Relatore Chiar.mo Prof. Davide Anguita Relatore Aziendale Ing. Silvio Costa (IsoSistemi) Relatore Aziendale Ing. Marco De Leo (IsoSistemi)

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Vittoria Cosentino
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1 Relatore Chiar.mo Prof. Davide Anguita Relatore Aziendale Ing. Silvio Costa (IsoSistemi) Relatore Aziendale Ing. Marco De Leo (IsoSistemi) Allievo Matteo Bardini Genova, 15/7/2011 1

2 Indice Il Process Mining. Algoritmi per il Process Mining. Architettura del sistema per la log analysis. Applicazione in un caso di studio. Conclusioni e sviluppi futuri. Genova, 15/7/2011 2

3 Il Process Mining - 1 Ramo della computer science che nasce nei primi anni Punto di incontro tra il data mining e la log analysis. L obbiettivo è riuscire ad ottenere il comportamento di un sistema analizzandone i suoi soli eventi, ottenuti dalle registrazioni e dati provenienti dai sistemi gestionali aziendali e gli ERP. Perché Process Mining? Si analizzano processi, visti come flussi di eventi. Non adatto per rappresentare tutti i sistemi. I principali campi di applicazione risultano essere: Produzione industriale. Project Management. Controllo qualità. Genova, 15/7/2011 3

4 Il Process Mining - 2 Dataset Modello Genova, 15/7/2011 4

5 L alpha algorithm L attuale stato dell arte e punto di partenza di molti algoritmi di mining. Poco verificato sui casi reali e più basato su test sintetici per valutare comportamenti molto particolari. Pro e Contro: Caratterizzato da un buon livello di generalizzazione. Basato su un analisi frequenziale e deterministica. Non da garanzie di correttezza soddisfacenti in termini di errori possibili processi errati. Esigenza di un nuovo algoritmo. Genova, 15/7/2011 5

6 Il beta algorithm Realizzato per evitare la creazione di possibili processi errati: difficilmente accettabile in un uso reale. Valuta ogni possibile informazione, non effettua generalizzazione, da cui il nome. Basato sul concetto che ogni evento può essere descritto da un passato ed un futuro. Genova, 15/7/2011 6

7 Il beta algorithm- Esempio di funzionamento Prima fase (arricchimento) Il modello viene accresciuto di nuovi eventi con il procedere della lettura del dataset. Seconda fase (fusione) Eventi con proprietà simili vengono fusi tra loro per definire costrutti di mutua esclusività. Genova, 15/7/2011 7

8 ProcessExtractor Permette di visualizzare il modello ed informazioni secondarie, quali analisi dei tempi e frequenza d uso dei vari eventi. Struttura modulare realizzata in.net. Facilmente manutenibile ed aggiornabile. Fase di lettura espandibile mediante una tecnica a plug-in, che ha permesso di realizzare interfacce per dati in formato Excel, Oracle DB Rispetto alla teoria classica, analizza le connessioni, utile per verificare la presenza di colli di bottiglia. Genova, 15/7/2011 8

9 ProcessExtractor: Architettura Genova, 15/7/2011 9

10 Caso di studio reale: Processo di lavorazione dell acciaio L obbiettivo era di seguire il processo di lavorazione dalla ghisa liquida alla produzione di bramme. Impianto di grandi dimensioni composto da un elevato numero di macchinari, spesso coinvolti nella stessa operazione: Necessità di avere sotto controllo il quadro generale del sistema. Genova, 15/7/

11 Caso di studio reale: ProcessExtractor in esecuzione Modello ricavato da un event log con un numero di processi maggiore di Meno di 10 secondi impiegati a computare l intero modello, comprendente lettura del dataset sotto forma di file XLS, calcolo del modello ed ottimizzazione del layout. Calcolo dei dati statistici in tempo reale, senza rallentamento del sistema. 100% dei processi trovati. Genova, 15/7/

12 ProcessExtractor in esecuzione Genova, 15/7/

13 Conclusioni e Sviluppi futuri Si è verificato che la teoria del Process Mining è applicabile in contesti reali. E stata realizzata un applicazione stand alone, già perfettamente funzionante ed utilizzabile in contesti professionali. Aumentare il livello di modularità, ampliando la struttura a plug-in ad ogni package. Salvataggio informazioni su database relazionale, per potenziare le funzionalità e definirne di nuove. Genova, 15/7/

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