ОБЗОР И АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ НАУЧНО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ
УПРАВЛЕНИЯ ОРГАНИЗАЦИОННЫМИ ПРОЦЕССАМИ (PROCESS MINING) 

Михаил Игоревич Кревский, аспирант, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40) E-mail: westhemer1@gmail.com
Александр Сергеевич Бождай, доктор технических наук, профессор, профессор кафедры систем автоматизированного проектирования, (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40) E-mail: bozhday@yandex.ru

Актуальность и цели. Process Мining – молодое, динамически развивающееся направление науки о данных. Подход к аналитике организационных процессов, основанный на данных, уже успел доказать свою эффективность и продолжает набирать популярность в крупных компаниях. Цель исследования – обзорный анализ  существующих теоретических и практических решений в сфере управления бизнес-процессами с целью выработки полезных рекомендаций, способствующих созданию отечественных интеллектуальных систем управления организационными процессами на основе процессной аналитики данных. Материалы и методы. Представлен обзор материалов международных конференций и статей, посвященных исследованию организационных процессов. Рассмотрены методы оценки качества стохастических моделей процессов, выравнивания путей бизнес-процессов, предиктивного анализа, анализа событийных данных и способы рекомендательного сопровождения бизнес-процессов. Результаты. Проанализированы современные подходы к каждому типу задач технологии Process Мining. Применение рассмотренных идей и методов на практике позволит существенно расширить функциональность систем аналитики процессов, использующих только классические методы Process Мining, с высокой точностью прогнозировать ход выполнения процесса, избежать потерь информации, обеспечить прозрачность и обоснованность предлагаемых изменений. Выводы. Существующие к настоящему моменту научно-технологические решения Process Мining позволяют эффективно автоматизировать большую часть задач, стоящих перед бизнес-аналитиками как государственного сектора, так и частного бизнеса. Однако эти решения далеки от полной завершенности и оставляют пространство для развития и усовершенствования аналитических инструментов процессной и предиктивной аналитики.

Ключевые слова

Process Мining, управление организационными процессами, бизнес-процесс, модель бизнес-процесса, стохастическая модель, конечные автоматы, гиперграфы, объяснимый искусственный интеллект, предиктивная аналитика

 Скачать статью в формате PDF

Для цитирования:

Кревский М. И., Бождай А. С. Обзор и анализ современных научно-технологических решений управления организационными процессами (Process Mining) // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. 2024. № 4. С. 53–72. doi: 10.21685/2227-8486-2024-4-5