 실제 현장의 정보를 얻을 수 있습니다. 현장의 현황을 배경으로 분석이 진행됨으로써 실질적으로 문제를 해결할 수 있습니다. 이에 따라 본 연구실에서는 1. 데이터 기반 프로세스 시각화, 분석시점 다양화, 모델 추출 방법 연구, 2. 프로세스 모델의 정합도 분석과 이를 활용한 결손 데이터 및 이상치 처리 방법론 개발, 3. 추출된 프로세스 및 분석 결과 기반 프로세스 최적화와 시뮬레이션 에 관한 연구를 진행하며, 이를 통해 다양한 방법으로 프로세스를 살펴보고, 도출된 결과의 활용 방안을 모색합니다.
데이터 기반 프로세스 시각화, 분석 시점 다양화, 모델 추출 방법 연구
- 프로세스 내 존재하는 이벤트를 정의하고, 메타데이터의 구성요소의 표준화를 통해 프로세스 분석에 사용되는 고정 요소 결정 및 최적 고정 프로세스 도출
- 실제 프로세스가 진행되는 현장에서 급박한 변화의 발생 시 즉각적으로 프로세스 모델을 추출하고 분석하는 방법론 개발
- 직관적인 분석 결과 표현으로 현장 전문가도 쉽게 이해 및 활용할 수 있으며, 현장과 실시간 연동되는 프로세스 분석 및 시각화 알고리즘 연구
프로세스 모델의 정합도 분석과 이를 활용한 결손 데이터 및 이상치 처리 방법론 개발
- 기존에 활용되던 프로세스 정합도 분석 방법론과의 동질성은 유지하면서, 통계를 기반으로 데이터의 축약 또는 단순화를 통한 안정적인 비교를 제공하는 알고리즘 고안
- 프로세스 모델을 활용하여 데이터 내 순차성과 연계성을 고려한 운영 데이터의 결손 혹은 이상 처리
- 현장 데이터에 연계된 외부 환경의 프로세스 분석, 예측 및 로그데이터 생성 결과를 반영하여 결측 혹은 이상 데이터 처리의 정확도를 제고할 수 있는 처리 방법론 개발
추출된 프로세스 및 분석 결과 기반 프로세스 최적화와 시뮬레이션
- 로그 데이터를 실시간으로 반영하여 새로운 스케줄링의 필요한 경우를 판단 및 재 스케줄링을 통한 유연한 프로세스 운영 지원
- 프로세스 마이닝을 기반으로 의사결정 사안을 가정 및 적용된 시뮬레이션 도구 개발로 프로세스 최적화를 위한 최적 운영 환경 도출 보조
- 인공지능 혹은 강화학습을 도입한 로그데이터 기반 스케줄링 방법론 개발로 계획을 자동으로 관리하고 유연성 증대