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13강. 비즈니스 프로세스 마이닝 13강. 비즈니스 프로세스 마이닝

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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

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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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12/18

• Fuzzy Miner를 통한 프로세스 흐름 분석

프로세스 흐름 분석 3/4

− 전체 케이스 중에서 빈 도수가 높은 작업흐름 위주로 표현

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• Fuzzy Miner를 통한 프로세스 흐름 애니메이션

프로세스 흐름 분석 4/4

− 각 흐름의 빈도수 비중 에 따라 작업이 흘러가 는 것을 애니메이션으 로 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 시스 템 로그로부터 프로세스 개선 또는 설계를 위한 유용한 정보를 추출하는 기법임

• ProM은 프로세스마이닝을 위한 공개용 소프트웨어

• 주요기능

– 기초분석

– 프로세스흐름 분석 – 작업자 분석

– 프로세스흐름 패턴 분석

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13강. 프로세스 마이닝- 사례

• A/S 서비스 프로세스 분석

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 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

(21)

 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

(22)

 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

(23)

 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

(24)

 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

(25)

 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

(26)

 대상 이벤트 로그

 이벤트 로그 정보

▲원본 데이터

(SmartCompact A/S Data)

프로세스마이닝 대상 데이터

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 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

(28)

 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

(29)

 프로세스 흐름 분석

 프로세스 도출 (Fuzzy Miner)

shipping

(MR) Part change

(CI) Contact error (MS) Screen error

receiving production

프로세스 분석

(30)

 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

(31)

프로세스 분석

 프로세스 흐름 분석

 고장 패턴 도출 (Performance Sequence Analysis)

(CI) ‘H/W option change’ checkup (MS) screen error

(MR) Option change

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 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

(33)

 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

참조

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