Виділення контекстно-процедурних залежностей знання-містких бізнес-процесів на основі аналізу логів

Автор(и)

  • Виктор Макарович Левыкин Харківський національний університет радіоелектроніки, пр. Науки, 14, м. Харків, Україна, 61166, Україна https://orcid.org/0000-0001-6339-7322
  • Оксана Викторовна Чалая Харківський національний університет радіоелектроніки, пр. Науки, 14, м. Харків, Україна, 61166, Україна https://orcid.org/0000-0001-8265-2480

DOI:

https://doi.org/10.15587/2312-8372.2016.86220

Ключові слова:

знання-місткий бізнес-процес, інтелектуальний аналіз процесів, процесне управління

Анотація

Розглянуто знання-місткі бізнес-процеси, які адаптуються виконавцями під час виконання за допомогою персональних знань і досвіду. Показано, що для підвищення ефективності управління такими процесами необхідно виявити контекстно-залежні знання виконавців і потім включити їх в модель процесу. Запропоновано метод виділення контекстно-процедурних залежностей знання-місткого бізнес-процесу на основі аналізу логів.

Біографії авторів

Виктор Макарович Левыкин, Харківський національний університет радіоелектроніки, пр. Науки, 14, м. Харків, Україна, 61166

Доктор технічних наук, професор

Кафедра інформаційних управляючих систем

Оксана Викторовна Чалая, Харківський національний університет радіоелектроніки, пр. Науки, 14, м. Харків, Україна, 61166

Кандидат економічних наук, доцент

Кафедра інформаційних управляючих систем

Посилання

  1. Vom Brocke, J., Rosemann, M. (2015). Handbook on Business Process Management 1. Introduction, Methods, and Information Systems. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 709. doi:10.1007/978-3-642-45100-3
  2. Weske, M. (2012). Business Process Management: Concepts, Languages, Architectures. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 403. doi:10.1007/978-3-642-28616-2
  3. Van der Aalst, W. M. P. (2011). Process Mining: Discovery, Conformance and Enhancement of Business Processes. Springer Berlin Heidelberg, 352. doi:10.1007/978-3-642-19345-3
  4. Gronau, N. (2012). Modeling and Analyzing knowledge intensive business processes with KMDL: Comprehensive insights into theory and practice (English). Gito, 522.
  5. Van der Aalst, W. M. P. (2014). Process Mining in the Large: A Tutorial. Business Intelligence. Springer Science + Business Media, 33–76. doi:10.1007/978-3-319-05461-2_2
  6. Easterby-Smith, M., Lyles, M. A. (2011). Handbook of Organizational Learning and Knowledge Management. John Wiley & Sons, 711. doi:10.1002/9781119207245
  7. Nonaka, I., von Krogh, G. (2009). Perspective – Tacit Knowledge and Knowledge Conversion: Controversy and Advancement in Organizational Knowledge Creation Theory. Organization Science, 20 (3), 635–652. doi:10.1287/orsc.1080.0412
  8. Cohn, D., Hull, R. (2009, September). Business artifacts: A data-centric approach to modeling business operations and processes. Bulletin of the IEEE Computer Society Technical Committee on Data Engineering, 32 (3), 1–7.
  9. Bhattacharya, K., Caswell, N. S., Kumaran, S., Nigam, A., Wu, F. Y. (2007). Artifact-centered operational modeling: Lessons from customer engagements. IBM Systems Journal, 46 (4), 703–721. doi:10.1147/sj.464.0703
  10. Görg, C., Pohl, M., Qeli, E., Xu, K. (2007). Visual Representations. Human-Centered Visualization Environments. Springer Science + Business Media, 163–230. doi:10.1007/978-3-540-71949-6_4
  11. Günther, C. W., Verbeek, E. (2014). OpenXES. Developer Guide. Technische Universiteit Eindhoven University of Technology, 38.
  12. Kalynychenko, O., Chalyi, S., Bodyanskiy, Y., Golian, V., Golian, N. (2013, September). Implementation of search mechanism for implicit dependences in process mining. 2013 IEEE 7th International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems (IDAACS). Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). Available: https://doi.org/10.1109/idaacs.2013.6662657

##submission.downloads##

Опубліковано

2016-11-24

Як цитувати

Левыкин, В. М., & Чалая, О. В. (2016). Виділення контекстно-процедурних залежностей знання-містких бізнес-процесів на основі аналізу логів. Technology Audit and Production Reserves, 6(1(32), 43–49. https://doi.org/10.15587/2312-8372.2016.86220

Номер

Том 6 № 1(32) (2016): Машинознавство та машинобудування. Електротехніка та промислова електроніка. Інформаційні технології

Розділ

Інформаційні технології: Оригінальне дослідження

Ліцензія

Авторське право (c) 2016 Виктор Макарович Левыкин, Оксана Викторовна Чалая

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.