Katsiaryna Lashkevich kaitseb doktoritööd „Data-driven analysis and optimization of waiting times in business processes“

10. jaanuaril kl 10.15 kaitseb Katsiaryna Lashkevich doktoritööd „Data-driven analysis and optimization of waiting times in business processes“ („Ooteaegade andmepõhine analüüs ja optimeerimine äriprotsessides“).

Juhendajad
kaasprof Fredrik Payman Milani, Tartu Ülikool 
prof Marlon Dumas, Tartu Ülikool

Oponendid
prof Luise Pufahl, Technical University of Munich (Saksamaa)
prof Remco Dijkman, Eindhoven University of Technology (Holland)

Kokkuvõte
Ooteajad on äriprotsessides vältimatud, kuid nende ignoreerimine võib viia märkimisväärsete ebaefektiivsusteni. Mõelge näiteks oma teadusartiklile, mis on valmis laiemale avalikulasele esitamiseks, kuid takerdub sellegipoolest retsensendi lauale — miks? Mis põhjustab sarnaseid ooteaegu ja kuidas neid vähendada? Enamik äriprotsesse toetuvad tarkvararakendustele, nagu näiteks retsensentide poolt kasutatavad käsikirjade haldamise süsteemid. Need süsteemid jälgivad protsessis osalejate tegevusi ja genereerivad sündmuslogisid, kuhu salvestatakse protsessi täitmise andmed. Protsessikaevetehnikad võimaldavad selliste sündmuslogide analüüsi, pakkudes seeläbi täiendavat informatsiooni protsessi jõudluse kohta. 

See väitekiri pakub välja komplekti protsessikaevele tuginevaid lähenemisviise tuvastamaks ooteaegade põhjuseid sündmuslogidest ja soovitamaks tõhusaid protsesside ümberkorraldusi. Nendest esimene võimaldab rühmitamisest põhjustatud ooteaegade tuvastamist (näiteks suurema hulga käsikirjade ootamine enne retsenseerimisega alustamist) ja analüüsi paljastamaks võimalikke parendamisvõimalusi. Seejärel laiendatakse antud analüüsi teistele põhjustele, tutvustades lähenemisviisi, mis võimaldab viit tüüpi ooteaegade põhjuste tuvastamist: rühmitamine, ressursside hõivatus (retsensendid tegelevad teiste käsikirjadega), prioriseerimine (retsensendid eelistavad teatud käsikirju teie omale), ressursside puudumine (retsensendid on puhkusel) ja välised tegurid (retsensendid tegelevad teiste protsesside ülesannetega, näiteks valmistavad ette teadusprojektide taotlusi). Nende põhjuste analüüs aitab võimalikke parendusvõimalusi täpsemalt fokuseerida. Viimaks, tutvustatakse meetodit suurte keelemudelite peenhäälestamiseks eesmärgiga täiendavalt analüüsida tuvastatud ooteaegade põhjuseid ja soovitada protsesside ümberkorraldusi (näiteks artiklite arvu vähendamine rühmas või retsensentide töökoormuse ühtlasem tasakaalustamine), mis on suunatud tuvastatud põhjustele. 

Pakutud lähenemisviisid on rakendatud tarkvaratööriistas Kronos, mis võimaldab analüütikutel diagnoosida ooteaegade põhjuseid ja saada ettepanekuid protsesside ümberkorraldamiseks. See on samm äriprotsesside sujuvamaks muutmise poole, sealhulgas kiirendades ka teie uurimistöö avaldamise protsessi. 

Kaitsmist saab jälgida ka Zoomis (kohtumise ID: 988 4455 3111, pääsukood ati).