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流程挖掘在电信企业流程优化中的应用研究

发布时间:2017-04-16 19:18

  本文关键词:流程挖掘在电信企业流程优化中的应用研究,,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:由于信息技术的发展和企业业务的需要,工作流管理系统被越来越多地应用到了社会的各个行业,包括电信行业。该系统的使用使得电信企业的业务流程可以自动化执行,提高了企业的运营效率。然而,随着该系统在电信企业中的使用,逐渐发现针对电信复杂业务流程的建模难以实现;同时,由于电信业全业务运营的竞争形势已经形成,电信企业需要快速地响应市场变化,业务流程也需要快速变化。因此,本文提出了将流程挖掘思想应用于电信企业流程优化的思路。本文首先研究了流程挖掘技术,选择了启发式挖掘算法作为流程优化的主要技术手段。流程挖掘的引入导致工作流管理成为具有反馈的闭环结构,事件日志是流程挖掘的起点,在多种事件日志存储格式中选择了XES格式作为事件在日志存储格式,研究了三种常用挖掘算法,指出各自的优势与不足,选择了启发式挖掘算法作为流程优化的方法。其次研究了电信企业中业务流程管理系统的现状。首先从CTG-MBOSS体系入手,横向分析业务流程涉及的不同系统,纵向技术分层包括数据层、数据访问层、业务逻辑层和信息表示层,通过各层次系统构件的相互支撑,实现系统功能。其次分析了流程实例的构成和运行机制,发现尽管流程管理系统规范了业务流程的执行,但是依然有许多问题需要利用流程挖掘方法解决。最后,为了应用流程挖掘方法,需要从流程管理系统中提取流程数据,因此研究了流程数据的存储方式和提取办法。最后,在理清流程运行原理后,分析了电信企业的三个高频业务流程。首先从电信业务终端提取事件日志,提出对事件日志的要求,对于事件日志中存在的残缺信息、噪音信息以及冗余信息,给出了清洗的方法,并对事件日志进行了字符及格式转换。其次根据流程优化的需要,对传统启发式算法进行了改进,并选用ProM框架作为流程挖掘工具,开发新的挖掘插件。最后对前述理论方法进行实证研究,利用改进后的启发式流程挖掘算法对经过预处理的事件日志进行挖掘,寻找挖掘结果中存在的业务瓶颈节点、决策延迟节点以及冗余审批节点,并结合实际业务流程给出分析,进而对流程实现优化。
【关键词】:流程挖掘 电信业务 流程优化 ProM框架
【学位授予单位】:南京大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:F626;TP311.13
【目录】:
  • 摘要5-7
  • Abstract7-11
  • 第一章 绪论11-17
  • 1.1 研究背景及意义11-13
  • 1.2 国内外研究现状13-15
  • 1.2.1 流程挖掘的研究现状13-14
  • 1.2.2 电信企业流程管理的研究现状14-15
  • 1.3 论文研究内容15-16
  • 1.4 论文结构安排16-17
  • 第二章 流程挖掘17-29
  • 2.1 流程挖掘的概念17-19
  • 2.2 事件日志19-23
  • 2.2.1 事件日志的逻辑视图20-21
  • 2.2.2 事件日志的存储视图21-23
  • 2.3 流程挖掘算法23-27
  • 2.3.1 α系列挖掘算法24-25
  • 2.3.2 启发式挖掘算法25-26
  • 2.3.3 遗传挖掘算法26-27
  • 2.4 流程挖掘维度27-28
  • 2.5 本章小结28-29
  • 第三章 流程管理系统分析29-38
  • 3.1 CTG-MBOSS体系架构29-31
  • 3.2 CTG-MBOSS工作流引擎31-34
  • 3.3 系统运行现状分析34-36
  • 3.3.1 流程挖掘的必要性34-35
  • 3.3.2 流程挖掘的可能性35-36
  • 3.4 本章小结36-38
  • 第四章 电信业务流程挖掘38-50
  • 4.1 原有业务流程38-42
  • 4.1.1 业务开通流程38-39
  • 4.1.2 故障处理流程39-41
  • 4.1.3 新业务推广流程41-42
  • 4.2 事件日志提取42-43
  • 4.3 事件日志清洗43-45
  • 4.4 事件日志转换45-46
  • 4.5 启发式挖掘算法的改进46-48
  • 4.6 插件开发48-49
  • 4.7 本章小结49-50
  • 第五章 结果分析及流程修改50-59
  • 5.1 流程挖掘及结果分析50-54
  • 5.1.1 业务开通流程的挖掘与分析50-52
  • 5.1.2 故障处理流程的挖掘与分析52-53
  • 5.1.3 新业务推广流程的挖掘与分析53-54
  • 5.2 流程修改54-58
  • 5.3 本章小结58-59
  • 第六章 总结与展望59-61
  • 6.1 本文工作总结59-60
  • 6.2 下一步工作展望60-61
  • 致谢61-62
  • 参考文献62-66

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本文编号:311501

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