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13강. 비즈니스 프로세스 마이닝

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• 프로세스마이닝 개요

• 프로세스마이닝 도구, ProM

• ProM 사용예제

학습 목표

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프로세스마이닝 개요

• 비즈니스 프로세스를 지원하기 위한 기업 정보시스템들이

실행되면서 발생하는 주요한 사건들 (events)이 시스템 로

그에 기록되고 있음

• 비즈니스 프로세스 실행결과가 저장된 시스템 로그를 분

석하기 위한 프로세스마이닝 연구가 등장함

• 시스템 로그에는 이벤트가 기록됨

– 각 이벤트에는 관련 작업 (activity), 관련 인스턴스 (instance), 수

행한 작업자 (performer, originator)가 기록됨

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프로세스마이닝 개요

• 비즈니스 프로세스마이닝은 프로세스 실행 결과인 시스템 로그로부터

프로세스 개선 또는 설계를 위한 유용한 정보를 추출하는 기법임

• 프로세스마이닝 연구분야는 성과측정, 프로세스모델 도출, 조직모델

도출 등임

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프로세스마이닝 도구, ProM 소개

• 프로세스 분석을 위해 개발된 공개용 소프트웨어

– File, Mining, Analysis 메뉴로 구성됨

• File 메뉴

– 기본 로그 파일 확장자인 mxml 을 비롯한 각종 로그 파일 열기

를 지원함

• Mining 메뉴

– Heuristic miner, Alpha algorithm plugins, Fuzzy miner 등의 프

로세스모델링 기법을 지원함

• Analysis 메뉴

– Pattern analyzer, Log summary, Basic performance analysis

등의 자원 및 시간 관련 분석을 지원함

사용 예제

• 주택렌털업체의 렌털 하우스의 사례 데이터

– 클레임 처리의 이벤트 (row) 수는 총 11855개, 11개의 속성

(attribute)

– 약 23일 동안 주택 렌탈 과정에서의 일어난 업무프로세스

– 렌탈 요청이 접수되면 해당 주택의 상태를 파악하고 문제가 있을

시 해당 문제에 대한 수리 작업을 수행 후 렌탈을 완료함

• 클레임 처리프로세스

– 클레임 등록, 결함 분석, 수리 (단순, 복잡), 수리 점검, 사용자 고

지, 수리완료의 순서로 진행됨

– 컴플레인 처리에 있어 심플한 형태의 수리와 복잡한 형태의 수리

로 프로세스가 나눠진다.

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사용 데이터

• 이벤트 로그

– id3는 serial number로서 하나의 작업흐름 (case), WorkFlowModelElement는 작업의 유형, Timestamp는 작업일시, Originator는 작업자를 표현함

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• 예제파일 (repairExample.mxml) 초기 분석 화면 – 1104개의 접수 Case에 11855개의 이벤트가 발생함

초기분석

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• 케이스 내의 이벤트 – 왼쪽의 인스턴스는 케이스 번호이며 오른쪽은 이벤트 목록

초기분석

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• 알파알고리즘을 통한 프로세스 흐름분석 결과 – 이벤트의 timestamp를 이용하여 프로세스 흐름을 찾아냄

– Register -> Analyze Defect -> Repair (Simple or Complex) or Inform User -> Archive Repair -> Test Repair

프로세스 흐름 분석 1/4

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• Conformance check를 통한 프로세스 흐름 분석 – 활동의 흐름에 대한 케이스의 빈도 표현

프로세스 흐름 분석 2/4

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• Fuzzy Miner를 통한 프로세스 흐름 분석

프로세스 흐름 분석 3/4

− 전체 케이스 중에서 빈도수가 높은 작업흐름 위주로 표현

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• Fuzzy Miner를 통한 프로세스 흐름 애니메이션

프로세스 흐름 분석 4/4

− 각 흐름의 빈도수 비중에 따라 작업이 흘러가는 것을 애니메이션으로 보여줌

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• 작업자 (Originator)에 대한 작업매트릭스 분석 – 활동에 대한 작업자의 빈도 표현

– 동일 작업을 수행하는 작업자의 빈도수 비교 가능

작업자 분석 1/2

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• 작업자 (Originator)에 대한 기본성능분석 – 작업별/작업자별 작업 수행시간의 평균, 최대, 최소, 편차 값 표현

작업자 분석 2/2

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• Performance Sequence Diagram 분석

– 가장 빈도가 높은 패턴은 Pattern 0로서 Register->Analyze defect-> Repair complex->Test repair->Archive repair 순으로 진행됨

