کنفرانس فرآیندکاوی 2024
کنفرانس بین‌المللی فرآیند کاوی (ICPM) یکی از انجمن‌های پیشرو برای به اشتراک گذاشتن آخرین تحقیقات و بینش‌ها در مورد فرآیند کاوی است، زمینه‌ای در حال تکامل که مرز مشترکی بین علم داده، مدیریت فرآیند کسب‌وکار و تعالی عملیاتی ایجاد می‌کند. ICPM 2024 اخیرا برگزار شد و طیف وسیعی از نوآوری‌ها، متدلوژی و روندهای نوظهور را به نمایش گذاشت که همچنان آینده فرآیند کاوی را شکل می‌دهند.
در حالی که تیم پراسس آنالیست در این رویداد حضور نداشت، از طریق لینکدین و وب‌سایت رسمی کنفرانس ICPM 2024، رویداد را زیر نظر داشتیم. در این مقاله به طور خلاصه، برخی از جالب‌ترین مقالات ارائه شده در این کنفرانس را مرور می‌کنیم، پیشرفت‌های مهم را برجسته می‌کنیم و تأثیر گسترده‌تر آنها را بررسی می‌کنیم.
ICPM چیست؟
کنفرانس بین المللی فرآیند کاوی (ICPM) یک رویداد برتر برای دانشگاهیان، متخصصان و کارشناسان صنعت علاقه مند به فرآیند کاوی است. این کنفرانس بستری را برای به اشتراک گذاشتن تحقیقات و نوآوری های پیشرو فراهم می کند که تجزیه و تحلیل، درک و بهینه سازی فرآیندهای کسب و کار را از طریق داده ها پیش می برد.
نسخه 2024 ICPM طیف وسیعی از کارشناسان را گرد هم آورد که رویکردهای جدیدی را برای کشف فرآیند، بررسی انطباق، بهبود و تجزیه و تحلیل پیشگویانه ارائه می‌کنند. اهمیت این رویداد در نقش آن در تعیین مسیر تحقیقات و توسعه آینده در حوزه فرآیندکاوی است.
برنده: AgentSimulator
یکی از مقالات برجسته از ICPM امسال، AgentSimulator: An Agent-based Approach for Data-driven Process Simulation توسط Lukas Kirchdorfer، Robert Blümel و همکاران بود که جایزه بهترین مقاله را دریافت کرد. نویسندگان یک رویکرد جدید برای شبیه‌سازی فرآیند با استفاده از مدل‌سازی مبتنی بر عامل معرفی کردند، که در مقایسه با تکنیک‌های سنتی گامی رو به جلو است. شبیه‌سازی فرآیند سنتی اغلب بر داده‌های تاریخی و قوانین از پیش تعریف‌شده متکی است و بر مدل‌سازی یک فرآیند به‌عنوان یک مفهوم کلی بدون در نظر گرفتن رفتارهای فردی افراد تمرکز دارد.
در مقابل، AgentSimulator فرآیندها را با شبیه‌سازی عوامل مجزا، که هر کدام دارای ویژگی‌ها و قابلیت‌های تصمیم‌گیری منحصربه‌فردی هستند، مدل‌سازی می‌کند. این رویکرد از پایین به بالا امکان ثبت رفتارهای نوظهور را فراهم می‌کند، که می‌تواند پیش‌بینی‌های واقعی‌تر را ارائه دهد و انعطاف‌پذیری بیشتری را در درک نتایج بالقوه فراهم کند. برای مثال، در جایی که یک مدل سنتی ممکن است تمام منابع انسانی را به صورت یکسان در نظر بگیرد، مدل‌های مبتنی بر عامل می‌توانند اقدامات منحصربه‌فرد افراد را در واکنش به سناریوهای خاص، از جمله تغییرات غیرقابل پیش‌بینی در رفتار، شبیه‌سازی کنند.
ارزش این رویکرد در پتانسیل آن برای انعکاس دقیقتر فرآیندهای دنیای واقعی نهفته است، به ویژه آنهایی که شامل شرکت کنندگان انسانی هستند، جایی که تنوع و استقلال ذاتی افراد وجود دارد. از نظر عملی، کسب‌وکارها می‌توانند از مدل‌های مبتنی بر عامل برای به دست آوردن بینش‌های ظریف‌تر در مورد اینکه چگونه فرآیندهایشان تحت شرایط مختلف تطبیق می‌دهند، استفاده کنند – ابزاری قدرتمند برای بهبود انعطاف‌پذیری عملیاتی و برنامه‌ریزی برای موارد احتمالی.
