Abstrakt. Det är viktigt att använda exakta modeller för analys, design och/eller styrning av affärsprocesser. Tyvärr finns det ofta stora skillnader mellan verklighet och modeller. I tidigare arbete har vi visat att simuleringsmodeller ofta bygger på felaktiga antaganden och ett exempel är hur snabbt människor arbetar. "Jerkes-Dodson Law of Arousal" antyder att en arbetare som är under tidspress kan bli effektivare och därmed avsluta uppgifter snabbare. Men om trycket är för högt, då kan arbetarens prestation försämras. Traditionellt sett var det svårt att undersöka sådana fenomen och få analysverktyg (t.ex. simuleringspaket) stöder arbetsbelastningsberoende beteende. Lyckligtvis registreras fler och fler aktiviteter och moderna processbrytningstekniker ger detaljerade insikter om hur människor verkligen arbetar. Detta papper använder en ny process gruv plug-in som har lagts till ProM för att undersöka effekten av arbetsbelastning på servicetider. Baserat på historiska data och med hjälp av regressionsanalys undersöks förhållandet mellan arbetsbelastning och servicetid. Denna information kan användas för olika typer av analys och beslutsfattande, inklusive mer realistiska former av simulering.
Arbetet i detta dokument är också relaterat till tidigare arbete som presenteras i REF där processbrytningstekniker används för att analysera förhållandet mellan arbetsbelastning och processhastigheter baserat på händelseloggar.
Analyzing Resource Behavior Using Process Mining
{'venue': 'BPM 2009 Workshops, Proceedings of the Fifth Workshop on Business Process Intelligence (BPI’09), volume 43 of Lecture Notes in Business Information Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}