– 각 패턴에 대한 작업시간에 대한 평균, 최소, 최대, 편차 표현

프로세스흐름 패턴 분석

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• Performance Sequence Diagram 분석

프로세스흐름 패턴 분석

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학습 요약

• 비즈니스 프로세스마이닝은 프로세스 실행 결과인 시스템 로그로부터 프로세스 개선 또는 설계를 위한 유용한 정보를 추출하는 기법임

• ProM은 프로세스마이닝을 위한 공개용 소프트웨어

• 주요기능

– 기초분석

– 프로세스흐름 분석

– 작업자 분석

– 프로세스흐름 패턴 분석

13강. 프로세스 마이닝- 사례

• A/S 서비스 프로세스 분석

프로세스 마이닝

정의

비즈니스 프로세스 실행 과정에서 누적된 이벤트 로그를 분석함으로써

유용한 정보를 추출하는 것 (Aalst et al., 2007)

Business Process

ex) BPMS, ERP, SCM, etc.

Process Mining Information

Event log

프로세스마이닝 소개

프로세스 마이닝

목적

1. Process Discovery

워크플로(Workflow) 기반의 의존 관계를 표현할 수 있는 프로세스 모델 발견

2. Conformance checking

기존/발견된 프로세스가 의도한 목적에 적합한지 평가하는 프로세스 적합성 검사

3. Process Extension

프로세스 특징을 분석 하거나, 프로세스 모델의 적합성을 높이는 프로세스 확장

프로세스마이닝 소개

비즈니스 프로세스 관리 및 분석 개념

프로세스 마이닝에 있어 기본이 되는 비즈니스 프로세스 발견에 관련된 연구들이 활발히 이뤄짐.

Business Process Management: The Third Wave, Meghan-Kiffer Press, 2003.

Business Process Mining : An Industrial Application, Information Systems, 32(5),

713-732, (2007).

Workow Mining : Discovering Process Models from Event Logs, IEEE Transactions on

Knowledge and Data Engineering, 16(9), 1128-1142, (2004).

프로세스 적용을 위한 마이닝 알고리즘 소개 및 적용 방법

프로세스 적용을 위한 마이닝 알고리즘 소개 및 적용 가능성을 제시하는 연구는 활발함

실제 프로세스 로그를 분석한 사례를 제시한 논문은 적은 실정

“Discovering Social Networks from Event Logs“, Computer Supported Cooperative work, 14(6),

549-593, (2005).

“Conformance checking of processes based on monitoring real behavior”, Information Systems,

33(1), 64-95, (2008).

“자취 군집화를 통한 프로세스 마이닝의 성능 개선”, 대한산업공학회, 34(4), 460-469, (2008)

프로세스마이닝 관련 연구

연구 목적

실제 기업에서 추출한 데이터 로그를 분석을 실시 함으로써 프로세스

마이닝의 유효성을 검증

데이터 추출에서 부터 분석 결과 도출의 전 과정을 보임으로써 향후

연구자들에게 일종의 가이드 라인을 제시

연구 대상

Tablet PC를 생산하여 서비스를 수행하고 있는 정보통신업체의 A/S (after

service) 프로세스

프로세스마이닝 대상 데이터

대상 이벤트 로그

데이터 소개

Tablet PC 제품군 중 ‘SmartCompact’ 제품을 대상

으로 함

2006년 6월 11일부터 2011년 1월 2일까지 접수된

총 1765개의 이벤트 로그를 포함

프로세스 마이닝에서 많이 사용되고 있는 MXML 포

맷으로 정의된 프로세스 로그를 사용

분석 Tool

프로세스 마이닝 전용 도구인 ProM을 이용

<SmartCompact>

프로세스마이닝 대상 데이터

A/S 프로세스 소개

프로세스

전자제품을 생산(A)하여 판매한 후 고장이 발생한 제품이 입고(B)되면

해당 제품 전문가가 고장현상을 파악(C)하고, 고장원인을 분석(D)한 후

조치(E)를 취한 후 출고(F)하는 방식으로 A/S 프로세스를 진행

<A/S 프로세스>

A B C D E

F

A/S 프로세스 소개

대상 이벤트 로그

이벤트 로그 정보

▲원본 데이터 (SmartCompact A/S Data)

