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Título: Estudo sobre mineração de processos: histórico e tendências do mercado
Título(s) alternativo(s): Process mining study: market history and trends
Autor(es): Kulibaba, Junior Cesar Zanis
Orientador(es): Silva, Daniel Balieiro
Palavras-chave: Mineração de dados (Computação)
Inteligência computacional
Robótica
Simulação (Computadores)
Data mining
Computational intelligence
Robotics
Computer simulation
Data do documento: 3-Mai-2023
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Curitiba
Citação: KULIBABA, Junior Cesar Zanis. Estudo sobre mineração de processos: histórico e tendências do mercado. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização (Gestão de Processos Industriais) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2023.
Resumo: A Transformação digital se tornou crucial especialmente no século XXI, uma importante ferramenta da tecnologia que pode fazer rupturas em velhos e solidificados negócios e alavancar ideias e empresas que fazem dela sua missão. Com a facilidade de acesso a aparelhos móveis, a cada ano fabricados com maior poder de processamento, fica nítido que essas informações podem ser mais acessíveis, distribuídas e utilizadas para agilização de procedimentos. A mineração de processos é uma ciência relativamente nova que se encontra na intersecção da inteligência computacional com a mineração de dados cujos propósitos são a análise e modelagem de processos. A ideia da mineração de processos é a descoberta, monitoramento e melhoria dos processos reais através da extração de conhecimento oriundos de um conjunto de logs de eventos disponíveis nos sistemas de armazenamento de dados. Através da mineração de processos é possível checar a conformidade dos modelos, monitorar desvios das operações, construir novos modelos por simulação, expandir tais modelos, repará- los e criar modelos preditivos. Isto permite um suporte aos processos de negócios no sentido de prover competitividade e agilidade para mudanças. As técnicas de mineração de processos permitem, também, a oportunidade de melhorias no compliance organizacional, bem como a validade e confiabilidade do modelo de negócios das organizações. Neste sentido, vários algoritmos de mineração de processos têm sido implementos tanto em sistemas acadêmicos bem como comerciais, e por vários fabricantes, o que proporciona uma importante área de pesquisa para o Gerenciamento dos Processos de Negócios. Com isto, o mundo acadêmico em conjunto com as empresas desenvolvedoras de softwares, contribuem para o desenvolvimento da área de Mineração de Processos.
Abstract: Digital Transformation has become crucial especially in the 21st century, an important technology tool that can break old and solidified businesses and leverage ideas and companies that make it their mission. With the ease of access to mobile devices, each year manufactured with greater processing power, it is clear this information can be more accessible, distributed and used to streamline procedures. Process mining is a relatively new science that is at the intersection of computational intelligence and data mining whose purposes are process analysis and modeling. The idea of process mining is the discovery, monitoring and improvement of real processes by extracting knowledge from a set of event logs available in data storage systems. Through process mining, it is possible to check the conformity of models, monitor deviations from operations, build new models by simulation, expand such models, repair them and create predictive models. This allows support to business processes in order to provide competitiveness and agility for changes. Process mining techniques also allow the opportunity for improvements in organizational compliance, as well as the validity and reliability of the organizations business model. In this sense, several process mining algorithms have been implemented both in academic and commercial systems, and by several manufacturers, which provides an important research area for Business Process Management. With this, the academic world, together with software development companies, contribute to the development of the Process Mining area.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/31596
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