프로세스마이닝의진화 · 2017-05-08 · 프로세스마이닝대상프로세스...

프로세스마이닝의 진화

권오주

2017.04

굿모닝아이텍 빅데이터팀

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Contents

프로세스마이닝 이해

프로세스마이닝 진화

GiT 컨설팅서비스

과학적 분석을 통한 프로세스 혁신!!

프로세스마이닝 이해

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내가 프로세스 관리자라면?

가장 일이 많이 몰리는 곳은?

가장 시간이 많이 소요되는 병목지점은?

가장 빈번한 프로세스 경로는?

관심 있는 두 작업 시간의 소요 시간은?

계획 모델 대비 실제 발생 사례의 적합도는?

프로세스의 규제 준수 여부는?

하나의 프로세스 케이스에 몇 명이나 관여?

자원 낭비가 심한 곳은 어디?

작업자들 간의 상호연관성 및 종속관계는?

프로세스에서 경로 선택 확률은?

작업이 잘 마무리될까?

24시간 안에 끝날 것인가?

추가적인 리소스가 필요한가?

재작업이 필요한가?

가치를 창조하는일련의 활동 흐름…

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프로세스마이닝?

프로세스를 효과적으로 이해하고, 효율적으로 개선 !!

어떻게?

바로 가능?

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프로세스마이닝 대상 프로세스

조직 내외부의 프로세스들 중에서,

IT 시스템으로 관리되는 모든 (기본, 지원, 공급, 사용, 아웃소싱)프로세스

프로세스 마이닝 대상 프로세스

기업의 고객 서비스 처리 프로세스

건강보험심사평가원 심사 프로세스

병원의 진단과 치료 프로세스

정부의 장려금 지원 처리 프로세스

은행의 대출신청 처리 프로세스

소프트웨어 개발 프로세스

인적자원 관리 프로세스

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프로세스 데이터 (이벤트 로그)

프로세스 마이닝 기법을 적용하기 위해서는 “Event log”를 추출하는 것이 필수적

Event Log

케이스 ID 액티비티명 타임스탬프 자원(수행자ID) 등

선택 속성

Case Log

1 (A,이상우), (B,김연수), (C,이상우), (D,권사랑)

2 (A,이상우), (C,홍기수), (B,이상우), (D,김연수)

3 (A,권사랑), (E,홍기수), (D,김연수)

4 (A,차영일), (C,권사랑), (B,박성수), (D,차영일)

5 (A,이상우), (E,권사랑), (D,박성수)

케이스아이디 액티비티명 타임스탬프 수행자

1 A 2016-8-10 10:01:01 이상우


1 B 2016-8-10 10:02:10 김연수


1 D 2016-8-10 10:10:10 권사랑


1 C 2016-8-10 10:03:20 이상우

프로세스 마이닝 필수 항목

이벤트 로그

분석 목표와 수준을 고려하여 케이스 ID 결정

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프로세스 분석 (모델 발견)

Source : www.processmining.org, Dutch Housing Agency

9

기준 프로세스 실제 프로세스

비교

미사용프로세스

숨겨진프로세스

Conformance Index Fitness : 0.89

89% OK11% NOK

프로세스 분석 (적합도)

10

프로세스 분석 (개선)

f = 1.0 f ≈ 0.540f ≈ 0.955

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프로세스마이닝 활용 유형

프로세스 성과분석

프로세스 모델Start

Register order

Prepare

shipment

Ship goods

(Re)send bill

Receive paymentContact

customer

Archive order

End

조직 모델조직/업무/사회

연결망 분석

프로세스 낭비제거

모니터링규제준수

이벤트 재현

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프로세스마이닝 솔루션

ProDiscovery

13

프로세스 마이닝 - Revisit

BPM (Business Process Management)

Process Mining

Interview?Documents?Survey?

ERP, CRMSCM, MES, …


프로세스마이닝 진화

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Why 프로세스마이닝? 혁신!!!

자동화

연결

지능화

생존하려면 변화를 수용하고

일하는 방법을 바꾸어야 !!

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프로세스마이닝은 *** 이 아니다

프로세스 모델링 도구

시뮬레이션 도구

(전통적) BI

구현해야 하는 프로젝트

데이터마이닝

단지 BPM 시스템용

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ProcessMining

프로세스마이닝 포지션

ScientificManagement

BPM/WFM

OperationsResearch Formal

methods concurrency

model checking

ProcessScience

DataMining

MachineLearning

StatisticsStochastics

DatabasesAlgorithms

IndustrialEngineering

Behavioral / Social

Sciences Privacy

DomainKnowledge

VisualizationVisual

Analytics

Large scaleDistributedcomputing

DataScience

출처 : IEEE TRANSACTIONS ON SERVICES COMPUTING, VOL. 1, NO. 1, SEPTEMBER 2015

18

프로세스마이닝과 BI

데이터정보

전략/전술/운영

인사이트

의사결정

19

프로세스마이닝과 BI

성춘향 이몽룡 월매

20

프로세스마이닝과 모니터링

실시간 모니터링

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프로세스마이닝과 모니터링

프로세스모니터링

/제어

프로세스(재)설계

프로세스실행

(재)구현

분석강점/약점모델 /

인사이트

준수/성과

Beyond Monitoring!!

