Process mining & Optimization Un approccio matematico al problema

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3 Competenze tecniche 3

4 Competenze multiple per soluzioni intersettoriali 4

5 Perché usare la matematica? Cross contaminazione lavorando per analogie Engineering Life science 5

6 Collaborazione con RES Analisi di reti batch tramite metodi statistici e di process mining 6

7 Introduzione al Process Mining Ricezione Nasce per reti di attività di Business Process Scopo: Ispezione Estrarre conoscenza da log Costruire modelli Ricchi Semplici Riparazione Complessa Complesso? Riparazione Facile Chiamata cliente Problemi risolvibili Controllo Discovery Conformance Analysis Extension Risolto? Spedizione Chiamata cliente 7

8 Interesse per gli ambienti di elaborazione batch Dati e modelli disponibili Dati numerici Tempi di esecuzione Tempi di attesa Flussi di log datati Dati numerosi e ripetitivi Job eseguiti più volte Frequenza: Giornaliera Settimanale Mensile Modelli di rappresentazione Grafo di esecuzione Relazioni di dipendenza e mutua esclusione 8

9 Studio e sperimentazione Applicazione a soluzioni RES Stato dell arte Ricerca e pubblicazioni scientifiche Prodotti esistenti Analisi dati reali forniti da RES Rete batch esempio Tempi di esecuzione Studio di applicabilità PoC Integrazione in prodotti RES 9

10 Studio di applicabilità Esempi di problemi trattabili 10

11 Casi di esempio Caso 1: Individuazione di job critici Caso 2: Previsione di casi di mancate SLA Caso 3: Riduzione del picco computazionale 11

12 Strumenti di lavoro Log (molto informativi) Permeanti Copiosi Descrittivi Disponibili Process Mining attivo dagli anni '90 (van der Aalst) sviluppa metodi e software orientato ad analisi di Business Process Task force 12

13 Caso 1: Individuazione di job critici Modello matematico: Process mining e analisi statistica Analisi statica: ricerca job critici Condizioni di starvation Variabilità temporale in assenza di risorse condivise Responsabili in passato per mancate SLA Analisi online: tempo di esecuzione restante Distribuzione temporale dei log Correlazione fra messaggi Milestone temporali Tempo di esecuzione Correzione previsione 13

14 Caso 2: Previsione di casi di mancate SLA Modello matematico: statistico previsionale Ristrutturazione schedulazione "what if?" analysis Prevedere costi Prevedere il rischio Previsione online Rischio per carico eccezionale Previsione impatti intervento correttivo 14

15 Caso 3: Riduzione del picco computazionale Matematicamente: Problema di ottimizzazione vincolato Indicazioni a supporto della riorganizzazione della schedulazione per ridurre i costi/aumentare l'affidabilità Analisi statica costo computazionale Rilevazione profilo MIPS di ogni job incrociato con milestone temporali Previsione consumo di picco per reti modificate Definizione dello scopo Definizione funzione costo: "consumo di picco Vincoli operativi: Rispetto dipendenze fra job Rispetto SLA data una probabilità tollerata, oppure rispetto SLA al netto di un costo previsto dato M$ Obiettivo proporre una schedulazione che riduca la funzione costo 15

16 Conclusioni L analisi di sistemi batch (es. job critici, SLA compliance, costi di picco) può essere affrontata allo scopo di fornire un aiuto e supporto nelle decisioni, sia approfondendo la conoscenza del sistema nel suo complesso che proponendo soluzioni. Strumenti propri della modellistica matematica, numerica e statistica, già impiegati con successo in altri ambiti, potrebbero essere utilizzati per affrontare e trovare soluzioni originali ai problemi in oggetto. From the point of view of industry, mathematics is an enabling technology.it provides a logically coherent framework and a universal language for the analysis, optimization, and control of industrial processes. [OECD Report on Mathematics in Industry] 16

17 Res User Meeting 2014 con la partecipazione di Scriviamo insieme il futuro Research for Enterprise Systems Paolo Ferrandi Responsabile tecnico MOX-OFF s.r.l via Francesco d Ovidio 3, Milano IT: IT M Grazie

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