Süreç analizi ve keşfi için bir süreç madenciliği sistemi
A process mining system for process analysis and discovery
Yazar: MECİT YÜZKAT
Danışman: DOÇ. DR. FETHULLAH KARABİBER
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Süreç madenciliği, iş dünyasının verimlilik ve üretkenliği arttırma ihtiyacını karşılamayı amaçlayan yeni bir çalışma alanıdır. Bu alan iş süreçlerini analiz, keşfetme, yönetme ve iyileştirme konusunda çalışmalar yapar. Süreç madenciliği, olay kayıtlarını kaynak olarak kullanır ve bu kaynağın üzerinde çalışır. Böylece süreç modelindeki her adımı içeren olay kayıtları analiz edilerek sistem geliştirilir. 
Tez çalışması süreç analizi ve keşfi olmak üzere iki önemli aşamadan oluşur. İlk aşamasında süreç modelleme ve geliştirilmesine yardımcı olabilecek veri üretebilen bir simülatör geliştirmesi amaçlanmıştır. Bu çalışma kapsamında çeşitli süreç modelleri ile çalışabilen ve bu modellerden anlamlı bilgiler çıkaran bir sistem gerçeklenmiştir. Bu sistem sayesinde daha üretken ve verimli süreçler geliştirilebilir. Simülatör dört modülden oluşmaktadır. İlk modül, kullanıcıların iş süreç modeli oluşturduğu bölümdür. Bu modülde kullanıcı, sistemin arayüzünde kendi iş süreci modelini oluşturabilir ya da kayıtlı diğer modellerden seçim yapabilir. İkinci modülde ise oluşturulan bu süreç modelleri kullanılarak takım bazlı verilerin simülasyonu yapılır. Analiz olarak isimlendirilen üçüncü modülde üretilen bu veriler kullanılarak anlamlı bilgiler ortaya çıkartılır. Son modül olan takım karşılaştırmasında takımlar arasındaki performans dağılımları karşılaştırılır. Sonuç olarak, üretilen verilerdeki zaman, kaynak ve maliyet bilgilerinden yola çıkılarak oluşturulan sürecin iyileştirilmesi amaçlanmıştır.
Tezin ikinci aşamasında süreç madenciliği keşif algoritmaları ile sentetik ve gerçek olay kayıtları kullanılarak süreç keşfi yapılmıştır. Keşfedilen süreçler petri ağları ile gösterilerek algoritmaların başarımları uygunluk fonksiyonu, doğruluk oranları ve çalışma süreleri kullanılarak karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak; sezgisel algoritma alfa algoritmasının dezavantajlı yanları olan verideki gürültü ve tamamlanmayan süreçleri geliştirdiğinden dolayı daha başarılıdır. Genetik algoritmada ise genetik operatörler(seçme, çaprazlama, mutasyon) kullanıldığından dolayı alfa ve sezgisel algoritmaya göre daha başarılı sonuçlar vermiştir.

Abstract:
The process mining is a new field which aims at satisfying the need for productivity and efficiency in the business world. It  focuses on the analysis, discovery, management and improvement of  the business processes . Process mining uses the event logs as a source and works on this source. As such the event logs  consisting of each step in the process model is analyses and developed. 
The thesis study includes two important stages; one being the process analysis and the discovery. In the first stage development of a  simulator which generates data to help in process modelling and development is intended. During this stage a system operating with various process models and deriving significant data from such models has been set up. More productive and efficient processes may be developed with this system.The simulator consists of four modules. The first one is the section where  users set the  business process model. In this module,the user may develop his own business process model in the interface of the system or he may choose among the other models stored. In the second module the already set up process models are used and the simulation of the  team based data is made. In the third module, which may be named as analysis, the generated  data are used and significant data is produced. The last module, which is the comparison of teams, the performance distributions among the teams are compared. As a result, the improvement of the process which is set up based on time, source and financial data is intended. 
In the second stage of the dissertation the process discovery took place through the use of  the discovery algorithms of process mining and real event records. The discovered processes have been displayed with the petri nets and they have been compared through the use of the performance  of algorithms, function of fitness, accuracy rates and operating time. As a result , the heuristic algorithm is more successful as it develops the noise and incomplete processes in the data, which is the disadvantage of the alpha algoritm. And as genetic operators are used in genetic algorithm (selection, crossover and mutation) it has produced better  results when compared with alpha and heuristic algorithm.