프로세스마이닝 대상 데이터

분석 목적

제품에 대한 수리이력 데이터를 분석하여 주요 고장 프로세스를

추출하고 고장 패턴을 분석하여 향후 제품 설계에 필요한 유용한 정

보를 도출해 내는 것

프로세스 기초 통계 분석

A/S 메인 프로세스에서 생산, 입고, 출고는 하위 속성이 없는 단일

프로세스이므로 통계 분석을 제외하고 고장현상파악, 고장원인분석,

조치에 대한 통계 분석을 실시

프로세스마이닝 데이터 분석

프로세스 기초 통계 분석

고장현상(MS) 비율

(MS) screen error 34.4%

(MS) booting error 13.5%

(MS) touch error 9.3%

(MS) battery error 8.0%

(MS) power error 6.4%

(MS) Unknown_general check 5.1%

(MS) LAN error 4.5%

(MS) LCD/LED error 3.9%

(MS) H/Woption change 3.2%

(MS) button error 2.3%

(MS) active sync error 1.9%

고장원인(CI) 비율

(CI) Contact error 23.3

%

(CI) failure 13.9

%

(CI) Operation error 13.5

%

(CI) time-worn 12.8

%

(CI) ‘H/Woption change’ check

up

12.0

%

(CI) etc. 5.6%

(CI) ‘S/Woption change’ check

up 4.1%

(CI) Material defect 2.6%

(CI) cold soldering 2.3%

(CI) overvoltage 2.3%

조치(CI) 비율

(MR) Part change 47.3%

(MR) refix 10.3%

(MR) (null) 10.0%

(MR) Option change 7.7%

(MR) Education of equipment

checking skill 6.4%

(MR) cleaning 4.8%

(MR) SoftWare UpGrade 4.5%

(MR) soldering 4.2%

(MR) etc. 2.3%

(MR) remove 1.6%

(MR) No Action 0.6%

(MR) correction 0.3%

프로세스마이닝 데이터 분석

프로세스 흐름 분석

프로세스 도출 (Fuzzy Miner)

shipping

(MR) Part change

(CI) Contact error

(MS) Screen error

receiving

production

프로세스 분석

프로세스 흐름 분석

고장 패턴 도출 (Performance Sequence Analysis)

총 134개의 패턴이 발견 됨

NO. 프로세스(MS-CI-MS) 빈도

0 (MS) screen error - (CI) 'H/W option change' checkup - (MR) option chang

e 21

1 (MS) screen error - (MR) (null) 9

2 (MS) screen error - (CI) operation error - (MR) part change 8

3 (MS) power error - (CI) failure - (MR) part change 8

4 (MS) LCD/LED error - (CI) failure - (MR) part change 8

5 (MS) screen error - (CI) contact error - (MR) refix 8

6 (MS) touch error - (MR) (null) 7

7 (MS) screen error - (CI) contact error - (MR) part change 7

8 (MS) touch error - (CI) time-worn - (MR) part change 7

··· ··· ···

133 (MS) booting error- (MR)(null) 1

프로세스 분석

프로세스 분석

프로세스 흐름 분석

고장 패턴 도출 (Performance Sequence Analysis)

(CI) ‘H/W option change’ checkup

(MS) screen error

(MR) Option change

프로세스 흐름 분석

고장 패턴 도출 (Performance Sequence Analysis)

최대 빈도수를 기록한 Pattern 0은 스크린 에러(screen error) - 하드웨어 옵션

변경 점검('H/W option change' checkup) - 옵션 변경(Option change)로

빈도수는 21이며 평균 Throughput time은 8.4일로 나타남

통계에서 최대 빈도수를 기록한 스크린 에러(screen error) - 접촉불량(Contact

error) - 부품교체(Part change)작업은 Pattern 7 에 해당하였으며 빈도수는 7이

고 평균 Throughput time은 7.4일로 나타남

프로세스 분석

고장수리 이력 데이터

Performance Sequence Analysis 분석 결과와 통계치 분석 결과를 병합 조합하여

고장원인 및 대처방안을 도출 할 수 있었음

크게 두 가지의 원인으로 스크린 에러가 발생하게 되는데, 사용자 측면의 사용 미숙

과 제조사 측면의 부품 에러로 결론 내릴 수 있음

향후 SmartCompact 제품에 대한 고장 발생을 줄이기 위해서는 사용자를 배려하는

시스템 운영 매뉴얼을 자세히 제작하고, 관련 부품의 조합을 재구성하여 제품의

부분 업그레이드를 실시하는 것이 좋은 것으로 생각됨

프로세스 마이닝

워크플로를 기본으로 하는 프로세스 마이닝 기법에서 본 논문에서 사용된 것과 같은

인과관계가 성립되는 데이터의 프로세스 도출은 조심스러운 접근을 필요로 함

각각의 메인 프로세스에서의 최대치가 주요 프로세스가 될 것이라는 가정은 피해야

할 것임

분석 결과