کنفرانس مدیریت فرایند
یک مسیر علمی جدید و پیشرو: هوش مصنوعی و فرآیند کاوی
در راستای علاقه روزافزون ما به ادغام قابلیت‌های هوش مصنوعی در فرآیند کاوی، مقاله دیگری که مورد توجه ما قرار گرفت، Evaluating the Ability of LLMs to Solve Semantics-Aware Process Mining Tasks توسط Adrian Rebmann و همکاران بود. این تحقیق به بررسی این موضوع می‌پردازد که مدل‌های زبان بزرگ (LLM)، مانند GPT-3 یا مدل‌های مشابه هوش مصنوعی، تا چه اندازه می‌توانند وظایفی را در فرآیند کاوی انجام دهند که نیاز به درک معنا و زمینه فرآیندها دارد.. به طور خاص، نویسندگان نشان دادند که چگونه مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) می‌توانند معنای پشت فرآیندها تحلیل شده با استفاده از فرآیندکاوی را به‌گونه‌ای توضیح دهند که درک آن برای انسان آسان‌تر باشد. این کار به ارتباط اعداد و داده های ارائه شده با بینش های واقعی و قابل درک کمک می کند.
این مقاله جز موضوعاتی است که ما بسیار علاقمند بودیم زیرا ما به طور فعال در حال بررسی چگونگی ترکیب ویژگی های اعلامی و پیشنهادی مبتنی بر هوش مصنوعی در راه حل های فرآیند کاوی بوده ایم. ما معتقدیم که استفاده از LLM ها می تواند فرآیندهای پیچیده را به ویژه برای ذینفعان بدون تخصص فنی قابل دسترسی تر و قابل درک تر کند و در نتیجه ارزش قابل توجهی به تصمیم گیری سازمانی اضافه کند. اگر شما هم به این موضوع علاقمندید ما قابلیت های هوش مصنوعی در مدیریت فرآیند را بررسی خواهیم کرد
درک تصویر بزرگتر
مقاله قابل توجه دیگری از ICPM 2024 A Context Framework for Sense-Making of Process Mining Results بود که توسط دکتر جان مندلینگ ارائه شد. این مقاله چارچوبی را برای افزایش تفسیرپذیری نتایج فرآیند کاوی با ارائه اطلاعات زمینه ای پیشنهاد می کند که به ذینفعان کمک می کند تا بینش های تولید شده را بهتر درک کنند. این مقاله راهی را پیشنهاد می‌کند که با افزودن اطلاعات پس‌زمینه مفید برای ذینفعان، درک نتایج فرآیند کاوی را آسان‌تر کند.. کار دکتر مندلینگ از هدف ما برای ایجاد ابزارهایی پشتیبانی می‌کند که به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا بینش‌های واضح‌تر و مفیدتری را از فرآیند کاوی دریافت کنند که منجر به تصمیم‌گیری بهتر می‌شود.
غذای فکر
ICPM 2024 تعدادی از روندهای نوظهور را برجسته کرد که چشم انداز فرآیندکاوی را تغییر می دهند. از مدل‌های شبیه‌سازی مبتنی بر عامل تا ادغام هوش مصنوعی برای توضیحات متنی، این کنفرانس نگاهی اجمالی به آینده ارائه کرد که چگونه کسب‌وکارها از داده‌ها برای درک و بهینه‌سازی فرآیندهای خود استفاده می‌کنند. تاکید بر انعطاف‌پذیری، تفسیرپذیری و مدل‌سازی انسان‌محور نشان‌دهنده گرایش گسترده‌تر به سمت کاربردی‌تر و ارزشمندتر کردن فرآیند کاوی در شرایط دنیای واقعی است.
نتیجه گیری
پیشرفت هایی که در ICPM 2024 به نمایش گذاشته شد، بر تکامل مستمر فرآیند کاوی به عنوان یک رشته تاکید دارد. با متدلوژی‌های جدید مانند مدل‌سازی مبتنی بر عامل و تفسیرپذیری مبتنی بر هوش مصنوعی، این حوزه در حال یکپارچه‌تر شدن با تجزیه و تحلیل و بهبود عملیات سازمان‌ها است. همانطور که به تلاش های تحقیق و توسعه خود ادامه می دهیم، متعهد به مشارکت در این زمینه هیجان انگیز و کمک به شکل دادن به آینده فرآیند کاوی هستیم.
برای کسانی که علاقه مند به جلوتر ماندن از منحنی هستند، شما را تشویق می کنیم که طیف کاملی از مقالات و بینش های به اشتراک گذاشته شده در ICPM 2024 را بررسی کنید.