AI と機械学習の統合

IBM Process Mining に統合されたカスタム機械学習ソリューションは、リード・タイム KPI および合計コスト KPI の実行ケースの結果に関する予測を提供します。 例えば、実行中のケースが遅延して終了するか、ターゲット・コストを超えるかを予測できます。

IBM Process Mining にアップロードされたデータは、どのステップがいつ実行されたかを示すことによってプロセスを記述しますが、カスタム機械学習ソリューションは、まだ実行されていない将来のステップに関する追加情報を追加します。 この追加情報により、望ましくないプロセス動作が発生した場合に事前に対応することができます。

さらに、モデルの追跡可能性を高めるために、モデルがこれらの予測を行う理由を理解するための説明が提供され、いわゆるプロセスのインフルエンサーについての推論が行われます。

用語集

  • ML: は Machine Learningを意味します。これは、アルゴリズムと統計モデルを使用してデータのパターンを分析し、推論を導き出すことにより、明示的な指示に従わずに学習および適応することができるコンピューター・システムの使用と開発です。

  • KPI: は重要業績評価指標 (KPI) を表します。 これは、企業が主要なビジネス目標を達成しているかどうかを示す測定可能な価値です。

    • 例えば、SLA に違反しないために特定のしきい値を超えてはならないプロセスの合計リード・タイムなどです。

  • 予測: 実行中の各ケースの結果を示すために Machine Learning モデルによって提供される値。

    • 例えば、予期されるリード・タイムや、実行中のケースの予想合計コストなどです。

  • インフルエンサー: データ・セットの属性に関連する機械学習モデルの予測に関連する説明。予測を増減させることができます。

    • 例えば、Closure_type=Inher蘇を指定すると、予測が増加します。

理由

機械学習ベースのエンジンを自由に使用できるようにするための主なアイデアは、予測能力と、プロセス全体と単一のケース (それらが完了しているか実行されているかにかかわらず) に関するより詳細な概要の両方を提供することです。

ケースが遅延する可能性があるかどうか、およびその主な理由を事前に知ることにより、ユーザーは最も問題のあるケースに対処することができます。 さらに、使用可能な詳細レベルにより、関連するデータとプロセス・アクティビティーの間の相互作用についてより深く理解することができます。