Makine öğrenmesi farkında bir iş süreç yönetiminin gerçekleştirilmesi
Implementation of a machine learning aware business process management
Yazar: BEHİYE GİZEM ÇALIŞ
Danışman: PROF. DR. GEYLANİ KARDAŞ ; PROF. DR. MURAT OSMAN ÜNALIR
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Uluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı / Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Süreç hayatın her aşamasında olan, en önemlisi kurum ve kuruluşların olmazsa olmaz iş yapış şekillerinin can damarıdır. Nasıl sorusuna cevap vermesi ve izlenecek rotayı göstermesi açısından çok önemlidir. Günümüzde teknoloji ve dijitalleşme, iş dünyasında köklü değişikliklere yol açmaktadır. Bu değişim, özellikle iş süreçlerinin yönetimi ve optimizasyonu alanlarında kendini göstermektedir. Süreçlerin otomatikleştirilmesi ve dijital sistemlerle birleştirilerek kullanılması işletmelere ve çalışanlarına büyük kolaylık sağlamaktadır. Yapay zeka ve makine öğrenmesi alanındaki gelişmelerin getirdiği yeni teknik ve yöntemlerin kullanımı, süreçlerin etkinliğini ve kolaylığını optimize etmede önemli bir rol oynayabilir.
Bu çalışma, iş süreç yönetimine (BPM) ML entegrasyonunun potansiyel faydalarını ve zorluklarını araştırmaktadır. Geleneksel yöntemlerin artan karmaşıklık karşısında yetersiz kaldığı bir ortamda, ML'nin süreçleri optimize etme ve kurumsal performansı artırma potansiyeli bulunmaktadır. Tezde bu entegrasyonu sağlamaya yönelik bir yöntem önerilmiştir ve bir tekstil işletmesinde gerçek süreçler üzerinde bu yöntemin uygulanması sağlanmıştır. Literatür taraması, kullanım durumu analizleri ve modelleme yoluyla ML'nin BPM'ye nasıl entegre edilebileceği ve bunun işletmeler üzerinde nasıl bir etkisi olabileceği sorgulanmaktadır. Sürece ML uygulaması için izlenecek adımlar tanıtılarak, üç farklı ML uygulaması gerçekleştirilmiş ve sonuçları ayrıntılı olarak paylaşılmıştır. İki süreç içinde ML görevlerinin entegrasyonu sonucunda işi yapan personeller farklı işlere kaydırılarak, sürecin iyileştirilmesi ve otomatik olarak devam etmesi sağlanmıştır.

Abstract:
Processes are the cornerstone of every aspect of life, serving as the lifeblood of organizations' indispensable operational methods. Answering the "how" question and charting the course to follow is crucial. Today, technology and digitalization are revolutionizing the business world, particularly in the management and optimization of business processes. The automation of processes and their integration with digital systems provide significant benefits to both businesses and employees. The application of advanced artificial intelligence and machine learning (ML) techniques and methods can further enhance this convenience and efficiency.
This study investigates the potential benefits and challenges of integrating ML into business processm management (BPM). In an environment where traditional methods are insufficient in the face of increasing complexity, ML offers the potential to optimize processes and enhance corporate performance. A method for achieving this integration has been proposed in the thesis, and this method has been applied to real processes in a textile enterprise. Through a literature review, case study, and modeling, the thesis investigates how ML can be integrated into BPM and its potential impact on businesses. The steps to follow for the application of ML to the process are explained, three different ML applications have been implemented and their results are presented in detail. As a result of the integration of ML tasks within two processes, the optimization of the workload of the personels was increased, and personnel were reassigned to different tasks, allowing the process to continue automatically.