Divulgação - Defesa Nº 217

Aluno: Renato Barbosa Cirne

Título: “Seleção de características de modelos de processos usando técnicas de Inteligência de Enxames”.

Orientador: Prof.  Fernando Buarque de Lima Neto

Data-hora: 15/Setembro/2020 (10:30h)
Local: Escola Politécnica de Pernambuco – Formato Remoto (CÓDIGO DA SALA CLASSROOM: dhd6il6)


Resumo:

“A modelagem de processos é usada nas organizações para orientar e sintetizar os processos de negócio. Sua validação é importante para garantir a qualidade e compreender quais fatores impactam em não-conformidades do modelo. Neste contexto, Process Mining emergiu como uma nova área de pesquisa científica na interface entre modelos de processos e dados de eventos. Apesar de suas técnicas fornecerem respostas sobre diferentes perspectivas (fluxo de atividades, organização, etc.) dos processos de negócio, é difícil operar um grande conjunto de dados relacionados a algum modelo normativo ou descritivo (compliance). Dentre os fatores relevantes para tal situação, a existência de inúmeras variáveis aplicáveis ao gerenciamento de processos de negócio, o volume de informações e a complexidade dos modelos descobertos são geralmente destacados. Além disso, o uso de técnicas de Inteligência Artificial (IA) que seria um natural candidato de suporte, conforme revisão sistemática, ainda tem sido pouco aplicado na área de compliance. Portanto, esta pesquisa teve por objetivo desenvolver um método de seleção de características na modelagem de processos de negócio usando técnicas de IA. Em nossa proposta aplicamos uma conjunção das técnicas de Process Mining com a técnica de Inteligência de Enxames (IE), Ant Colony Optimization (ACO), para seleção de características e assim contribuir com o problema em lide. A pesquisa seguiu as seguintes etapas: identificação de técnicas de seleção de características mais adequadas ao problema, levantamento de oportunidades do uso de seleção de características em processos de negócio, desenvolvimento de um novo método, execução dos experimentos e avaliação dos resultados. Como objeto de experimento de validação, a contribuição desta pesquisa foi aplicada em um conjunto volumoso de dados relacionados a processos de compras. Com isso, conseguimos selecionar um subconjunto de características relevantes que produziram ganhos de qualidade na descoberta de modelos de gerenciamento de processos. Ademais, a aplicação do método pode facilitar a interpretação pelos usuários com a diminuição de atributos, uma vez que com poucos exemplos de fluxos é possível representar o conteúdo completo do log de evento. Concluímos que a abordagem permite melhor escalar os modelos, reduzindo, portanto, o tempo de processamento na aplicação de outras técnicas, a exemplo da avaliação de conformidade dos processos de negócio.”

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