프로세스마이닝

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프로세스마이닝과 시뮬레이션

이해 예측

과거 현재 미래

A

B

D

C

A

B

D

C

제어흐름발견

이벤트 로그

프로세스모델

역할발견

의사결정분석

성과분석

액티비티 셋(역할 포함)

모델(데이터종속

포함)

모델(확률/시간

포함)

모델통합

시뮬레이션모델

로그 생성 /2차 패스

What-If 분석

흐름시간

서비스레벨

설비생산성

…대기시간

프로세스마이닝 시뮬레이션

참고 : Discovering Simulation Model, A. Rozinat, R.S. Mans, M. Song, and W.M.P. van der Aalst

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프로세스마이닝과 머신러닝

머신러닝

인공지능의 한 분야

경험을 통한 학습으로 스스로 발전하는 시스템/알고리즘 개발

프로세스마이닝의 머신러닝 적용

프로세스 예측 (Process Prediction)

비정상 프로세스 패턴 감지 (Anomaly Detection)

조직 마이닝 (Organization Mining)

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운영비즈니스프로세스

예측엔진

이벤트로그

프로세스발견 ?

정보시스템

예측

부분 진행케이스

참고 : Time Predicition Based on Process Mining, W.M.P. van der Aalst, M.H. Schonenberg, and M. Song

다음 액티비티는 ?

완료 시간은 ?

추천서비스

예측서비스

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참고 : Time Predicition Based on Process Mining, W.M.P. van der Aalst, M.H. Schonenberg, and M. Song

Event

History

Process

Discovery프로세스예측 모듈

A B C D C D C D E F A G H H I

기존 데이터 앞으로 발생할 데이터

이벤트 로그현재까지 상태

현실 세계의프로세스

Information System

Predictive Information

프로세스 예측 분석에서는 기존 이벤트 로그를 기반으로 진행중인 프로세스의 현재

정보와 비교하여 앞으로 진행될 이벤트 및 시간 등의 남은 소요 자원을 계산함

남은 납기 시간은 ?남은 작업 시간은 ?앞으로 필요한 작업자 및설비는 ?

Process transition systemEvent Log

남은 시간 및필요 자원 예측

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출처 : Decision Mining in Business Processes, A. Rozinat and W.M.P. van der Aalst

Decision Mining (Decision Point Analysis)

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진일보를 위한 과제들

프라이버시 보장

프로세스 최적화

App내재화 (예: ERP, CRM, SCM, HR, …)

클라우드 기반 프로세스마이닝


GiT 컨설팅 서비스

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ProDiscovery 기반 프로세스 분석 컨설팅

데이터 수집 / 처리 프로세스 분석 가시화 / 보고서

• 시스템 이벤트 로그 수집• 데이터 전 처리(정제/변환 등)• 데이터 시각화

• 프로세스 맵 도출• 프로세스 패턴 분석• 프로세스 모델 개발

• 분석 결과 시각화• 분석 보고서• 개선과제 도출

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ProDiscovery 적용사례

제조 분야

관광 분야

항만·물류 분야

병원 분야

컨벤션 분야

· 예약 변경 프로세스 분석· 상품유형/판매유형/지역 등의 특성에 따른 업무분석

· 컨테이너 흐름에 대한 동선 분석 및 비효율적인 컨테이너 흐름 도출· 야드별 적재 상황 및 흐름 분석

· 방문자의 방문 동선 분석· 부스별 방문 시간 및 연관 관계 분석· 동선을 고려한 부스 배치 최적화

· 공정 프로세스 모델 도출을 통한 프로세스 적합도 분석 및 병목점 도출· 제조, 대기/운반, 시간 분석을 통한 공정별 성과 분석· 다중 프로젝트 공정 스케줄 관리

· 병원 진료 프로세스 분석을 통한 대기 지연 원인 파악 및 개선· 검사 유형별, 진료 부서별 미수 패턴 분석을 통한 원인 파악 및 개선

공공 분야· 사건처리 프로세스 모델 도출을 통한 업무 성과(부하) 분석 및 병목점 도출· 직급별, 요일별, 시간별 빈도 분석을 통한 업무 패턴 파악· 직급별 사용 화면 소셜 네트워크 분석을 통한 업무 연관성 파악

ProDiscovery

Improve Your Process !!

감사합니다

권오주[email protected]